我们每天都会做无数次“物体分类”,比如一眼认出猫、车、熟人。这种能力自然到我们几乎感觉不到它的存在。
过去,科学家主要用“几小时的学习”研究大脑如何分类。但现实中,多数分类靠“经年累月的经验”,比如老司机看车型、医生看片子。一个问题随之而来:长期大量练习后,大脑处理分类的方式,会改变吗?
主流“两阶段模型”指出:学习初期,后部视觉皮层分析“形状”,前额叶皮层负责“类别判断”。但这条通路在数月甚至数年的训练后,会不会被彻底“重新布线”?科学界还不清楚。
近日,乔治敦大学的最新研究显示,大脑如何重新连接自己以自动化学习任务。这些发现挑战了人们长期以来对人类如何掌握复杂技能的理解,表明真正的多任务处理确实是可能的。该研究发表在Journal of Cognitive Neuroscience杂志。除了鼓励忙碌的人,让他们知道他们真的可以同时做两件事之外,这项研究还对能够像大脑一样建立在先验学习基础上的人工智能的发展具有重要意义。
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研究背景与目的
既往猴电生理、人类fMRI与EEG研究支持分类的两阶段模型:训练可增强颞下皮层或侧枕叶皮层对训练刺激的神经选择性,但这些区域编码的是物理形状相似性而非类别属性;类别选择性仅出现在前额叶皮层。该结构的认知控制机制确保一次只激活一个任务回路,但也带来了行为瓶颈:双任务并行处理时出现干扰。然而,高度熟练的分类具有自动化特征,可在双任务情境下高效运行。研究者推测,长期练习可能建立一条绕过前额叶瓶颈的“感知—动作环路”。这种转变需要分类决策的神经位点向视觉处理通路的更早阶段迁移。本研究采用快速适应范式,结合高时间分辨率的EEG与高空间分辨率的fMRI,验证这一假设。
方法概述
研究纳入31名健康右利手被试,最终11人完成全部实验。实验分为六个阶段:阶段一为初始训练(约6000次),在手机或电脑应用上学习将渐变汽车图像分为“SOVOR”与“ZUPUD”两类;阶段二为训练后行为测试与双任务评估;阶段三为训练后EEG与fMRI快速适应扫描;阶段四为大量训练(再完成四轮,每轮约6000次,总计超30000次);阶段五为大量训练后行为测试与双任务评估;阶段六为第二次EEG与fMRI扫描。
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行为结果
训练应用数据显示,准确率从第一轮至第二轮显著提高后趋于平稳。反应时持续下降至第四轮,且无准确率下降,表明处理效率提升。EEG快速适应任务中,2×4重复测量方差分析显示反应时主效应显著,准确率无显著变化。fMRI快速适应任务行为结果一致。
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EEG结果
训练后(初始学习后)分析显示,在176–200ms出现双侧后部形状选择性集群。在228–300ms出现左侧前部类别选择性集群。在358–400ms后部电极出现晚期类别反馈信号(p=0.023)。前部电极在352–400ms呈现任务难度响应。这些结果复现了以往研究,支持两阶段模型。
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大量训练后,不同类>同类对比在190–254ms出现后部分布集群,其反应模式为类别选择性,而非形状选择性。交互作用分析(不同类>同类 × 大量训练后 > 训练后)显示,224–284ms左侧前部类别信号显著下降。这表明类别选择性信号在大量练习后出现时间更早、分布更后部。
fMRI结果
训练后分析:M6>M0对比显示右侧后梭状回形状选择性簇(MNI: 34, -48, -23)。不同类>同类对比未发现显著类别选择性簇。
大量训练后分析:不同类>同类对比(p<0.001,簇水平FWE校正p<0.05)在左右侧枕颞皮层发现类别选择性簇(左侧MNI: -45, -67, -18;右侧MNI: 43, -65, -20)。交互作用分析(不同类>同类 × 大量训练后 > 训练后)在右侧枕颞皮层显示类别选择性转变区域。
功能连接结果
以大量训练后右侧枕颞类别区为种子点,大量训练后相比于训练后,该区域与左侧额中/上回及左侧外侧枕叶/楔前叶功能连接显著下降,与左侧感觉运动皮层及双侧辅助运动区连接显著增强。EEG Granger因果分析显示,大量训练后140–220ms前向信息流(theta频段)减少,293–344ms后向信息流(beta频段)减少。
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双任务结果
大量训练后,汽车分类任务在双任务条件下的归一化准确率显著提高,而外围圆盘任务的归一化准确率无变化。右侧枕颞类别区与额叶去连接簇的连接强度下降程度与双任务表现改善程度呈正相关。
总结
本研究通过超30000次分类训练,揭示了长期练习对大脑分类神经回路的质性重塑效应。训练后阶段符合两阶段模型:后部视觉皮层编码形状,前额叶皮层执行类别判断,并存在自上而下的类别反馈信号。大量训练后,枕颞皮层直接发展出类别选择性,且该信号出现时间提前至200ms以前。同时,视觉区与前额叶功能连接减弱,与运动区连接增强。双任务表现改善与视觉—前额叶去连接程度正相关。这些结果表明,大量练习可将分类决策从前额叶瓶颈转移至视觉皮层,建立一条快速的感知—动作环路。这一发现挑战了人们长期以来对人类如何掌握复杂技能的理解,表明真正的多任务处理确实是可能的。
来源:Extensive Experience Remodels Neural Task Circuitry to Escape the Frontal Bottleneck and Increase Automaticity of Categorization, Journal of Cognitive Neuroscience (2026).
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