一篇发表在科学公共图书馆-计算生物学（ PLOS Computational Biology）上全新的神经科学研究，证明了大脑通过创造一种“预适应”的特殊的神经网络，来面对任何可能发生的事，去预测一生中可能会遇到的所有新情况。

Enel等来自于国家健康与医学研究院，其在法国以研究灵长类动物行为、多样性和适应性特性而著名。人类和非人类的灵长类动物可以学习新的、惊人的、各种各样的行为，是不可能被进化直接预期的——我们现在明白，应对新情况的能力是由于灵长类动物大脑生成的“预适应”。

这项研究表明，看似不可思议的，来自神经元之间的连接的预适应，可以形成反复循环，让输入可以像池塘的海浪，弹回和混合在神经系统中，因此被称为“蓄水池”。混合输入允许潜在的，普遍的组合输入，被用来学习新情况下的正确行为。

作者展示了通过训练蓄水池神经网络去解决一个新的问题。然后对比模型中神经元的活动与被训练来执行相同的任务的，灵长类动物的前额叶皮层的，神经元活动。值得注意的是，蓄水池模型和灵长类动物的神经元的活化作用有惊人的相似性。

这个突破性进展表明，我们已经朝，理解灵长类动物大脑局部的复发性连接，去准备面对无限的情况，前进了一大步。这个研究表明，通过允许大脑的网络无限内部表征的组合，其中一个，在即将发的给定的情况下，是永远开启的。