某些情況下，大腦的適應(yīng)能力似乎是用之不竭的。但通過觀察學(xué)習(xí)狀態(tài)下的大腦活動，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，這一過程中大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)功能出乎意料地死板和低效。

學(xué)習(xí)能力是人類智力的標(biāo)志。數(shù)十年的研究表明，我們的大腦能夠表現(xiàn)出高度的“可塑性”，這意味著神經(jīng)元之間的連接可以重組，來響應(yīng)新刺激。但卡耐基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）和匹茲堡大學(xué)（University of Pittsburgh）的研究人員最近吃驚地發(fā)現(xiàn)大腦中的神經(jīng)元在學(xué)習(xí)過程（譯注：這通常和可塑性密切相關(guān)）中并沒那么強的建立新連接的能力。大腦也許具有高度的靈活性和整體適應(yīng)性，但至少在短時間內(nèi)，它在學(xué)習(xí)過程中更多是依賴于從神經(jīng)元庫中低效地循環(huán)已有模式，而非從頭開始重新建立連接。

“每當(dāng)我打壁球時，我看起來卻總像一個網(wǎng)球運動員，”卡耐基梅隆大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)工程師、神經(jīng)科學(xué)家拜倫·于（Byron Yu，音）說，他是這項研究的主導(dǎo)科學(xué)家之一。于已經(jīng)打了很多年的網(wǎng)球，他的問題在于壁球需要較短的球拍，以及更快、更有力的擊球，這與他以往打網(wǎng)球的經(jīng)歷有很大的不同。然而在一場壁球比賽中，他沿用了網(wǎng)球的習(xí)慣打法，這種習(xí)慣已經(jīng)在他身上留下了深刻的烙印。大腦并不會輕易放棄它已知的東西。

現(xiàn)在，在觀察大腦學(xué)習(xí)狀態(tài)下的活動時，于和他的同事已經(jīng)在神經(jīng)層面上發(fā)現(xiàn)了類似可塑性缺乏的證據(jù)。這一發(fā)現(xiàn)和團(tuán)隊的其它相關(guān)研究可能有助于解釋為什么有些東西比其他東西更難學(xué)。

幾年前， 于、匹茲堡大學(xué)的亞倫·巴蒂斯塔（Aaron Batista）和他們的實驗室成員開始使用腦機(jī)接口（BCI）作為研究神經(jīng)科學(xué)的工具。這些設(shè)備的芯片尺寸大致與指甲蓋一樣大，可以一次追蹤大腦運動皮層中近 100 個神經(jīng)元的電活動。 BCI 能夠隨著時間的推移監(jiān)測通過每個神經(jīng)元的電壓峰值，從而計算“發(fā)放率”（spike rate）來表示任務(wù)執(zhí)行過程中每個神經(jīng)元的行為。

通過腦機(jī)接口控制椅子移動的猴子 圖片來源：Innovation Memes

“你可以想象一下，挖掘所有數(shù)據(jù)來看看大腦正在做什么有多困難，”于說。 “我們的眼睛沒有經(jīng)過足夠的訓(xùn)練，無法發(fā)現(xiàn)其中的精細(xì)模式。”但是芯片內(nèi)置的高級統(tǒng)計分析功能可以做到這一點，被識別出的模式可以識別測試對象進(jìn)行特定運動時的神經(jīng)活動。例如，系統(tǒng)可以辨別被測試對象伸展手臂時究竟是要向左還是向右，向上還是向下。

然后研究人員可以使用 BCI 的輸出，將代表某個特定軀體運動的神經(jīng)活動轉(zhuǎn)換為計算機(jī)屏幕上光標(biāo)的方向控制。通過試錯和訓(xùn)練，操作界面的人或動物能通過想象他們的手臂活動來移動計算機(jī)的光標(biāo)，這是可以通過學(xué)習(xí)掌握的。

當(dāng)于、巴蒂斯塔和同事們在猴子反復(fù)進(jìn)行簡單的揮手任務(wù)時監(jiān)測了它的運動皮層，卻發(fā)現(xiàn)相關(guān)神經(jīng)元沒有產(chǎn)生獨立的發(fā)放活動：被測量的 100 個神經(jīng)元的活動從統(tǒng)計學(xué)上能夠用大約 10 個神經(jīng)元來代替，這些神經(jīng)元能分別激活或抑制其他神經(jīng)元。在研究人員的分析中，這個結(jié)果顯示為一組數(shù)據(jù)點，包含有一小部分 100 維數(shù)據(jù)的空間。

卡耐基梅隆大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程教授史蒂文·蔡司（Steven Chase）說：“我們將其稱之為先天流形（intrinsic manifold，流形是局部具有歐氏空間性質(zhì)的空間），因為我們認(rèn)為這是大腦的固有特性。這個空間的維度高度預(yù)示著這些神經(jīng)元的功能?！?/p>

2014 年，研究人員觀察到，如果被試對象在學(xué)習(xí)新任務(wù)的過程中神經(jīng)活動模式涉及這種先天流形，就可以更容易地學(xué)習(xí)新任務(wù)。于說，這個結(jié)果是有道理的，因為處在先天流形維度的任務(wù)對大腦的要求與其潛在的神經(jīng)結(jié)構(gòu)是一致的。完成這項研究后，該團(tuán)隊將注意力轉(zhuǎn)向了學(xué)習(xí)期間神經(jīng)活動如何變化的問題， 他們近日在 Nature Neuroscience 上發(fā)表了一篇論文

為了找到上述問題的答案，研究人員首先讓配備有 BCI 的靈長類動物熟練地掌握將光標(biāo)左右移動的任務(wù)。然后，團(tuán)隊改變了移動光標(biāo)的神經(jīng)活動要求，想看看大腦內(nèi)的神經(jīng)活動會有怎樣的新模式出現(xiàn)——內(nèi)在流形中只要出現(xiàn)了一個新的點，就代表著受試的動物已經(jīng)在新條件下完成了移動光標(biāo)的任務(wù)。

研究人員希望看到他們稱之為“重排”（realignment）的學(xué)習(xí)策略的證據(jù)。在這種策略中，動物會在新形成的神經(jīng)活動模式中選擇一種最自然的開始使用。于和蔡司的合作者、目前在斯坦福大學(xué)工作的馬修·戈盧布（Matthew Golub）表示：“受制于先天流形的各類限制，重排是動物可以選擇的最佳策略。”或者，猴子的大腦可能通過“重縮放”（rescaling）的過程來學(xué)習(xí)——參與初始學(xué)習(xí)任務(wù)的神經(jīng)元會增加或減少它們的發(fā)放率，直到它們“磕磕巴巴”地形成一個新的模式來完成新任務(wù)。

但令研究人員驚訝的是，無論是重排還是重縮放都沒有發(fā)生。相反，他們觀察到一種稱為“重關(guān)聯(lián)”（reassociation）的非常低效的方法。受試動物只是通過重復(fù)初始神經(jīng)活動模式并對其進(jìn)行交換來學(xué)習(xí)新任務(wù)。先前將光標(biāo)向左移動時的神經(jīng)模式被用到了將光標(biāo)向右移動的任務(wù)中，反之亦然?！八鼈冋谥貜?fù)過去曾經(jīng)做過的事，”戈盧布說，“在新任務(wù)中仍是如此?！?/p>

為什么大腦不去使用最優(yōu)的學(xué)習(xí)策略？該團(tuán)隊的研究結(jié)果表明，正如神經(jīng)結(jié)構(gòu)將神經(jīng)元的活動限制在先天流形空間里一樣，一些更強的約束限制了實驗過程中的神經(jīng)元活動重組。巴蒂斯塔認(rèn)為，重排過程中，神經(jīng)元之間突觸連接的改變可能很難快速完成?！按竽X的短期可塑性肯定比我們想象中更加有限，”他說。“學(xué)習(xí)需要忘記。大腦可能不情愿放棄它已經(jīng)學(xué)會了的事情?！?/p>

蔡司將運動皮層比作老式電話交換機(jī)，神經(jīng)連接就像電纜，將來自皮層其他區(qū)域的輸入信號傳送到小腦，然后輸出。在蔡司的實驗中，大腦“只是對這些‘電纜線路’進(jìn)行重新排列” ——不過這其中所包含的意義仍然未知。

“應(yīng)急策略是改變大腦皮層所接受的輸入信號，”于說。但他也指出，他的實驗只能追蹤大腦活動一兩個小時。研究人員還不能排除重關(guān)聯(lián)是大腦快速學(xué)習(xí)新任務(wù)的臨時方式的可能性：在更長的時間范圍內(nèi)，重排或重縮放可能仍然會出現(xiàn)。

如果是這樣，這就可能解釋新手和專家在處理他們都感興趣的新信息時的不同?！俺鯇W(xué)者會去學(xué)習(xí)入手的所有內(nèi)容，專家則會鞏固知識，”巴蒂斯塔說?！斑@可能是這個眾所周知的現(xiàn)象的神經(jīng)基礎(chǔ)?！?/p>