2016年3月11日/生物谷BIOON/--沙沙作响的树叶，摇摇欲坠的树枝：对一只小鼠而言，只要不是一只猫突然从矮树丛蹦出，这些感觉印象起初可能似乎是无害的，但是如果确实是猫出现的话，这些感觉印象就是掩盖威胁生命的危险的信号。如今，在一项新的研究中，来自德国哥廷根市马克斯-普朗克实验医学研究所（Max Planck Institute of Experimental Medicine）的Robert Gütig发现大脑如何能够将感官知觉与一段时间延迟后发生的事件相关联起来。在一种计算机模型中，他开发出一种学习程序，在这种程序中，虚拟神经元（model neuron，也译作模型神经元，即通过编程在计算机中模拟真实的神经元）能够学着通过调整它们对很多不同的环境刺激出现频率作出的反应来区分它们。当刺激信号和事件或结果之间存在时间延迟（或者说时间差）时，这种模型尤为管用。Gütig的学习程序不仅在每种活的生物中至关重要，因为这能够让它们过滤环境刺激，而且它也有助于解决许多技术学习难题。一种可能的应用就是开发语言识别程序。相关研究结果发表在2016年3月4日那期Science期刊上，论文标题为“Spiking neurons can discover predictive features by aggregate-label learning”。
