人腦太會“拼積木”，AI記不住舊技能，《自然》揭開玄機

哈嘍大家好，今天老張帶大家聊聊能把圍棋大師按在桌上打的AI，居然過不了“生活小測驗”——先教它騎自行車，再轉頭教煮意大利面，前一項技能立馬清零，跟從沒學過一樣。

偏科怪才

現在的AI可太神了，AlphaGo橫掃圍棋界的風頭還沒過去，AI繪畫工具幾秒就能甩出氛圍感油畫。

可偏偏在人類眼里的“基礎操作”上掉鏈子，這可不是它偷懶，是天生的硬傷——“災難性遺忘”在搞鬼。

AI就是個“偏科怪才”，單一領域能做到極致，卻沒學會人類“舉一反三”的本事。你總不能說計算器算得快，就比數學家厲害吧？衡量智能的關鍵，從來是“靈活遷移”，不是“單點爆破”。

咱人類就不一樣了：剛用會手機拍照，拿相機拍視頻也順風順水；剛掌握做蛋糕的技巧，試著做餅干就能少走彎路。舊技能不沖突還能當“墊腳石”，這認知靈活性，才是AI至今跨不過的坎。

恒河猴“泄密”

為啥人腦學東西這么“省勁兒”？美國普林斯頓大學的科學家在《自然》雜志上給出了答案，而幫他們破案的“關鍵證人”，是兩只雄性恒河猴。

別覺得用猴子研究不靠譜，它們的神經結構跟人類高度相似，簡直是研究高級認知的“最佳替身”。

科學家給這倆“猴助手”安排了三項“視覺闖關任務”：認模糊圖像像兔子還是字母T、辨顏色偏紅還是偏綠，而且圖片模糊度還會變，一會兒清晰一會兒糊，逼得猴子必須動真腦子。

同時，研究團隊在猴子大腦的“總指揮部”——前額葉皮層（管規劃、決策的核心區域）植入電極，實時盯著神經元的動靜。這一看，還真看出了大貓膩。

結果顛覆認知：猴子處理不同任務時，大腦根本沒像AI那樣“推倒重來”，而是反復調用固定的神經活動模式。

這些模式就是“認知積木”，跟樂高積木一個道理，拼一拼能變房子，換種拼法又成了汽車，大腦的“積木”組合組合，新技能就到手了。

更絕的是大腦的“控場能力”：學修摩托車時，“用扳手”“看機械結構”的積木立馬激活，跟修自行車的老經驗聯動；而“騎車平衡”的積木就暫時“休眠”，省得出來添亂。

不止救AI

這發現對AI界來說，簡直是“開卷考試”的答案。現在的AI學新東西，就是“狗熊掰棒子”——為了學新任務，得調整整個神經網絡幾百萬個參數，一調就把之前的“老知識”全擦了，學完醫學診斷再學法律咨詢，之前的本事可能就沒了。

但照著人腦的思路改改就不一樣了：給AI建個“積木庫”，裝著語言、邏輯、視覺這些基礎模塊，再配個像前額葉那樣的“總指揮”，新任務來了直接挑積木拼一拼。

比如寫醫學報告就組合語言+邏輯+醫學模塊，規劃路線就調地理+時間模塊，哪兒還用每次都“從零開始”？

這研究的價值遠不止升級AI，對醫學來說更暖心。你身邊有沒有這樣的人？精神分裂癥或者注意力缺陷特別嚴重的患者。

沒法跟著環境變招，總被無關信息干擾，其實可能是大腦“拼積木”的本事壞了——前額葉皮層調不動該用的模塊，也壓不住沒用的。

現在有了方向：未來用非侵入式腦刺激技術，比如經顱磁刺激，像給大腦“校準”一樣，幫患者重新掌控這些“積木”，他們的生活質量說不定能大幅提升。

從AI實驗室到醫院病房，這“認知積木”的秘密，真把機器智能和人類健康連起來了。

說到底，AI再牛也是人類的“徒弟”。硅基芯片算得再快，也比不過咱碳基大腦進化幾百萬年的“巧勁”。

這次從恒河猴的神經元信號里，我們讀懂了自己“聰明”的密碼——而這份密碼，終將讓AI更懂人類，也讓我們更懂自己。