研究發現好奇心驅動類腦結構演化

剑桥大学团队通过模拟婴儿学习行为，训练数千个人工神经网络，发现高好奇心模型在任务泛化能力、模块化结构及连接发育规律上均更接近人脑。实验基于275名8–15个月婴儿眼动数据，设定学习速率阈值触发任务切换。结果显示，好奇心模型不仅表现更优，还在三维虚拟脑空间中自发形成分层模块与突触修剪式发育轨迹，对应生理年龄约20岁；低好奇心模型则停滞于约9岁水平。研究提示好奇心或非仅大脑产物，更是塑造复杂认知结构的关键演化动力。

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