本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
凱瑟琳·卡倫開玩笑說，當她在 20 世紀 80 年代在布朗大學學習電氣工程時，她聽到傳言說神經元使用電力。這促使她選修了一門關於大腦的課程，這門課程讓她決定主修神經科學和工程學。卡倫在芝加哥大學——以及後來的麥吉爾大學做博士後——時，研究人員開始探索大腦中的神經元在進行自願運動時如何對來自感官的輸入做出反應。許多早期的觀察是透過觀察靜止動物的細胞活動進行的。
在隨後的幾年裡，卡倫作為麥吉爾大學教授，她的工作專注於研究使我們保持平衡的前庭系統。卡倫一直對前庭系統著迷，因為它具有優雅的簡潔性。前庭神經元既接收感覺輸入，又向周圍神經發送指令以啟動運動。最近幾周，卡倫及其同事在《自然神經科學》雜誌上線上發表了一篇論文，證明了大腦中稱為小腦（一個與前庭系統直接相連的區域）的特定部分中的單個神經元所做的計算如何執行簡單的任務，確保我們的身體在我們想要的位置相對於周圍環境定位。以下是對卡倫的採訪，為清晰起見進行了編輯。
《大眾科學》：這篇論文以一個有趣的觀察開始，即大腦如何使我們能夠響應外部環境的變化而獲得新技能。這似乎仍然是神經科學中的一個主要問題，人們正試圖以各種方式來解決。
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凱瑟琳·卡倫：我想是的。許多從事神經科學研究的人都在試圖理解學習的神經機制。您可能不會經常想到這一點，但即使您在練習網球發球，並且您覺得自己已經完美掌握了動作，您的肌肉仍然在變化。它們正在疲勞。您必須不斷更新您的運動命令，以便應對您的運動系統是動態的並且隨著時間推移而變化的事實。換句話說，由於運動系統的生物力學特性隨著時間的推移不斷變化，我們需要保持其校準。
《大眾科學》：您似乎正在深入瞭解運動系統在非常基本的層面上的工作方式的一些細節。因此，最好先談談研究人員以前是如何處理事情的，然後再描述您的發現。
卡倫：透過結合行為和理論方法，人們推測，當您移動時，您的大腦會即時跟蹤您實際的移動方式與您打算的移動方式，以便適當地更新和調整您的動作。我們知道來自感覺訊號的反饋的內在延遲太慢了。相反，我們的大腦需要即時計算任何錯誤，以便完成運動學習。
研究人員透過實驗擾亂自願運動的研究表明，我們的大腦透過計算感覺預測誤差來確保準確的運動。感覺預測誤差是您大腦在產生運動時期望的感覺流入與它實際接收到的感覺流入之間的差異。有人提出，大腦可以非常快速地比較這兩個量，以便在自願運動期間立即計算感覺預測誤差訊號。
《大眾科學》：感覺預測誤差的例子是什麼？
卡倫：想象一下一個體操運動員在平衡木上做後空翻。這位體操運動員已經做過很多次了，並且非常瞭解，從前庭系統（可以讓人瞭解他們在空間中的三維運動）以及本體感受器（提供來自不同肌肉的反饋，也可以提供身體運動的感覺）中應該獲得的確切型別的感官流入的內部模型。
身體的內部模型將基於之前做過的期望與它實際從感覺受體中接收到的資訊進行比較。當出現小錯誤時，該錯誤可能是因為您稍微失去了平衡，或者可能是因為您處於與啟動某些運動時略有不同的運動狀態。所以你需要重新校準。我們在《當代生物學》雜誌上發表的一篇論文先於《自然神經科學》雜誌上的這篇論文，該論文表明小腦會計算感覺預測誤差，以幫助您保持平衡。
我們在《自然神經科學》雜誌上的第二篇論文中表明，當您出現持續的錯誤時——特別是持續的意外感覺錯誤時——您的大腦實際上會學習，我們可以逐次觀察它的學習。這就是您需要發生的事情才能學習，這也是我們稱這篇論文為“學習期待意外”的原因。引人注目的是，隨著大腦學習更新其對預期事物的內部模型，我們實際上可以透過記錄來自單個小腦輸出神經元的資訊來即時觀察這種更新。
《大眾科學》：記錄單個神經元的重要性是什麼？
卡倫：像我這樣的研究人員，系統神經科學家，他們通常也接受過工程師或物理學家的培訓，喜歡計算這些數量，這些數量在數學意義上解釋了大腦實際是如何工作的。這對於描述大腦可能正在做某事的理論方式來說是完全可行的。但最重要的一個問題仍然是——大腦真的在以這種方式進行計算嗎？如果是，這將是什麼樣子？因此，我們實際發現的是這些我們用來解釋我們理論的小黑盒的基本神經相關性。看到這實際上是神經元進行計算的方式非常令人興奮。基本上，在我們的工作中，我們已經能夠非常清楚地彌合使用工程方法解決問題所應用的計算方法與實際現實之間的差距。我們發現大腦確實進行了這種優雅的數學運算。我們可以看到這在單個神經元的水平上體現出來，這讓我們知道大腦實際上正在使用特定的演算法。
《大眾科學》：大腦按照您期望的方式進行嗎？
卡倫：有一些證據表明，小腦皮層（小腦表面）參與了開發這種預期感覺結果的內部模型。小腦皮層是一個細胞網路，它具有非常漂亮且幾乎是晶體狀的結構。小腦損傷不會導致癱瘓，而是會導致精細運動、平衡、姿勢和運動學習障礙。 研究人員現在有充分的證據表明，小腦參與了編碼與所謂的前向模型一致的訊號。這是一個在過去十年中獲得相當大支援的想法。在此項研究之前，人們沒有證明的是這種誤差訊號的實際計算。該演示對於大多數當前的運動學習模型至關重要。這就是我們在獲得直接小腦輸入的神經元水平上所展示的。我們利用了一條特殊的通路，其中小腦皮層中的浦肯野細胞直接投射到深層小腦核的特定區域。深層小腦核實際上位於“花椰菜狀”小腦皮層的底部——這就是我們記錄一小組細胞的地方，該小組細胞位於小腦核的一個稱為吻側頂核的子區域內。
頂核是一個半徑可能為一毫米的球體，其中包含非常有趣的神經元，因為它們將小腦皮層連線到脊髓，並且對於姿勢和頭部運動控制至關重要。 我們發現的真正有趣的事情之一是，我們可以看到這些神經元的反應，在自願運動過程中，完美地跟蹤預測和實際感覺反饋系統之間的比較。
《大眾科學》：您是如何進行實驗的？
卡倫：我們對自願頭部運動的執行和適應過程中小腦神經元進行了逐次分析，發現神經元敏感性動態地跟蹤了預測和反饋訊號的比較。（神經元被特定輸入啟用的程度稱為其敏感性。）當運動命令和產生的運動之間的關係透過實驗改變時，神經元對感覺輸入的反應非常強烈，就好像該運動是外部產生的一樣。然後，神經元敏感性以與同時發生的行為學習相同的時間程序下降。這些發現為一種優雅的計算提供了直接證據，該計算需要比較預測和實際的感覺反饋以發出意外感覺的訊號。
《大眾科學》：這些發現中有哪些是令人驚訝的？
卡倫：人們一直在研究像伸手這樣的行為，這些行為非常複雜。因為我們正在研究控制頭部運動的相對簡單的感覺運動通路，所以我們可以非常清楚地看到這種計算。您可以說這可能是基於計算模型預期的，但是人們在神經科學中建立的許多大腦模型無法直接與實際的神經元反應和迴路進行比較。通常不可能將實際的神經元特性與計算模型直接關聯起來。我們發現的聯絡如此明確，這對我來說非常令人興奮。
《大眾科學》：您的工作如何與該領域其他人的工作聯絡起來？
卡倫：目前，許多機構的研究人員，包括巴爾的摩的約翰·霍普金斯大學和慕尼黑的路德維希-馬克西米利安大學，都在使用計算建模來理解小腦受損患者的缺陷。如果您觀察這些患者，他們的殘疾與無法計算感覺預測誤差是一致的。根據奧卡姆剃刀原理，這種計算應該存在，但是這些計算可能存在並且使用當前技術無法證明。因此，我們能夠使用傳統的單單元電生理學即時觀察到這種情況的發生，令人興奮。我認為人們不會猜測我們會如此清晰地看到它。
《大眾科學》：這項工作表明下一步的實驗是什麼？
KC：展示計算已經發生是一回事，它有點像“確鑿的證據”，但我們現在想了解大腦實際上是如何完成這種計算的。我們的研究表明，小腦會在幾毫秒內計算出意外的運動，以便我們可以向脊髓傳送適當的訊號，快速調整我們的平衡並學習新的運動技能。通過了解這種計算是如何實現的，我們可以為治療患者開發更好的方法，並有可能將這些知識轉化為推進新技術，例如改進機器人移動和執行的方式。
SA：那麼潛在的臨床意義呢？
KC：如果我們理解小腦正在進行的計算，那麼我們就有機會了解小腦功能喪失的患者會發生什麼——例如，在發生中風或多發性硬化症等腦部疾病後。此外，這些知識可以用來設計更好、更有效的康復方案，甚至用於運動員的運動訓練。
繼續開發和改進康復計劃尤為重要，因為目前，這可能有點像“蠻荒西部”。衛生專業人員會做他們認為對患者最有利的事情，但我們尚未完全瞭解如何最佳化訓練和練習。但是，透過更加系統化，利用大腦自身的計算演算法，我們未來可能會取得更好的結果。
（在採訪中，庫倫強調她的兩位博士後研究員傑西卡·X·布魯克斯和傑羅姆·卡里奧特在進行關於感覺預測誤差的研究中是重要的合作者。）