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学习一种适应性行为需要识别哪些动作在何种情境下会导致特定结果。这一信用分配问题对于生物学习者和人工学习者而言都具有基础性意义。鸣禽的发声学习提出了一个尤为严苛的信用分配问题：歌唱由数千个运动神经元以毫秒级精度的活动所控制，而歌曲质量则由一种弥散性、延迟性的多巴胺信号所编码，其时间精度低一个多数量级以上。目前尚不清楚，鸣禽大脑究竟能够以多高的精度，在精确的时间点驱动特定前运动神经元发生改变，从而改善歌唱表现。在此，我们表明，被认为支撑鸣禽发声学习的皮层—基底神经节回路能够以毫秒尺度的时间精度和单神经元尺度的空间精度进行学习。我们发现，在歌曲中的某一时刻，若依据发声变异生成前运动核团中某个目标神经元的活动而播放干扰性听觉反馈，则会以3.2毫秒的时间精度引发该目标神经元活动的适应性改变。未在与其不相关的邻近神经元中观察到已学习的放电率变化，从而揭示出单神经元水平的空间精度。这些发现挑战了当前关于多巴胺介导强化过程缓慢且不精确的主流观点，并重新界定了我们对大脑中信用分配极限的理解。
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学习一种适应性行为，要求识别出哪些动作在何种情境下会导致特定结果。这个“功劳归因”问题对于生物学习者和人工学习者而言都具有基础性意义。鸣禽的发声学习提出了一个尤为严苛的功劳归因问题：歌唱由成千上万个运动神经元以毫秒级精度的活动所控制，而歌曲质量则由一种弥散的、延迟的多巴胺信号所编码，其时间精度低一个多数量级以上。目前尚不清楚鸣禽大脑究竟能够以多高的精度，在精确时刻驱动特定前运动神经元发生改变，从而改善歌曲表现。在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本文依据 CC-BY-NC 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发表于 2026 年 8 月 1 日。
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鸣禽中毫秒尺度、单神经元水平的功劳归因
Josefa R Scherrer， Jacob M White， Alison N D Plump， Michale S Fee
bioRxiv 2026.07.31.740148； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.31.740148
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鸣禽中毫秒尺度、单神经元水平的功劳归因
Josefa R Scherrer， Jacob M White， Alison N D Plump， Michale S Fee
bioRxiv 2026.07.31.740148； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.31.740148
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.31.740148v1?rss=1
🏷️ 鸣禽发声学习 信用分配 单神经元可塑性 多巴胺强化信号 皮层-基底神经节回路 毫秒级时间精度