大腦如何將已有知識靈活遷移到新任務中，實現“舉一反三”的學習能力？一項由中國科研團隊主導的研究為這一認知科學難題提供了新視角。該團隊通過獼猴實驗發(fā)現，靈長類動物大腦通過獨特的神經表征空間組織，在穩(wěn)定存儲核心知識的同時保持對新信息的快速適應能力，相關成果發(fā)表于國際權威期刊《自然·通訊》。

研究聚焦于大腦背外側前運動皮層，該區(qū)域負責運動規(guī)劃與決策執(zhí)行。科研人員以三只雄性獼猴為實驗對象，記錄其完成不同認知任務時728個神經單元的活動信號。實驗設計包含三類任務：與訓練任務規(guī)則相同的新任務、完全相反的反向配對任務，以及視覺特征變化但規(guī)則不變的變體任務。結果顯示，獼猴在處理規(guī)則相同的新任務時學習效率顯著提升，而面對規(guī)則沖突的反向任務時則表現遲緩，印證了大腦存在抽象規(guī)則遷移機制。

這種近乎正交的神經空間組織具有重要功能意義。實驗表明，當獼猴需要同時處理規(guī)則遷移與新刺激適應時，兩個子空間互不干擾的特性使大腦既能穩(wěn)定復用已有知識，又能高效編碼新信息。這種機制有效避免了傳統學習模式中“學新忘舊”或“固守舊知”的矛盾，為理解大腦的持續(xù)學習能力提供了神經生物學基礎。

該發(fā)現突破了學界原有認知。此前研究僅在海馬體、前額葉皮層等高級認知區(qū)域觀察到神經圖式現象，而本次研究證實這種組織原則同樣存在于運動決策相關腦區(qū)。這表明領域特異性的知識復用機制是靈長類大腦的普遍特征，而非特定腦區(qū)的專屬功能。

研究團隊指出，這項發(fā)現為人工智能發(fā)展提供了新思路。當前AI系統在持續(xù)學習時普遍面臨“災難性遺忘”問題，而大腦的正交表征空間策略為解決這一難題提供了生物原型。通過模擬決策規(guī)則與刺激信息的分離存儲機制，未來AI系統有望實現像人類一樣的高效知識遷移與快速環(huán)境適應能力。

該研究得到國家科技創(chuàng)新2030“腦科學與類腦研究”重大項目等基金支持，實驗數據采集與分析工作歷時三年完成。研究團隊表示，后續(xù)將進一步探究不同腦區(qū)在知識遷移中的協同機制，以及這種神經組織原則在神經退行性疾病中的變化規(guī)律。