西雅图的研究人员开发了软件 人工智能 (AI) 快速分析动物行为，使习惯能够更精确地与个体大脑回路和神经元的活动联系起来。
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“该程序 prome不仅加速了行为神经生物学的研究，而且还能够对由于各个实验室观察、分析和分类行为的方式不同而存在分歧的结果进行比较和协调。” 萨姆·戈尔登说华盛顿大学医学院生物结构助理教授。
“这种方法允许实验室以任何他们希望的方式开发行为程序，并且可以对使用不同行为方法的研究结果进行一般比较，”他说。
Um 描述该程序的文章 出现在杂志上 “自然神经科学”。 Golden 和 Golden 实验室的博士后研究员 Simon Nilsson 是该论文的高级作者。第一作者是实验室研究生 Nastacia Goodwin。
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对动物行为背后的神经活动的研究在理解和治疗成瘾、焦虑和抑郁等人类疾病方面取得了重要进展。
这项工作的大部分内容是基于个别研究人员精心记录的观察结果，他们在实验室中观察动物并记录它们对不同情况的身体反应，然后将这种行为与大脑活动的变化联系起来。
例如，为了研究攻击性的神经生物学，研究人员可能会将两只老鼠放在一个封闭的空间中并记录攻击性的迹象。这些通常包括对动物彼此身体距离、姿势以及身体表现（例如快速颤抖或甩尾）的观察。
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记录和分类此类行为是一项艰巨且耗时的任务。戈尔登说，准确识别和记录重要细节可能很困难。 “社会行为非常复杂，发生得非常快，而且往往很微妙，因此当个人观察它时，它的许多组成部分可能会丢失。”
为了使这一过程自动化，研究人员开发了基于人工智能的系统来跟踪动物行为的组成部分并自动对行为进行分类，例如攻击性或顺从性。
其中一个程序由 Nilsson 和 Goodwin 开发，称为 SimBA，用于简单行为分析。该开源程序具有易于使用的图形界面，不需要特殊的计算技能即可使用。它已被行为科学家广泛采用。
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“尽管我们为啮齿动物实验室构建了 SimBA，但我们立即开始收到来自各种实验室的电子邮件：黄蜂实验室、飞蛾实验室、斑马鱼实验室，”Goodwin 说。
但随着越来越多的实验室使用这些程序，研究人员发现类似的实验产生了截然不同的结果。
“很明显，任何实验室或任何人如何定义行为都是相当主观的，即使在试图复制众所周知的程序时也是如此，”戈登说。
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