直到最近，人类才开发出足够强大的计算机来捕捉、处理和分析小鼠大脑中大约7500万神经元的一个子集所产生的大量数据 。
而人工智能软件只是在最近几年才发展到足以自动化大部分研究过程的地步 。
马西斯和她的丈夫，神经系统科学家亚历克斯·马西斯（Alex Mathis），开发了一种名为DeepLabCut的开源软件，来追踪他们研究对象的动作 。
这个应用程序使用图像识别技术，跟踪小鼠在玩游戏时的微小动作变化，并观察它对糖水奖励的反应 。

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马西斯和亚历克斯·马西斯
科学家们过去常常靠人工来完成这类工作，小鼠只要喝一口水就要在笔记本上记下来 。依靠这个软件，可以在几分钟内完成之前需要花费数周或者数月的琐碎体力劳动 。
亚历克斯说：“2015年有篇关于灵长类动物的论文，在研究猴子日常活动的过程中——比如伸手拿东西——追踪了相当多的身体部位变化，比如指关节、四肢和一只手臂等等 。后来，这篇论文的第一作者写信给我，说如果有DeepLabCut的帮助，他可以提前两年拿到博士学位 。”
现在，有200多个研究中心正在使用DeepLabCut跟踪各种动物的行为动作 。
这类软件和数据分析工具，引发了神经科学家对科技公司的兴趣，就像科技公司对神经科学家对动物认知理解的兴趣一样 。
现代从事大脑研究的科学家必须知道如何编码并处理大量信息，就像谷歌的人工智能研究员为了改进广告算法或者让汽车自动并线所做的那样 。
以动物为中心的神经科学家也习惯于使用非常规的方法进行研究 。“你往往会散发着牛仔气息的有创意的人 。” 麦肯齐说，“总有些人，愿意把自己职业生涯押注到研究黑匣子上 。”
蒂姆·奥奇（Tim Otchy）不拿小鼠做实验 。他的研究对象是鸟类 。
奥奇是波士顿大学的助理教授，右臂上纹着一只斑胸草雀——一只矮矮胖胖的小鸟，喙是亮橙色的，在树枝上若有所思地凝视着天空 。
“我真的很喜欢鸟，”他坐在一间摆满书籍的办公室里说道 。
上世纪90年代末，奥奇在乔治亚理工学院攻读机械工程专业，此前在一家专门从事自动化工厂系统研发的公司工作 。
他的工作是教机器人识别小工具或者汽车零部件等对象，并在它们从传送带上下来时对它们进行分类 。“我很难接受去做这些事情，”他说：“这些都是孩子们能做的事情 。”
工作中的挫败感，促使他下决心揭开感知、决策和学习的内在机理 。他离开了工厂，最终转向神经科学和斑胸草雀 。
像斑胸草雀这样的鸣禽，有着不同寻常的技能 。大多数生物本能地知道如何发出声音，而斑胸草雀则学会模仿它们所听到的声音，然后变换音调，展示它们对声音的一些语义理解 。
经过几十年的研究，我们已经确定了雀类大脑中发出这种行为的结构，也就是众所周知的鸣叫核心 。
对这一领域的研究，让人们对神经回路如何运作有了更深入的了解，进而为其他关于人类如何运动、感觉和情绪的研究提供了参考信息 。
弄清楚鸟类如何互相模仿的，可能有助于解释我们如何做同样的事情，这可能对教授机器去学习语言技能来说很重要 。

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鸟类对自己叫声有类似于语义的理解
在波士顿大学的一个鸟舍，奥奇与大约300只鸟一起工作 。在其中一项实验中，研究人员将为一只斑胸草雀配备一些电子装置，比如有电池可以为连接在头骨上的大量电子设备提供动力 。

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