发布在 2018 年 5 月 9 日的《自然》新闻上
深度学习算法自发模拟了寻路神经元的活动模式。
大鼠利用大脑中的网格细胞帮助寻路，而人工智能已能完全再现这一能力。
图片来源：Al Fenn/LIFE Coll./Getty
研究人员已经能够通过人工智能（AI）再现动物大脑用于空间寻路的复杂神经密码。这一成果表明 AI 算法能够辅助传统神经科学研究来验证大脑运作的多种假设理论。但科研人员也指出，目前 AI 尚无法取代神经科学家。
这一寻路 AI 程序的详细情况发表在 5 月 9 日的《自然》杂志上。该程序是由伦敦大学学院的神经系统科学家和谷歌旗下 Deepmind 公司伦敦办公室的 AI 研究人员共同开发的，它采用深度学习技术训练计算机模拟大鼠在虚拟环境中进行定位。深度学习是一种基于动物大脑结构开发的 AI 技术。
photo，让研究人员意外的是这一程序自发产生了六边形活动模式，这与哺乳动物大脑中的寻路细胞，也就是网格细胞的活动方式一致。现实动物实验显示网格细胞对大鼠进行空间定位具有重要作用。
此外，计算机模拟大鼠能够熟练运用这种类似网格细胞的活动模式穿过迷宫，有时甚至能找到捷径。
“这个研究的结果完全出乎意料，就好像一个重磅炸弹，让人非常激动。”挪威卡维利系统神经科学研究所的神经科学家 Edvard Moser 说。他与 John O'Keefe 和 May Britt Moser 共同获得了 2014 年的诺贝尔生理学或医学奖，the，因为他们发现了网格细胞以及其它寻路相关神经元，如位置细胞、头部方向细胞等，这些细胞大都分布在海马区附近。
“完全人工设计的计算机模型最后竟然能够模拟出自然生物学中的网格模式，这一点让人非常吃惊。”Moser 说，taking，这一结果也证明哺乳动物的大脑至少在选取寻路模式时的确找到了最优的方式。，
“进一步分析深度学习系统的运作机制，明确研究人员是否发现了空间寻路的普遍计算原理，将是非常有趣的研究。”慕尼黑大学计算神经科学家 Andreas Herz 说。
《朝花夕拾》是鲁迅所写的一本散文集。作者说，这些文章都是“从记忆中抄出来的”“回忆文”。最初以《旧事重提》为总题，陆续发表于《莽原》半月刊。1928年9月结集时改名为《朝花夕拾》。《朝花夕拾》共收入10篇作品。包。
深度学习虚拟大鼠
深度学习网络是由多个相互连通的递归计算单元构成的网络。这篇论文的作者利用深度学习网络来验证以下的假设：动物大脑通过网格细胞整合个体移动的速度和方向，从而判定个体在空间中的位置。
《钢铁是怎样炼成的》第九章感悟是我缓缓合上《钢铁是怎样炼成的》，书中的情节令我铭刻肺腑。保尔早年丧父。被赶出学校后，当了两年杂役才转到发电厂。革命爆发后，他结识了老布尔什维克朱赫来，埋下革命的种子。他敢于向。
“我们的确曾经预期到可能会看到网格，但没有想到是在这样的情况下。”伦敦大学学院的神经科学家 Caswell Barry 说，他也参与了这项研究。“我在实验中曾多次看到过网格，它们有着一种规律排列的美感。”
作者自称“1924年以前不太懂俄语,而双目夫明前也只上过一年函授共产主义大学:因作品塑造了保尔·柯察金这个有着钢铁般意志的共产主义战土的形象和作家自身经历的传奇品质,《钢铁是怎样炼成的》成为世界革命青年成才的“教科书”和“圣经”。
向系统中加入干扰会让计算单元的运作更接近实际的大脑神经元。研究人员发现只有对网络系统做出类似微调的时候，类似网格细胞的活动才会出现。
接着研究人员进一步检测虚拟大鼠可否利用该学习网络寻路。他们将虚拟大鼠放在一个更大的迷宫里，要求大鼠能够学习到达特定的目的地。研究人员在原系统的基础上，还加入了另一个记忆奖赏体系，这对学习过程是必须的。通过反复探索和实验，虚拟大鼠不仅能准确地到达目的地，还能找到捷径，表现甚至超过执行相同任务的人类专家。
读书笔记: 书名:童年 作者:高尔基 好词 瑗际 歪斜凌乱 灰雾茫茫 轻声慢语 胆怯 不知所措 软塌塌 澄澈 耸向 独树一帜 难以置信 琐事 矗立 与人为善 不折不扣 不动声色 窥伺 掩面而笑 绵绵不断 不为所动 好句 1.我看着他好。
研究人员发现，如果有意阻断网格模式的形成，虚拟大鼠就无法在迷宫中准确找到方向。“去除网格细胞功能在动物实验中是无法实现的。”Barry 说。
研究人员认为 AI 能够辅助检验很多关于大脑运作的假设，但 AI 无法解释大脑如何以及为何选取了某种特定运作模式。“我读到这篇论文的时候非常激动，看起来 AI 也许能够帮助我们加速开展关于大脑寻路的研究。”Moser 说，“但是就目前来看，AI 仍无法取代神经科学家的角色。”
