來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)

記者：張夢(mèng)然

美國(guó)普林斯頓大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家在一項(xiàng)新研究中，揭示了大腦在人工智能（AI）面前保持優(yōu)勢(shì)的一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制：大腦會(huì)在不同任務(wù)中重復(fù)使用相同的認(rèn)知“模塊”，通過(guò)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(xiàng)研究發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

圖片來(lái)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(lèi)水平，但在學(xué)習(xí)并執(zhí)行多種不同任務(wù)時(shí)卻表現(xiàn)不佳。這是因?yàn)槿四X在一個(gè)關(guān)鍵方面仍保持著優(yōu)勢(shì)：認(rèn)知靈活性。例如，人類(lèi)可相對(duì)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(shí)現(xiàn)這樣的“即時(shí)”學(xué)習(xí)。

研究發(fā)現(xiàn)，大腦之所以靈活，是因?yàn)樗軌蛑貜?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(lái)。比如，會(huì)修理自行車(chē)的人，在學(xué)習(xí)修理摩托車(chē)時(shí)會(huì)調(diào)用相關(guān)技能，更加得心應(yīng)手。但大腦究竟如何實(shí)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(duì)此次訓(xùn)練了兩只雄性恒河猴完成三項(xiàng)相關(guān)的分類(lèi)任務(wù)，并在過(guò)程中記錄了它們的大腦活動(dòng)。這些任務(wù)類(lèi)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(shí)差異明顯，有時(shí)則十分細(xì)微。猴子通過(guò)朝不同方向看來(lái)表達(dá)它們的判斷。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵在于，每項(xiàng)任務(wù)雖各有不同，但共享某些認(rèn)知要素，從而可以檢驗(yàn)大腦如何重復(fù)使用相同的神經(jīng)活動(dòng)模式。

通過(guò)多腦區(qū)分析后團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，前額葉皮層（負(fù)責(zé)高級(jí)認(rèn)知功能的腦區(qū)）包含若干可重復(fù)使用的活動(dòng)模式，它們對(duì)應(yīng)不同的“認(rèn)知積木”，大腦通過(guò)靈活拼接這些“積木”來(lái)構(gòu)建新行為。

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

團(tuán)隊(duì)稱(chēng)，這種基于組合的學(xué)習(xí)方式，或許正是人類(lèi)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(wèn)題——學(xué)會(huì)新任務(wù)后，往往會(huì)覆蓋掉之前的記憶。如果將人腦這種模塊化、可重組的機(jī)制引入AI，或許能開(kāi)發(fā)出可以持續(xù)學(xué)習(xí)而不遺忘的智能系統(tǒng)。同時(shí)，這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)理解某些精神疾病和腦損傷也具有臨床意義。