日常生活中，我们常常能快速掌握相似的新技能；会打网球的人学羽毛球往往事半功倍，掌握一种数学解题思路后能轻松应对同类问题。这种知识迁移能力背后的神经机制一直是神经科学研究的重要课题。近日，由中国科学院自动化研究所、解放军总医院第九医学中心、吉林大学第一医院组成的联合研究团队《自然·通讯》上发表研究成果，首次从神经层面揭示了灵长类动物大脑如何实现知识复用机制。 研究团队以3只雄性猕猴为实验对象，对其背外侧前运动皮层进行了系统研究。通过先进的神经记录技术，研究人员成功记录了该脑区728个神经单元的活动信号，并分析了神经活动与学习行为的关联。实验中，研究团队设计了若干递进式的学习任务，观察猕猴在学习相似新任务、复习旧任务以及应对相反规则任务时的表现。 实验结果表明，猕猴在学习与已掌握任务相似的新任务时，学习速度随训练推进而明显提高。复习旧任务时，完成效率也大幅提高。但面对与原有规则相悖的反向任务时，学习速度明显放缓。该规律与人类的学习特点高度相似，说明灵长类动物与人类在知识迁移上存在共同的神经基础。 通过对神经活动的分析，研究团队发现了关键机制。猕猴背外侧前运动皮层的神经群体活动会自发形成两个近乎正交的表征空间，分别被命名为决策子空间和刺激子空间。决策子空间专门用于稳定保存核心规则知识，刺激子空间则负责处理具体的新信息。正是这种近乎正交的空间组织方式，使得大脑能够同时实现稳定的知识存储与灵活的新信息编码，巧妙地避免了"学新忘旧"或"守旧难学新"的困境。 解放军总医院第九医学中心顾建文教授表示，这一发现从创新角度解析了大脑"学会学习"的机制，意义在于重要的理论意义。更重要的是，这一研究成果为人工智能的发展提供了生物学启示。借鉴大脑的正交表征空间策略，人工智能系统可以将核心规则知识放在专门的决策领域中稳定保存，同时用独立的刺激领域处理新的具体信息，有望使人工智能具备像人类大脑一样快速学习、灵活适应的能力。 这项研究在于深化了对神经科学基础理论的认识，也为跨学科融合指明了方向。神经科学与人工智能的结合，正在成为推动科技进步的重要动力。通过揭示生物大脑工作原理，科研人员能够为智能系统的优化升级提供更科学的参考。
"举一反三"不是简单的经验累积，而是大脑在稳定与变化之间进行精细权衡的结果。我国科研团队揭示的知识复用与正交表征，为该能力提供了更可检验、可迁移的解释框架。面向未来，持续推动基础研究与应用需求对接，把对大脑规律的认识转化为更高效、更可靠的学习与训练方案，将有助于在教育、医疗与智能技术等领域释放更大的创新潜力。