美国普林斯顿大学的神经科学家在一项新研究中发现了大脑保持优于人工智能（AI）优势的关键机制。这个想法是大脑重复使用相同的认知“模块”来完成不同的任务。通过将这些模块组合和重新排列为“构建块”，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。当今最先进的人工智能模型在单个任务上可以达到甚至超过人类水平，但在学习和执行多个不同任务时表现不佳。这是因为人类大脑在一个重要领域保持着优势：认知灵活性。例如，虽然人类可以相对容易地适应新信息或不熟悉的任务，例如学习新软件、根据食谱烹饪或快速开始新游戏，但人工智能很难实现“即时”学习。研究表明大脑之所以灵活是因为它可以重用认知组件，像搭积木一样构建这些“认知积木”。例如，会修理自行车的人在学习如何修理摩托车时会使用相关技能，使其更加舒适。然而，科学界仍然缺乏一致且充分的证据来证明大脑如何实现这种认知灵活性。研究人员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看起来像兔子或字母“T”，或者它是更红还是更绿。模糊图像各不相同；有时差异很明显，有时则很微妙。猴子通过观察不同的方向来表达自己的判断。实验设计的关键在于，每项任务虽然不同，但共享某些认知元素，让大脑能够检查相同的任务如何执行。神经活动模式被一遍又一遍地使用。通过分析多个大脑区域，研究小组发现，负责高级认知功能的大脑前额叶皮层包含几种可重复使用的活动模式，对应于不同的“认知成分”。大脑利用这些“结构”通过灵活地连接“组成元素”来创造新的行为。此外，前额叶皮层会在不需要时抑制某些认知模块的活动，使大脑能够专注于当前的任务。这是因为认知资源是有限的，大脑要确保主要任务不被打断。人工智能生成的图像 teamResearch 表示，这种基于组合的学习方法可能是帮助人类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，即在学习一个新任务后，上一个任务美好的记忆常常被覆盖。通过将人脑的模块化和可重构特性引入人工智能，我们将能够开发具有记忆和学习能力的智能系统。这些发现对于理解某些精神疾病和脑损伤也具有临床意义。 （记者张门兰）
（编辑：孟令娟）
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