科学家破解大脑学习机制有了进展 或颠覆人工智能

过去数十年间,神经科学界信奉着一条简单法则:同时活跃的神经元会建立连接。这个被称为赫布学习的理论认为,当两个神经元同步激活时,它们的联系就会增强。从记住生日到学会骑车,这套机制被认为是所有学习行为的基础。但《科学》杂志最新发表的论文提出了不同见解。斯坦福团队通过追踪学习过程中单个突触的变化,发现了令人惊讶的现象。

科学家破解大脑学习机制有了进展 或颠覆人工智能

研究人员在小鼠体内植入发光生物传感器,实时观察它们学习声音提示与按压杠杆的关联任务。实验显示并非所有突触都遵循统一规则:部分连接按传统赫布理论增强,另一些却以完全独立的方式变化。更惊人的是,同一神经元的不同分支竟能同时采用截然不同的学习策略,证明大脑具有灵活多变的学习机制。

这项突破不仅刷新了人类对学习本质的认知,更为心理健康研究打开新思路。抑郁症等疾病可能与关键神经连接弱化有关,深入理解突触层面的学习机制,或许能帮助开发针对性疗法来修复失衡的神经回路。

研究对人工智能领域同样具有启发意义。当前人工神经网络普遍采用统一学习规则,但大脑显然拥有更智能的解决方案。这项发现有望推动开发新型机器学习系统,通过模拟大脑的多规则学习模式实现效率突破。

关于大脑学习机制的未解之谜依然众多:为何不同突触遵循不同规则?这种特性还能赋予大脑哪些特殊能力?虽然科学家尚未找到全部答案,但可以确定的是,在探索记忆奥秘的征途上,我们才刚刚迈出第一步。

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