认知块让大脑比人工智能更有优势

认知块让大脑比人工智能更有优势

人工智能可以撰写获奖论文并以惊人的准确性诊断疾病，但生物大脑在至少一个关键领域仍然占据上风：灵活性。

例如，人类可以通过学习新的计算机软件、遵循食谱或学习新游戏来快速且相对容易地适应新信息和不熟悉的挑战，而人工智能系统则难以即时学习。

在一项新的研究中，普林斯顿大学的神经科学家发现了大脑比人工智能更具优势的一个原因：它在许多不同的任务中重复使用相同的认知“块”。通过组合和重新组合这些块，大脑可以快速发展出新的行为。

最先进的人工智能模型可以在个别任务中实现人类甚至超人类的表现。但他们发现学习和执行许多不同的任务很困难。我们发现大脑是灵活的，因为它可以在许多不同的任务中重复使用认知组件。通过将这些“认知乐高积木”组合在一起，大脑能够开发新任务。”

Tim Buschman 博士，该研究的资深作者，普林斯顿神经科学研究所副所长

研究结果发表在 11 月 26 日的《自然》杂志上。

重用技能应对新挑战

如果有人知道如何修理自行车，也许修理摩托车就更自然了。这种通过重用相关任务中的简单技能来学习新东西的能力就是科学家所说的组合性。

普林斯顿大学布希曼实验室的博士后研究员、这项新研究的主要作者西娜·塔法佐利博士说：“如果你已经知道如何烤面包，你就可以利用这种技能来烤蛋糕，而不必从头开始学习烘焙。” “你可以利用现有的技能——操作烤箱、测量配料、揉面团——并将它们与新技能相结合，比如打面团和制作糖霜，从而创造出完全不同的东西。”

然而，关于大脑如何实现这种认知灵活性的证据有限，有时甚至是相互矛盾的。

为了阐明大脑如何实现其独创性，塔法佐利训练了两只雄性恒河猴执行三项相关任务，同时监测它们的大脑活动。

猴子没有烤面包或修理自行车，而是完成了三项分类任务。与试图破译手写医生便条的拼写经常含糊不清类似，猴子必须判断面前屏幕上的彩色气球状斑点是否更像兔子或字母“T”（形状分类），或者它是否更红色或更绿色（颜色分类）。

这项任务看似困难：斑点的模糊性各不相同，有时明显像兔子或深红色，而有时差异很微妙。

为了表明他们认为该斑点是什么形状或颜色，一只猴子通过观察四个不同方向之一来发出嗡嗡声作为回应。在一项任务中，向左看意味着动物看到了一只兔子，而向右看则表明它看起来更像是一个“T”。

该设计的一个关键特征是，虽然每个任务都是独特的，但它们也与其他任务共享某些元素。

其中一项颜色任务和形状任务要求看向相同的方向，而两项颜色任务都要求动物以相同的方式对颜色进行分类（更红或更绿），但必须看向不同的方向来判断其色调。

这种实验设计使研究人员能够测试大脑在执行具有共同组件的任务期间是否重用神经模式（其认知构建块）。

积木构建认知灵活性

在分析整个大脑的活动模式后，塔法佐利和布施曼发现，前额叶皮层（大脑前部涉及高级认知的区域）包含多种常见的、可重复使用的神经元活动模式，这些模式致力于实现一个共同的目标，例如颜色辨别。

布施曼将这些描述为大脑的“认知乐高”——可以灵活组合以创造新行为的构建块。

“我认为认知块就像计算机程序中的函数，”布希曼说。 “一组神经元可以区分颜色，它们的输出可以映射到触发动作的另一个功能。这种组织允许大脑通过依次执行该任务的每个组件来执行该任务。”

为了执行其中一项颜色任务，动物将一个计算图像颜色的块与另一个将眼睛向不同方向移动的块组装在一起。当切换任务时，例如从颜色切换到形状时，大脑只需将相关块放在一起即可计算形状并做出相同的眼球运动。

这种块释放主要在前额皮质而不是其他大脑区域中观察到，这表明这种类型的组合性是该区域的特殊属性。

塔法佐利和布施曼还发现，前额叶皮层在不使用时会清除认知障碍，可能有助于大脑更好地专注于相关任务。

“大脑的认知控制能力有限，”塔法佐利说。 “你需要浓缩一些技能，这样你就可以专注于现在重要的技能。例如，专注于形状分类会暂时降低编码颜色的能力，因为目标是形状辨别，而不是颜色。”

更有效的学习方式——适用于人工智能和临床

这些认知乐高积木可以解释为什么人们学习新任务的速度如此之快。通过利用现有的心理成分，大脑可以最大限度地减少冗余学习——这是人工智能系统尚未掌握的技巧。

“机器学习的一个大问题是灾难性的失败，”塔法佐利说。 “当机器或神经网络学习新东西时，它会忘记并覆盖以前的记忆。如果人工神经网络知道如何烤蛋糕，但后来又学会烤饼干，它就会忘记如何烤蛋糕。”

未来，将组合性集成到人工智能中可以帮助创建不断学习新技能而不忘记旧技能的系统。

同样的发现也可能有助于改善神经和精神疾病患者的治疗。精神分裂症、强迫症和某些脑损伤等疾病通常会损害一个人在新环境中应用已知技能的能力，这可能是由于大脑认知构件重组的破坏造成的。

“想象一下能够帮助人们重新获得改变策略、学习新习惯或适应变化的能力，”塔法佐利说。 “从长远来看，了解大脑如何重用和重组知识可以帮助我们开发恢复这一过程的疗法。”

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