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        使用人工智能將斑馬魚的狩獵行為分解成其組成部分
        
			
        
				2019-12-22 14:37:23
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        喝茶和穿鞋之間的共同點(diǎn)是什么?這兩個(gè)動(dòng)作都由連續(xù)的幾個(gè)動(dòng)作組成。鄧肯·梅恩斯(Duncan Mearns)解釋說：“就像語(yǔ)言一樣，它是由排列成句子的音節(jié)組成的，許多行為都是由幾個(gè)連續(xù)的動(dòng)作組成的。” “要了解大腦如何產(chǎn)生行為，我們需要了解“音節(jié)”，即行為的構(gòu)成要素。” 馬克斯·普朗克神經(jīng)生物學(xué)研究所的梅恩斯和他的同事們?cè)谌斯ぶ悄艿膸椭拢瑢⒂紫x斑馬魚的狩獵行為分解為基本的構(gòu)成部分。它們顯示了這些構(gòu)建基塊如何組合形成更長(zhǎng)的序列。
        

        使用人工智能將斑馬魚的狩獵行為分解成其組成部分
        

        斑馬魚幼蟲雖然短于半毫米，但已經(jīng)掌握了它們生存所需的所有行為。捕捉獵物就是這種先天的行為序列，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行微調(diào)。但是，神經(jīng)元回路如何引導(dǎo)和組合這種行為的成分以成功捕獲獵物?
        

        拜耳部門的神經(jīng)生物學(xué)家開發(fā)了一種高科技檢測(cè)方法來(lái)研究魚類行為的細(xì)節(jié)。高速攝像機(jī)記錄了魚在小碗中自由漫游時(shí)魚的眼，尾巴和下巴運(yùn)動(dòng)。經(jīng)過特殊設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)算法然后評(píng)估記錄的圖像，并將其分配給計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的行為組件。數(shù)千條魚類運(yùn)動(dòng)的結(jié)果揭示了獵物捕獲行為的三個(gè)組成部分：方向，進(jìn)近和捕獲。
        

        魚尾的運(yùn)動(dòng)會(huì)根據(jù)獵物的位置進(jìn)行連續(xù)調(diào)節(jié)。盡管如此，計(jì)算機(jī)算法仍能夠識(shí)別出三個(gè)獵物捕獲組件的三個(gè)定義的運(yùn)動(dòng)模式。這些運(yùn)動(dòng)模式然后總是以相同的定型順序彼此跟隨。鄧肯·梅恩斯(Duncan Mearns)解釋說：“用眼睛看起來(lái)太快了，即使在慢動(dòng)作中，我們也無(wú)法像計(jì)算機(jī)那樣精確地將行為成分分開。” 。當(dāng)獵物正好在魚嘴前時(shí)，計(jì)算機(jī)甚至可以區(qū)分魚用來(lái)捕獲獵物的兩種不同的運(yùn)動(dòng)類型。
        

        獵物總是在視野中
        

        調(diào)查證實(shí)，這條魚需要兩只眼睛瞄準(zhǔn)獵物-然后選擇適當(dāng)?shù)牟东@行為。取決于估計(jì)的距離，魚在快速?zèng)_刺和吞咽或強(qiáng)烈的吮吸運(yùn)動(dòng)之間做出決定。由于這些結(jié)果，研究人員現(xiàn)在知道尋找在大腦兩側(cè)活躍的神經(jīng)元，從而有助于確定此時(shí)獵物的距離。
        

        當(dāng)他們用虛擬點(diǎn)代替獵物時(shí)，神經(jīng)生物學(xué)家還收到了獵物捕獲行為期間刺激處理的信息。每當(dāng)模擬的獵物點(diǎn)消失時(shí)，魚就會(huì)中止其狩獵行為-與行為期間何時(shí)發(fā)生無(wú)關(guān)。
        

        搜索大腦行為
        

        通過他們的實(shí)驗(yàn)設(shè)置，神經(jīng)生物學(xué)家將復(fù)雜的行為分解為可由計(jì)算機(jī)識(shí)別的單個(gè)組件。被調(diào)查行為屬于斑馬魚的事實(shí)并非偶然。透明的魚幼蟲以及可用的遺傳和光遺傳學(xué)方法使科學(xué)家現(xiàn)在可以專門搜索所描述行為成分的神經(jīng)回路。“我們現(xiàn)在更加了解我們?cè)趯ふ沂裁匆约霸谀睦锟梢哉业剿?rdquo; Mearns解釋說。
        
			

			
          
        
			
        
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