近日在线发表于英国《自然》杂志的一项新研究指出，美国研究人员采用一种名为“敲除训练”的策略，成功训练出一套能够模拟雄性果蝇视觉神经系统的人工神经网络，此网络能够准确预测雄性果蝇在看到潜在配偶时的行为。
人工神经网络是通过机器学习模型模拟动物神经系统的方法，有助于我们理解真实神经回路的工作方式。普林斯顿大学等机构的研究人员开发的这款人工神经网络，其单元结构揭示了雄性果蝇从接收视觉信息到神经元信号再到行为表现的转换机制。
在求偶期间，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。果蝇的视觉神经系统通过一组有序排列的“小叶柱状（LC）神经元”将视觉信息从视网膜传递到中枢大脑。这组神经元类似于视网膜和中枢大脑之间的“瓶颈路段”。研究人员希望通过人工神经网络模型来探索这些神经元如何影响雄性果蝇的求偶行为。
与经典机器学习技术不同，研究人员采用了一种名为“敲除训练”的策略，在训练过程中使特定的人工神经网络单元静默，并利用基因技术使已识别的果蝇LC神经元子单元静默，以验证人工神经网络是否能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，建立了人工神经网络单元与果蝇LC神经元子单元之间的映射关系。
研究发现，模拟果蝇不同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，并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指出，这项研究展示了如何利用精确、大规模的神经扰动数据来提升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。
