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          時間與空間如何在腦中呈現 腦科學研究給出最新成果

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          日期:2022-02-11 21:03:04    來源:科技日報    

          吳天一  科技日報記者 王春

          問路時,要記住指路人給出的一系列方向指引;在學習新的舞蹈動作時,要記住老師演示的一連串動作模式。當人腦在記憶時,往往不僅要記住單個內容,還要記住內容之間的次序。那么這種記憶的“次序”,也就是時序信息,在頭腦中的呈現方式是什么樣的呢?

          2月11日,《科學》期刊以長文形式發表了題為《序列工作記憶在獼猴前額葉表征的幾何結構》的研究論文。在該研究中,科學家訓練獼猴記憶不同位置的點陣,并利用在體雙光子鈣成像技術記錄獼猴大腦前額葉皮層的神經元活動。研究人員發現神經元以群體編碼的形式表征了序列中的每一個空間位置,并在這些表征中發現了類似的環狀幾何結構。該研究推翻了經典序列工作記憶模型的關鍵假設,為理解神經網絡如何進行符號表征這一難題提供了新的見解。

          該研究由中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心(神經科學研究所)、中國科學院靈長類神經生物學重點實驗室王立平研究組,上海腦科學與類腦研究中心閔斌副研究員和北京大學生命科學學院唐世明課題組合作完成。

          從最像人的動物出發 研究腦海中的屏幕

          人類大腦無時無刻不在處理序列信息,不論是語言溝通、動作實施還是情景記憶,這些都涉及時序信息在腦中的呈現方式,也就是序列的表征。認知心理學家們早在19世紀初就開始思考序列信息的表征方式,但對于時序信息大腦神經是如何進行記憶的,我們仍知之甚少。

          獼猴是演化上最接近人類的模式動物,其認知能力、大腦的結構與功能相比于其他模式動物更接近人類,是研究時間序列等復雜高級認知功能的最佳實驗對象。因此,研究人員訓練獼猴記憶由多個位置點組成的空間序列。

          在任務中,獼猴面前的屏幕上會依次閃現三個不同的點,獼猴需要在幾秒鐘之后將這些點按之前呈現的順序匯報出來。在匯報前的幾秒內,這些點的位置組成的空間序列信息,就暫時儲存在大腦中。

          研究人員對工作記憶的大本營——外側前額葉皮層進行了雙光子鈣信號成像。這樣就可以記錄由點的位置對應的空間信息和不同次序對應的時間信息所帶來的大腦神經元群體活動狀態。鈣信號可反映神經元的脈沖放電活動,而序列信息表征的關鍵就在記憶期神經元群體的活動模式之中。

          大腦如何在這一期間,同時對三次點的位置情況進行呈現呢?研究人員猜想獼猴的大腦中也有一塊“屏幕”,獼猴可以把出現過的點記在這個屏幕上。可如果三個點同時在記憶保持期內顯示在了這個屏幕上,每個點的先后順序又該如何體現呢?獼猴的大腦里面是否會同時存在三塊不同的屏幕?這樣每個屏幕只需要記下一個點的信息,而且屏幕之間不會互相干擾。

          研究人員分析了鈣成像獲得的高維數據,發現可以在高維向量空間里面找到每個次序的信息所對應的二維子空間,即找到了三張獼猴腦海中的“屏幕”。并且這些“屏幕”上點的位置所構成的幾何結構,與獼猴觀看的真實屏幕中的點所屬的環狀結構保持了一致。種種分析顯示,這些屏幕沒有相交,說明大腦確實用到了三塊獨立的屏幕來表征序列信息。

          為了進一步探究大腦是否總是用相同的這幾塊“屏幕”記憶不同類型的空間序列,研究人員對數據做了解碼分析,即運用機器學習方法訓練線性分類器來區分不同次序上的空間信息。比如,用獼猴正確應答時的神經元群體活動訓練解碼器,可以在部分做對的序列里面取得較好的解碼效果。這些結果提示了用于編碼次序的“屏幕”是穩定通用的。

          獼猴空間序列記憶任務。采訪對象供圖

          為何記憶越多越容易出錯?答案在環狀結構里

          在地理空間中,上下前后左右方向,代表著三維空間。而在神經系統里,存在著維度和神經元數量相等的高維向量空間,有成百上千的維度進行著記憶的存儲和分析。在時序信息的記憶中,子空間產生環狀結構來存儲信息。

          不同子空間的表征共享著類似的環狀結構,而隨次序的增加,環的半徑會減小。一個可能的解釋是,次序靠后的信息所分配到的注意資源更少,導致對應的環變小、區分度降低。這一結構也對應了序列記憶的行為表現,例如我們日常生活中如果記憶的內容越多,越往后的信息便更容易出錯。

          該研究第一次在群體神經元水平闡釋了序列工作記憶的計算和編碼原理,也為神經網絡如何進行符號表征這一難題提供了新的思路。20世紀80年代,人工智能領域就有研究者提出張量乘積這一概念來實現神經網絡對符號結構的表征,但其如何在神經網絡層面自然涌現一直沒有被很好地解決。序列工作記憶的神經表征正好對應了將該符號表征由對應次序的子空間嵌入到高維向量空間中,同時支持了下游神經網絡對符號結構信息的線性讀取。

          腦科學能夠將行為和神經元活動串聯起來去建模,解釋和預測。通過對時序信息的研究,我們也能夠展望神經科學對ai技術的啟發。機器學習和神經科學的交互前行,讓人看到了工業革命中機器代替手工的“生產力提升的曙光”,也預示著下一場革新

           研究團隊在討論研究。采訪對象供圖

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