都柏林三一學院神經科學家的新研究表明，兩個月大的嬰兒已經可以將他們看到的物體組織成不同類別的物體。這種能力的出現比科學家之前想像的要早得多，這表明認知的重要基本要素幾乎從生命之初就已經存在。
通過將大腦成像和人工智能模型相結合，研究人員對嬰兒在出生後頭幾個月如何思考和學習有了新的見解。這些發現有助於澄清早在言語或有意識的運動成為可能之前嬰兒大腦中發生的事情。
該研究最近發表在雜誌上 正常神經科學 由三一學院神經科學研究所 (TCIN) 和心理學院的研究小組完成。
科學家對兒童心理的了解
“長期以來，家長和科學家們都想知道嬰兒的大腦在想什麼，以及當他們觀察周圍的世界時，他們實際上看到了什麼。這項研究強調了生命第一年大腦功能的豐富性，”該研究的主要作者、在三一庫薩克實驗室進行這項工作的克里奧娜·奧多爾蒂博士解釋道。
“雖然兩個月大的嬰兒的溝通能力因缺乏語言和精細運動控製而受到限制，但他們的大腦已經不僅能代表事物的樣子，還能弄清楚它們屬於哪一類。這表明視覺感知的基礎從很早開始就已經形成，而且比預期的要早得多。”
通過腦部掃描研究清醒嬰兒
FOUNDCOG 團隊與都柏林的 Combi 醫院和 Rotonda 醫院合作，招募了 130 名兩個月大的嬰兒。每個孩子都舒適地躺在柔軟的豆袋上，戴著消音耳機，觀看旨在吸引他們注意力 15 至 20 分鐘的明亮、色彩繽紛的圖片。
通過這種設置，研究人員可以使用功能性磁共振成像 (fMRI) 來記錄孩子們觀看 12 種熟悉的視覺類別（例如貓、鳥、橡皮鴨、購物車和樹）的圖像時的大腦活動模式。
人工智能如何幫助解碼大腦活動
在收集大腦掃描數據後，研究小組使用人工智能模型來分析不同視覺類別在孩子大腦中的表現。通過比較模型和兒童大腦中視覺識別路徑的活動模式，研究人員能夠更好地理解早期分類是如何發生的。
“這項研究是對清醒嬰兒使用功能磁共振成像 (fMRI) 進行的最大規模的縱向研究，”團隊負責人、三一學院認知神經科學托馬斯·米切爾教授羅德里·庫薩克 (Rhodri Cusack) 說。 “捕捉大腦活動的豐富數據集開闢了一種全新的方法來測量嬰兒在很小的時候所想的東西。它還強調了使用神經成像和計算模型作為很小的嬰兒的診斷工具的潛力。”心理學和三一學院神經科學研究所。
“孩子們的學習速度比當前的人工智能模型快得多，通過研究如何做到這一點，我們希望激發新一代人工智能模型的學習效率，從而降低其經濟和環境成本。”
為什麼這些發現在實驗室之外很重要
安娜·特羅齊 (Anna Trozzi) 博士現任職於貝爾法斯特女王大學，也是本文的合著者，她強調了最新進展如何使這項研究成為可能。 “直到最近，我們還無法可靠地測量嬰兒大腦的特定區域如何解釋視覺信息。通過結合人工智能和神經影像學，我們的研究提供了非常獨特的見解，幫助我們更多地了解嬰兒在生命的第一年如何學習。”
“第一年是大腦快速而復雜的發育時期。這項研究提供了基礎的新知識，將有助於指導早期教育，指導神經發育狀況的臨床支持，並激發更多基於生物學的人工智能方法。”
愛爾蘭兒童健康中心的新生兒學家兼合著者埃莉諾·莫洛伊教授強調了這項工作的更廣泛重要性。 “迫切需要更好地了解神經發育障礙如何改變早期大腦發育，而清醒功能磁共振成像具有解決這一問題的巨大潛力。”
奧多爾蒂博士現任職於斯坦福大學，安娜·特洛茨博士是貝爾法斯特女王大學心理學院的高級講師。
一件藝術品 由藝術家 Cian McLoughlin 製作，他於 2024 年在三一神經科學研究所擔任駐場藝術家，並受到這項研究的啟發 展覽文章。
發布日期: 2026-02-05 05:14:00
來源連結: www.sciencedaily.com
