教计算机表现得像斑马鱼并不是马丁·海斯迈耶的目标。
事实上,实验室的研究助理Florian Engert,分子和细胞生物学教授和亚历山大•Schier狮子座埃里克森分子和细胞生物学、生命科学教授希望建立一个系统,工作不同于斑马鱼着眼于如何比较两个过程温度信息。
相反，他得到的是一个几乎完全模仿斑马鱼的系统——这可能是理解生物学的一个强有力的工具。这项研究发表在7月31日出版的《神经元》杂志上。
海斯迈耶说:“起初，我好奇的是某种比较研究，观察斑马鱼和果蝇等动物，看它们的大脑是否以同样的方式运作。”“作为一种比让另一种动物来做这件事更便宜的选择，我选择了人工神经网络，我很惊讶它竟然如此有效。”
利用开源软件工具，Haesemeyer建立了一个不同于斑马鱼大脑结构的神经网络，给它一些处理温度变化的基本规则，然后让它“学习”如何自己处理温度变化。
Haesemeyer说:“从本质上讲，网络所学习的是……一个从刺激中提取变化率的过滤函数。”“它做出它认为最好的运动，然后随着输入的改变，因为它在一个不同的地方，它再次移动，并开始导航热量梯度。在学习之后，它可以做得很好。”
但让海斯迈耶感兴趣的不仅仅是网络导航的能力，而是它似乎以一种与鱼相同的方式导航。
“我看了两件事，”他说。第一个问题是，由于没有更好的术语，它的行为与斑马鱼相比如何?它是否遵循与斑马鱼相似的规则?确实如此。
“我还可以衡量它整合刺激措施的速度，”他继续说。“我之前用斑马鱼做过类似的实验，人工网络的结果也与此一致，所以尽管我没有告诉网络它应该每半秒钟关注一次温度，但它也学到了类似的技能。”
然后，Haesemeyer将人工神经网络与他之前收集的显示斑马鱼大脑中每个细胞对温度刺激反应的全脑成像数据进行了比较。他发现人造的“神经元”与生物数据中发现的细胞类型相同。
他说:“这是第一个令人惊讶的发现，事实上，在网络编码温度的方式和鱼类编码温度的方式之间存在着非常非常好的匹配。”“为了进一步证实这一点，我们可以很容易地用人工网络移除某些细胞类型。当我们移除所有看起来像鱼的细胞时，网络就不能再沿着梯度移动了，所以这真的表明网络所做的是那些看起来像鱼的细胞。”
Haesemeyer认为，为其他动物创建人工网络是可能的。如果答案是肯定的，那么它们将被证明是理解生物网络的重要指南。
他说:“例如，在这个网络中有一种细胞类型是我在鱼身上没有发现的。”“但是因为其他的一切似乎都很匹配，我想也许我只是没有找到它，因为当你分析全脑成像时，你必须做出一定的权衡，这使得寻找罕见的细胞类型变得困难。”结果证明，这种细胞类型，是网络预测的，而我没有发现，实际上存在于鱼类中。”
尽管Haesemeyer说他怀疑有一天人工网络能够足够理解复杂的行为——假设总是需要生物学的证实——他相信网络可以作为重要的工具。
他说:“如果你知道该问什么问题，你需要做的实验就会少得多，而且你能比在黑暗中拿着猎枪狩猎更快地得到答案。”
Haesemeyer说，这一发现也强调了研究人员需要更清楚地了解这种人工网络是如何运作的。
他说:“我确实认为，研究这些网络如何做这些事情将变得更加重要和有趣，因为要理清它们在做什么仍然非常困难。”“在这种情况下，它之所以有效，是因为输入刺激相当简单，但我确实认为，在理解这些网络如何完成任务方面，我们会发现一些有趣的进展，这些进展可能会让我们对大脑有更多的了解。”
这项研究得到了EMBO长期研究基金、Jane Coffin Childs医学研究基金、美国国立卫生研究院和Simons全球大脑研究奖合作项目的资助。
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