乔治城大学医学院的研究团队近日揭示了一项重要发现：大脑能够通过神经回路的重塑，实现真正的多任务处理。这一发现不仅挑战了长期以来认为人类无法同时处理多项任务的观念，也为理解习惯形成、行为改变以及人工智能系统的持续学习提供了新的视角。

研究资深作者、乔治城大学医学院神经科学教授兼神经工程中心联合主任Maximilian Riesenhuber博士表示：“我们在大脑如何学习方面又迈出了一步。令人鼓舞的是，你确实可以学会多任务处理。大脑实际上有办法重塑其结构，并利用其他部分来完成任务。”

大脑如何自动化已学技能

这项研究扩展了数十年来关于大脑如何获取新能力的探索。虽然科学家们对学习的早期阶段已有较多了解，但对于技能经过大量练习、变得几乎不费力后会发生什么，所知甚少。Riesenhuber以驾驶为例解释道：学习驾驶最初需要持续注意力，但多年的经验使许多人能够在安全驾驶的同时进行交谈、听音乐或思考问题。“问题是：你的大脑是如何做到这一点的？”

脑部扫描揭示神经回路的变化

为了探究这一问题，研究团队要求志愿者将经过变形的汽车图像分为两类，通过识别微妙的视觉差异来完成分类任务。参与者在5至10周内使用一款设计成游戏的智能手机应用，完成了超过3万次分类试验。研究人员在训练开始前和训练结束后分别对参与者进行了fMRI和EEG脑部扫描。

学习初期，分类任务主要激活前额叶皮层，这是负责执行功能（如规划、推理和有意识决策）的区域。由于大脑的这一部分通常一次只能处理一项高要求任务，因此长期以来被视为多任务处理的主要瓶颈。然而，经过数周练习后，大脑活动发生了转移。同样的分类任务现在主要由颞叶皮层处理，该区域参与记忆和识别复杂物体。

研究第一作者、现为里海大学心理学助理教授的Patrick Cox博士指出：“先前的研究表明，在有经验的观察者中，颞叶皮层的某些部分可以被特定物体类别（如鸟类、汽车，甚至宝可梦）激活，但这些研究的局限性在于它们只观察了人们成为专家之后的情况。本研究的优势在于它是纵向的；我们在训练前后分别进行测量，因此可以看到大量训练实际上在颞叶中建立了一个之前不存在的类别选择性区域。”Cox补充道：“这对关键的现实场景具有重要意义，比如放射科医生经过多年训练，能够相当自动地准确分类X光片上的肿块是良性还是恶性，通常无需过多思考。”

大脑重塑如何实现多任务处理

研究人员发现，来自颞叶皮层新形成的汽车选择性区域的信息可以绕过前额叶皮层，直接到达负责产生反应的大脑区域。Riesenhuber解释道：“经验重塑了大脑，绕过了前额叶这个瓶颈。前额叶皮层因此可以自由处理其他任务，从而提高了你的处理能力。”研究团队还发现，汽车分类任务从前额叶皮层“卸载”得越多，参与者同时执行第二项任务的表现就越好。

这一结果挑战了长期被接受的观点，即人类无法真正进行多任务处理。相反，许多科学家认为大脑只是在不同任务之间快速切换注意力，从而制造出同时处理多项任务的假象。Riesenhuber表示：“我们证明的是，神经回路实际上发生了变化，使得大脑可以同时做两件事。这才是真正的多任务处理。”

对习惯和人工智能的启示

研究结果还可能为强迫行为提供新的见解。由于熟练的行为会转移到较少依赖意识控制的神经回路中，仅仅试图思考其他事情可能不足以打破不良习惯。Riesenhuber说：“消除某种习惯的第一步是理解它在大脑中实际发生的位置。这解释了为什么告诉某人想点别的事情的策略并不真正有效，因为他们实际上并没有对行为进行有意识的控制。”

研究人员还认为，这些发现可能有助于解释为什么人类在一生中能够不断建立新能力，而当前的人工智能系统仍然难以在不破坏先前获得知识的情况下进行持续学习。根据Riesenhuber的说法，将熟练技能转移到颞叶皮层可以释放前额叶皮层，使其专注于新挑战，从而使现有知识成为未来学习的基础。而当前的人工智能系统普遍缺乏这种灵活的架构。

研究团队现在计划调查究竟是什么信号将学习从一个大脑区域转移到另一个区域，并确定哪些类型的任务最终可以并行执行。Cox表示：“另一个非常有趣的问题是，哪些类型的任务可以学得足够好，从而能够并行处理。我们可以一边走路一边嚼口香糖，但开车时看手机发短信永远不安全，因为我们的视线离开了道路。关键在于能否为两个任务训练出完全独立的神经回路，使它们变得兼容。”