生物神经网络中的无监督预训练机制揭示视觉皮层学习新范式

本研究通过大规模神经元记录技术，揭示了小鼠视觉皮层在任务学习和无监督暴露中相似的神经可塑性模式。研究人员发现内侧高级视觉区(HVAs)的神经表征变化主要由无监督学习驱动，而前侧HVAs则存在独特的奖励预测信号。该发现为理解大脑感知学习的计算机制提供了新视角，证实无监督预训练可加速后续任务学习。

　　

在探索大脑如何学习感知世界这一根本问题上，科学界长期存在一个关键争议：感觉皮层的神经可塑性变化究竟依赖于有监督的奖励反馈，还是源于无监督的感官经验？传统观点认为，视觉皮层神经元在任务学习过程中发生的选择性变化主要与行为强化相关。然而，这项发表在《Nature》上的突破性研究，通过创新性的实验设计和前所未有的神经记录规模，颠覆了这一认知。

来自霍华德休斯医学研究所珍妮莉亚研究园区的Lin Zhong等科学家设计了一套精妙的实验体系。他们让小鼠在虚拟现实环境中完成视觉纹理辨别任务，同时使用双光子介观成像技术记录高达90,000个神经元的群体活动。研究团队创造性地设置了三个实验组：任务学习组（获得水奖励）、无监督暴露组（相同刺激无奖励）和光栅控制组，通过对比不同条件下神经表征的动态变化，揭示了感觉皮层学习机制的深层规律。

关键技术方法包括：1）建立虚拟现实行为范式，通过头固定小鼠在虚拟走廊中完成视觉辨别任务；2）采用高通量双光子介观成像系统同时记录V1和HVAs的大规模神经元活动；3）开发新型视网膜拓扑映射算法精确定位视觉功能区；4）运用Rastermap可视化方法和d'选择性指数定量分析神经可塑性变化；5）设计系列行为实验验证无监督预训练对任务学习的促进作用。

监督和无监督可塑性

研究发现，任务学习组小鼠的V1和HVAs神经元表现出与行为学习相关的选择性变化。令人惊讶的是，这些变化在无奖励暴露组小鼠中同样出现，且主要集中于内侧HVAs（包括PM、AM和MMA区域）。这一现象强烈提示，视觉皮层的神经可塑性变化主要由无监督学习机制驱动。

视觉而非空间表征

通过引入leaf2和circle2等测试刺激，研究人员证实神经表征遵循视觉特征（如"叶状纹理"）而非空间位置的编码规则。投射到编码方向的分析显示，新刺激的神经表征与行为策略高度一致，表明大脑采用视觉特征而非空间序列的表征策略。

新颖性与正交化

V1和外侧HVAs对新颖刺激（如leaf2）表现出强烈反应，这种反应随训练逐渐减弱。同时，leaf2的神经表征与leaf1-circle1轴逐渐正交化，这种正交化现象在无监督条件下同样出现，说明视觉系统会自动优化表征区分度。

视觉识别记忆

引入leaf3和空间交换刺激后，研究发现小鼠行为与神经表征变化呈现类别特异性。交换刺激仍被识别为原始类别（leaf1），表明视觉系统建立了基于高阶特征的识别记忆，而非简单的空间模式记忆。

奖励预测信号

前侧HVAs中存在独特的奖励预测神经元群体（d'_{late vs early}≥0.3），其活动在奖励预期时增强，在奖励交付后抑制。这一监督学习相关信号仅存在于任务学习组，可能是行为选择的关键神经基础。

无监督预训练加速学习

行为实验证实，经过10天无监督预训练的小鼠，在后续任务学习中表现出显著更快的学习速度，验证了神经可塑性变化的函数意义。

这项研究系统揭示了感觉皮层学习机制的双通路模型：内侧HVAs通过无监督学习优化刺激表征，形成感知基础；前侧HVAs则整合奖励信号，支持行为决策。该发现不仅解决了感觉学习领域长期存在的理论争议，更为理解人工智能中的自监督预训练提供了生物学启示。研究方法上的创新——特别是大规模神经元记录与计算建模的结合——为神经科学研究设立了新标准。未来研究可进一步探索不同脑区在监督/无监督学习中的协同机制，以及这些发现对神经形态计算和类脑智能开发的指导意义。