研究表明结构化探索让生物大脑比人工智能学习得更快
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神经科学家发现了探索性行为如何让动物更有效地了解它们的空间环境。他们的发现可以帮助构建更好的 AI 代理，这些代理可以更快地学习并且需要更少的经验。
塞恩斯伯里惠康中心和伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部门的研究人员发现，动物进行的本能探索性奔跑并不是随机的。这些有目的的行为让老鼠能够有效地学习世界地图。这项研究于今天 4 月 28 日发表在Neuron上，描述了神经科学家如何检验他们的假设，即动物进行的特定探索行为(例如快速冲向物体)对于帮助他们学习如何驾驭环境非常重要。
“心理学中有很多关于执行某些动作如何促进学习的理论。在这项研究中，我们测试了仅仅观察环境中的障碍物是否足以了解它们，或者有目的的、感官引导的动作是否有助于动物建立认知能力世界地图，”Sainsbury Wellcome 中心的组长兼该论文的通讯作者 Tiago Branco 教授说。
在之前的工作中，SWC 的科学家们观察到动物学会绕过障碍物的程度与它们跑向障碍物的次数之间存在相关性。在这项研究中，SWC 博士 Philip Shamash学生和该论文的第一作者进行了实验，以测试防止动物进行探索性跑步的影响。通过在运动皮层的一部分表达一种叫做通道视紫红质的光激活蛋白，菲利普能够使用光遗传学工具来防止动物开始探索性地奔向障碍物。
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