一项新研究表明，大脑开始进行决策的时间远早于科学家先前的认知。研究人员发现，即使是初级感觉区域也会通过快速反馈回路受到高级脑区的影响，而非单纯地向前传递信息。这种关于大脑功能的更具动态性的观点，可能有助于工程师设计未来的AI系统，使其思维方式更接近生物大脑，同时功耗大幅降低。
这项研究由格兰杰工程学院电气与计算机工程教授Yurii Vlasov领导，发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS) 上。该研究指出了早期感觉脑区在决策中的意外作用，挑战了长期以来被接受的观点，即决策只有在信息通过严格的脑区层级结构后才会产生。
重新思考大脑如何做出决策
人脑被广泛认为是已知宇宙中最复杂的结构。科学家们仍未完全了解其工作原理，这就是为什么美国国家工程院在2008年将“大脑逆向工程”确定为21世纪工程学14项重大挑战之一。
几十年来，包括卷积神经网络在内的许多人工智能系统，都受到大脑以单向序列处理信息这一理念的启发。根据这一传统模型，感觉信息向上通过越来越复杂的脑区，直到到达做出决策的额叶皮层。
Vlasov和其他研究人员越来越质疑这幅图景是否完整。
相反，他们正在探索一种基于自然智能的模型，这种模型经过数亿年的进化磨练。在这个框架下，大脑不仅仅依赖于信息的逐步流动。决策还依赖于相互连接的反馈回路，这些回路允许信息在脑区之间双向流动。
由于生物智能在执行极其复杂的任务时，消耗的能量远低于当今的AI系统，理解这种架构有助于指导未来人工智能的开发。
“我们想从十亿年的进化中学习，”Vlasov说，“这种生物智能在架构上是如何组织的？我们能否从大脑的架构层面学习并加以模仿，从而使AI比现在更高效、更节能、更智能？在决策层面上，这正是当前AI所欠缺的。”
早期脑区显示出决策活动
为了研究这些过程是如何运作的，研究团队重点关注了大脑感知和知觉的最早阶段。
科学家记录了小鼠在虚拟现实走廊中穿行并做出感知决策时的神经活动。他们在初级体感皮层（S1）发现了与决策相关的活动证据，这是大脑最早的感觉处理区域之一。
S1似乎不仅仅是向前传递信息，而是通过反馈回路受到更高级脑区的影响。这种自上而下的调节表明，决策涉及多个脑区之间的持续交流，而不是简单的单向信息流。
“大脑的神经代码在很大程度上仍是一种未知的语言，”Vlasov说，“但这种系统层面的理解可以被视为对如何构建更高效的人工神经网络的潜在影响——即如何构思下一代AI。也许通过我们从真实大脑中学到的这些类比，我们可以进一步完善AI。”
这些发现对未来AI意味着什么
研究人员强调，这项研究并没有提供建造更好人工智能的蓝图。相反，它为大脑如何组织决策提供了新的见解，最终可能会启发未来的AI架构。
接下来，Vlasov和他的团队计划更详细地研究这些大脑信号的时间机制。他们还打算开发测量神经活动的新技术，以更好地理解反馈回路是如何产生并协调不同层级的大脑处理的。
“通过观察神经活动的快速时间动态，也许我们能更好地理解这些反馈回路是如何参与决策的，”Vlasov说，“也许这种方法能揭示目前未知的机制——这些反馈回路是如何动态组织的，以及它们如何形成和塑造不同层级的处理过程。也许这可以在新的AI架构中实现。”