人工神经网络准确预测雄性果蝇求偶行为

　　 新华社伦敦6月4日电　近日在线发表于英国《自然》杂志的一项新研究说，美国研究人员采用被称为“敲除训练”的策略，训练出可模拟雄性果蝇视觉神经系统的人工神经网络，能准确预测雄性果蝇看到潜在配偶时的行为。

　　 人工神经网络是指用机器学习模型模拟动物神经系统的相关研究，可以帮助了解真实的神经回路如何工作。普林斯顿大学等机构研究人员开发的这款人工神经网络，其单元结构揭示出了雄性果蝇求偶时，从它接收的视觉信息到神经元、再到行为的转换机制。

　　 求偶期间，雄性果蝇会根据雌性的位置和大小等视觉信息采取追逐、振翅等求偶行为。在果蝇视觉神经系统中，它接收的视觉信息会通过一组有序排列的“小叶柱状（LC）神经元”从视网膜传递到中枢大脑。这组神经元如同视网膜和中枢大脑之间的“瓶颈路段”，研究人员希望利用人工神经网络模型探索它们如何影响雄性果蝇的求偶行为。

　　 与经典机器学习技术不同，研究人员使用了一种名为“敲除训练”的策略，即在训练中使特定人工神经网络单元静默，同时利用基因技术使已被识别的果蝇LC神经元子单元静默，以验证人工神经网络能否准确预测这些基因改造果蝇的行为。通过对多种不同的LC神经元子单元重复该过程，可在人工神经网络单元和果蝇的LC神经元子单元之间建立映射关系。

　　 研究发现，模拟果蝇的不同LC神经元子单元的人工神经网络单元以组合的方式编码关于潜在配偶的视觉信息，以分布式和冗余的计算方式调节雄性果蝇的求偶行为。

　　 《自然》杂志配发的一篇评论文章说，这项研究展示了如何使用精确、大规模的神经扰动数据来提高人工神经网络对神经回路的解释能力，并为构建解析更复杂神经回路的人工神经网络模型铺平了道路。