Mus musculus mice self-organize existing behaviors into structured bouts as they become expert hunters.
本研究表明，在无需限制食物摄入的情况下，实验小鼠能够通过将其现有行为重新组织为结构化的、高质量的采样与地点检查序列，从而在复杂且动态的环境中学习搜寻隐藏资源，进而为研究自然决策的神经与进化基础建立了一种新颖的方法。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
在野外，小鼠是多任务处理的高手。它必须在不断变化的环境中穿梭，记住哪里发现过食物，倾听危险的信号，并决定何时移动或静止，同时还要平衡自身的饥饿感与安全性。科学家们长期以来一直希望了解大脑是如何处理这种复杂的、现实世界的决策过程的。几十年来，研究动物行为的标准方法是训练它们连续重复执行数百次相同的简单动作，比如为了获得奖励而按压杠杆。虽然这种方法让我们学到了很多，但它剥离了野外生活中那种混乱且由自身节奏驱动的本质。研究人员一直在寻找一种方法，能够观察动物在动态环境中做出选择，这种环境感觉更接近真实世界，而不是强迫它们进入一种僵化、重复的常规之中。
雅内利亚研究园区（Janelia Research Campus）的一个科学家团队现在创造了这样一个环境，揭示了小鼠如何在从未被强迫的情况下学会狩猎。他们建造了一个由157块模块化瓷砖组成的巨大六边形竞技场，创造了一个可以让小鼠自由游走的迷宫式空间。隐藏在这个竞技场中的特殊瓷砖可以释放活体蟋蟀——这是小鼠的一种天然食物来源。然而，小鼠看不见这些蟋蟀，也无法从远处闻到它们的气味。唯一的线索是一个声音。如果正确瓷砖内隐藏的扬声器播放声音，前提是小鼠必须保持完全静止半秒钟。如果小鼠持续移动，声音则保持沉默。为了找到食物，小鼠必须停下来，倾听，然后决定是调查那个位置还是继续移动。
起初，小鼠的表现很笨拙。它们四处游荡，检查许多不同的瓷砖，经常静止下来并听到声音，却发现那里什么也没有。但随着几天内经验的积累，神奇的事情发生了。它们变成了高效的猎手，找寻蟋蟀的速度更快，且犯错次数大大减少。研究人员曾预期，小鼠可能会通过增加静止的频率，或者检查更多的瓷砖来提高找到声音的机会。他们密切观察小鼠，利用高速摄像机追踪它们的每一个动作，并使用计算机程序分析它们的身体姿态。他们观察小鼠是否增加了某些特定动作，比如为了更好地倾听而用后肢站立，或者为了集中注意力而减少理毛的次数。
数据表明，小鼠实际上并没有增加这些特定动作的频率。无论小鼠是新手还是高手，它们站立的频率并没有增加，检查瓷砖的频率也没有增加。它们并没有通过增加每小时检查瓷砖的数量来变得更专业。相反，小鼠改变了组织现有行为的方式。它们开始将静止和检查瓷砖的瞬间串联成紧凑且专注的序列。研究人员将这些序列称为“投入时段”（engaged bouts）。在这些短暂的爆发期内，小鼠会站起来、倾听、检查一个瓷砖、移动几步，然后再次站立并倾听，整个过程不会停下来理毛或进食。这些时段就像是一种专注的搜索模式，小鼠只有在接近解开谜题时才会开启这种模式。
这种策略的转变是它们成功的关键。小鼠不需要学习新技巧或更加努力地工作；它们只是学会了将原有的、熟悉的动作组合成一种更有效的模式。当研究人员移除声音线索时，小鼠的效率立即下降，这证明了声音是必不可少的。当小鼠处于饥饿状态时，这并未显著影响它们的成功指标，表明即使没有热量限制，它们的表现依然稳健。这项研究表明，在复杂且自然的设置中学习，并不总是关于做更多重复的事情。它是关于如何重新排列你已掌握的知识，将你现有的技能编织成一种符合当前挑战的新结构。
研究人员设计这个实验是为了使其具有灵活性并面向未来的研究。他们使用了一个可以实时追踪小鼠并控制环境的系统，从而允许他们稍后记录大脑活动或测试特定的脑回路。这种设置为观察大脑如何处理自然界中那种流动的、自我驱动的决策过程提供了一个新的窗口。通过观察小鼠在一个感觉像野外的空间里解决谜题，科学家现在可以提出关于学习背后神经机制的更深层问题。小鼠展示了它们可以通过更好地组织已拥有的行为，而非变成另一种动物，来适应变化的世界。
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