好奇心或驱动人工网络形成类脑结构

事件综述根据 1 篇报道整理，11月2日更新

剑桥大学弗朗切斯科·波利团队训练了数千套学习模式各异的人工神经网络，发现好奇心最强的网络在新任务上表现更好，并自发形成分层、模块化等类脑结构。 研究还采集275名8至15个月婴儿的眼动追踪数据，据此设定网络的好奇心机制。高好奇心网络的连接密度先升后降，与人脑发育规律吻合，估算对应年龄约20岁，缺乏好奇心的网络约9岁。 上述结果来自该团队的研究，报道未说明其处于预印本还是已发表阶段。

综述由模型根据报道生成，细节以各篇原文为准。