人腦優(yōu)于人工智能的關(guān)鍵機(jī)制揭示
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科技日?qǐng)?bào)北京12月1日電 (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。
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。
【總編輯圈點(diǎn)】
人類(lèi)大腦的很多特性都讓現(xiàn)在的AI望塵莫及。如果你身邊有孩子就會(huì)發(fā)現(xiàn),兩三歲的嬰幼兒也能對(duì)著圖形說(shuō)明拼搭玩具,或者無(wú)師自通學(xué)會(huì)玩手機(jī)。此次研究發(fā)現(xiàn),我們大腦的前額葉皮層會(huì)像玩積木一樣,靈活組合已有的標(biāo)準(zhǔn)化“認(rèn)知模塊”來(lái)快速應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)。如果能將這種機(jī)制融入AI設(shè)計(jì),或許能開(kāi)發(fā)出可以不斷積累經(jīng)驗(yàn)的智能系統(tǒng),跨出邁向通用人工智能的重要一步。研究也提示我們,一些精神疾病或許也與認(rèn)知模塊重組機(jī)制受損相關(guān)。
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