研究发现好奇心机制可驱动人工神经网络自发形成类脑结构

剑桥大学研究团队通过模拟婴儿眼动数据构建了具备好奇心机制的人工神经网络，发现高好奇心网络在三维布线约束下会自发形成分层模块化等类脑解剖结构。这些网络不仅遵循人脑突触先暴涨后修剪的发育规律，且在未见过的新测试任务中表现出更灵活的泛化能力。该成果为在算力与数据受限场景下构建类人柔性认知 AI 提供了新演化思路。