研究核心发现 - 美国普林斯顿大学神经科学家在《自然》杂志发表研究，揭示了大脑通过重复使用和组合认知“模块”来保持相对于人工智能的认知灵活性的关键机制 [1] - 研究发现，大脑能够像“拼积木”一样，通过组合和重组相同的认知组件来迅速构建新的行为模式，这是其实现高效多任务学习的基础 [1] - 研究通过训练恒河猴完成三项相关的分类任务并记录其大脑活动，证实了前额叶皮层包含可重复使用的活动模式，对应不同的“认知积木” [2] 人脑与AI的认知能力对比 - 目前最先进的AI模型在单一任务上可达到或超越人类水平，但在学习并执行多种不同任务时表现不佳，缺乏人脑的认知灵活性 [1] - 人类可以相对轻松地适应新信息或陌生挑战，例如学习新软件或快速上手新游戏，而AI难以实现类似的“即时”学习 [1] - 当前AI系统常遭遇“灾难性干扰”问题，即学会新任务后会覆盖掉之前的记忆，而人脑基于组合的学习方式使其能高效学习新技能而不遗忘旧技能 [2] 大脑的神经机制与潜在应用 - 实验发现，前额叶皮层不仅包含可重复使用的活动模式，还会在不需要某些认知模块时抑制其活动，以帮助大脑集中处理当前任务，优化有限的认知资源 [2] - 将人脑这种模块化、可重组的机制引入AI，或许能开发出可以持续学习而不遗忘的智能系统 [2] - 此项发现对理解某些精神疾病和脑损伤也具有临床意义 [2]