想象你正拿起一杯饮料，你以为是苹果汁，啜了一口才发现其实是姜汁汽水。即使你还挺喜欢姜汁汽水的，这次尝起来却不太妙。这是因为外部情境和内部状态，包括期望（expectation），能够影响所有动物对感觉信息的感知与处理，纽约石溪大学的神经生物学家阿尔弗雷多·方塔尼尼（Alfredo Fontanini）解释说。在这个事例中，你对刺激的错误预测导致了惊讶和负面反应。
受到影响的不只是感知的性质。这种效应还包括感知速度的提升，也就是说如果让感知系统提前对某个输入（不论好坏）有所准备，动物就会更快地察觉、辨认输入并做出反应。
多年前，方塔尼尼和团队在味觉皮层，也就是我们脑中负责味觉感知的部分中，发现了这一加速效应的直接神经证据。从那以后，他们一直试图弄清楚是怎样的皮层回路结构导致了这种结果。他们终于成功了。
上个月，他们在《自然-神经科学》上发表了成果：一个具有特殊构造的网络模型，它不仅洞察出大脑预期的工作机制，更进一步地探讨了更深层次的问题——科学家们应该更全面地思考感知。此外，它恰好佐证了一种决策理论，即大脑真的会越过推演，直接得出结论，而不是逐步推导后再做出决定。
更快的感觉与活跃状态
作为人们研究最少的感觉，味觉是最好的研究对象。一种味道碰到舌头后，要过上几百毫秒，味觉皮层才能接受到感知输入信号。“对于大脑来说，几百毫秒反应时间长得离谱。”马塞诸塞州布兰戴斯大学的神经科学家唐·卡兹（Don Katz）说。（方塔尼尼在他的实验室做了博士后研究。）“视觉皮层的反应时间只有味觉皮层的一个零头”，所以研究人员很难在视觉皮层中判断出大脑预期的影响程度。
2012年，方塔尼尼及同僚进行了一项实验，他们先让大鼠听到一个声音（一个“先行提示”），然后往大鼠口中的小管释放一波味道。味道可以是甜、咸、酸、或苦，而先行提示并不包含相关信息，大鼠无法从中推断会是哪种味道。
即便如此，研究者发现，相较于没有听到声音的对照组，这种非特定的期望能够促使味觉皮层中的神经元更快地辨认刺激。味觉皮层的响应时间比之前缩短了将近一半：从约200毫秒缩短到约120毫秒。
方塔尼尼想知道是怎样的神经网络，在理论上使得这一编码加速成为了可能。于是他拉来了一位不研究味觉的神经生物学家——同在石溪大学的吉安卡洛·拉·卡梅拉（Giancarlo La Camera），他曾致力于研究刺激缺失时自发脑活动的模型。
Alfredo Fontanini和Giancarlo La Camera
John Griffin/SBU Communications
在过去二三十年的研究中，人们逐渐认识到感觉网络中的许多活动是内部产生的，而非由外部刺激驱动。一只处在完全黑暗中的动物，和一只左顾右盼的动物，这两种情况的视觉皮层脑电信号其实很难区分开来。即便在没有光的情况下，皮层中的神经元组也会同时放电，或者以可预测的波形一起放电。这种关联性放电以所谓的“亚稳态”（metastable state）持续，时长从几百毫秒到几秒都有可能，随后放电模式会转变为另一种。这种亚稳定性，或言在两种状态之间快速切换的倾向，在受到刺激后仍会持续，但是有些状态更容易被特定的刺激激发，于是人们认为这些状态是“编码状态”。
拉·卡梅拉等人（包括卡兹）曾用集群网络（clustered network）建立亚稳定性的模型。在集群网络中，一群兴奋性神经元细胞之间有很强的相互连接，然而抑制性神经元也与兴奋性神经元随机相连着，对系统广泛施加了缓冲作用。“这种集群结构是产生亚稳定性的基础。”方塔尼尼说。
方塔尼尼、拉·卡梅拉和他们的博士后卢卡·马祖卡托（Luca Mazzucato，现在在俄勒冈大学）发现，这种网络结构恰恰也是再现期望效应的基础。根据一个集群结构的亚稳态模型，研究者模拟出通用的先行提示，再给予特定的味觉刺激。他们成功再现了方塔尼尼于2012年在大鼠身上观察到的编码加速模式：从一个亚稳态到下一个亚稳态的转换变快了，于是系统也能够更快地进入编码状态。这证明了只要通过建造网络生成这些亚稳态活动模式，“当你模拟味觉输入的时候，你还可以刻画许多神经生物反应”，方塔尼尼说。
以前研究者也尝试过建模——不使用集群网络的情况下，给予先行提示以及模拟味觉信号后，无法复现2012年的研究结果。这说明“只有某些特定类型的网络可以产生这一效应”，卡兹说。
抄近道
这一发现很重要。首先，从味觉皮层中寻找神经元的网络结构，这次研究提供了深刻的洞察。甚至还启发了对其他感觉皮层的研究。神经科学家们目前还在争论味觉信息是怎样处理的：一些人认为某些神经元编码“甜味”而另一些编码“咸味”，各种味道产生的神经电信号都是不同的。也有人认为味觉处理是一种更广泛的电信号模式，也就是说大多数神经元能够响应绝大多数味道，而特定神经元电信号模式可能与某种味道的相关性更高。方塔尼尼及其同僚的研究支持了后一种理论，并预测了神经元的连接方式。单单是集群“就能刻画味觉皮层的超多特征”，方塔尼尼说，“自发性活动、响应味道的模式、预期效果。”他希望继续探索这些集群是如何形成的，以及还有哪些神经活动也受其影响。
另一方面，他们的研究描绘了大脑预期背后的神经机制。不仅是先行提示让特定神经元兴奋，或者引发了一组特定状态从而编码刺激。更重要的是，预期似乎能够调节整个系统的动态，比如提高切换速度。
方塔尼尼和拉·卡梅拉将这些动态比作一个在遍布凹槽的表面上运动的小球。凹槽代表反应状态，而预测能够让表面倾斜，于是小球更快地落入了第一个凹槽。预测还抹平了凹槽之间崎岖的通道，使得小球更轻松地从一个状态进入下一个状态，而不会被卡住。简单地说，期望让神经元网络稍微顺畅了一些。这样一来，编码真实味道就更轻松了，但期望带来的稳定性还不足以让系统卡在某个状态不动。这是此类集群网络的老问题：这些集群把一些“凹槽”状态挖得太深，导致系统放大错误信息。而这次的发现告诉我们，其实“不需要什么精密的系统”就能解决麻烦，研究视觉处理的神经科学家格奥格·凯勒（Georg Keller）说。
方塔尼尼和拉·卡梅拉希望，这种机制还能解释除期望以外的其他情景预设（context-setting）过程，比如注意力和学习。“但或许这项工作最重要的意义是，它让人们注意到了神经元的动态表现，以往人们都只是关注静态神经元编码时的放电响应”，拉·卡梅拉说。
虽然在神经科学领域早就有动态系统的研究方法，但是很难去检验、建模。专家们通常认为基础感知的机制是层级式的（hierarchical）：皮层积累并整合特征形成感知，将信号传到网络中再度整合的层级，如此循环往复，直至大脑做出决定或输出行为。
这次的研究可不一样。他们的研究成果支持了另一种处理机制，“一切都是同时发生的……而且在刺激到来前就发生了”，在芝加哥大学研究嗅觉的莱斯利·凯（Leslie Kay）说。“你学习的过程，就在皮层区发生”，它形成一个相连接的集群系统来反映学到的内容，“然后受到预期的影响，我们的感知就浮现出来了”。
骤然混乱
这一模型暗示，做出决定根本不是一个由信息累加驱动的渐进过程，而是类似于一种恍然大悟，一种神经电信号的突然波动。其实卡兹曾经用类似方塔尼尼、拉·卡梅拉的模型证明，做出决定（比如是吞下还是吐掉一口食物）“是在一阵突然的混乱中发生的”。这些“味觉场中迥然相异的各个角落”之间的联结——方塔尼尼的感知研究以及卡兹自己的后期处理研究——都让卡兹感到“超级兴奋”。这些研究也提醒人们，不要再专注于单个神经元对特定信号的响应了，而应该意识到内部状态和动态结构对理解感觉网络的重要意义。“一个神经元的放电频率提高，这种说法当然更简单。”以色列特拉维夫大学的神经生物学家阿南·莫兰（Anan Moran）说。但是为了理解有机体是如何运作的，“只解释刺激是不够的，你还必须了解内部状态。”他补充道，“这就意味着我们得更新之前对大脑如何完成感知、行动等任务的机制的理解。”
“味觉皮层处理刺激的很大一部分工作，其实发生在受刺激之前。”卡兹说。在这一前提下，检查经验或提示是如何调节这些内部状态的，可以揭示许多关于整体网络连接的秘密。
现在的任务是，莫兰说，需要把这种情境依赖融入到其他感知与认知研究。“视觉系统是最后一片尚待耕耘的领域……这方面的研究能告诉我们有趣的视觉处理过程。”
“目前我们还没有一个统一、准确的模型能够囊括所有这些活动。”他补充道，不过这是“一个良好的开端”。
翻译：有耳 审校：Root 编辑：EON
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