2026年10月9日，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室、IDG/麦戈文脑科学研究院阎崟、李武团队在《Science Advances》在线发表题为 “Specific expertise from diffuse feedback: A feedforward-gated mechanism” 的研究论文。该研究训练猕猴完成隐蔽轮廓线检测任务，并在知觉学习全程对中级视皮层V4区神经元群体进行慢性记录。研究发现，行为学改善严格局限于训练朝向，而学习相关的神经增强却广泛出现在具有不同朝向偏好的神经元群体中，且仅存在于受反馈调控的反应晚期成分。基于这些发现，团队提出了“前馈门控的弥散反馈”理论，阐明了知觉学习如何在不损害视觉信息表征稳定性的前提下优化特定任务的编码能力，以及这种优化的特异性如何由皮层不同层级之间的双向交互作用产生。

特异性知觉学习的神经机制：前馈门控的弥散反馈机制

(A) 轮廓线检测任务。(B) 行为学习曲线。轮廓线朝向改变后学习效应消失，体现出学习效应的刺激朝向特异性。(C) 无论神经元的偏好朝向与轮廓线是否一致，学习效应及其朝向特异性均出现。(D) 知觉学习特异性的经典模型：学习优化了视觉皮层的特定神经元群体，从而产生了特异性。(E) 前馈门控的弥散反馈模型：学习的实质是增强高级皮层发出的反馈，这种反馈可弥散地影响视觉皮层的神经元，但其触发受到特定前馈输入信号的门控调节。

视觉知觉学习，即通过练习带来的视觉判别能力的持久提升，是成年大脑皮层可塑性的典型表现。其最显著的特征是特异性：学习带来的行为改善往往无法迁移到新的朝向或视野位置。传统观点据此认为可塑性发生在早期视皮层，即通过微调特征选择性神经元来实现；但这一“微调”假说面临稳定性–可塑性两难，因为基本视觉信息的表征必须保持稳定以支持基础视觉功能。另一种“重加权”假说认为，学习只是高级中枢读出机制对稳定感觉输入的重新加权；但该机制难以解释在学习过程中广泛记录到的、遍及各个层级视觉皮层的神经活动改变。为化解这一矛盾，该研究选择猕猴中级视皮层V4区作为切入点。该脑区既接收具有朝向选择性的低级视皮层前馈输入、又接收来自颞叶和额叶的广泛反馈，是解析层级交互的关键枢纽。

研究发现，行为表现的提高严格依赖训练朝向，而V4区学习相关的神经增强却出人意料地弥散：无论神经元的朝向偏好是否与训练刺激匹配，甚至包括几乎无朝向选择性的神经元，均表现出显著的反应增强；并且这些增强仅出现在受反馈影响的晚期成分，而早期前馈反应在整个训练阶段保持稳定。群体解码分析进一步显示，晚期成分的编码能力随训练稳步提升；在刺激朝向改变后骤降；并随再学习过程而快速恢复。这些神经活动变化过程与猕猴的检测能力变化高度一致。据此，研究团队提出了“前馈门控的弥散反馈”理论：学习主要增强高级皮层的表征，当训练过的刺激出现时，这些被增强的网络节点向低级皮层施加弥散反馈，广泛提升整个神经元群体的表征；而当刺激的朝向发生改变时，激活的是未被增强的高级节点，从而不会产生反馈增益。在这一理论框架下，前馈输入保持稳定并作为功能门控信号，使弥散反馈仅在训练刺激出现时发挥作用，并带来行为层面的特异性优化。

上述发现弥合了“感觉可塑性”与“重加权”两类长期对立模型之间的分歧：高级决策区并非只是更仔细地“倾听”感觉神经元，而是通过反馈主动重塑其活动以突出任务相关信息。该机制将学习相关的改变限制在反馈驱动的晚期反应阶段，在广泛募集神经元表征任务相关信息的同时，保留了基本视觉功能的表征稳定性。该研究为理解大脑如何化解稳定性-可塑性两难提供了新视角，也对发展兼具稳定性与可塑性的类脑智能系统提供了启发。

该论文的共同第一作者是博士研究生郭瑞凝、严安以及已毕业课题组成员陈明贵博士。该研究获得科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目及中央高校基本科研业务费资助。

 论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aeh5972