近年来，神经科学和人工智能的交叉领域中，无监督预训练在生物神经网络中的研究成为热点。相比于传统的有监督学习要求明确的反馈和标签，无监督学习则依赖于输入数据本身的结构与统计特性，帮助神经系统自发地发现模式和规律。在动物大脑感知系统，尤其是视觉皮层中这一机制的作用尚未完全明朗，但最新的实验研究开始揭示它的关键功能与普遍性。视觉认知依赖于神经元通过外界刺激建立有效的内部表征，当独立于奖励或反馈的视觉体验反复出现时，这些神经元的反应模式发生改变，这正是无监督预训练的生物学体现。由此，神经元的可塑性不仅受任务训练的驱动，也伴随着自然感知环境的持续刺激。通过大规模同时记录数万神经元的活动模式，研究人员观察到，无监督刺激输入促成了视觉皮层中间区域的神经选择性增强，这些区域涵盖了多个高阶视觉皮层区。
令人惊讶的是，尽管缺少奖励机制和任务指导，动物依然产生了大量的神经塑性，且这一塑性在感知特征的识别方面，与执行具体任务的学习效果高度相似。进一步分析显示，神经元对视觉特征的编码主要基于视觉属性本身，而非空间定位信息，这说明视觉表征的塑性更多是对视觉统计结构的适应，而非导航或空间记忆的结果。值得一提的是，新颖的视觉刺激在初期会激活初级视觉皮层中大量神经元，展示明显的“新奇”反应，而在持续曝光过程中，神经元调整响应将其表征逐渐正交化，与既有视觉类别形成区别，这种机制有利于更精细的视觉分类和识别。相比之下，位于前部的高阶视觉区则出现了仅在有任务和奖励条件下才显著表达的奖赏预测信号，这表明监督机制主要在这些脑区引导学习，而无监督预训练则在其他皮层区域完善刺激特征的感知编码。实验证实，在无监督预训练后，动物的随后的任务学习明显加速，这与深度学习中预训练加快网络收敛的效果一致。此外，视觉神经元的调整不仅限于刺激的表面特征，还涉及对视觉识别记忆的形成，动物能够基于对视觉环境的内化记忆，辨识包含局部空间扰动的新刺激，这种识别记忆同样源于无监督暴露的神经调整。
技术上，这些发现得益于先进的双光子显微镜技术和大型神经群体信号的高效解码算法，使得对数以万计神经元的实时监测成为可能。计算方法结合了神经选择性指标、编码方向分析及机器学习聚类技术，成功区分了代表奖励信息的神经亚群体和以视觉纹理为编码特征的神经集合，深化了我们对生物学习过程的理解。理论上，生物体通过无监督预训练能够构建丰富而稳固的感知表征，这不仅增强了对自然环境中视觉信息的适应能力，也为后续的有监督学习搭建基础。这种机制支持了大脑在不依赖明确任务反馈的情况下获得有效的认知能力，解释了为何在自然成长过程中感知经验能促进技能迅速掌握。未来研究将关注明确细胞和突触机制如何支持这种无监督塑性，以及这些机制如何与经典的突触时序依赖可塑性相互作用。同时，将生物大脑的无监督学习机制与现代人工智能中的自监督和预测编码方法相结合，可能引领更高效智能系统的设计与实现。
总体来看，揭示无监督预训练如何促进生物神经系统中的学习，提供了理解大脑认知功能的关键视角，也为优化人工智能算法提供了宝贵灵感。随着技术的不断进步，我们有望进一步解码大脑神经网络学习的奥秘，推动神经科学与机器学习的融合发展，实现更加智能和适应性强的人工系统。
