跨脑神经动力学：揭示生物与人工智能系统社会交互的共享神经机制

来自国际团队的研究人员通过分析小鼠和人工智能代理的交互行为，揭示了社会交互中共享神经动力学的关键机制。研究发现，小鼠内侧前额叶皮层（dmPFC）的GABA能神经元中存在显著的共享神经子空间，而人工代理在社交中也涌现出类似动态。选择性破坏该机制会显著降低社交行为，表明跨系统神经动力学是驱动社会交互的普适性特征。

　　

社会交互本质上是动态反馈循环，个体通过行为与反应相互影响。为解析其神经基础，研究团队同时观测了小鼠和人工智能代理的跨脑神经活动。在小鼠实验中，通过记录内侧前额叶皮层（dorsomedial prefrontal cortex, dmPFC）特定分子标记神经元的活动，发现每只小鼠的多维神经空间可划分为两大特征性子空间：反映个体间共享神经动态的"共享子空间"，以及表征个体特异活动的"独有子空间"。

引人注目的是，与谷氨酸能神经元相比，dmPFC区域的γ-氨基丁酸能（GABAergic）神经元展现出更显著的共享神经动态，这种动态同时编码自身和他者行为特征。研究框架进一步拓展至人工智能系统，当人工代理产生社交行为时，其神经网络中也自发涌现出类似的交互神经同步现象。关键实验显示，选择性干扰这些共享神经动态组分，会直接导致人工代理社交行为大幅减少。

这些发现揭示了跨神经系统的普适规律：无论是生物大脑还是人工网络，共享神经动力学都是社会交互的核心特征。研究不仅阐明了GABA能神经元在社交中的特殊作用，更为理解从生物到人工智能的交互机制搭建了统一理论框架。