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人脑为何比AI更灵活?我国科学家破解底层奥秘

放大字体  缩小字体 发布日期:2026-10-16 22:25:20  来源:互联网  作者:56之窗网  浏览次数:86
AI
摘
要
中科院团队首次揭示神经元灵活决策机制,证明单个神经元如微型计算机,通过树突与胞体协作完成认知计算。该发现有望优化AI算法,实现少样本快速推理。

近日,中国科学院脑智卓越中心的科研团队,首次揭示了大脑神经元参与灵活决策的计算机制,单个神经元就好比一台微型计算机,或将启发下一代人工智能的底层算法。

AI和人脑的差距究竟在哪?大模型最擅长的语言,AI的图像识别,训练量至少都是人类的上万倍。同样是学习,为什么人脑能学得更快呢?《全释硬科技》,揭秘人脑为何比AI更灵活。

大脑里有很多神经元,我们可以把它们想象成一个个小车站。车站和车站之间,靠“突触”连接。学习,本质就是让神经元之间的通路变得更加顺畅。

为了破解大脑灵活决策之谜,科学家设计了一套听觉抉择实验,训练小鼠玩猜规则游戏。小鼠会听到不同声音,需要找到隐藏的规律。等小鼠摸透当前规律后,科学家再悄悄更换这套规则,观察小鼠如何快速适应新逻辑。

科研团队利用双光子显微镜,观察小鼠听觉皮层的神经元。神经元并不是一个光秃秃的小圆点,它长出很多像树枝一样的突起,即树突,远端分支叫作顶端树突。顶端树突负责承载推断出来的“抽象规则”,细胞本体也叫胞体,负责接收耳朵传来的感官信号。两套信息,在同一个细胞里完成比对运算——相当于一边提出猜想,一边接收现实,当场判断猜想是否成立。

这个实验证明:单个神经元本身就是一台小型计算机,神经元的树突和胞体相互作用就能完成决策相关的认知计算。只有猜想经过多次验证、确认可靠之后,大脑才会慢慢加固突触,把这条规则永久保存下来。

现在的AI只模拟了神经元之间的突触连接,如果能把神经元计算新机制融入算法,就有望打造出能快速提出假设、少量样本就能推理新规律的新一代人工智能。

(总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉 刘苏)

 

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