AI小鼠和神經網絡在學習合作時確定了類似的模型

在衝突和分離統治著標題的時候，UCLA的新研究發現了小鼠和人工智能係統如何發展合作的奇妙相似之處：共同工作。

有結論 出版 在雜誌中 科學場地

假設存在超過生物學和技術的基本合作原則，AI的生物大腦和AI神經網絡在協調其行動的協調中都開發了類似的行為策略和神經表徵。

合作對人類社會至關重要，對於從工作場所的團隊合作到國際外交都是必不可少的。了解合作的出現和維持是如何打擊社會衝突和影響社會行為的疾病以及最佳AI系統發展的疾病的嚴重後果。

合作在提高個人適用性和促進群體的生存方面起著至關重要的作用，而其瓦解通常會導致有害的社會衝突和不穩定。

由於人工智能係統變得越來越複雜，研究人員發現，生物學和人造藥物都可以展示類似的行為策略和神經代表，開闢了新的機會，以了解當人造藥物相互作用時如何出現合作行為，以及這種相互作用是否會影響神經網絡的動態，這在生物系統中與這些相似。

這項研究提供了對生物大腦和人工智能之間合作學習的首次直接比較，對社會行為最重要的方面之一提供了新的理解，同時促進了我們對如何創建更多聯合AI系統的理解。

來自加利福尼亞大學的研究人員制定了一項創新的行為任務，其中，小鼠對在越來越多的時間（最終只有0.75秒）的框架內協調其行動，以獲得獎勵。

使用鈣的可視化技術，他們記錄了前腰部皮層（ACC）中單個腦細胞的活性，而小鼠執行了任務。

然後，團隊使用多機構增強劑創建了人工智能代理，並在虛擬環境中教會了類似的合作任務。通過直接比較生物學和人工系統如何研究合作行為，允許這種平行的方法。

老鼠成功學會了協調他們的行動並獲得相互獎勵。小鼠制定了三種關鍵的行為策略：接近伴侶的相機側面，期望伴侶在轉向鼻子之前到達時，並在決策前參加了相互互動。在訓練期間，這種行為大大增加，因為小鼠在合作方面變得更有資格，因此相互作用的行為增加了一倍。

研究表明，前腰部皮層中的神經元編碼了這種合作行為和決策過程，動物展示了最好的合作指標，並具有對伴侶信息的更強神經觀念。值得注意的是，當研究人員抑制ACC活動時，合作就顯著下降，證明大腦的這一領域對於協調行為很重要。

人工智能代理已經制定了相似的小鼠策略，包括期望和準確的行動協調。在功能組中組織的生物大腦和人造網絡都改善了對合作刺激的反應，而隨著協調的改善，與伴侶有關的信息越來越重要。

當研究人員有選擇地違反與合作相關的特定神經元時，在AI系統中，合作的表現急劇下降，證實了專門的神經鏈有助於在生物學和人工智能方面成功合作。

研究小組計劃找出參與社會行為的大腦其他地區中是否存在這種神經機制，並找出對這些基本合作原理的理解是否可以有助於更廣泛地了解社會行為如何發展和功能。

生物學和人工系統之間的平行表明，與動物進行合作的結果獲得的原理可以告知更複雜的關節AI系統的發展，而AI模型可以幫助研究人員檢查大腦功能的假設，這在活動物中很難研究。

加利福尼亞大學LOS -Angeles的神經生物學與生物學研究高級作者兼研究教授Vaitsa Hong說：“我們發現小鼠和人工智能代理之間的驚人相似之處學會了合作。”

“這兩個系統都獨立制定了類似的行為策略和神經表現形式，表明有基本的計算原則是基於合作的基礎，這些原則超過了生物學和人工智能之間的邊界。”

這項研究是一項更廣泛的Hong研究計劃的一部分，該計劃研究生物學和人工系統中的親社會行為。它是最近的 自然 關於介體神經動力學的研究表明，隨著社交互動的參與，小鼠和AI系統都會形成非常相似的“一般神經空間”。

結合他的2024 自然 研究前皮帶樹皮如何調節與他人有關痛苦和 它的2025年 科學 這些結果涉及動物如何展示無意識小鼠的生命行為，展示了基於各種形式的親社會行為的神經機制的全面圖片。

Hong補充說：“了解合作對於解決社會上一些最大的問題至關重要。” “研究生物學大腦和人工智能係統如何學會合作，我們可以更好地理解人類社會行為的神經基礎，並創造更聯合的人工智能。”

這項研究由加利福尼亞大學加利福尼亞大學的Wi -Rong和Jonathan S. Kao進行。