人類大腦在有限的資源條件下，通過神經元回路的自組裝和微調，實現了高效的信息處理。為了優化信息處理，大腦發展了高效的信息選擇和投注機制——注意力，而非依賴超大容量的處理能力。通過集中有限的計算資源于重要任務上，注意力機制使大腦能夠迅速分析關鍵信息并做出決策。在人工智能領域，受人類注意力機制的啟發，研究者開發了“自注意力機制”（Self-Attention），用于處理序列數據，如自然語言中的文本。自注意力機制通過計算輸入序列各部分之間的相似度，并為每個部分分配不同的權重，從而更加精準地理解句子含義。這種機制能夠綜合考慮輸入的全面性和個別單詞之間的相關性，提升對信息的理解能力。因此，人工智能中的自注意力機制與人類大腦的注意力機制類似，都能在有限資源下高效地處理信息，并優化決策過程。