來源：科技日報

記者：張夢然

美國普林斯頓大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家在一項新研究中，揭示了大腦在人工智能（AI）面前保持優(yōu)勢的一個關(guān)鍵機制：大腦會在不同任務(wù)中重復(fù)使用相同的認(rèn)知“模塊”，通過組合和重組這些模塊，如同“拼積木”一般，大腦能夠迅速構(gòu)建新的行為模式。這項研究發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

圖片來源：pixabay

目前最先進(jìn)的AI模型在單一任務(wù)上可以達(dá)到甚至超越人類水平，但在學(xué)習(xí)并執(zhí)行多種不同任務(wù)時卻表現(xiàn)不佳。這是因為人腦在一個關(guān)鍵方面仍保持著優(yōu)勢：認(rèn)知靈活性。例如，人類可相對輕松地適應(yīng)新信息或陌生挑戰(zhàn)，比如學(xué)習(xí)新軟件、照著食譜做菜或快速上手一款新游戲，而AI卻難以實現(xiàn)這樣的“即時”學(xué)習(xí)。

研究發(fā)現(xiàn)，大腦之所以靈活，是因為它能夠重復(fù)利用認(rèn)知組件，就像搭積木一樣，將這些“認(rèn)知積木”拼接起來。比如，會修理自行車的人，在學(xué)習(xí)修理摩托車時會調(diào)用相關(guān)技能，更加得心應(yīng)手。但大腦究竟如何實現(xiàn)這種認(rèn)知靈活性，目前科學(xué)界仍缺乏一致且充分的證據(jù)。

團(tuán)隊此次訓(xùn)練了兩只雄性恒河猴完成三項相關(guān)的分類任務(wù)，并在過程中記錄了它們的大腦活動。這些任務(wù)類似于判斷屏幕上模糊的圖像更像兔子還是字母“T”，或是更接近紅色還是綠色。圖像模糊程度不一，有時差異明顯，有時則十分細(xì)微。猴子通過朝不同方向看來表達(dá)它們的判斷。實驗設(shè)計的關(guān)鍵在于，每項任務(wù)雖各有不同，但共享某些認(rèn)知要素，從而可以檢驗大腦如何重復(fù)使用相同的神經(jīng)活動模式。

通過多腦區(qū)分析后團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，前額葉皮層（負(fù)責(zé)高級認(rèn)知功能的腦區(qū)）包含若干可重復(fù)使用的活動模式，它們對應(yīng)不同的“認(rèn)知積木”，大腦通過靈活拼接這些“積木”來構(gòu)建新行為。

此外，前額葉皮層還會在不需要某些認(rèn)知模塊時抑制其活動，從而幫助大腦集中處理當(dāng)前任務(wù)。這是因為認(rèn)知資源是有限的，大腦會確保主要目標(biāo)任務(wù)不被干擾。

團(tuán)隊稱，這種基于組合的學(xué)習(xí)方式，或許正是人類能夠高效學(xué)習(xí)新技能而不遺忘舊技能的關(guān)鍵。相比之下，當(dāng)前AI系統(tǒng)常遭遇“災(zāi)難性干擾”問題——學(xué)會新任務(wù)后，往往會覆蓋掉之前的記憶。如果將人腦這種模塊化、可重組的機制引入AI，或許能開發(fā)出可以持續(xù)學(xué)習(xí)而不遺忘的智能系統(tǒng)。同時，這項發(fā)現(xiàn)對理解某些精神疾病和腦損傷也具有臨床意義。