撰稿 | AiBrain 内容团队
排版 | AiBrain 编辑团队
“人生中最困难者，莫过于选择”，这句话出自于欧洲著名的政治家托马斯·莫尔。莫尔的本意其实是在说，在人生的选择中，它不仅仅决定了我们一个判断方向、答案以及结果。重要的是抉择了人生的一个事情过程、甚至影响到了一个人生命运。其实，人生无时无刻不面临着选择。那么，从生物学上来说，我们的大脑时如何识别决策信号并将其与共同表示的感知、运动和认知变量区分开来，这将是我们这次探讨的主题。
首先，先来让我们了解一下大脑皮层这个神奇的东西到底是什么？大脑皮层又叫大脑灰质。因为它分布在大脑的最表面，所以我们又叫它大脑皮层。大脑皮层是我们产生生物行为的基础，包括记忆、计划、合作、算术运算、欺诈、创造力，甚至文化的传播都都要依靠我们的大脑皮层。毫不夸张地说，它可算是是世界上最完善的“天然计算机”了。在这次研究中，Javier G. Orlandi教授和团队就大脑后皮层如何支配选择信息进行了详细的描述。
Javier G. Orlandi教授和团队对小鼠进行2AFC定向识别任务训练，记录小鼠从刺激前1秒到试验结束的皮质反应、轮子旋转和眼睛/瞳孔视频后皮层中的活动。Javier G. Orlandi教授和团队发现，选择信号在小鼠大脑皮层中的腹流视觉区域很突出，并受任务难度和注意力的调节，可能与动态动物-环境相互作用中的上下推理计算有关。该重大研究以Distributed context-dependent choice information in mouse posterior cortex为题发表在了Nat Commun杂志上。
首先，Javier G. Orlandi教授和团队使用具有自愿头部固定功能的自动设置对小鼠进行2AFC方向辨别任务的训练，然后用宏观镜对10个后皮质区域的中尺度GCaMP反应进行成像(图1)。
图1：在定向判别任务期间对后皮层进行成像
Javier G. Orlandi教授和团队采用locaNMF从神经信号中提取不同的变量并将它们映射到定义的皮质区域。结果表明，感觉输入、运动相关激活和注意信号同时存在于后皮层区域，并且可以通过locaNMF张量分解来分离，从而可以识别它们的特征空间和时间特征(图2)。
图2：LocaNMF分解识别感觉、行为和注意力相关变量
此外，Javier G. Orlandi教授和团队为了了解动物向不同方向选择的机制，采用了选择的操作定义，即与动物的L/R决策相关的信号。发现通过空间整合可以检测到稀疏分布在后皮层中的选择信号。他们还为左右轨迹定义了一个子空间，在注意力状态中具有稳定性，但注意力能够对响应轨迹进行难度相关的调制(图3)。
图3：选择信号具有预运动分量，并由任务难度和注意力调制
感觉输入、运动相关激活和注意信号同时存在于后皮层区域，并且可以通过locaNMF张量分解来分离，从而可以识别它们的特征空间和时间特征。无论时间段如何，选择几乎与运动轴正交。注意力增强了这些皮层区域与运动相关的激活中独特的空间特征，然而，即使在轴正交化之后，解码注意力和运动信息仍然是可能的。分布式选择信号不同于感觉、运动和注意力成分，主要在腹侧流视觉区域，并受任务难度和注意力的调节，这表明它们可能反映了与判别任务相关的决策计算(图4)。
图4：选择分布，与其他成分近正交，腹流优势
RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的。Javier G. Orlandi教授和团队通过计算RNNs单位响应的选择轴和注意力轴来分析网络的内部动力学。为了训练网络，我们通过计算L/R选择来生成模拟动物反应。在RNN中，选择轴识别出一个决策变量，该变量将L/R决策表示为低维嵌入空间中的单独轨迹。L/R轨迹之间的分离受注意力和任务难度的调节，在易于试验和高注意力中分离较大。注意力调制在整个嵌入空间中保持决策变量的不变表示几何，即选择轴在注意力和任务难度下保持稳定(图5)。
图5：RNN模型将神经表示与DM计算联系起来
总而言之，Javier G. Orlandi教授和团队用动物的选择训练的递归神经网络揭示了一个等效的决策变量，其上下文相关的动力学与神经数据的动力学一致。结果表明，后皮层中存在一个独立的多区域决策变量，由任务特征和认知需求控制，可能与动态动物-环境相互作用中的上下文推理计算有关。
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