随着神经科学和机器学习的交叉融合，无监督预训练在生物神经网络中的重要性日益彰显。不同于依赖标注数据的监督学习，无监督预训练不需要外部标签指示，依靠神经系统对环境中自然统计特征的自我建模，实现对感官信息的高效编码和识别。近期发表在《Nature》杂志上的研究揭示了这一机制在哺乳动物视觉皮层中的真实体现，为理解大脑如何通过无标签的感知经验促进学习提供了强有力的实验证据。通过同时记录数万个神经元的活动，研究团队考察了小鼠在多种视觉任务和单纯暴露于视觉刺激下的神经反应变化，证实了视觉皮层的主要塑性变化源自无监督学习过程。研究采用先进的双光子显微镜技术，覆盖了初级视觉皮层（V1）和多个更高级视觉区域，系统分析了神经元对自然图像纹理的选择性反应。实验设计巧妙地将任务学习与无奖励暴露条件相对比，发现两者在中部高级视觉区的神经塑性表现高度一致，而仅在前部高级视觉区观察到与奖赏预测相关的受监督信号。
这表明大脑对视觉信息的自我组织能力主要依赖于无监督机制，但在复杂行为形成时，监督学习的元素则集中体现在某些专门区域。神经元对视觉刺激的选择性增强主要表现在对高阶视觉特征的识别和分类上。对应的神经群体通过对刺激类别的区分展现出更为鲜明的激活模式，而这一现象在任务学习与无监督暴露中均被观察到，反映出生物神经系统对视觉环境统计特性的深度适应能力。实验进一步通过引入新的视觉样本验证了视觉表征的稳定性和泛化能力，发现即使面对未曾奖励的新刺激，视觉皮层也能形成明确的神经编码，从而完善视觉识别记忆的建立。与此同时，研究还探讨了视觉表征中空间与视觉信息的分离，确认神经塑性更倾向于塑造对视觉特征的编码，而非位置或空间导航相关的信息。这一发现有助于澄清视觉感知过程中空间信息与视觉内容的独立性和交互关系。
奖励预测信号的存在则集中体现了监督学习的参与，它在前部高级视觉区域表现明显，并与行为中的期望奖励信号密切相关。这些神经元的活性随着任务学习的深化而增强，突显了监督机制在行为驱动的塑性调整中的特殊作用。令人注目的是，无监督的视觉预训练不仅塑造了大脑的神经响应模式，也促进了后续有奖励任务的学习速度。行为实验中，经历过无监督预训练的小鼠在正式任务中表现出更快速的学习和更优异的任务表现，凸显了先验经验对感知与认知功能的加速效应。该研究对传统以监督学习为主导的人脑学习模式提出了新的补充和挑战，支持了大脑在大量自然感知经验中自我调节和优化的信息加工机制。与机器学习中的无监督和自监督预训练相呼应，生物系统展现出类似的机制，不仅有效利用海量未标注的环境数据，还促进更高效的特定任务适应。
未来，进一步阐释无监督预训练的分子和突触基础，将有助于揭示神经可塑性背后的详细机制。此外，将生物无监督学习原则融入人工智能模型，有望推动算法的创新与效率提升。总之，生物神经网络中的无监督预训练是理解脑功能和提升机器学习性能的关键桥梁，其研究成果不仅拓展了神经科学的视野，也为智能技术的发展提供了宝贵的理论与实验支持。
