人体功能磁共振成像证实，dlPFC，而不是OFC或MD，接收了驱动感觉输入。A.策略转换(切换>停留)需要右侧dlPFC、右侧OFC和右侧MD的显著活动;这里投影在轴向、冠状和矢状的MRI大脑切片上。脑激活显示为p < 0.001(未校正，红色)和p < 0.05(全脑FWE校正，黄色;小容量修正，蓝色)。B. dlPFC、MD和OFC分别接收感官触觉驱动“输入”的模型。C.贝叶斯模型选择显示dlPFC作为输入区域，而不是OFC或MD。左面板显示了相应输入族中所有模型的log-evidence的平均和标准误差(每个输入族有6个模型，见S5图)。对受试者的对数证据的和用于计算每个输入族的预期模型后验概率，如右图所示。(dlpfc -背外侧前额叶皮层; OFC–orbitofrontal cortex; MD–thalamic mediodorsal nucleus). Credit:PLOS计算生物学(2022)。DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1010500
研究人员用电脑重现了老鼠和人类的大脑功能。人工智能可以从中学习。
丘脑一直被认为是一个大脑主要负责处理感觉刺激的区域。最近的研究提供了越来越多的证据，证明它构成了认知过程的一个中心开关。由Ruhr-Universität波鸿874合作研究中心的Burkhard Pleger教授领导的神经科学研究人员和来自麻省理工学院(MIT，美国)的一个团队观察了大脑中的学习过程老鼠用数学模型对人类进行建模。他们表明，丘脑背中核区域在认知灵活性中起着决定性作用。他们在杂志上发表了他们的发现PLOS计算生物学2022年9月12日。
一个简单的学习任务
德国和美国团队的联合研究从简单学习任务中对大脑的实验观察开始。德国研究小组观察了人类测试参与者的大脑活动功能性磁共振成像时测试对象他们的指尖必须以不同的顺序感受两种不同的刺激。然后他们被要求预测每种情况下的下一个刺激。根据一种或另一种刺激发生的可能性，这项任务是更容易还是更难学习。
麻省理工学院的研究小组让老鼠完成了一个非常相似的学习任务，不仅观察了它们在这个过程中的大脑活动，而且后来以一种大脑活动的形式复制了它数学模型．“当我们阅读相关论文时，我们立即发现了小鼠和人类的激活模式之间的巨大相似性，”Burkhard Pleger说。
在他们同事工作的基础上，两个研究团队共同扩展了数学小鼠模型，将人类成分包括在内。他的团队和美国团队在目前的研究中开辟了新的领域:“研究老鼠的研究人员和我们研究人类的研究人员必须首先制定一个共同的术语，这样我们才能一起工作，”他解释说。
结果之所以有趣，有三个原因
当研究人员随后将数学模型应用于实验中的学习任务时，它产生的结果与测试参与者基本相同。“相关性接近90%，这是非常高的，”Pleger说。
数学网络模型的一个特点是，丘脑的背中核区域与前额叶皮层区域不断交换。“这再次证明了丘脑对大脑的巨大意义认知过程Burkhard Pleger说。
“这一点特别有趣，有三个原因:首先，认知灵活性对生存至关重要。其次，因为它是许多精神疾病的病理学中心。最后但并非最不重要的一点，因为我们可以模仿我们可以用数学模型来解释的事物。因此，我们可以得出关于人工智能如何学习的结论。”
更多信息:Ali Hummos等人，丘脑调节人类认知灵活性中的额叶交互作用，PLOS计算生物学(2022)。DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1010500
期刊信息:PLoS计算生物学
