Hjernen lærer raskere enn kunstig intelligens ved å gjenbruke «kognitive Lego‑blokker», viser en ny studie fra Princeton University. I prefrontal cortex fant forskere modulære mønstre som kan kombineres på tvers av oppgaver. Funnene, publisert i Nature 26. november 2025, peker mot både smartere AI og nye kliniske muligheter.

Hjernen bygger med gjenbrukbare blokker

Studien viser at prefrontal cortex inneholder flere gjenbrukbare mønstre av nevronal aktivitet. Disse fungerer som modulære byggeklosser som kan kombineres og rekombineres for å skape nye atferdsmønstre – en egenskap kjent som compositionality.

«Hjernen er fleksibel fordi den kan gjenbruke komponenter av kognisjon i mange forskjellige oppgaver. Ved å klikke sammen disse 'kognitive Lego-blokkene' kan hjernen bygge nye oppgaver,» sier Tim Buschman, assisterende direktør ved Princeton Neuroscience Institute.

Slik testet forskerne teorien

Førsteforfatter Sina Tafazoli og seniorforsker Tim Buschman trente to makaker i tre relaterte visuelle kategoriseringsoppgaver. Dyrene skulle blant annet vurdere om bilder lignet mest på en kanin eller bokstaven T, og om de var mer røde eller grønne. Analysen av hjerneaktiviteten viste at prefrontal cortex aktiverte de samme nevronale blokkene når oppgaver delte bestemte funksjoner.

• Gjenbruk: De samme «blokkene» ble aktivert på tvers av oppgaver med overlappende krav.
• Fleksibilitet: Blokkene kunne settes sammen på nye måter for å løse nye oppgaver.
• Fokusering: Urelevante blokker ble aktivt dempet.

«Hjernen har begrenset kapasitet for kognitiv kontroll. Du må komprimere noen av dine evner slik at du kan fokusere på de som er viktige for øyeblikket,» sier Tafazoli.

Hvorfor AI sliter – og hva funnene kan endre

Resultatene belyser et sentralt problem i dagens maskinlæring: katastrofal interferens. Når nevrale nettverk lærer noe nytt, har de en tendens til å overskrive tidligere kunnskap – som å glemme kakebaking etter å ha lært cookies. Mennesker unngår dette ved å organisere kunnskap i gjenbrukbare moduler.

«Toppmoderne AI-modeller kan nå menneskelig, eller til og med overmenneskelig, ytelse på individuelle oppgaver. Men de sliter med å lære og utføre mange forskjellige oppgaver,» forklarer Buschman.

Ved å bygge compositionality inn i AI-systemer kan man potensielt skape modeller som beholder gammel kunnskap mens de lærer nye ferdigheter.

Mulig medisinsk betydning

Funnene kan også få konsekvenser for behandling. Flere nevrologiske og psykiatriske tilstander – inkludert schizofreni, tvangslidelser og enkelte former for hjerneskade – gjør det vanskelig å bruke eksisterende ferdigheter i nye situasjoner. Dette kan skje når hjernen ikke lenger smidig kan rekombinere sine kognitive byggeklosser.

«Tenk deg å kunne hjelpe folk med å gjenvinne evnen til å skifte strategier, lære nye rutiner eller tilpasse seg endringer,» sier Tafazoli. «På lang sikt kan forståelsen av hvordan hjernen gjenbruker og rekombinerer kunnskap hjelpe oss med å designe terapier som gjenoppretter denne prosessen.»

Konklusjon: Hjernen overgår dagens AI fordi den gjenbruker og demper kognitive byggeklosser etter behov. Neste steg blir å oversette denne arkitekturen til kunstige systemer – og utforske hvordan innsikten kan bli til terapier som hjelper pasienter å hente tilbake tapt kognitiv fleksibilitet.