Nestled in dark burrows, with a limited sense of vision, mice brush their whiskers against their environment to navigate and to detect objects around them. This behavior, termed whisking, has been extensively studied in the past few decades and has tradit
老鼠栖息在黑暗的洞穴里，视力有限，它们用胡须摩擦周围的环境来导航和探测周围的物体。这种行为被称为搅拌，在过去的几十年里得到了广泛的研究，传统上被视为纯粹的触摸行为。
现在，魏茨曼科学研究所的研究人员对这一过程提出了一种全新的多感官观点。最近发表在《当代生物学》上的这些发现表明，拍打会产生微妙的声音，这些声音被编码在小鼠的听觉皮层中，增强了它们对周围环境的感知。Weizmann脑科学系的团队负责人Ilan Lampl教授说：“胡须非常精致，没有人想过要检查它们是否能发出老鼠能听到的声音。”。
这项研究让我们对自然感知的复杂性有了独特的了解，自然感知通常涉及多种感官的输入，在这种情况下是触觉和听觉。事实上，人类也比人们想象的更频繁地结合这两种类型的线索。例如，想象一下，你的手指伸进一个拥挤的袋子里寻找一块糖果，突然，包装纸发出欢迎的沙沙声。
在这项新研究中，Lampl的团队由当时还是博士生的Ben Efron博士领导，他与Athanasios Ntelezos和Yonatan Katz博士合作，他们首先记录了胡须探测不同表面（包括干燥的九重葛叶子和铝箔）时发出的声音。
研究人员使用了可以记录超声波频率的灵敏麦克风，这些频率超出了人类可听范围的上限。他们将麦克风放置在距离声源约两厘米的地方，与老鼠耳朵到胡须的距离大致相同。
接下来，科学家们做了完全不同的记录：他们测量了用胡须刷不同物体的小鼠听觉皮层的神经活动。录音显示，小鼠的听觉网络对胡须产生的声音做出了反应，无论声音多么微妙。当研究人员中断了将触觉从胡须传递到大脑的途径时，听觉皮层仍然对这些声音做出了反应，这表明小鼠可以将它们作为独立于触觉的单独感官输入进行处理。
然而，小鼠听觉系统对某些噪声做出反应的事实并不一定意味着小鼠使用它们进行感知，并可以通过这些噪声识别物体。
为了探索这个问题，研究人员求助于人工智能。他们首先训练了一个机器学习模型，根据小鼠听觉皮层记录的神经活动来识别物体。人工智能成功地仅从神经元活动中识别出正确的对象，这表明小鼠可能能够类似地解释这些线索。
接下来，研究人员训练了另一个机器学习模型，根据胡须探测这些物体时发出的声音来识别物体。这两个模型——一个单独训练神经活动，另一个训练录音——同样成功，这表明对搅拌的神经反应是由声音直接引起的，而不是由其他感官信息引起的，比如来自嗅觉或触觉的信息。
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这些发现使研究人员找到了他们研究的核心问题：小鼠能否仅通过胡须产生的声音来识别物体？为了解决这个问题，Efron及其同事进行了一项行为实验。他们训练了触觉已被消除的小鼠，使其仅通过胡须产生的声音来识别铝箔。老鼠对声音的反应是一致的，将这些声音与它们所代表的感官信息联系起来。Lampl总结道：“我们的研究结果表明，当动物积极探索周围环境时，大脑的搅拌网络，即振动系统，以综合、多模式的方式运作。”。
他解释说，这种多模式功能可能是在进化过程中发展起来的，可以帮助老鼠寻找猎物或避开自己的捕食者。
“由于搅拌产生的声音比走路弱得多，因此老鼠在选择是否穿过脆弱、干燥的庄稼地还是更新鲜、更安静的庄稼地时可以依靠它，以避免被猫头鹰发现。搅拌还可以帮助老鼠弄清楚茎是中空的还是足够多汁的，值得咬一口。”
通过打破触觉和听觉之间的界限，这项研究不仅揭示了老鼠的一些新东西；它为未来探索大脑的感觉系统，特别是大脑整合不同类型感觉输入的机制开辟了大量的研究方向。新的发现也可能导致技术的实际创新。
可能性是无限的。如果大脑可以同时处理来自不同来源的感觉信息，那么同样的原理可能会用于假肢、脑创伤后的感觉康复，甚至可能用于增强视障人士的感知。例如，盲人的学习练习已经利用了白手杖与表面接触时产生的独特声音，这种方法可以进一步发展。
另一个潜在的创新领域是机器人技术。
Efron说：“整合不同类型的感官输入是机器人系统设计中的一个主要挑战。鼠标大脑的搅拌系统可能会为解决这一挑战的技术提供灵感，例如，帮助创建预警传感器以防止碰撞，特别是在烟雾或其他视觉障碍导致能见度受限的情况下。”