在一项新的研究中，美国普林斯顿大学的神经科学家揭示了大脑在面对人工智能（AI）时保持优势的关键机制：大脑在不同的任务中重复使用相同的认知“模块”。通过组合和重新排列这些模块，就像“积木”一样，大脑可以快速构建新的行为模式。该研究发表在最新一期的《自然》杂志上。当前最先进的人工智能模型可以在单个任务中达到甚至超越人类水平，但在学习和执行许多不同任务时却表现不佳。这是因为人类大脑在一个关键领域保持着优势：认知灵活性。例如，人们可以相对容易地适应新信息或不熟悉的挑战，例如学习新软件、根据菜谱做饭或快速开始新游戏，但人工智能很难实现这种“即时”学习。研究表明大脑是逃逸的灵活是因为它可以重用认知组件，并像搭积木一样将“认知构建块”组合在一起。例如，会修理自行车的人在学习修理摩托车时会使用相关技能，这会让他们更舒服。然而，关于大脑如何实现这种灵活性，科学界仍然缺乏一致和充分的证据。研究小组训练两只雄性恒河猴完成三项相关的分类任务，并记录了它们在此过程中的大脑活动。这些任务类似于确定屏幕上的模糊图像是否类似于兔子或字母“T”，或者更接近红色或绿色。图像模糊程度各不相同，有时差异很明显，有时则很微妙。猴子通过看不同的方向来表达他们的判断。实验设计的关键在于，每个任务都是不同的，但共享一些认知元素，让大脑能够检查相同的神经活动模式是如何进行的。反复使用。通过多脑区域分析，研究小组发现前额皮质（负责高级认知功能的大脑区域）包含许多可用的活动模式，对应于不同的“认知构建块”。随着时间的推移，大脑通过灵活地划分“构建块”来构建新的行为。此外，前额叶皮层还会在不需要时抑制某些认知模块的活动，从而帮助大脑专注于手头的任务。这是因为认知资源是有限的，大脑要确保基本目标任务不被干扰。研究小组表示，人工智能生成的图像是，这种基于组合的学习方法可能是人类能够有效学习新技能而不忘记旧技能的关键。相比之下，当前的人工智能系统经常遇到“灾难性干扰”的问题——学习新任务后，以前的记忆常常被覆盖。如果将人脑的模块化和可重构机制引入人工智能，就可以形成一个可以持续学习而不忘记的系统。这一发现对于理解某些精神障碍和脑损伤也具有临床意义。 （记者张梦然）
（编辑：孟令娟）
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