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　　通过核磁共振扫描技术度量人类大脑各个区域的动态相互作用模式，并揭示其动态变化的产生机制，从而首次绘制脑功能网络的动态图谱。相关研究成果日前在线发表于《BRAIN》杂志。该研究发现，大脑功能网络的动态变化与人类的智能高度相关。据此，未来将有可能通过赋予人工智能系统内部各部件动态相互作用的模式，使机器人真正产生人类的思维方式，这一重大成果或将对人工智能的发展产生革命性的影响。
　　据悉，该论文被选为Brain编辑推荐和当期封面论文，《英国每日邮报》等海外几十家媒体给予焦点报道。2014年美国麦克阿瑟天才奖得主，宾夕法尼亚大学Skirkanich讲座教授Danielle Bassett专门为此研究撰写了题为“The flexible brain”的评论，该评论认为“这项工作是我们在理解大脑网络动态变化道路上的一块重要基石 （an important stepping-stone）”。
　　这项研究发现，人脑中与学习、记忆紧密关联的脑区表现出高度的“可变性”。这意味着这些区域同大脑其他部分之间的连接模式变动更加频繁。另一方面，人脑中与智力相关性小的区域，包括视觉区、听觉区和感觉运动区，皆表现出了低“可变性”和低“适应性”。一个人的大脑“可变性”越强或越灵活，个体的智力以及其创造力也就越高。
　　目前，人工智能系统并不具备“可变性”和“适应性”。而这两种人类独特的智能特性，已被该研究证实对于人类大脑的学习能力至关重要。大脑网络动态图谱的绘制，未来可应用于构造更先进的人工神经网络，使计算机具备学习、成长和自适应的能力。这一研究成果还在脑重大疾病的诊疗上带来重大发现，在精神分裂症患者、自闭症患者以及多动症患者的大脑默认网络中，都可以观察到“可变性”的状态变异。这也意味着，大多数精神疾病的根源来自于大脑可变性或可塑性方面的改变，这一认识可使科学家们能够更有效地治疗甚至是预防精神疾病的发生。