大腦為何難“一心兩用”？科學家揭示關鍵神經機制

　　一個人為何難以同時處理兩件事？過去數十年，科學家們一直探究其中原因。大腦如何協調不同任務之間對神經資源的競爭，以及練習如何令原本容易受到相互干擾的系統，逐步提升同時處理多任務的效率，這一機制尚未明晰。

　　近日，由香港中文大學醫學院教授柯亞團隊、香港城市大學神經科學系教授容永豪團隊，合作在《神經元》發表最新研究成果。團隊揭示了大腦如何通過動態調整及重組神經資源，學習提升同時處理多個任務的能力。他們發現，當小鼠同時處理兩項任務時，并非單純受制于大腦的“中央瓶頸”機制，而是當大腦初期察覺不同的任務需要競爭腦神經資源，會進行協調工作，隨著學習逐步動員更多具任務專用的神經元，并使不同任務的神經表征逐漸分離，以提升多任務處理效率。

　　這一生物神經機制有助于訓練人工智能系統同步處理多個事項的能力。

　　為了探討大腦如何同時處理兩項任務，研究團隊設計了一套實驗模式，實驗小鼠需要一方面維持連續推桿動作，另一方面聆聽不同的聽覺提示并決定是否做出反應，亦被稱為“執行/不執行”的感覺決策任務。在長達數周的訓練期間，研究人員利用縱向雙光子鈣成像技術追蹤小鼠次級運動皮層（M2）中大量神經元群體內特定的單神經元活動，借此觀察動物在學習同時處理多個任務時如何重組神經活動。

　　研究顯示，大腦因應同時處理多個任務所作的干擾反應，可以追溯至單神經元層面。當兩個任務需要運用同一個神經元，該神經元就成為了競爭熱點，大腦則需要在有限的神經資源下處理任務。此外，受影響的不只是需要共享的神經元，即使是主要負責單一任務的神經元，在另一任務進行處理時，亦會調整其活性以協調大腦應付兩個任務的需要，提高整體處理效率。

　　隨著訓練持續進行，實驗小鼠的大腦采取了不同策略應對。大腦招募了更多任務特定的專用神經元，同時漸漸區分兩項任務的神經特性，以更獨立的神經元梯隊完成每項任務，從而減少共享資源所帶來的干擾。研究顯示，M2在大腦學習同時處理多個任務方面扮演重要角色，他們發現當M2活性受到抑制，即使實驗小鼠有進行練習，它們的“一心二用”能力都沒有進步。但當M2活性再次激活，小鼠的相關能力便會迅速提升。

　　此外，研究團隊還利用“循環神經網絡”深度學習模型測試同步處理兩項任務，結果發現，單純分離兩項任務的特征，并非最有效的方案。但當網絡保留了早期的協調機制，同時逐步將其他任務的特征分離時，網絡的學習速度會更快，與在生物大腦中觀察到的策略極為相似。

　　容永豪表示：“研究顯示，能夠有效率地同時處理多個任務的關鍵不是完全共享或完全分隔神經資源，而是要在協調與表征分離之間取得平衡。這項發現不僅有助于理解與神經系統疾病相關的能力缺陷，也將更有效地訓練和管理人工智能系統，提升其同時處理多項任務的能力。”

　　相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.06.001