前文:记忆的六边形理论(一)
记忆的六边形理论(二)

这个理论的一个有趣的初步应用是关于社会行为的。我们总是从空间的角度来考虑社会:有社会不同“梯子”(阶层)要爬,有人际网络要建立和扩展,有我们认为“亲近”或“遥远”的人。现在一些研究小组正在探索网格代码是否适用于社会关系。

最近的一项研究构建了一个与鸟类实验类似的二维空间:人们玩电脑游戏时,操控虚拟的游戏角色,游戏角色可以变得更强、获得经验升级。研究人员发现,海马体似乎能跟踪该虚拟空间中人物的社会定位。尽管该实验没有确定海马体是否以网格状的方式处理社交信息,但西奈山伊坎医学院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的研究生马修·谢弗(Matthew Schafer)希望能找到六向信号的迹象。(他和其他人正在研究,在患有自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder)等病症的人身上,定位功能可能会受到怎样的干扰或影响。)

这些想法使我们有必要去寻找隐藏在其他空间隐喻(译者:凡是跟空间有关的东西可能都与海马体的六向信号有关)中的线索。而且,定位细胞和网格细胞之外的神经元可能也有作用。当动物将头部指向某个特定方向时,头部方向细胞就会激动,而速度细胞则表示一个人在空间中移动的速度,而边界细胞则表示墙壁或其他环境边界的位置。

在更抽象的环境中研究这些神经元可能会有新的发现。例如,边界细胞活动不仅表示了物理空间的边界,而且还可以表示时间序列中独立事件之间的边界。这些神经元是否也能形成概念之间的边界、在大脑中创建不同知识的领域方面发挥作用? 或者方向细胞能帮助你在给定的主题中找到自己的论点吗? 这种类比的潜力是非常巨大的。

相关研究同样适用于更好地了解疾病和其他状态。Wolber研究衰老,在最近发表的一篇论文中,他和他的同事研究了老年人的空间定位网格代码是如何变化的。他们发现,随着网格在不同方向之间的波动,信号变得不那么稳定,而网格信号不太稳定的人在被蒙上眼睛并沿着迂回路线前进时,也不太善于确定自己的相对位置。Wolbers认为,如果网格代码被用来处理多种信息和记忆,那么破坏空间网格系统稳定性的病理变化可能会对记忆和其他认知领域的稳定性产生普遍的影响。

尽管如此,“在现阶段,”他警告说,“可获得的数据是稀缺的。”我们必须谨慎下结论。伦敦大学学院(University College London)的行为神经学家凯特杰弗里(Kate Jeffery)对此表示赞同。当然,大脑可能会使用一个共同的系统来编码空间和非空间的知识,前提是非空间知识可以在二维尺度上连续变化。但也有可能,一些认知任务是如此复杂,以至于大脑被迫依靠空间模拟来完成它们。杰弗瑞说,也许关于声音频率和鸟类的长度伸展实验利用了这一特性。

为了进一步加强网格代码的广泛应用,研究人员首先希望弄清楚这些细胞如何在两个以上的维度上工作,因为更高层次的知识往往涉及更多的维度,比如脖子和腿的长度,或者力量和联想。比如目前对蝙蝠的研究,它们可以在三维空间中飞行,而不仅仅是二维空间。

一些研究人员甚至提出了更大胆的想法。机器智能公司Numenta的创始人杰夫·霍金斯领导的一个小组,致力于网格代码的研究,使之不仅能解释与记忆相关的功能,而且通过弄清整个大脑皮层和海马区域,以解释所有的认知,以及我们如何认识我们周围的世界的方方面面。根据他的“千脑智力理论”“thousand brains theory of intelligence”,他说,“大脑皮层不仅处理感官输入信息,而且加工和应用它,将它在认知中定位。” 他补充说道。“当我脑海中第一次浮现出这个想法时,我从椅子上跳了起来,我太兴奋了。”

想象一下,闭上眼睛,用手拿着一个不明物体:比如,是一个咖啡杯。霍金斯假设,大脑接收到的信息是每一块皮肤接触杯子表面的位置,相对于杯子本身—— 就像网格代码让你知道你的身体在空间中的位置,相对于你所在的房间。每一块皮肤都会生成一个独立的模型,用来描述它接触到的东西;然后,所有这些模型相互参照,得出结论,这个物体确实是一个咖啡杯。

霍金斯认为,同样的逻辑适用于任何具有结构化框架的事物。“我们做的每一件事——计划、数学、物理、语言——都是基于同样的原理,”他说。“我认为我们正处在一个转折点,我们将会有一个新的方式来理解大脑是如何工作的。”

虽然这一假设引起了其他研究人员的兴趣,但他们仍然怀疑在海马体附近是否能找到网格细胞,并表示霍金斯和他的团队要证明他们的模型的正确性还有很长的路要走。

不过,它为思考如何提高人工智能提供了一个新思路。如果大脑的网格框架确实是一个通用框架,那么可以模仿它来构建更灵活、更有创意、更通用、更强大的机器。

这些新观念在脑科学领域中才刚刚兴起。目前,研究人员仍在继续探索海马体在不同环境下的活动,希望最终将其记忆和定位功能彻底弄清楚。当概念性和认知性的想法真正开始与底层的神经数据联系起来时,”斯塔肯菲尔德说,“真的非常令人向往。”

本文译自 theAtlantic,由 Mork 编辑发布。

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