与许多动物比较，人类在出生后很长一段韶光内都是无助的。
许多动物，如马和鸡，出生当天就能行走。
这种漫长的无助期使人类婴儿处于危险之中，也给父母带来了巨大的包袱，但令人惊异的是，这种无助期却经受住了进化的压力。

跨物种研究的启迪

\"大众自 20 世纪 60 年代起，科学家们就认为人类婴儿表现出的无助感是由于出生时的限定作成的。
他们认为，人类婴儿头大，必须早产，导致大脑发育不成熟，无助期长达一岁。
\"大众认知神经科学教授、论文第一作者罗德里-库萨克（Rhodri Cusack）教授阐明说。

研究团队由库萨克教授、美国奥今年夜学克里斯蒂娜-查韦特教授和 DeepMind 高等人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士组成，库萨克教授利用神经成像技能丈量婴儿大脑和心智的发育情形；克里斯蒂娜-查韦特教授卖力比较不同物种的大脑发育情形；DeepMind 高等人工智能研究员 Marc'Aurelio Ranzato 博士卖力比较不同物种的大脑发育情形。

\"大众我们的研究比较了不同动物物种的大脑发育情形。
它借鉴了一个长期项目韶光转换\公众（Translating Time），该项目将不同物种的相应年事等同起来，从而确定人类大脑在出生时比许多其他物种更加成熟。
\"大众

研究职员利用脑成像技能创造，人类婴儿大脑中的许多系统已经开始运作，并能处理来自感官的丰富信息流。
这与人们长期以来认为婴儿大脑的许多系统尚未发育成熟，无法发挥浸染的不雅观点相抵牾。

研究小组随后将人类的学习与最新的机器学习模型进行了比较，在后者中，深度神经网络受益于\"大众无助\公众的预演习期。

在过去，人工智能模型是直接根据所需的任务进行演习的，例如演习自动驾驶汽车识别它们在道路上看到的东西。
但现在，模型最初都是经由预先演习，以便在海量数据中创造模式，而不实行任何主要任务。
由此产生的根本模型随后用于学习特界说务。
研究创造，这种方法终极会加快新任务的学习速率，并提高性能。

对未来人工智能发展的影响

\公众我们提出，人类婴儿也同样利用婴儿期的'无助'期进行预演习，学习强大的根本模型，并在往后的生活中以高性能和快速泛化来支撑认知。
这与近年来在天生式人工智能领域取得重大打破的强大机器学习模型非常相似，例如OpenAI的ChatGPT或Google的Gemini，\"大众库萨克教授阐明道。

研究职员表示，未来对婴儿学习办法的研究很可能会启示下一代人工智能模型。

\"大众虽然人工智能取得了重大打破，但根本模型比婴儿花费大量能源，须要的数据也多得多。
理解婴儿是如何学习的，可能会对下一代人工智能模型有所启示。
\"大众他末了说：\公众下一步的研究将是直接比较大脑和人工智能的学习情形。
\公众

编译自/scitechdaily

DOI: 10.1016/j.tics.2024.05.001