動(dòng)物在日常生活中展現(xiàn)出的復(fù)雜社交行為意味著什么？當(dāng)鳥(niǎo)類(lèi)群集并同步起飛時(shí)，它們是如何無(wú)聲地傳達(dá)信息的？為何魚(yú)群在遭遇威脅時(shí)會(huì)改變其游泳模式？探究這些問(wèn)題背后的神經(jīng)機(jī)制和行為模式，有助于理解動(dòng)物社交語(yǔ)言的深層含義。
人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅極大助力了科學(xué)家們解析和認(rèn)識(shí)生物行為，更為神經(jīng)科學(xué)研究提供了革命性的視角。
北京時(shí)間1月8日下午6點(diǎn)，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院腦認(rèn)知與腦疾病研究所、深圳理工大學(xué)（籌）蔚鵬飛團(tuán)隊(duì)的最新研究成果登上國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然—機(jī)器智能》。研究團(tuán)隊(duì)將人工智能技術(shù)運(yùn)用到神經(jīng)科學(xué)研究中，提出了一種研究社交行為的小樣本學(xué)習(xí)計(jì)算框架模型——Social Behavior Atlas（簡(jiǎn)稱(chēng)“SBeA”），實(shí)現(xiàn)了自由社交動(dòng)物模型的無(wú)標(biāo)簽、高精度三維姿態(tài)估計(jì)、零樣本身份識(shí)別和精細(xì)化社交行為分類(lèi)，解決了精確檢測(cè)動(dòng)物社交行為的多個(gè)重要難點(diǎn)，有望創(chuàng)新社交行為神經(jīng)環(huán)路機(jī)制的研究范式。
人工智能助力神經(jīng)疾病從實(shí)驗(yàn)室、自然環(huán)境到臨床醫(yī)療的串聯(lián)研究示意圖 研究團(tuán)隊(duì)供圖
“多動(dòng)物行為量化是解讀動(dòng)物社交行為的關(guān)鍵，在神經(jīng)科學(xué)和生態(tài)學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用意義。”《自然—機(jī)器智能》期刊高級(jí)編輯Trenton Jerde對(duì)該研究給予了極高的評(píng)價(jià)。
AI賦能，零標(biāo)注精準(zhǔn)識(shí)別動(dòng)物身份
自由社交狀態(tài)下，不同疾病模型的動(dòng)物往往存在不同的疾病狀態(tài)，需要逐個(gè)定位相關(guān)的行為表型。然而，動(dòng)物的外表被皮毛完全覆蓋，即使是富有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)實(shí)驗(yàn)人員也很難在社交場(chǎng)景中區(qū)分每一只動(dòng)物的身份和狀態(tài)。
近年來(lái)，人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)行為學(xué)研究領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用促使了計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)這一新興學(xué)科的蓬勃發(fā)展，DeepLabCut,、SLEAP、MoSeq等AI動(dòng)物行為追蹤技術(shù)正在成為神經(jīng)科學(xué)家重要的研究工具。
然而，上述技術(shù)在分析多個(gè)動(dòng)物目標(biāo)、動(dòng)物自由社交行為時(shí)，仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)標(biāo)注、連續(xù)追蹤的身份準(zhǔn)確性等問(wèn)題。目前，在檢測(cè)動(dòng)物行為數(shù)據(jù)方面仍沒(méi)有真正可用的有效工具，大部分動(dòng)物社交行為研究仍停留在傳統(tǒng)三箱行為實(shí)驗(yàn)階段。
當(dāng)前，人工智能識(shí)別圖像的精度已經(jīng)極大地超越了人眼。在該研究中，研究團(tuán)隊(duì)將人工智能技術(shù)運(yùn)用到動(dòng)物身份識(shí)別中，提出了雙向遷移學(xué)習(xí)計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)了人工智能模型無(wú)需提前標(biāo)注動(dòng)物身份數(shù)據(jù)的零樣本多動(dòng)物社交身份識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)90%，完全滿(mǎn)足社交實(shí)驗(yàn)的精度需求。
“雙向遷移學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)思路源自大腦工作機(jī)制的啟發(fā)，在非社交場(chǎng)景中，區(qū)分每一只動(dòng)物的身份非常簡(jiǎn)單，這些模型已經(jīng)認(rèn)識(shí)的動(dòng)物身份信息可以遷移到多動(dòng)物社交的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了不同模型之間的知識(shí)共享和‘腦補(bǔ)’，從而解決了人工智能模型需要人工標(biāo)注大量數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)多動(dòng)物身份識(shí)別的問(wèn)題。”論文通訊作者蔚鵬飛說(shuō)。
跨物種普適應(yīng)用，助力神經(jīng)疾病研究
在此前的研究中，蔚鵬飛團(tuán)隊(duì)分別開(kāi)發(fā)了單動(dòng)物精細(xì)行為分析算法框架、微型化自由移動(dòng)眼動(dòng)追蹤設(shè)備等，研究發(fā)表在《自然—通訊》和《分子精神病學(xué)》等期刊并得到國(guó)內(nèi)外研究者的廣泛應(yīng)用。
“然而，這些方法僅能在單動(dòng)物實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景應(yīng)用，限制了從實(shí)驗(yàn)室到臨床醫(yī)療的研究拓展。”蔚鵬飛介紹。對(duì)此，研究團(tuán)隊(duì)自2020年底開(kāi)始構(gòu)思并嘗試將無(wú)監(jiān)督、層次化的動(dòng)態(tài)行為分解策略拓展至社交行為場(chǎng)景，
經(jīng)過(guò)三年的不懈努力，蔚鵬飛帶領(lǐng)的學(xué)科交叉團(tuán)隊(duì)解決了大量的人工智能技術(shù)問(wèn)題，并結(jié)合真實(shí)的實(shí)驗(yàn)需求場(chǎng)景優(yōu)化算法框架，完成了多動(dòng)物目標(biāo)的精細(xì)行為分析研究，有望成為計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)研究領(lǐng)域的一塊重要拼圖。
蔚鵬飛團(tuán)隊(duì)合影 科研團(tuán)隊(duì)供圖
解析動(dòng)物行為語(yǔ)言，就像解析人類(lèi)語(yǔ)言從字母、單詞再到語(yǔ)句的層次化結(jié)構(gòu)，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的SBeA技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)物社交行為進(jìn)行并行、動(dòng)態(tài)、層次的分解，對(duì)小鼠、大鼠、鳥(niǎo)、犬、非人靈長(zhǎng)類(lèi)等多種動(dòng)物的社交行為特征進(jìn)行自適應(yīng)無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)，獲得了包括追逐、相互理毛、攻擊等百余種精細(xì)社交行為模塊。
該方法不需要提前定義社交行為類(lèi)別，有利于發(fā)現(xiàn)新的、未定義的社交行為差異，能夠鑒定三箱社交、分區(qū)域社交等經(jīng)典社交實(shí)驗(yàn)范式難以獲得的自由社交行為表型。
“在研究過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象，小鼠和人類(lèi)一樣，會(huì)主動(dòng)‘關(guān)心其他小鼠，尤其是精神疾病模型小鼠。該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)正常小鼠對(duì)自閉癥模型小鼠可能具有更高的偏好性。”論文第一作者、深圳先進(jìn)院腦所在讀博士生韓亞寧介紹，這為團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步解析動(dòng)物社交行為更深層次含義提供了新思路。
除了小鼠外，該方法也適用于計(jì)算鳥(niǎo)類(lèi)和家犬的精準(zhǔn)的3D社交姿態(tài)、身份和精細(xì)社交模塊，具有跨物種應(yīng)用的潛力。其中，家犬部分的研究工作主要與中國(guó)科學(xué)院昆明動(dòng)物研究所張亞平院士和王國(guó)棟研究員團(tuán)隊(duì)、公安部昆明警犬基地李靜等合作，在科技創(chuàng)新2030“腦科學(xué)與類(lèi)腦研究”重大項(xiàng)目支持下共同完成。
北京腦科學(xué)與類(lèi)腦研究中心聯(lián)合主任、清華大學(xué)教授羅敏敏對(duì)該成果評(píng)價(jià)道，Social Behavior Atlas可以視為行為研究領(lǐng)域的一個(gè)“放大鏡”，它能幫助我們更精細(xì)地觀察和理解動(dòng)物間復(fù)雜的社交互動(dòng)、行為模式和其神經(jīng)基礎(chǔ)。
“近年來(lái)，計(jì)算神經(jīng)行為學(xué)的發(fā)展革新了經(jīng)典的行為學(xué)范式，實(shí)現(xiàn)了從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境到自然環(huán)境的行為觀測(cè)。未來(lái)，人工智能賦能的神經(jīng)科學(xué)研究將進(jìn)一步加深從動(dòng)物模型到臨床醫(yī)療的大數(shù)據(jù)生理參數(shù)的理解，為實(shí)施更加精準(zhǔn)、個(gè)體化的無(wú)創(chuàng)神經(jīng)調(diào)控提供指導(dǎo)，有望幫助人類(lèi)突破理解復(fù)雜精神疾病的‘牢籠’。”蔚鵬飛表示。
相關(guān)論文信息 ：https://www.nature.com/articles/s42256-023-00776-5
本文鏈接：AI遇上神經(jīng)科學(xué)，新技術(shù)精準(zhǔn)解碼社交行為模式http://www.lensthegame.com/show-11-2110-0.html
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