導語

本文展示了一個描述信息處理和認知能力習得的三級計算模型。研究人員提出了構建這些級別的最小架構需求，以及參數的選取將如何影響它們的性能和關係。在面對視覺分類問題時，第一感覺運動層處理局部的無意識過程。第二層或認知層通過遠程連接將來自多個局部處理器的信息進行全局整合，並以一種全局但仍然是無意識的方式進行合成。第三層是認知能力最高的層次，全面而有意識地處理信息。它以全局神經元工作空間（global neuronal workspace, GNW）理論為基礎，被稱為意識層。

本文使用跟蹤和延遲條件反射任務分別挑戰第二層和第三層。研究結果首先強調了通過選擇和穩定局部和全局範圍內的突觸來實現表觀進化的必要性，從而使神經網絡能夠解決前兩個任務。在全局範圍內，儘管感知和獎勵之間存在時間延遲，多巴胺似乎是正確提供反饋分配的必要條件。在第三層，中間神經元的存在對於在沒有感覺輸入的情況下維持GNW的自我維持表徵是必要的。最後，平衡的自發內在活動促進了局部和全局尺度上的表觀形成，而平衡的興奮/抑制比提高了表現。本文從神經發育和人工智慧兩個方面討論了模型的可行性。

研究領域：全局神經元工作空間，算法設計，神經網絡，人工智慧

論文題目：

Multilevel development of cognitive abilities in an artificial neural network

論文連結：

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2201304119

1. 多級神經網絡模型的組織構成

本文提出了一個精細的多級神經網絡計算模型，三個不同層次連接組結構的複雜度不斷增加。第一層，稱之為「感覺運動層」（sensorimotor level），處理局部感覺處理和視覺信息分類。第二層或「認知層」（conscious level）調動多個皮層區域，它們之間的整合需要長距離的軸突連接。第三層，被稱為「意識層」（conscious level），能夠使用類似於認知層的架構來執行跟蹤條件反射任務。

淺藍色—遠程興奮；紅色—抑制(STDP)；綠色—興奮性(STDP);黃色—細胞外多巴胺調節

對不同層次任務而言，感覺運動層是所有任務的共同特徵。在這個層次上，研究使用 MNIS 手寫數字數據集作為視覺皮層的視覺輸入。而對於另外兩個任務，延遲條件反射和追蹤條件反射（delay and trace conditioning）已經被用來挑戰認知和意識水平。

2. 結構組織的三個層次表現出遞增的連接組複雜度

（1）感覺運動層

在感覺運動層，神經網絡可以使用手寫數字作為輸入來執行數字識別任務。該圖像處理任務通過利用局部突觸後生以及網絡的自發活動來調動無意識的感知。

（A）通過選擇性穩定突觸的表觀發生假設的示意圖。(B) 局部網絡最後一層整個突觸群突觸強度的演變。(C) 突觸選擇性穩定的表觀生成過程，即突觸數量而不是 A 中的強度。

（2）認知層

對於認知層，研究人員檢查執行延遲調節任務需要哪種網絡全局架構，再次使用數字作為無條件刺激和條件刺激的視覺刺激。文章發現遠程連接的存在和它們的表觀發生都是必需的。

(A) 延遲調節任務的描述。(B) GNW 內兩組神經元放電率的演變。(C) GNW 和運動皮層之間的全局聯繫的表觀發生

（3）意識層

在意識層中，中間神經元的作用被認為是 GNW 維持有意識表徵的關鍵。本文的模型包括兩個選擇性興奮性群體和一個中間神經元群體。一旦成熟，它可以保持穩定的表徵，並在出現不同的刺激時將其擦除。研究者發現，學習跟蹤條件反射的機制高度依賴於工作記憶維持所需刺激的能力。

(A) 跟蹤調節任務的描述。(B) GNW 內三個神經元群的放電率的演變。(C) GNW 和運動皮層之間的全局聯繫的表觀發生

王百臻 | 作者

鄧一雪 | 編輯

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