█ 脑科学动态
为何我们能猜出旋律，大脑如何预测音乐序列？
QDyeFinder实现大脑神经元的自动识别和重建
不确定性如何产生焦虑？
高强度干预对孤独症儿童效果未必更好
转录因子结合数据集揭示基因调控与脑功能关联
青春期高质量友谊促进长期心理弹性
研究首次发现眼表刺激的解剖和功能表示
█ AI行业动态
大规模侵权，AI音乐公司Suno和Udio被告
OpenAI 收购协作工具Multi
█ AI研发动态
人工智能模型通过语言分析预测阿尔茨海默病风险
基于transformer网络的猕猴眼动模式研究
创新蒸馏方法：提升扩散模型效率的新途径
语言是交流工具，而非思考工具
大脑如何解码深度网络？
脑科学动态
为何我们能猜出旋律，大脑如何预测音乐序列？
由奥胡斯大学音乐大脑中心和牛津大学幸福与人类繁荣中心的研究团队联合进行的研究，发现了我们大脑在识别和预测音乐序列时的复杂反应机制。
为了探究大脑如何识别和预测音乐序列，研究团队使用脑磁图（MEG）记录了83名参与者在聆听之前记忆的音乐序列及其变异时的大脑活动。结果显示，大脑在处理音乐时，听觉皮层首先对声音做出反应，并通过前馈连接将信息传递到海马体、前扣带回和中扣带回（medial cingulate gyrus）。在这一过程中，反向连接同时进行，形成复杂的反馈机制。整个音乐序列中，海马体和扣带回保持在同一层次水平，只有在最后一个音符时，扣带回处于层次结构的顶部。
研究发现，记忆序列和变异的诱发反应虽然涉及相同的分层大脑网络，但在时间动态、强度和极性上存在系统性差异。诱发响应分析还显示，变异的α和β波强度较高，而记忆序列的γ波增强。这些发现扩展了预测编码理论，提供了在有意识记忆和预测处理听觉序列时的分层大脑机制的量化证据。研究发表在Nature Communications 上。
#认知科学 #音乐预测 #脑磁图 #记忆处理 #神经网络
阅读论文：
Bonetti, L., et al. “Spatiotemporal Brain Hierarchies of Auditory Memory Recognition and Predictive Coding.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, May 2024, p. 4313. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-48302-4.
QDyeFinder，实现大脑神经元的自动识别和重建
九州大学的研究团队发表了一项研究，介绍了他们开发的QDyeFinder人工智能工具。该工具旨在解决神经科学研究中，神经元识别和重建的难题。研究由九州大学医学研究生院的Takeshi Imai教授领导。
研究团队开发了一种名为Tetbow的多色荧光标记系统，使用七种不同的荧光蛋白（如mTagBFP2、mTurquoise2等）来标记小鼠大脑中的神经元。通过线性解混方法对这些标记进行成像和分离，并利用新开发的AI工具QDyeFinder进行分析。QDyeFinder首先自动识别样本中的轴突和树突片段，然后利用机器学习算法dCrawler将相似颜色组合的片段聚类，从而识别和重建个体神经元结构。研究表明，QDyeFinder在识别轴突方面的准确性高于现有的追踪软件，且与手工追踪数据的准确性相当。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经技术 #荧光成像 #神经元重建 #多色标记 #机器学习
阅读论文：
Leiwe, Marcus N., et al. “Automated Neuronal Reconstruction with Super-Multicolour Tetbow Labelling and Threshold-Based Clustering of Colour Hues.” Nature Communications, vol. 15, no. 1, June 2024, p. 5279. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-024-49455-y.
不确定性如何产生焦虑？
来自加州大学戴维斯分校的心理学研究团队通过研究发现，不确定性会显著提升焦虑感。研究团队设计了一项实验，让志愿者在虚拟环境中停留，每秒可获得一美分的奖励，但在某一时间点可能会受到轻微电击，除非他们选择提前离开。实验结果表明，威胁发生的危险率比实际受到电击的概率更能引发焦虑。在实验过程中，志愿者在高危险率环境中的焦虑感显著增加，行为与危险率变化几乎完美匹配，而瞬时威胁概率对行为预测毫无价值。
这一研究表明，我们的大脑可能进化出跟踪危险率上升的能力，从而指导我们的行为。例如，塞伦盖蒂草原上的瞪羚若长时间低头吃草，危险率会增加，导致它们更可能被狮子攻击。通过理解焦虑诱发情境中的不确定性，研究人员希望更好地理解恐惧和焦虑的机制，并找到治疗极端焦虑症的方法。研究发表在Computational Psychiatry上。
#认知科学 #焦虑 #不确定性 #危险率 #恐惧机制
阅读论文：
Holley, Dan, et al. “Temporal Dynamics of Uncertainty Cause Anxiety and Avoidance.” Computational Psychiatry, vol. 8, no. 1, June 2024. cpsyjournal.org, https://doi.org/10.5334/cpsy.105.
高强度干预对孤独症儿童效果未必更好
孤独症儿童通常被建议接受每周20至40小时的密集干预，但这种方法是否有效一直存在争议。北卡罗来纳大学教堂山分校医学院的Micheal Sandbank博士和美国其他研究人员合作，通过分析大量数据，探讨了干预强度与效果之间的关系。
研究团队分析了144项涉及9038名0至8岁自闭症儿童的早期干预研究数据，采用元分析的方法，探讨高强度干预是否能比低强度干预带来更多的益处。他们使用了三种干预量的指标：每天的强度、持续时间和总强度，并控制了参与者年龄和研究质量等变量。研究结果表明，增加干预强度并未显著改善干预效果。
作者指出，当前常用的早期密集行为干预（ EIBI）基于1987年的一项研究，但后续研究质量参差不齐，结果混杂。干预强度的增加并未必能带来更好的效果，还可能对儿童产生负面影响，如缺乏休息和家庭互动等。为了确定最有效且不干扰儿童生活的干预量，需要更多高质量的基础研究。研究结果表明，临床医生应避免默认推荐特定的干预量，而应根据儿童的具体需求来平衡干预与其他需求，以确保他们的健康成长。研究发表在JAMA Pediatrics上。
#认知科学 #自闭症 #干预研究 #荟萃分析 #儿童发展
阅读论文：
Sandbank, Micheal, et al. “Determining Associations Between Intervention Amount and Outcomes for Young Autistic Children: A Meta-Analysis.” JAMA Pediatrics, June 2024. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2024.1832.
转录因子结合数据集揭示基因调控与脑功能关联
转录因子（TFs）在调控基因表达和影响脑功能方面起着关键作用，但其在人体组织中的结合动态尚不完全了解。HudsonAlpha生物技术研究所、加州大学欧文分校和密歇根大学的研究人员合作开展了这项研究，旨在探索TFs对基因表达和脑功能的贡献。
研究团队利用ChIP-seq技术，从多个已故捐赠者的脑组织中提取并测序了TF结合的DNA片段，绘制了100多种TFs的结合图谱。研究重点分析了九个脑区，包括前额叶皮质和海马体，并通过流式细胞术分离了不同细胞类型，以更清晰地了解基因调控。研究发现，TF结合位点与精神障碍的风险变异体显著富集，特别是在神经元中。此外，研究通过整合多组学数据，改进了TF活动的测量，并揭示了高TF占据区域的偏向。神经元转录因子SATB2和TBR1结合独特区域，促进了神经元基因表达。这一数据集为未来研究提供了宝贵资源，有望揭示特定疾病的基因调控机制，并为潜在疗法提供线索。研究发表在Nature Neuroscience上。
#大脑健康 #基因调控 #转录因子 #神经科学 #精神障碍
阅读论文：
Loupe, Jacob M., et al. “Multiomic Profiling of Transcription Factor Binding and Function in Human Brain.” Nature Neuroscience, June 2024, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-024-01658-8.
青春期高质量友谊促进长期心理弹性
伯明翰大学的Maria Dauvermann领导的研究团队发现，14岁时的友谊质量与24岁时应对社会排斥的能力有显著关联。该研究采用纵向设计，涉及310名参与者，他们在24岁时完成了社会心理功能评估，并根据14岁时经历的童年创伤严重程度进行量化。其中62名参与者进行了功能性磁共振成像（fMRI）扫描，观察他们在模拟社会排斥场景下的大脑反应。研究通过剑桥友谊问卷测量参与者14岁时的友谊质量。
研究结果显示，14岁时友谊质量高的年轻人在24岁时表现出更强的心理弹性功能，这与大脑中负责情绪调节的背内侧前额叶皮层活动增加有关。然而，友谊质量与社会排斥的神经反应之间没有直接关联。研究团队认为，早期青春期的友谊质量可能通过增加对积极社交体验的情感敏感性和提高情绪调节相关大脑区域的活动，来增强对社会包容的评估。这一发现提示了通过增强同伴支持来干预有心理健康问题的年轻人的潜在价值。研究发表在Social Cognitive and Affective Neuroscience上。
#认知科学 #青春期友谊 #心理弹性 #社会排斥 #大脑反应
阅读论文：
Dauvermann, Maria R., et al. “Early Adolescent Perceived Friendship Quality Aids Affective and Neural Responses to Social Inclusion and Exclusion in Young Adults with and without Adverse Childhood Experiences.” Social Cognitive and Affective Neuroscience, June 2024, p. nsae044, https://doi.org/10.1093/scan/nsae044.
研究首次发现眼表刺激的解剖和功能表示
眼表神经纤维参与了许多生理过程，但关于中枢神经系统如何处理这些信息知之甚少。此次研究由米格尔·埃尔南德斯大学和西班牙国家研究委员会联合神经科学研究所以及托莱多截瘫国家医院合作进行，首次对响应眼表刺激的丘脑和大脑皮层神经元进行了表征。
研究团队使用电生理技术对麻醉大鼠进行了详细的实验。在不同温度的生理盐水滴液刺激下，记录了三叉神经节、丘脑和大脑皮层的神经活动。结果显示，沿着体感通路，神经元能够对不同类型的刺激做出反应，并且其功能多样性随着从外周系统向中枢神经系统的推进而增加。特别是，研究发现丘脑和皮层神经元能够对多种刺激做出反应，而这种多模态性的神经元数量沿着体感通路逐渐增加。研究还发现，不同的刺激可以激活同一个神经元，而同一个刺激也可以激活多个不同的神经元，导致我们对眼表感知的感觉是混杂的。这种多样性的神经元构成了眼表独特的感觉基础，如异物感、干涩等。研究发表在 The Journal of Physiology 上。
#神经科学 #眼表感觉 #多模态神经元 #丘脑 #大脑皮层
阅读论文：
Velasco, Enrique, et al. “Ocular Surface Information Seen from the Somatosensory Thalamus and Cortex.” The Journal of Physiology, vol. 602, no. 7, 2024, pp. 1405–26. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1113/JP285008.
AI 行业动态
大规模侵权，AI音乐公司Suno和Udio被告
近日，包括环球音乐集团、索尼音乐娱乐和华纳唱片在内的一组唱片公司，对两家生成式AI音乐公司Suno和Udio提起了诉讼，指控它们大规模侵犯了版权。
Suno和Udio利用文本提示生成原创歌曲，其中Suno通过与微软的合作伙伴关系嵌入到Microsoft Copilot中，而Udio因其生成的热门歌曲“BBL Drizzy”而广为人知。诉讼分别在波士顿和纽约联邦法院提起，指控这两家公司未经许可使用了跨越多个年代和流派的艺术家作品。
美国唱片业协会（RIAA）代表主要音乐产业参与了此次诉讼，要求每件作品高达15万美元的赔偿金及其他费用。RIAA首席法律官Ken Doroshow在新闻发布会上表示：“这些是涉及大规模未经授权复制声音录制的典型版权侵权案件。”
Suno和Udio在被指控使用受版权保护的作品时，分别声称其训练数据是“机密商业信息”。然而，RIAA在诉状中列举了多个例子，表明这些公司生成的作品与受版权保护的歌曲高度相似。例如，Suno生成的“Deep down in Louisiana close to New Orle”模仿了Chuck Berry的Johnny B. Goode，而另一首“Prancing Queen”则仿效了ABBA的Dancing Queen。
Suno的首席执行官Mikey Shulman在一份电子邮件声明中回应称，公司的技术是“具有变革性”的，旨在“生成全新的输出，而不是记住和复述现有内容”，并表示公司不允许用户基于特定艺术家提示生成作品。
#AI音乐 #版权侵权 #音乐行业 #科技诉讼 #生成式AI
OpenAI 收购协作工具Multi
近日，致力于多人桌面操作系统开发的Multi团队宣布，将加入人工智能领域的领导者OpenAI。Multi的创始团队曾探索如何使计算机本质上支持多人协作，并提出了在操作系统中将人类用户与应用程序放在同等重要地位的理念。
随着Multi的加入，Multi应用将于2024年7月24日停止服务。现有用户可以在此日期之前继续使用，并导出会话笔记。对于需要更多时间或帮助寻找替代工具的用户，可以通过邮件联系团队寻求支持。
对于用户关注的数据处理问题，团队明确表示，将在7月24日删除所有用户数据，用户也可以选择提前删除。团队愿意根据用户需求延长使用期限，并提供替代工具建议。
#多人桌面操作系统 #人工智能 #Multi #OpenAI #数据删除
AI 研发动态
人工智能模型通过语言分析预测阿尔茨海默病风险
传统的阿尔茨海默病诊断方法通常在病情显现时才开始有效，而尽早发现病情对于使用新型治疗方法减缓进展至关重要。波士顿大学的研究团队开发了一种通过分析患者语言模式预测阿尔兹海默病风险的人工智能模型。这一模型的核心是利用机器学习技术分析患者的访谈记录，预测轻度认知障碍（MCI）患者在未来六年内的发展情况。
研究使用了弗雷明汉心脏研究中的数据，这项研究是美国最古老且持续时间最长的研究之一，尽管其主要关注心血管健康，但参与者中出现认知衰退迹象者会定期接受神经心理测试和访谈。研究团队分析了166次访谈记录，这些记录包含了63至97岁患者的音频数据，其中76名患者在未来六年内保持认知稳定，90名患者的认知功能逐渐衰退。
通过语音识别工具和机器学习技术，模型能够识别语言内容、人口统计学特征（如年龄、性别等）与病情发展的关联性，预测准确率达到了78.5%。研究显示，即使在低质量且含有背景噪音的音频记录中，模型仍能进行有效预测。这一发现不仅展示了人工智能的强大潜力，也表明该方法可以通过自动化流程提高认知障碍筛查的可及性，减少实验室测试和影像检查的需求。这项研究发表在Alzheimer's & Dementia上。
#大脑健康 #人工智能 #阿尔兹海默病 #语音分析 #认知障碍
阅读更多：
Amini, Samad, et al. “Prediction of Alzheimer’s Disease Progression within 6 Years Using Speech: A Novel Approach Leveraging Language Models.” Alzheimer’s & Dementia, vol. n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/alz.13886. Accessed 26 June 2024.
基于transform网络的猕猴眼动模式研究揭示复杂决策过程
中科院神经科学研究所杨天明等人利用transformer网络模拟了猕猴在玩“吃豆人”游戏时的眼动模式，揭示了这一过程中大脑如何指导视线收集信息并用于决策。通过分析两只猕猴在游戏中的行为和视线数据，研究团队训练了一个能够模拟猕猴游戏策略的transformer网络，并发现网络的注意力模式与猕猴的眼动高度一致。
研究结果不仅显示网络模型在预测猕猴的视线上优于人类参与者，而且进一步分析揭示了网络注意力机制的内部运作。科学家们通过对网络的第一层和第二层的注意力分析，确定了两个关键组成部分：底层驱动的注意力，主要关注奖励最高的游戏对象；以及顶层驱动的注意力，主要处理对象间的相互作用。此外，研究团队还构建了一个简化的注意力模型，这一模型不仅精确地预测了猕猴的视线，还能被未来实验验证。
#变压器网络 #眼动跟踪 #人工智能 #认知科学 #吃豆人游戏
阅读论文：
Lin, Zhongqiao, et al. Self-Attention in Transformer Networks Explains Monkeys’ Gaze Pattern in Pac-Man Game. arXiv:2406.14100, arXiv, 20 June 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.14100.
创新蒸馏方法：提升扩散模型效率的新途径
扩散模型（DMs）在图像生成等领域取得了显著成功。通过基于训练良好的评分模型进行的SDE/ODE求解器的精细采样，DMs可以生成高质量的结果。然而，这种精确采样通常需要多步操作，计算量巨大。为了应对这一问题，研究人员提出了实例蒸馏方法，通过让简单的学生模型模仿复杂的教师模型，从DM中提炼出一步生成器。然而，最新研究揭示了这些方法的固有局限性：由于教师模型拥有更多的步骤和参数，占据了不同的局部最小值，导致学生模型在尝试复制教师模型时表现不佳。
为了解决这一问题，研究人员引入了一种新颖的分布蒸馏方法，使用独特的分布损失函数。该方法在需要显著更少训练图像的情况下，超越了当前的最先进结果（SOTA）。此外，研究还展示了DMs的层在不同时间步骤中具有不同的激活能力，具有单步生成图像的内在能力。在分布蒸馏过程中冻结大部分卷积层，可以激发这种内在能力，并进一步提升性能。该研究方法在CIFAR-10（FID 1.54）、AFHQv2 64x64（FID 1.23）、FFHQ 64x64（FID 0.85）和ImageNet 64x64（FID 1.16）上取得了SOTA结果，大多数结果在仅使用500万张训练图像、8个A100 GPU运行6小时内获得，展现了极高的效率。
#扩散模型 #蒸馏方法 #图像生成 #计算效率 #人工智能
阅读论文：
Zheng, Bowen, and Tianming Yang. Diffusion Models Are Innate One-Step Generators. arXiv:2405.20750, arXiv, 6 June 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.20750.
语言是交流工具，而非思考工具
麻省理工学院等机构的研究团队通过神经科学等学科的最新证据，挑战了传统观点，提出人类语言主要用于交流，而非思考。这项研究引发了科技领域关于大语言模型和通用人工智能的广泛讨论。
研究团队首先介绍了支持人类语言能力的大脑网络，利用功能性磁共振成像（fMRI）等工具观察人类大脑的语言区域在理解和生成语言时的活动。研究发现，这些语言区域表现出对跨模态（口头、书面或手语）语言输入的反应，并对词义和句法结构进行表征和处理。通过对失语症患者的研究，发现即使失去语言能力，患者仍能进行各种形式的思考和推理，表明语言并不是复杂思维的必要条件。
进一步的证据显示，许多智力受损但语言能力接近正常的人，或因脑损伤在推理和解决问题方面有困难但语言能力完好的个体，都表明拥有完整的语言系统并不意味着自动具备思考能力。研究认为，语言是传播文化知识的有力工具，与思维和推理能力共同进化，但并不产生人类认知的复杂性。研究发表在Nature上。
#认知科学 #语言 #思维 #神经科学 #大脑网络
阅读论文：
Fedorenko, Evelina, et al. “Language Is Primarily a Tool for Communication Rather than Thought.” Nature, vol. 630, no. 8017, June 2024, pp. 575–86. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-07522-w.
大脑如何解码深度网络？
科学家们已经开发出一种新工具，能够映射和分析预训练的视觉模型如何与大脑活动相对应。在最新的研究中，研究团队通过分析多种深度学习模型在执行高级视觉任务时的表现，发现了大脑和人工神经网络之间的显著相似性。他们特别关注了如何将这些模型调整以更好地预测大脑对视觉刺激的反应。通过这种方法，研究人员能够详细描绘出大脑活动的地图，并发现了不同神经网络训练策略对大脑-网络对齐精度的影响。
研究中提到，不同的训练目标和模型大小对大脑得分和下游任务的预测能力有着重大影响。例如，更大的模型更能模拟复杂的大脑功能，显示出对高级视觉区域的更高精度。此外，研究还探讨了微调网络模型对其与大脑活动对应关系的影响，发现微调能显著改善模型的大脑得分，尤其是在小数据集上的应用表现更为出色。此外，研究通过对网络通道和大脑感兴趣区（ROIs）的分析，进一步证实了特定网络功能在处理不同视觉任务时的功能偏好。
#AI #神经科学 #深度学习 #大脑编码 #视觉模型
阅读论文：
Yang, Huzheng, et al. Brain Decodes Deep Nets. arXiv:2312.01280, arXiv, 29 Mar. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.01280.
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀 & 存源
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天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的全球最大私人脑科学研究机构之一，总部设在美国。TCCI与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了TCCI加州理工神经科学研究院。TCCI建成了支持脑科学研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI加速科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。
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