Nature | 洪暐哲团队揭示生物和人工智能系统中的跨脑神经共享机制，为理解社交行为提供全新视角

2025年7月2日，UCLA洪暐哲教授和JonathanC. Kao教授合作在Nature上发表了文章Inter-brain neural dynamics in biological and artificial intelligence systems，发现在社交互动过程中，不同个体的大脑确实会产生同步的神经活动模式。更令人惊讶的是，研究团队发现这种现象在人工智能系统中同样存在。UCLA洪暐哲教授和Jonathan C. Kao教授是这篇文章的通讯作者，Xingjian Zhang和Nguyen Phi为第一作者。

突破性发现：大脑间的"隐形连线"

社交互动可以被视为个体间的动态反馈循环，当它们彼此作用和反应时。为了理解这些互动的神经基础，UCLA神经生物学系的洪暐哲教授团队采用了前沿的微型内窥镜技术，同时记录两只自由互动小鼠的神经元活动。他们的发现颠覆了传统的社交神经科学观念。

在实验中，研究团队利用微型内窥镜技术，同时记录两只自由互动小鼠前额叶皮层的数百个神经元活动。这一区域在人类和动物中都与决策、社交和情绪密切相关。

为了分析不同大脑间神经活动的关系，研究团队使用了一种名为PLSC的数学方法，能够发现大脑活动在高维空间中的共享模式。结合大规模神经元记录，这种方法超越了传统的单一维度测量，为理解复杂的社交神经动态提供了更精确的工具。

通过使用这种数学方法，研究团队发现，每只小鼠的大脑活动可以分为两个部分：“共享神经子空间”（两个大脑中高度同步的部分）和“独特神经子空间”（各自专属的神经活动）。实验结果显示，在小鼠互动时，大脑中出现多个显著共享维度，反映出它们的神经元正在“同步思考”。

更令人惊讶的是，研究发现抑制性神经元比兴奋性神经元在这种神经共享中作用更大。尽管抑制性神经元数量少，但它们在社会行为中的响应率高达45%，几乎是兴奋性神经元的5倍。与兴奋性神经元相比，背内侧前额叶皮层中的抑制性神经元包含相当大的共享神经子空间。这表明：大脑中的“社交解码器”可能主要由抑制性神经元构成。

大脑间的共享神经动态并非仅反映行为的模仿或同步动作。即使两只老鼠的行为不完全一致，只要存在相互关注或互动，其大脑就能形成耦合。例如，在攻击和逃跑等双向行为中，共享神经动态最为强烈。互动中哪怕只是一个鼠主动发起社交行为，另一个鼠的大脑也会产生相关响应。这表明动物之间的神经系统在真实互动中是动态对话的，而不是简单的镜像。

人工智能中的同样现象

更令人震惊的是，当研究团队将这一框架扩展到人工智能系统时，他们发现了同样的现象，观察到随着社交互动的出现，AI agents之间也出现了共享神经动态。

研究人员使用深度强化学习训练了两个AI agents，让它们在虚拟环境中互动。令人惊奇的是，当这些AI agents学会社交互动时，它们的神经网络也表现出了与生物大脑相似的跨个体同步模式。这两个AI系统内部的神经网络活动也出现了与小鼠大脑相似的“共享子空间”结构。

当研究者有意破坏这些共享神经维度，agents 的社会行为就会迅速瓦解。例如，追击者不再主动追踪，互动效率显著下降。这一现象首次证明：人工智能系统也可能依赖“跨个体神经协同”来维持社交功能。

总之，该研究标志着神经科学和人工智能研究的一个重要里程碑。研究发现表明，无论是大脑，还是神经网络模型，社会行为都可能基于一种通用的神经耦合机制。这种共享神经动态或许是生命与智能系统互动的共同语言。

本研究突破了传统“单脑”社会神经研究的局限，提出“跨脑神经系统”才是完整理解社交行为的关键。通过将生物实验与AI建模结合，研究者揭示了大脑如何通过共享子空间理解他者。这一发现不仅深化了我们对社交行为神经基础的理解，也为开发更加智能的人工系统提供了新的启示。

随着技术的不断进步，我们有理由相信，这一领域的研究将继续为人类认识自身的社交本质、改善心理健康治疗、以及创造人工智能提供重要贡献。

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09196-4

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