快科技10月16日消息，中科院脑科学与智能技术卓越创新中心徐宁龙团队，揭开人脑灵活决策背后的底层秘密，相关研究成果已经登上国际学术期刊《科学》。
现在大模型AI能力很强，但想要学好一件事，往往需要海量数据做训练。
反观人类，少量例子就能总结出新规律，遇到规则改变也可以快速调整思路，这也是人脑相比AI最大的优势。过去大家一直搞不懂，这份灵活的思维能力到底来自哪里。
科研人员做了小鼠听觉实验，训练小鼠根据声音找规律，中途还会悄悄更换游戏规则，观察大脑怎么快速适应变化。
借助双光子成像、光遗传学技术，可以直接观察、调控小鼠大脑里面的神经元活动。
这次研究刷新了以往认知，神经元不只是网络里一个简单的信号中转站。
同一个神经元内部就有两套分工，顶端树突负责存储抽象的思维规则，用来猜想、推断背后逻辑；神经元胞体专门接收耳朵、眼睛传来的现实感官信号，两套信息在同一个细胞内部完成比对计算。
简单说，大脑一边提出猜想，一边接收现实信息，当场验证猜想对不对。如果人为抑制树突的活动，神经元的灵活决策能力就会明显下降，也证明树突是高级思考的关键结构。
现在的AI大多只模拟神经元之间的连接关系，并没有复刻神经元内部的这套计算逻辑。这也是AI需要海量数据，人脑却可以小样本快速学习的重要原因。
当然这项成果目前还停留在基础研究阶段，不会立刻造出更强AI。但它打开了新思路，未来可以参考这套大脑运行逻辑，设计出更加灵活、学习效率更高的新一代人工智能算法。
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