本文经人工智能新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载。转载请联系出处。什么？你的大脑通过计算微积分来控制快速运动？这一发现来自麻省理工学院的一个研究小组。他们认为，大脑并不是通过单一信号来精确控制高速运动，而是基于复杂的信号处理系统，对抑制和兴奋两种信号进行比较和处理，从而获得最终的指令。在论文中，研究团队还用更“形象”的方式描述了这个过程——大脑在自己计算微积分。目前，该研究已发表在CellReports上。有网友看完后觉得Amazing。比如这个人说，既然大脑知道如何计算微积分，为什么还要学微积分……还有这个人看了研究结论后说：这不是很像PID控制器吗？那么，科学家是如何证明上述结论的呢？让我们来谈谈它。△来源：quantamagazine发现大脑中的微积分系统控制着行走和跑步的机制。自我描述并不难——大脑有一个中脑运动区（MLR），它向脊髓神经元发送信号。然后信号流向腿部肌肉的运动神经元。其中，兴奋和抑制两种信号分别直接控制着机体的运动和停止。但是当跑步有了目的时，事情就变得复杂了。在之前的研究中，生物学家知道目标信号是在大脑皮层形成的，然后传递到MLR。但是如何给出准确的指令呢？如何控制身体突然停下来？这是个问题。为此，研究人员以小鼠为实验对象，开发了一套实验系统。他们固定了老鼠的头部，通过光遗传学设备控制神经元的激活，同时让老鼠踩在跑步机上，给它一个特殊的光纹路标，训练它运动。如果老鼠能走到地标并静止1.5秒，就能听到奖励声并得到水，然后继续前往下一个指定地点。反之，播放错误提示音，不喂水，重新开始任务。如此往复训练。如果小鼠在30分钟内成功停止100次，研究人员便开始研究它们的行为模式和信号传递过程。他们首先研究了老鼠的运动控制模式。人们发现，为了更快地获得奖励，老鼠会先跑得尽可能快，然后在接近目标的某个位置时迅速刹车，以确保停在正确的位置。研究人员认为，这一现象证明了小鼠在瞬间切换了决策模式，并用一组方程式描述了这一过程：基于上述结论，结合以往的理论研究，研究团队假设次级运动皮层大脑皮层的(M2)到控制运动的中央丘脑底核(STN)，M2-STN通路控制动物运动的停止。为此，他们将信号放入通路中，将其激活。结果证实，小鼠在奔向目标时会提前停止，如下图A所示：M2-STN通路虽然可以控制小鼠停止，但它是否一直起作用？研究团队利用钙成像技术观察了这部分神经元活动的变化。由此，他们能够直接看到，在地标模式停止的地方，通路中的神经元也同步显示停止信号。相反，即使小鼠在途中停下来，也不会出现M2-STN通路停止信号。这表明该通路与鼠标运行到目标任务直接相关，而与一般运动的停止活动无关，系统变化以视觉输入信号为主。此外，科学家们将大脑各部分的活动作为随时间变化的函数进行了总结，得到了如下曲线：科研人员对上述大脑各部分的信号活动函数进行建模，并给出随时间变化的反馈控制系统。输入是来自次级运动皮层(M2)的视觉信号。经过STN、MLR等部分后，分为激励信号和抑制信号，通过系统运行。最后得到输出项，进而完成对动作的控制：在系统的构建中，研究人员指出，由于大脑的PPN部分连接了多个神经元来驱动运动，因此系统执行对其进行微分运算以抵消随时间变化的累积积分运算的影响。科学家认为，正是基于上述系统，我们的身体才能在短时间内根据输入的信号快速切换运动模式，准确地在信号到来之前的某个位置“打开减速刹车”目的地，最后停在一个特定的位置。背后的团队终于认识了研究团队。这篇文章的通讯作者是麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的ElieAdam和MrigankaSur。ElieAdam博士专注于使用数学方法与实验工程相结合的脑动力学研究。MrigankaSur教授是这项研究背后团队的主要负责人。
