研究发现狗的大脑像人的大脑一样可以感知表情和体态

研究发现狗的大脑像人的大脑一样可以感知表情和体态现在，维也纳大学的研究人员对人类的长期伙伴--狗进行了研究，看看进化是否使它们的大脑能够像我们一样感知面孔和身体。"这种行为专长是否也反映在狗的大脑中是我们研究的内容，"主要作者马格达莱纳-波赫说。15只清醒的、无约束的宠物狗和40名人类参与者接受了功能磁共振成像（fMRI）扫描，同时向他们展示了人类和狗的脸部图片、人类和狗的身体以及日常无生命物体，如玩具或椅子。为了提高研究的有效性，人脸和身体图片显示了各种姿势（如跳跃、仰视）、中性和积极的情绪（如睡觉、微笑）以及不同的视角（如从上面、从侧面）。还向参与者展示了图片的拼写版本，作为一种视觉控制。在两个5分钟的时间里，人类和犬类参与者被展示了180张不同的图片。这些狗已经接受了广泛的训练，在没有约束或镇静的情况下在核磁共振成像期间保持不动，而且它们可以在任何时候离开扫描仪。它们的头部被包扎起来，以固定它们在手术过程中佩戴的防噪音耳塞。四条腿的研究参与者（如Balian）接受了训练，在核磁共振扫描仪中保持不动，并佩戴耳塞和绷带以减少噪音/维也纳大学CCNU研究人员分析了扫描的图像，以了解狗的大脑对它们所显示的图像的反应，发现了第一个证据，即像人类一样，狗在颞叶中拥有一个区域，专门用于视觉感知身体的姿势。他们还发现，与无生命的物体相比，狗脑中的其他三个区域更倾向于感知面部和身体。"我们人类在与他人交流时经常关注脸部，"Boch说。"我们的结果表明，脸部也是狗的一个重要信息来源。然而，身体姿势和整体感知似乎发挥了更大的作用"。然而，研究人员发现，当狗看脸和身体时，它们大脑中负责处理气味的部分被激活，而不是影响与视觉有关的大脑区域，这种情况在人类身上发生。研究人员说，这一发现反映了狗对气味的高度敏感，以及气味和视觉之间的相互作用，以推断社会和背景信息。在狗的大脑中看到的专门的大脑区域同样活跃，无论它们是在看人类还是其他狗。研究人员说，这反映了我们与这种毛茸茸的朋友的长期关系。该研究的共同作者之一克劳斯-拉姆（ClausLamm）说："狗和人类可能没有密切的关系，但它们几千年来一直是亲密的伙伴。因此，比较狗和人类也让我们对所谓的社会感知和信息处理过程的趋同进化有了新的认识。"趋同进化是指占据类似栖息地的不相关物种独立进化以表现出共同的物理特征的过程。研究人员说，他们的研究标志着在比较人类和狗的大脑如何感知脸部和身体方面迈出了第一步，并且需要进一步的研究来对感知的基础机制有更多的了解。该研究发表在《通信生物学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369149.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1369149.htm

薛定谔错了？新研究颠覆了100多年来对颜色感知的理解

薛定谔错了？新研究颠覆了100多年来对颜色感知的理解美国洛斯·阿拉莫斯国家试验室的一项新研究纠正了诺贝尔物理学奖获得者埃尔温·薛定谔和其他人开发的三维数学空间中的一个重大错误，以描述你的眼睛如何区分一种颜色。这个错误的模型已经被科学家和工业界使用了100多年。这项研究有可能促进科学数据的可视化，改善电视，并重新校准纺织和油漆行业。具有数学背景的计算机科学家RoxanaBujack说：“假设的颜色空间形状需要一个范式的转变。”他在洛斯·阿拉莫斯国家试验室创建了科学可视化。Bujack是洛斯·阿拉莫斯团队关于颜色感知数学的论文的主要作者。该研究发表在《美国国家科学院院刊》上。“我们的研究表明，目前关于眼睛如何感知颜色差异的数学模型是不正确的。该模型由波恩哈德·黎曼提出，并由赫尔曼·冯·亥姆霍兹和埃尔温·薛定谔开发--他们都是数学和物理学界的巨头--而证明他们中的一个是错误的，几乎是科学家的梦想。”对人类色彩感知进行建模能够实现图像处理、计算机图形和可视化任务的自动化。洛斯·阿拉莫斯国家试验室的一个团队纠正了包括诺贝尔奖获得者物理学家埃尔温·薛定谔在内的科学家所使用的数学，以描述你的眼睛如何区分一种颜色和另一种。“我们最初的想法是开发算法，自动改善数据可视化的颜色图，使其更容易理解和解释，”Bujack说。因此，当研究小组发现他们是第一个发现长期以来对黎曼几何学的应用，即允许将直线泛化到弯曲的表面，并没有发挥作用时，他们感到很惊讶。科学家们需要一个精确的感知色彩空间的数学模型来创建工业标准。最初的尝试使用了欧几里得空间--许多高中教授的熟悉的几何学。后来，更先进的模型使用了黎曼几何学。这些模型在三维空间中绘制红色、绿色和蓝色。这些是我们视网膜上的感光锥登记的最强烈的颜色，而且--毫不奇怪--这些颜色混合在一起，形成了你的RGB电脑屏幕上的所有图像。在这项结合了心理学、生物学和数学的研究中，Bujack和她的同事们发现，使用黎曼几何学会高估对大色差的感知。这是因为人类认为大的颜色差异小于你将位于两个相距甚远的色调之间的小的颜色差异相加得到的总和。黎曼几何学不能解释这种效应。“我们没有预料到这一点，而且我们还不知道这个新颜色空间的确切几何形状，”Bujack说。“我们也许可以正常地考虑它，但要有一个额外的阻尼或权重函数，把长距离拉进来，使它们变短。但我们还不能证明这一点。”...PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1304005.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1304005.htm

人类在没有经验的情形下自行解决问题所必需的大脑区域被确认

人类在没有经验的情形下自行解决问题所必需的大脑区域被确认流动智力被认为是参与"主动思考"的一个关键特征--一套复杂的心理过程，例如那些涉及抽象、判断、注意、策略生成和抑制的过程。这些技能都可以在日常活动中使用--从组织晚宴到填写纳税申报单。尽管流体智力在人类行为中发挥着核心作用，但在它是一种单一的还是一组认知能力以及它与大脑的关系的性质方面仍然存在争议。为了确定大脑的哪些部分是某种能力所必需的，研究人员必须研究该部分缺失或受损的病人，由于识别和测试局灶性脑损伤患者的挑战，这种"病变缺失图"研究很难进行。因此，以前的研究主要使用功能成像（fMRI）技术可能会产生误导。这项新研究由UCL女王广场神经学研究所和UCLH国家神经学和神经外科医院的研究人员领导，发表在《大脑》杂志上，调查了227名遭受脑肿瘤或大脑特定部位中风的患者，使用瑞文高级渐进矩阵（APM）：最成熟的流体智力测试。该测试包含难度不断增加的多项选择的视觉模式问题。每个问题都提出了一个不完整的几何图形，并要求从一组多个可能的选择中选择出缺少的部分。研究人员随后引入了一种新的"病变-缺失映射"方法，以解开常见形式的脑损伤（如中风）的复杂解剖模式。他们的方法将大脑区域之间的关系视为一个数学网络，其连接描述了区域一起受影响的趋势，要么是由于疾病过程，要么是为了反映共同的认知能力。这使研究人员能够将认知能力的大脑图谱与损伤模式分开--使他们能够绘制大脑的不同部分，并根据他们的损伤确定哪些病人在流体智力任务中表现更差。研究人员发现，流体智力受损的表现主要局限于右额叶病变的患者--而不是分布在大脑中的一系列广泛区域。除了脑肿瘤和中风之外，这种损伤经常出现在其他一系列神经系统疾病的患者身上，包括脑外伤和痴呆症。主要作者LisaCipolotti教授（UCL皇后广场神经学研究所）说。"我们的研究结果首次表明，大脑的右额区对参与流体智能的高级功能至关重要，如解决问题和推理。这支持在临床上使用APM，作为评估流体智能和识别右额叶功能障碍的一种方式。我们的方法是将新的病变缺失图谱与对大样本病人的APM表现的详细调查相结合，提供了关于流体智力的神经基础的关键信息。更多关注病变研究对于揭示大脑和认知之间的关系至关重要，这往往决定了神经系统疾病的治疗方式。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1338407.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1338407.htm

大脑如何在混乱中作出决定？原理类似于数据压缩技术

大脑如何在混乱中作出决定？原理类似于数据压缩技术如果你在20世纪80年代长大，或者喜欢玩老式视频游戏，你可能对《青蛙过河》很熟悉。这个游戏可能相当困难。要想成功，你必须首先穿过繁忙的交通流，然后在移动的木板上走"之"字形，以避免摔进充满危险的河里。大脑是如何决定在这种混乱中注意什么的呢？发表在科学杂志《自然-神经科学》上的一项研究提供了一个可能的解决方案：数据压缩。该研究的资深作者之一、葡萄牙Champalimaud基金会理论神经科学实验室负责人克里斯蒂安-马肯斯说："压缩外部世界的表征类似于消除所有不相关的信息并对情况采取临时的'隧道视野'。""大脑通过使用数据压缩使性能最大化，同时使成本最小化，这种想法在感官处理的研究中普遍存在。然而，它还没有真正在认知功能中得到研究，"资深作者、Champalimaud神经科学研究项目主任JoePaton说。"使用实验和计算技术的组合，我们证明了这个相同的原则延伸到了比以前更广泛的功能领域。研究人员在他们的试验中采用了一个计时范式。小鼠必须在每次试验中决定两个音调的间隔时间是大于还是小于1.5秒。当动物完成挑战时，研究人员同时捕捉到其大脑中多巴胺神经元的活动。"众所周知，多巴胺神经元在学习行动的价值方面起着关键作用，"Machens解释说。"因此，如果动物在某次试验中错误地估计了间隔时间，那么这些神经元的活动将产生一个'预测错误'，有助于提高未来试验中的表现。"为了确定哪种计算强化学习模型最能体现神经元的活动和动物的行为，该研究的第一作者AsmaMotiwala构建了一些模型。这些模型在如何表示可能与执行任务有关的数据方面各不相同，但它们有某些共同的原则。该小组发现，数据只能由具有压缩任务表征的模型来解释。"大脑似乎会消除所有不相关的信息。奇怪的是，它显然也摆脱了一些相关的信息，但还不足以对动物收集的总体奖励的多少产生真正的打击。小鼠显然知道如何在这个游戏中取得成功，"Machens说。有趣的是，所代表的信息类型不仅是关于任务本身的变量。相反，它还捕捉到了动物自身的行动。"以前的研究侧重于独立于个体行为的环境特征。但我们发现，只有依赖于动物行为的压缩表征才能完全解释数据。事实上，我们的研究首次表明，学习外部世界表征的方式，可能以不寻常的方式与动物选择如何行动相互作用，"Motiwala解释说。据作者称，这一发现对神经科学和人工智能有广泛的影响。"虽然大脑显然已经进化到可以有效地处理信息，但人工智能算法往往通过蛮力解决问题：使用大量数据和大量参数。我们的工作提供了一套原则来指导未来的研究，即在生物学和人工智能的背景下，世界的内部表征如何能够支持智能行为，"Paton总结道。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1304151.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1304151.htm

研究发现大脑频率诱导可加速重组和学习新事物的能力

研究发现大脑频率诱导可加速重组和学习新事物的能力根据发表在《大脑皮层》杂志上的一项新研究的高级作者佐伊-库尔兹教授，每个人在这个范围内都有自己特定的α波频率--如果你能刺激整个大脑在这个频率上同步，就能从根本上加速学习成绩。"我们模拟了这些波动，这样大脑就能与自己保持一致--并且处于最佳状态，以促进发展，"库尔兹说。"我们大脑的可塑性是重组和学习新事物的能力，不断地建立在以前的神经元互动模式上。通过利用脑电波节律，可能有可能在整个生命周期内加强灵活的学习，从婴儿期到成年后。"脑电图读数样本；每个大脑都有自己独特的α波振荡频率，介于8-12赫兹之间库尔兹和一个神经科学家团队从80名研究参与者身上采集了脑电图读数，找到了每个受试者的独特α波频率。然后他们创造了"光脉冲"--在电脑屏幕上闪烁的白色方块，被调整为精确匹配个人的α波。他们向受试者展示这些脉冲1.5秒，假设这将"诱导"大脑活动进入一个更同步的状态。然后给受试者一个快速的认知任务，他们必须在混乱的视觉杂波中挑出特定的形状。每个受试者重复这一练习800次，不同的小组被给予与他们脑电图读数的峰值同步的正确频率、与他们脑电图读数的谷底同步的正确频率、随机波或被故意调整为稍慢或太快的波。这些小组提高成绩的"学习速度"是完全不同的，给予与脑电图低谷同步的正确频率的受试者表现最好。这一组的改善速度至少是对照组的三倍，并且在第二天重复练习时保持了他们的成绩。"干预本身非常简单，只是在屏幕上的一个短暂闪烁，"共同作者伊丽莎白-迈克尔博士说，"但是当我们击中正确的频率加上正确的相位排列时，它似乎有强大而持久的效果。"脑电图被用来测量18-35岁的受试者的大脑活动共同作者、来自南洋理工大学和剑桥大学儿科系的VictoriaLeong教授说："我们觉得自己好像一直在关注这个世界，但实际上我们的大脑会快速拍摄快照，然后我们的神经元会相互交流，将信息串联起来。我们的假设是，通过将信息传递与脑电波的最佳阶段相匹配，我们可以最大限度地捕获信息，因为这时我们的神经元正处于高度兴奋状态。"事实上，这种脑电波夹带可能与成年人对儿童说话的方式有相似之处。"当成年人对幼儿说话时，他们会采用儿童导向的说话方式--一种缓慢而夸张的说话方式，"Leong说。"这项研究表明，儿童指导性讲话可能是一种自发的速度匹配和训练儿童较慢的脑电波的方式，以支持学习。"该团队说，这种技术很可能在广泛的情况和任务中发挥作用，而且它很可能与非常实惠的EEG头盔一起工作。Kourtzi说："虽然我们的研究使用了复杂的脑电图机，但现在有简单的头带系统，可以让你很容易地测量大脑的频率。"这项研究在同行评议的《大脑皮层》杂志上公开发表。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1342127.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1342127.htm

研究发现高脂肪饮食会降低大脑对食物消耗的调节能力

研究发现高脂肪饮食会降低大脑对食物消耗的调节能力宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员提出，星形细胞（大脑中的大型星形细胞，调节大脑中神经元的许多不同功能）调节短期卡路里摄入。这些细胞控制着大脑和肠道之间的信号传导途径。持续吃高脂肪/高热量饮食似乎会破坏这种信号通路。了解大脑的作用和导致暴饮暴食的复杂机制，这种行为会导致体重增加和肥胖，可以帮助开发治疗方法。肥胖是一个全球公共卫生问题，因为它与心血管疾病和2型糖尿病的风险增加有关。在英国，63%的成年人被认为超过了健康体重，其中约有一半人患有肥胖症。每三个离开小学的儿童中就有一个超重或肥胖。大鼠脑干在控制饮食条件下（上）和高脂肪饮食喂养3天后（下）的照片显示星形细胞（GFAP；绿色）染色的增加。下面是控制饮食（左）和高脂肪饮食（右）的高倍放大图像。资料来源：CourtneyClyburn等人，10.1113/JP283566美国宾夕法尼亚州立医学院的KirsteenBrowning博士说："热量摄入似乎在短期内受到星形胶质细胞的调节。我们发现，短暂接触（三到五天）高脂肪/高热量饮食对星形胶质细胞的影响最大，触发了控制胃的正常信号通路。随着时间的推移，星形胶质细胞似乎对高脂肪的食物不敏感了。在吃高脂肪/高热量饮食的10-14天左右，星形胶质细胞似乎没有反应，大脑调节卡路里摄入的能力似乎丧失。这扰乱了对胃的信号传递，推迟了胃的排空方式"。当摄入高脂肪/高热量的食物时，星形细胞最初会做出反应。它们的激活触发了胶质传导物质的释放，这些化学物质（包括谷氨酸和ATP）会兴奋神经细胞，并使正常的信号传导途径刺激控制胃部工作方式的神经元。这确保了胃正确地收缩，以应对食物通过消化系统时的填充和排空。当星形胶质细胞被抑制时，该级联就被破坏了。信号化学品的减少导致了消化的延迟，因为胃不能适当地填充和排空。这项有力的调查利用行为观察来监测大鼠（N=205，133只雄性，72只雌性）的食物摄入量，这些大鼠被喂以对照或高脂肪/卡路里饮食，为期1、3、5或14天。这与药理学和专家遗传学方法（体内和体外）相结合，针对不同的神经回路。使研究人员能够专门抑制脑干（连接大脑和脊髓的大脑后部）特定区域的星形胶质细胞，因此他们可以评估单个神经元的行为方式，以研究大鼠清醒时的行为。人类研究将需要进行，以确认同样的机制是否发生在人类身上。如果是这样的话，将需要进一步的测试，以评估该机制是否可以安全地成为目标，而不破坏其他神经通路。研究人员已计划进一步探索这一机制。克尔斯滕-布朗宁博士说："我们还没有发现星形胶质细胞活动和信号机制的丧失是暴饮暴食的原因，还是它发生在对暴饮暴食的反应中。我们急切地想知道是否有可能重新激活大脑明显失去的调节卡路里摄入的能力。如果是这样的话，它可能会导致干预措施，以帮助恢复人类的卡路里调节"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1350505.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1350505.htm