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TiCS | 大腦如何用“閉環(huán)”學(xué)會做更聰明的決定:眶額皮層 × 感覺皮層

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PsyBrain 腦心前沿 | 公眾號 PSY-Brain_Frontier

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基本信息:

Title:Orbitofrontal-sensory cortical interactions in learning and adaptive decision-making

發(fā)表時間:2025.12.4

Journal:Trends in Cognitive Sciences(TiCS)

影響因子:17.2

獲取原文:

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引言

每天早上換一家咖啡店,哪一杯更香、更順口,會悄悄決定你明天往哪家走——這就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning, RL)在生活中的表現(xiàn)。然而,做出“下次去哪兒買”的決定,不只是簡單記住味道這么粗糙。大腦需要把氣味、口感、杯型、價格、情緒、品牌這些雜亂信息,整合成一個“值不值得再去”的主觀價值,還要在環(huán)境變了(比如咖啡突然變難喝)時迅速翻盤。

傳統(tǒng)觀點認(rèn)為,感覺皮層只是負(fù)責(zé)“看清、聞清、嘗清”眶額皮層(orbitofrontal cortex, OFC)負(fù)責(zé)“算賬和決策”。但新證據(jù)提示,感覺皮層本身也會編碼注意(attention)、工作記憶(working memory)、不確定性(perceptual uncertainty)甚至價值相關(guān)信息而 OFC 又通過反饋信號改寫感覺皮層的表征。兩者更像一個不斷互相教學(xué)的閉環(huán)系統(tǒng),而不是簡單的“前端采集 + 后端決策”。

這篇 TiCS 綜述文章以計算強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架為主線,系統(tǒng)梳理了 OFC 與五大感覺系統(tǒng)(視覺、聽覺、軀體感覺、嗅覺、味覺)之間的雙向連接

感覺皮層把壓縮后的任務(wù)信息送給 OFC,幫助構(gòu)建抽象的任務(wù)狀態(tài)與“認(rèn)知地圖”(cognitive map);OFC 再把基于價值與任務(wù)結(jié)構(gòu)的“教學(xué)信號”回送感覺皮層,放大有用特征、重映射價值,讓感覺皮層從“被動感受器”升級為“帶認(rèn)知功能的前端模塊”。

這不僅改寫了我們對感覺皮層的認(rèn)識,也為理解人腦如何高效學(xué)習(xí),以及如何設(shè)計更聰明的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提供了新思路。


實驗設(shè)計與方法邏輯

本文并非單一實驗,而是整合解剖追蹤、動物電生理、人類 fMRI 以及深度 / 元強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep/meta-RL)模型等多類證據(jù):

作者先從解剖結(jié)構(gòu)出發(fā),明確 OFC 與各感覺皮層的互惠投射;隨后分別梳理自下而上的“感覺→OFC”通路如何提供注意、工作記憶與不確定性信息,自上而下的“OFC→感覺”通路如何實現(xiàn)感知增強(qiáng)與價值重映射;最后在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計算框架中,把這些結(jié)果統(tǒng)一成一個閉環(huán)模型,解釋大腦如何邊感知邊學(xué)習(xí)、邊更新任務(wù)結(jié)構(gòu)。


核心發(fā)現(xiàn)

解剖上:OFC 是連接五大感覺通路的“價值樞紐”

圖 1 展示了人類大腦外側(cè)視圖中,OFC 與軀體感覺、嗅覺、味覺、視覺和聽覺皮層的廣泛雙向連接:后部 OFC 接收更多來自初級感覺皮層的輸入,前部 OFC 更多連接聯(lián)絡(luò)區(qū),尤其是與物體 / 面孔識別相關(guān)的腹側(cè)視覺通路。 這種“從外周到高級”的多級輸入,使 OFC 得以整合多模態(tài)信息(比如咖啡的味道 + 香氣 + 觸感),計算跨模態(tài)的主觀價值,并向下游(如紋狀體、海馬)輸出價值與任務(wù)狀態(tài)信息,從而在解剖上奠定其“價值樞紐”的地位。


Figure 1. Major anatomical connections between sensory cortices and the orbitofrontal cortex (OFC).

感覺→OFC:不僅傳“是什么”,還傳注意、記憶和不確定性

圖 2A 用示意流程總結(jié)了感覺皮層送往 OFC 的多條信息流:除傳統(tǒng)的感覺特征外,還有自下而上的顯著性 / 注意信號(bottom-up attention)、感覺工作記憶表征以及對當(dāng)前刺激的感知不確定性。 這些“預(yù)處理后”的高級信號,幫助 OFC更精準(zhǔn)地進(jìn)行獎勵預(yù)測、價值比較與責(zé)任歸因(credit assignment):突出的刺激優(yōu)先被評估,可維持在感覺工作記憶中的特征更易被正確“記賬”,高不確定性則會壓低價值信號、推動探索。


Figure 2. Contribution of sensory inputs to value computation and representation learning in the orbitofrontal cortex (OFC).

OFC→感覺:用價值信號直接“調(diào)參”感覺皮層

在圖 3A 的咖啡例子中,一次令人愉快的體驗,會讓 OFC 向感覺皮層發(fā)送獎勵期望與目標(biāo)導(dǎo)向注意兩類自上而下信號:前者提升對與獎勵相關(guān)特征的響應(yīng)增益,后者選擇性放大與當(dāng)前目標(biāo)有關(guān)的刺激、抑制無關(guān)輸入。 動物實驗進(jìn)一步顯示,OFC 投射到 V1、A1 或嗅皮層時,可以分別抑制無獎刺激、放大獎勵相關(guān)刺激的神經(jīng)反應(yīng),實現(xiàn)對感覺編碼的“價值調(diào)諧”;在人類 fMRI 中,則可觀察到在反轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)階段,OFC 與獎相關(guān) S1 區(qū)域的功能連接瞬時增強(qiáng),提示其通過“教學(xué)信號”重寫感覺-獎勵映射。


Figure 3. The orbitofrontal cortex (OFC)–sensory cortex interactions supporting reinforcement-based adaptive learning.

閉環(huán) RL 模型:OFC–感覺皮層協(xié)同構(gòu)建

“任務(wù)認(rèn)知地圖”

圖 2B 和 3B 合在一起給出一個閉環(huán)強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架:感覺皮層將壓縮后的任務(wù)相關(guān)特征(包括不確定性、顯著性與近期刺激記憶)送入 OFC,OFC 將其與海馬、內(nèi)嗅皮層等處存儲的既往任務(wù)狀態(tài)進(jìn)行比較——若相似,則更新舊狀態(tài);若不同,則創(chuàng)建新狀態(tài)并附帶“探索”加成。 這些任務(wù)狀態(tài)構(gòu)成抽象的認(rèn)知地圖,驅(qū)動對未來結(jié)果的預(yù)測,再通過價值期望與重映射信號回傳感覺皮層,持續(xù)調(diào)整前端表征,實現(xiàn)在不確定、可變環(huán)境中的高效學(xué)習(xí)與靈活決策。


歸納總結(jié)和點評

總體來看,本文提出了一個優(yōu)雅的閉環(huán)模型:

  • 感覺皮層不再是被動的“像素工廠”,而是能根據(jù)注意、記憶與不確定性進(jìn)行智能“壓縮”的前端;

  • 眶額皮層則在此基礎(chǔ)上構(gòu)建任務(wù)狀態(tài)與認(rèn)知地圖,并通過價值導(dǎo)向的教學(xué)信號,塑造感覺皮層對世界的“看法”。

這種雙向互動既可以解釋動物與人類反轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)、價值驅(qū)動注意和感知增強(qiáng)等現(xiàn)象,也為人工智能中的表征學(xué)習(xí)與元強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了神經(jīng)啟發(fā)。

作為一篇跨解剖、系統(tǒng)神經(jīng)與計算建模的綜述,它在“感覺皮層也很聰明”與“OFC 不只是算錢,更在教別人怎么算”這兩個點上,給出了兼具數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與理論高度的統(tǒng)一視角,值得做決策與學(xué)習(xí)研究的讀者細(xì)細(xì)品味。


AI 一句話銳評

這篇文章本質(zhì)上在說:真正聰明的腦,不是前端感知 + 后端決策,而是讓“感覺皮層也會思考、OFC 也會 teach”,把整張大腦網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成一個自我更新的閉環(huán)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。


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核心圖表、方法細(xì)節(jié)、統(tǒng)計結(jié)果與討論見原文及其拓展數(shù)據(jù)。

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審核:PsyBrain 腦心前沿編輯部

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