演算法實踐<習慣導致不重視>─神經科學與電腦科學的交彙
正如同前篇<習慣導致不重視>所描述，果蠅大腦中有特定的神經迴路幫助判別這個氣味是否是新的，若是新的就需要引起注意。而這樣的神經迴路被發現和過去電腦科學發展出的布隆過濾器(bloom filter)的結構很相似，來自加州大學舊金山分校的Sanjoy Dasgupta等人，借鑑了這個迴路，改善布隆過濾器，讓布隆過濾器不只是比較刺激是否新穎，也多了比較相似度，神經科學和電腦科學相互激發，結果發表在PNAS上。
在此再簡述果蠅的神經迴路，訊號的傳入有兩個階段：
(1)嗅覺訊號的傳入
嗅覺神經(ORN)約有50種，傳進嗅球後，約有50種投射神經元(PN)將訊息正規化(normalize)後傳入記憶學習的中樞─蕈狀體，在蕈狀體有約2000顆Kenyon cell接收來自PN的訊號，傳給抑制性的神經元，再負回饋抑制Kenyon cells，而使活性低的Kenyon cells被抑制，只保留約100顆的細胞具有活性。
(2)嗅覺訊號的處理
當嗅覺訊號傳入後，約有20顆Kenyon cells會活化訊號輸出神經MBON a’3，引起注意等的行為。當果蠅對氣味熟悉後，多巴胺神經PPL1 a’3會抑制這條路徑，讓這群Kenyon cells和MBON a’3的連結變弱，而使其他Kenyon cells和MBON a’3的連結變強。
簡單來說，果蠅藉由這樣的神經迴路，查詢相似的氣味是否存在資料庫中(也就是Kenyon cells 到MBON a’3的突觸中)，並能夠給予相似度的評分，以及對於過去記憶的距今時間長短具有敏感性。而突觸的強度(也就是評分)則是由PPL1 a’3調控更新。
撰稿人： 強敬哲 C. C. Charng
參考資料：
Sanjoy Dasgupta, et, al.; A neural data structure for novelty detection; PNAS (2018)
布隆過濾器：
https://medium.com/@Kadai/%E8%B3%87%E6%96%99%E7%B5%90%E6%A7%8B%E5%A4%A7%E4%BE%BF%E7%95%B6-bloom-filter-58b0320a346d
在此再簡述果蠅的神經迴路，訊號的傳入有兩個階段：
(1)嗅覺訊號的傳入
嗅覺神經(ORN)約有50種，傳進嗅球後，約有50種投射神經元(PN)將訊息正規化(normalize)後傳入記憶學習的中樞─蕈狀體，在蕈狀體有約2000顆Kenyon cell接收來自PN的訊號，傳給抑制性的神經元，再負回饋抑制Kenyon cells，而使活性低的Kenyon cells被抑制，只保留約100顆的細胞具有活性。
(2)嗅覺訊號的處理
當嗅覺訊號傳入後，約有20顆Kenyon cells會活化訊號輸出神經MBON a’3，引起注意等的行為。當果蠅對氣味熟悉後，多巴胺神經PPL1 a’3會抑制這條路徑，讓這群Kenyon cells和MBON a’3的連結變弱，而使其他Kenyon cells和MBON a’3的連結變強。
簡單來說，果蠅藉由這樣的神經迴路，查詢相似的氣味是否存在資料庫中(也就是Kenyon cells 到MBON a’3的突觸中)，並能夠給予相似度的評分，以及對於過去記憶的距今時間長短具有敏感性。而突觸的強度(也就是評分)則是由PPL1 a’3調控更新。
撰稿人： 強敬哲 C. C. Charng
參考資料：
Sanjoy Dasgupta, et, al.; A neural data structure for novelty detection; PNAS (2018)
布隆過濾器：
https://medium.com/@Kadai/%E8%B3%87%E6%96%99%E7%B5%90%E6%A7%8B%E5%A4%A7%E4%BE%BF%E7%95%B6-bloom-filter-58b0320a346d
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