突触可塑性由时间导数调控

一个悬而未决的问题是：新皮层是否使用与当前AI模型相同的强大学习算法——误差反向传播？近日，一项预印本研究提出，该算法可通过时间导数（即神经活动状态随时间的变化）来实现，从而近似误差梯度。

研究人员利用小鼠海马脑片，在200毫秒（5赫兹）的theta周期内，分别以25赫兹或50赫兹驱动突触前活动。他们发现，突触可塑性的方向取决于两半段活动的时间导数：当后半段活动高于前半段时，发生长时程增强（LTP）；反之则发生长时程抑制（LTD）。

这一结果支持了时间导数作为突触可塑性开关的假说，为大脑可能依赖类似反向传播的机制进行学习提供了实验证据。该研究尚未经过同行评审。