腦機啟偵 | 當整個大腦協同工作時，智慧應運而生（03.04）

幾十年來，科學家們一直將注意力、記憶、語言和推理映射到不同的大腦網絡——但一個大謎團依然存在：為什么大腦感覺像是一個統一的系統？圣母大學的研究人員現在認為，智能根本不存在于大腦中某個“智能”區域。相反，它源于大腦眾多網絡之間的高效和靈活溝通與協調。

現代神經科學常將大腦描述為一系列專門化系統的集合。注意力、感知、記憶、語言和推理等功能都與特定的大腦網絡相關聯，科學家通常分別研究這些系統。

這一方法帶來了重大突破。然而，它并未完全解釋人類思維的一個核心特征：所有這些獨立系統如何匯聚成一個統一的心靈。

圣母大學的研究人員著手解答這個問題。他們利用先進的神經影像技術，研究了大腦整體的組織結構以及這種組織如何產生智能。

圣母大學心理學系安德魯·J·麥肯納家族心理學教授阿隆·巴比說：“神經科學在解釋特定網絡的作用方面非常成功，但在解釋一個單一、連貫的心智如何從它們的互動中產生方面則不那么成功。”

普通智力與相關認知能力

心理學家長期以來觀察到，注意力、記憶、知覺和語言等技能往往是相互關聯的。在一個領域表現出色的人，往往在其他領域也有好表現。這種模式被稱為“一般智力”。它影響個人在學術、職業、社交和健康環境中學習、解決問題和適應的效率。

一個多世紀以來，這一模式表明人類認知在深層次上是統一的。科學家們缺乏一個明確的解釋，說明為什么這種統一會存在。

“智能的問題不是功能定位的問題，”巴比說，她同時也是圣母大學人類神經影像中心和決策神經科學實驗室的主任。“當代研究常常探討一般智力起源于大腦的哪里——主要關注額葉和頂葉皮層內的特定區域網絡。但更根本的問題是，智能是如何從支配全球大腦功能的原則中產生——分布式網絡如何通信并集體處理信息。”

為了探索這一更廣泛的視角，巴比和他的團隊，包括主要作者、圣母大學研究生拉姆齊·威爾考克斯，測試了一個被稱為網絡神經科學理論的框架。他們的研究成果發表在《Nature Communications》上。

網絡神經科學理論解析

研究人員認為，一般智力并非具體的能力或心理策略。相反，它反映了一種模式，許多認知技能是正相關的。他們提出，這種模式源于大腦網絡結構的高效程度及其協同工作的程度。

為驗證這一觀點，團隊分析了人類連接組項目中831名成年人的腦成像和認知表現數據。他們還研究了由智能高級研究項目活動（INC）SHARP項目資助的獨立145名成年人研究。通過結合腦結構和腦功能的測量，研究人員繪制了大規模大腦組織的詳細圖景。

網絡神經科學理論不將智能綁定于單一腦區或功能，而是將其視為大腦整體的屬性。在這一框架下，智力依賴于網絡協調和重組自身以應對不同挑戰的有效性。

巴比和威爾考克斯將此描述為視角的重大轉變：

1“我們發現大腦中存在既穩健又具適應性的系統協調證據，這種協調不直接執行認知，而是決定系統能支持的認知作范圍。”

2“在這個框架下，大腦被建模為一個網絡，其行為受效率、靈活性和整合性等全局屬性的約束。”

3“這些屬性并不與單個任務或大腦網絡相關，而是整個系統的特征，塑造每一個認知作，但不可歸還為任何一個作。”

4“一旦問題從智能所在轉向系統如何組織，實證目標就會改變。”

智能作為整體大腦協調

研究結果支持了網絡神經科學理論的四個主要預測。

■ 情報并不存在于單一網絡中。它源于分布在多個網絡上的處理。大腦必須將任務分配給各專業系統，并在必要時將輸出合并。

■ 成功的協調需要強有力的整合和長距離溝通。巴比描述了“一個龐大而復雜的連接系統，作為連接遠處大腦區域并整合信息的'捷徑'。”這些連接使大腦中相距較遠的區域能夠高效交換信息，支持統一處理。

■ 整合依賴于指導信息流動的調控區域。這些樞紐幫助協調網絡間的活動，選擇合適的系統。無論是解讀細微線索、學習新技能，還是在細致分析與快速直覺之間做出抉擇，這些監領域都有助于管理整個過程。

■ 一般智能依賴于平衡局部專業化與全球整合。當緊密連接的局部集群高效運作，同時保持與遠距離區域的短距離通信路徑時，大腦表現最佳。這種平衡支持靈活且有效的問題解決。

在兩組研究中，普遍智力的差異始終與這些大規模組織特征相匹配。沒有單一的腦區或傳統的“智能網絡”能解釋這些結果。

巴比指出：“當認知協調時，普通智能變得可見，當許多過程必須在系統層面的約束下協同工作時。”

對人工智能與大腦發育的影響

其影響不僅限于理解人類智能。通過聚焦大規模大腦組織，這些發現揭示了心智為何最初作為一個統一系統運作提供了洞見。

這一觀點也可能解釋為何智力在童年期會增加，隨著年齡增長而下降，并且特別容易遭受廣泛的腦損傷。在每種情況下，變化最大的是大規模協調，而非孤立功能。

這些結果也引發了關于人工智能的討論。如果人類智能依賴系統層面的組織，而非單一通用機制，那么構建通用人工智能可能需要的不僅僅是擴展專業工具。

1“這項研究能夠推動我們思考如何利用人腦設計特性來推動以人為中心、受生物啟發的人工智能的進步。”

2“許多人工智能系統能夠很好地完成特定任務，但它們仍然難以將所知應用于不同情境。”

3“人類智能的特點就是這種靈活性——這反映了人腦獨特的組織結構。”

期刊參考：Ramsey R. Wilcox, Babak Hemmatian, Lav R. Varshney, Aron K. Barbey. The network architecture of general intelligence in the human connectome. Nature Communications, 2026; 17 (1)

DOI:10.1038/s41467-026-68698-5

來源：Science Daily

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