找不同！大脑的变化使精细的视觉识别学习成为可能

我们对世界的视觉感知通常被认为是相对稳定的。然而，就像我们所有的认知功能一样，视觉处理是由我们的经历塑造的。在发育和成年阶段，学习都可以改变视觉感知。例如，提高对相似模式的视觉识别能力是一种学习技能，对阅读至关重要。一项新的研究发表在现代生物学,科学家们现在发现，在学习过程中，神经元会发生变化，以提高对密切相关的视觉图像的辨别能力。

这项研究由马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所的第一作者约瑟夫·舒马赫博士和高级作者大卫·菲茨帕特里克博士领导，建立了一种研究大脑感知学习的变革性方法。研究人员对大量单个神经元在数天内的活动进行成像，以跟踪学习视觉识别任务时发生的变化，并在一种新的动物模型树鼩中进行这些实验。

树鼩是一种小型哺乳动物，具有类似于人类的视觉特性，包括高度的视觉敏锐度和大脑中类似的视觉敏感神经元的有序空间排列。正如研究人员所示，这些动物还可以学习复杂的行为任务，使它们成为理解经验如何塑造视觉感知的理想对象。在这项研究中，树鼩被训练来区分高度相似的视觉图像:相同的黑线只在方向上有微小的变化(22.5度)。在这项任务中，以一个方向呈现线条的人会得到一滴果汁作为奖励。随着时间的推移，树鼩学会了区分这两种相似的视觉图像，只会对有奖励方向的线条做出反应，而不会对无奖励方向的线条做出反应。

科学家们将这项行为任务与对大脑V1区(对视觉处理至关重要的区域)神经活动的测量相结合。这个区域的神经元被视觉输入的特定特征激活，比如明暗边缘的方向。单个神经元对特定的边缘方向表现出“偏好”，对这些方向的反应活性最高，而对离偏好方向更远的边缘的反应活性逐渐降低或没有活性。通过这种方式，具有不同方向边缘的视觉场景会激活特定的神经元子集，从而生成一种神经活动模式，对视觉感知所需的信息进行编码。

舒马赫和他的同事们发现，树鼩的视觉识别学习伴随着两种视觉图像引起的神经活动模式差异的增强。这主要是由于与非奖励取向相比，奖励刺激取向的呈现会增加神经活动的数量。但这不仅仅是神经元对奖赏刺激反应的普遍增加。当科学家们更仔细地检查这些变化时，他们发现这是由一个非常特定的神经元子集的活动变化介导的:这些神经元的取向偏好是区分奖励刺激和非奖励刺激的方向的最佳选择。

为了充分理解学习对视觉感知的影响，作者接着调查了改善视觉辨别能力的神经元活动的变化是否在学习任务环境之外持续存在。有趣的是，他们发现神经元的变化不仅持续存在，而且伴随着训练有素的树鼩的其他辨别能力的变化。这既包括了对某些刺激方向的增强，也包括了对另一些刺激方向的损害——考虑到这部分特定神经元反应的变化，这些行为变化正是我们所预期的。

第一作者乔·舒马赫解释说:“这项研究证明了影响视觉刺激感知的神经元活动中由经验驱动的特定变化，增强了与任务表现相关的辨别能力，而忽略了其他相关的辨别能力。”现在，该实验室已经着眼于将这种方法与新技术相结合，以解锁发生在多种类型神经元中的序列和变化，以调节感知学习。通过在树鼩的视觉系统中探索这些问题，菲茨帕特里克实验室的科学家们正在发现关于知觉学习的基本新见解，这可能会影响我们对广泛的学习障碍的理解。

V1神经编码的选择性增强是树鼩精细识别学习的基础。