研究人员利用一种称为深度学习的方法，从大量神经网络训练数据中提取特征，然后将这些特征应用于计算模型，以预测神经元之间的联系。他们发现，这些联系遵循一个名为“环路”的模式，这与现实世界中的大脑神经回路非常相似。

这一发现为理解复杂的人类思维提供了新的视角。它不仅加深了我们对人脑运作原理的理解，也为开发更加智能和高效的机器智能奠定了基础。

这项研究成果还挑战了许多关于神经科学的传统观念，如传统观点认为大脑的各个部分之间是独立的，而环路理论则强调它们之间存在复杂的相互作用。这种创新的研究方法可能会导致未来更多有关于人类智力本质的新发现。

这项研究表明，虽然当前的技术仍无法完全模仿人类的思维能力，但通过深入研究神经科学和计算机科学的交叉领域，我们可以进一步探索如何更好地理解和控制机器智能，从而改善我们的日常生活和工作环境。