在执行某个行为时，其大脑是否产生了对应的稳定脑神经模式映射？如果存在稳定映射，是否能运用机器学习方法发现未知行为神经回路？

视觉行为检测-脑神经信号关联模型：我们以小鼠群为实验对象，为每只小鼠佩戴无线电生理记录设备，以记录社交活动中的特定脑区内侧前额叶皮层 (mPFC)的序列脑神经信号。同时，通过多个摄像头跟踪定位每只小鼠，基于卢策吾教授团队研究开发的姿态估计（如alphapose）与行为分类研究成果提取行为语义标签，达到小鼠的姿态估计准确率高于人眼水平。基于提出系统自动采集的大量数据，隐马尔可夫模型训练从“小鼠mPFC脑区的神经活动信号”到“行为标签”的回归模型，发现训练后在测试集上仍然有稳定映射关系，揭示了行为视觉类型与其行为主体大脑中的脑神经信号模式存在稳定的映射关系。

模型应用：控制动物社会层级（Social Hierarchy）行为神经回路发现：基于视觉行为检测-脑神经信号关联模型，我们可以发现新的行为神经回路。“动物社会层级”行为神经控制机理（比如，低等级小鼠会让高等级小鼠优先进食，低等级小鼠会表现出服从行为）一直是学界重要问题，即哺乳动物是如何判断其他个体与自己的社会群体地位高低的？其背后的神经控制机制是怎么样的？由于动物社会层级行为是复杂行为概念，该问题一直为学界未所突破的难题。我们在大规模的小鼠群体竞争视频中，定位 “动物社会层级”行为基于上述系统和模型，并同时记录到动物社会层级行为的脑部活动状态，深度解析了动物社会层级行为在大脑中的形成机制，即发现内侧前额叶皮层-外侧下丘脑（mPFC-LH）回路具有控制动物社会层级行为的功能，并得到严格生物学实验的证实。该研究形成了基于机器视觉学习发现未知行为功能神经回路的新研究范式，也进一步推动了人工智能解决基础科学问题（AI for Science）的发展。

基于脑科学启发，卢策吾团队通过模仿人类的认知行为对象与动态概念在各种脑区独立工作的机制，提出了适用于高维度信息的半耦合结构模型(SCS)，实现自主发掘（awareness）行为视觉对象概念与行为动态概念，将两种概念分别记忆存储在相对独立的两部分神经元上。在深度耦合模型框架下设计信息独立误差反传（decouple back-propagation）机制，约束两类神经元只关注自己的概念，初步实现了行为理解对行为主体对象的泛化。所提出半耦合结构模型工作发表在《自然•机器智能》，并获得2020年世界人工智能大会优秀青年论文奖。

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