长期以来，人们普遍认为同时处理多项任务会导致大脑“当机”或效率低下。然而，由香港城市大学（港城大）神经科学系讲座教授容永豪教授联同香港中文大学学者共同领导的一项最新研究，成功从细胞层面破解了这一认知瓶颈的成因，揭示了大脑如何通过动态自我重组实现高效的同步多工处理。相关成果已发表于顶尖神经科学期刊《神经元》，题为“高阶皮层在平行任务处理中的动态协调与分离机制”。

　　单神经元层面的竞争与协调

　　为探究大脑如何同时处理两项任务，研究团队运用创新的小鼠模型，让小鼠在执行连续推杆动作的同时，完成“执行／不执行”的听觉感觉决策任务。通过纵向双光子钙成像技术，研究人员追踪了次级运动皮层（M2）内同一组单神经元在学习过程中的活动变化。研究发现，多工处理的干扰源于单神经元层面：同时参与两项任务的神经元成为竞争热点，构成了大脑处理相互竞争需求时容量有限的细胞基础。值得注意的是，即使是主要负责单一任务的神经元，也会在另一项任务进行时调整活性，协助大脑协调竞争需求，使多工处理在学习早期即可取得成功。

　　从共享资源到专用梯队的策略转换

　　随着训练持续，大脑会切换至更高效的策略：招募更多任务特定的专用神经元，并逐渐区分两项任务的神经特性，形成更独立的神经元梯队来完成每项任务。这种从“共享”到“分离”的动态转变，有效减少了资源干扰，提升了整体多工表现。团队进一步证实，M2在这一学习过程中扮演因果性角色——训练期间适度抑制M2活性，小鼠的多工能力无法进步；解除抑制后，表现则迅速提升。

　　平衡协调与分离是关键

　　容永豪教授指出：“能够有效率地同时处理多个任务的关键，不是完全共享或完全分隔神经资源，而是要在协调与表征分离之间取得平衡。”这项研究从根本上颠覆了大众对大脑平行处理能力的认知，证实了大脑适应与优化神经资源的卓越能力，为理解人类如何在日常生活中平衡灵活性与专业分工提供了深入的神经机制见解。未来，研究团队将利用这些成果优化教育学习策略、开发神经系统疾病复康计划，并探索更多潜在应用。