18、基于强化学习的选择网络：认知可塑性的模拟与解析

基于强化学习的选择网络：认知可塑性的模拟与解析

在探索认知奥秘的征程中，科学家们一直在寻找能够解释复杂行为的有效模型。基于强化学习的选择网络为我们提供了一个独特的视角，它不仅有助于我们理解神经网络如何模拟行为的可塑性，还能为解决一些复杂的认知问题提供思路。

生物行为约束：理解复杂行为模拟的基石

在构建神经网络模拟复杂行为时，我们面临着一些生物行为方面的约束，这些约束是理解和模拟行为的重要基础。
- 时间约束 ：从行为层面的实验可知，像食物对于饥饿的生物这样具有进化重要性的事件，只有当环境和行为与这些事件在时间上紧密接近时，才会改变环境对行为的引导方式。在细胞层面，突触效能的改变也依赖于某些神经递质及其引发的细胞内过程的同时发生，例如在海马体的长时程增强（LTP）中，谷氨酸和多巴胺的共同作用。这就要求模拟突触效能修改的算法在时间上受到严格限制，可能在100毫秒左右，并且要在单个突触局部进行操作，以实现环境对行为引导的精确特异性。然而，复杂行为往往在具有直接生物学意义的事件延迟发生或完全缺失时发生改变，这就产生了所谓的时间悖论。例如，科学家在实验室花费大量时间工作，但从这种行为到餐桌上的食物之间的时间间隔很长。神经网络在模拟有经验生物的行为时，需要在遵循短时间可塑性机制研究的同时，仿佛不受严格时间约束的影响。
- 差异约束 ：行为和神经科学研究表明，具有生物学重要性的事件只有在意外发生时才能促进学习。从细胞研究来看，当食物剥夺的猴子口中引入苹果汁之前，如果有其他刺激（如灯光亮起）与之可靠配对，那么多巴胺产生神经元就不再被激活。多巴胺在突触可塑性中起着重要作用，虽然实现这种差异的具体生物机制尚未完全明确，但有多