為何難一心多用？中大城大拆解大腦機制 有望應用AI訓練
發佈時間：17:23 2026-09-03 HKT
「一心多用」是職場必備技能，但不少人難以同時處理多項任務。中文大學與城市大學研究，解構大腦在「一心多用」時的運作機制，發現當大腦察覺需要競爭腦神經資源，腦內會進行協調，經學習後就能逐步動員任務專用的神經元提升效率。團隊亦將研究發現應用於電腦科學，相信有助於訓練人工智能（AI）多工處理能力。
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刺激專用神經元提升效率
為探究大腦如何同時處理兩項任務，中大及城大研究團隊為實驗小鼠設計實驗模式，牠們須維持連續推桿動作，同時聆聽不同聽覺提示，決定是否做出反應。團隊利用雙光子鈣成像技術，追蹤小鼠負責規劃、決策與啟動自主運動的腦區「次級運動皮層」（M2）內特定單神經元活動，藉此觀察動物在「一心多用」時如何重組神經活動。
研究顯示，當兩個任務需要運用同一個神經元時，相關神經元會成為競爭熱點，即使是負責單一項任務的神經元，處理另一任務時會調整活性，以提高處理效率。隨着訓練持續，小鼠的大腦會採取不同策略應對，大腦會使用更多專用神經元，並漸漸區分兩項任務的神經特性，減少共享資源帶來干擾。其中M2在學習「一心多用」扮演重要角色，當M2活性再次激活，小鼠的多工能力便會迅速提升。
領導研究的中大醫學院生物醫學學院教授柯亞指，研究發現了大腦學習「一心多用」的神經活動機制，學習早期主要支援單一任務的神經元降低活性，實際上能夠幫助處理另一個任務，以助兩項任務順利完成。
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研究助訓練和管理AI系統
研究團隊嘗試將研究發現應用於電腦科學及認知科學的運算思維，利用深度學習模型「循環神經網絡」測試多工處理，發現當網絡保留了早期的協調機制，同時逐步將其他任務的特徵分離時，網絡的學習速度會更快。城大神經科學系教授容永豪指，要有效率地「一心多用」，關鍵不是完全共享或完全分隔神經資源，而是要在協調與表徵分離取得平衡，有關發現有助訓練和管理AI系統。
本報記者
