斯特灵大学副教授Ahsan Adeel开展了一项研究，旨在探索开发能够重现人类高级心理状态的人工智能模型的可能性。这项研究紧密关联人工智能发展与神经生物学过程，力求通过模拟人类大脑的工作机制，提升人工智能模型的推理能力。

神经科学研究发现，心理状态的转变，如从清醒到慢波睡眠，再到快速眼动睡眠，会调节大脑中的神经元相互作用。Adeel的研究正是受到这些发现的启发，他提出了一种受大脑启发的合作情境敏感认知计算机制，名为Co 4，专门设计用于复制人类新皮层第5层锥体TPN中的双输入状态相关机制。

Adeel在论文中指出，关注相关内容对于哺乳动物的大脑和现代机器学习模型都至关重要。然而，确定相关性仍是一项核心挑战。他开发的新Transformer模型通过预先选择相关信息，并识别出其中最突出的部分，然后再集中注意力，从而模拟了人类的感知推理和想象状态。

该模型的工作原理是按照特定的推理模式将各种想法串联起来，关注问题本身、线索以及价值观或假设。这种推理“循环”模拟了人类解决问题的方式，并随着时间的推移不断调整其思维过程。Adeel表示，这种机制有望使学习速度提高几个数量级，同时显著降低计算需求。

在一系列学习、计算机视觉和语言处理任务中，Adeel评估了他改进的Transformer架构。测试结果显示，新开发的机制在提升人工智能模型推理能力方面具有显著潜力，有望使其更接近人类的推理能力。

Adeel总结道，模拟高级精神状态的细胞基础可能是迈向具有认知意义的机器智能的一步。这种方法不仅为实现大量轻量级、推理高效的人工智能模块打开了大门，还使这些系统从单纯的信息处理转向情境推理，从原始效率转向真正的理解。

更多信息： Ahsan Adeel，《超越注意力：迈向具有内在高级心理状态的机器》，arXiv (2025)。期刊信息： arXiv