中大城大研究拆解大腦一心多用機制 有望助AI多工訓練
AM730 · 2 SOURCESabout 2 hours ago2 MIN
Summary
香港中文大學醫學院與城市大學的聯合研究團隊，成功揭示大腦如何透過動態調整及重組神經資源，學習提升同時處理多個任務的能力。這項研究已發表於國際頂尖科學期刊《神經元》，不僅有助理解人類認知機制，更為人工智能系統的多工訓練提供重要參考。
Key Points
- 研究由中大醫學院生物醫學學院柯亞教授及城大神經科學系容永豪教授共同領導，旨在探究大腦同時處理兩項任務的神經活動機制
- 研究團隊為實驗小鼠設計獨特的雙任務實驗模式，小鼠需同時維持連續推桿動作，並聆聽不同聽覺提示以決定是否做出反應
- 研究人員利用縱向雙光子鈣成像技術，追蹤小鼠次級運動皮層（M2）中大量神經元群體內的特定單神經元活動，M2負責規劃、決策與啟動自主運動
- 研究發現，當兩個任務需要運用同一個神經元時，該神經元會成為競爭熱點；即使主要負責單一任務的神經元，在另一項任務進行時亦會調整活性以協調大腦需求
- 隨着訓練持續進行，大腦會招募更多任務專用的神經元，同時漸漸區分兩項任務的神經特性，以更獨立的神經元梯隊完成每項任務，減少共享資源帶來的干擾
- 團隊證實M2在大腦學習一心多用方面扮演關鍵角色：當M2活性受到抑制，即使小鼠有進行練習，一心二用能力亦無進步；當M2活性再次激活，能力便迅速提升
- 研究團隊進一步將發現應用於電腦科學，利用循環神經網絡深度學習模型測試同步處理兩項任務，發現保留早期協調機制並逐步分離任務特徵時，網絡學習速度更快
Why It Matters
研究結果顯示，能有效率地一心多用的關鍵，在於協調與表徵分離之間取得適當平衡，而非完全共享或完全分隔神經資源 。這項發現不僅有助理解與神經系統疾病相關的能力缺陷，更能應用於更有效訓練和管理人工智能系統，提升其同時處理多項任務的能力 。研究成果已發表於《神經元》期刊，為認知科學與人工智能的跨領域合作開創新途徑。
研究結果顯示，能有效率地一心多用的關鍵，在於協調與表徵分離之間取得適當平衡，而非完全共享或完全分隔神經資源 。這項發現不僅有助理解與神經系統疾病相關的能力缺陷，更能應用於更有效訓練和管理人工智能系統，提升其同時處理多項任務的能力 。研究成果已發表於《神經元》期刊，為認知科學與人工智能的跨領域合作開創新途徑。