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来自日内瓦大学、哈佛大学和麦吉尔大学的跨学科研究团队在《自然》杂志上发表了一项突破性研究，揭示了大脑腹侧被盖区（VTA）在预测奖励时间方面的复杂机制。这项研究结合了人工智能算法与神经科学技术，为理解大脑的奖励系统提供了新的视角。
研究发现，VTA 不仅能够预测奖励的出现，还能精确编码奖励的时间。这一发现得益于机器学习算法的应用，突显了人工智能与神经科学结合的巨大潜力。
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腹侧被盖区作为大脑多巴胺的主要来源，在动机和奖励回路中扮演着关键角色。研究表明，VTA 神经元能够根据环境线索预测未来的奖励，并在特定时间释放多巴胺。日内瓦大学医学院的 Alexandre Pouget 教授指出，VTA 并非简单地编码奖励本身，而是编码对奖励的预测。
研究团队通过动物实验发现，当奖励与特定信号（如光信号）建立关联后，VTA 释放多巴胺的时间会从奖励出现时提前到信号出现时。这表明 VTA 实际上在编码与信号相关的奖励预测。
更为重要的是，研究发现 VTA 的编码机制比之前认为的更加复杂。VTA 不仅预测未来奖励的加权总和，还能预测其时间演变。不同神经元在不同的时间尺度上运作：有些专注于几秒内的即时奖励，有些则关注更远的未来奖励。这种多样化的时间编码为学习系统提供了极大的灵活性，使其能够根据个体的目标和优先级，适应并最大化即时或延迟的奖励。
这项研究也展示了人工智能与神经科学之间的双向互动。Pouget 教授开发的数学算法成功解释了哈佛大学研究人员收集的神经生理学数据，验证了算法的有效性。这不仅表明大脑机制可以启发人工智能技术的发展，也证明算法能够成为揭示神经生理机制的有力工具。
这项研究为我们理解大脑如何预测愉悦时刻提供了新的洞见，同时也展示了跨学科研究在探索复杂神经机制中的重要性。随着人工智能与神经科学的进一步融合，我们有望在未来揭示更多关于大脑运作的奥秘。
