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多任务感知学习机制不明，研究人员通过实验分析训练序列效应，验证任务交互假设。结果显示存在任务特异性前摄干扰（anterograde interference），无逆行干扰。该研究支持相关理论，为理解大脑平衡可塑性与稳定性提供依据。
在日常生活中，人们常常需要同时学习和处理多个任务，比如一边听音乐一边阅读书籍，或者在驾驶时同时关注路况和导航信息。然而，大脑是如何在这些多任务学习中协调和适应的呢？这背后的机制一直是科学界的谜团。目前，虽然大量研究聚焦于单任务学习机制，但对于多任务学习中大脑如何平衡可塑性（plasticity）和稳定性（stability），我们知之甚少。为了解开这个谜团，来自中国科学院心理研究所等机构的研究人员开展了一项关于多任务感知学习的研究，相关成果发表在《npj Science of Learning》上。
此前的研究在探讨任务间的交互作用时，大多没有全面验证所有假设。例如，一些研究仅训练一个任务，无法揭示学习动态的变化；另一些研究虽使用多个任务，但未明确操纵训练顺序，难以准确评估任务交互的影响。因此，开展一项系统全面的多任务感知学习研究迫在眉睫。
研究人员提出了四个关于任务交互的假设，分别是独立性（independence）、促进作用（facilitation）、逆行干扰（retrograde interference）和前摄干扰（anterograde interference）。为了验证这些假设，他们设计了两个精心构建的实验。
在实验 1A 中，49 名受试者按不同顺序依次学习 7 种任务，这些任务涵盖了从低层次的对比检测，到中层次的视觉形状搜索，再到高层次的面部视图辨别等多个感知领域，还包括跨不同模态的任务。研究人员运用线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models，LMMs）对学习曲线进行分析。结果发现，对于运动方向辨别、游标偏移辨别（Vernier offset discrimination）、对比检测和听觉频率辨别等任务，后期训练的受试者初始表现更差；在面部视图辨别任务中，后期训练的受试者学习速度更慢。而形状搜索和 N-back 工作记忆任务则不受训练顺序的显著影响。
实验 1B 是对实验 1A 中部分受试者（17 人）在 3 - 9 个月后的重新评估，目的是检测学习新任务是否会对先前学习的任务产生逆行干扰。分析结果表明，在这些任务的学习过程中，并没有出现逆行干扰现象。
实验 2 选取了 14 名新的受试者，让他们依次学习游标偏移辨别和视觉形状搜索这两个任务，并在完成第二个任务的训练后对第一个任务进行重新测试。结果再次证实了游标偏移辨别任务存在前摄干扰，而视觉形状搜索任务不受训练顺序影响。
为了更深入地探究多任务感知学习的机制，研究人员开发了一个综合模型。这个模型将序列位置以及影响一般学习率的多种因素整合到多成分模型中，对实验数据进行逐块（block-by-block）分析。通过这个模型，研究人员发现，序列位置对听觉、N-back 等任务的初始表现，以及游标、对比、面部等任务的一般学习率都有负面影响。
综合这些研究结果，该研究明确表明在多任务感知学习中存在显著的前摄干扰。这意味着先学习的任务会对后续学习的任务产生不利影响，但并非所有任务都会受到干扰。这种不对称的干扰模式表明，感知学习涉及不同的神经位点，且各任务具有特定的权重结构。
从研究意义来看，该研究不仅为理解大脑在多任务学习中的工作机制提供了重要依据，支持了整合重加权理论（Integration Reweighting Theory），还对人工智能领域的多任务学习研究具有启示作用。例如，在设计能够学习多个任务的人工网络时，可以借鉴人类记忆的特点，避免灾难性遗忘（catastrophic forgetting）。同时，研究结果也为优化训练协议提供了参考，比如在临床和专业技能培训中，可以通过合理安排训练顺序，提高学习效率。
研究人员在开展研究时，主要使用了以下关键技术方法：
- 行为实验：设计多种感知学习任务，让受试者按特定顺序学习，记录其学习过程中的表现，以此获取行为学数据。
- 线性混合效应模型（LMMs）：用于分析序列位置对学习任务表现的影响，通过比较不同模型对学习曲线的拟合程度，确定序列位置对初始表现和学习率的作用。
- 综合模型：将多种影响学习的因素纳入模型，对实验数据进行逐块分析，更全面地探究多任务感知学习的机制。
研究结果表明：
- 训练序列位置对学习的影响：通过实验 1A 的 7 种任务学习实验和 LMMs 分析，发现对于低层次和中层次的视觉、听觉感知学习任务，存在显著的前摄干扰；而高层次的形状搜索和 N-back 工作记忆任务不受序列位置影响。
- 逆行干扰的检测：实验 1B 对部分受试者重新评估，结合 LMMs 分析，表明学习这些任务时不存在逆行干扰。
- 简化实验的验证：实验 2 采用更简单的实验设计，再次验证了游标偏移辨别任务存在前摄干扰，形状搜索任务不受序列位置影响。
- 综合模型分析：运用综合模型对实验数据进行逐块分析，进一步明确了序列位置对不同任务初始表现和学习率的影响，且结果与行为实验分析具有一致性。
在结论和讨论部分，研究人员强调了该研究在多任务感知学习领域的重要意义。他们首次全面地验证了任务交互的多个假设，为该领域的研究提供了新的视角。研究揭示的前摄干扰现象以及不对称干扰模式，为理解大脑如何平衡可塑性和稳定性提供了关键线索。此外，研究结果对人工智能和训练协议设计的潜在应用价值，也为未来的研究指明了方向。这一研究成果将推动多任务学习领域的进一步发展，帮助人们更好地理解大脑在复杂学习环境中的工作机制。
