中科院腦科學與智能技術卓越創新中心徐寧龍團隊，揭開人腦靈活決策背後的底層秘密，相關研究成果已經登上國際學術期刊《科學》（Science）。現在大模型AI能力很強，但想要學好一件事，往往需要海量數據做訓練。

反觀人類，少量例子就能總結出新規律，遇到規則改變也可以快速調整思路，這也是人腦相比AI最大的優勢。過去大家一直搞不懂，這份靈活的思維能力到底來自哪裏。

科研人員做了小鼠聽覺實驗，訓練小鼠根據聲音找規律，中途還會悄悄更換遊戲規則，觀察大腦怎麼快速適應變化。藉助雙光子成像、光遺傳學技術，可以直接觀察、調控小鼠大腦裏面的神經元活動。

這次研究刷新了以往認知，神經元不只是網絡裏一個簡單的信號中轉站。同一個神經元內部就有兩套分工，頂端樹突負責存儲抽象的思維規則，用來猜想、推斷背後邏輯；神經元胞體專門接收耳朵、眼睛傳來的現實感官信號，兩套訊息在同一個細胞內部完成比對計算。

簡單說，大腦一邊提出猜想，一邊接收現實訊息，當場驗證猜想對不對。如果人為抑制樹突的活動，神經元的靈活決策能力就會明顯下降，也證明樹突是高級思考的關鍵結構。

現在的AI大多只模擬神經元之間的連接關係，並沒有複製神經元內部的這套計算邏輯。這也是AI需要海量數據，人腦卻可以小樣本快速學習的重要原因。

當然這項成果目前還停留在基礎研究階段，不會立刻造出更強AI。但它打開了新思路，未來可以參考這套大腦運行邏輯，設計出更加靈活、學習效率更高的新一代人工智能算法。

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