人类的情景记忆如何“嫁接”给人工智能

想象一下，昨天你在小区附近看见一位女性开着一辆车，今天你看到一位男士开着同样的一部车，此时，你的大脑可能会认为他们是夫妻，因为他们共用一辆汽车。

　　

人类有能力创造性地结合记忆来解决问题，获得新见解。这个过程依赖于对特定事件的记忆（我们称之为情景记忆）。但是，目前的理论并不能很好地解释人类如何使用情景记忆来获得创新见解。9月19日，《Neuron》发表了一篇来自马格德堡大学（Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg）和德国神经退行性疾病中心的最新研究成果，神经科学家和人工智能研究团队共同打造的新方法揭示了从情景记忆到解决问题的人脑连接方式。

研究人员提出一个脑机制：检索记忆，触发进一步检索。这种机制允许多个连接记忆检索，从而使大脑创造新见解。

据作者所说，情景记忆的标准理论是个体记忆大脑海马被储存为单独的记忆痕迹。

“情景记忆可以告诉你你以前见过谁，你把车停在哪里，”在DeepMind工作的研究员Raphael Koster说。“海马系统支持这种类型的记忆，以便快速学习。”

与标准理论不同，新理论探索了一种被忽视的解剖学联系：从海马到邻近内嗅皮层循环，但是接下来迅速反弹。研究人员认为，正是这种经常性的联系，允许海马提取记忆后触发进一步相关记忆检索。

设计实验测试这个理论，研究人员利用高分辨率的7-Tesla 功能MRI扫描26名年轻男性和女性志愿者在进行洞察力测试过程中的大脑动态。

他们向志愿者展示一对照片（人脸、物体或取景）。在展示每种物体或某个取景的独立照片内，分别包含一个不同的人脸。换句话说，研究人员希望志愿者将找出每张照片的联系，将共享物体或取景的照片配对。

在实验的第二阶段，研究人员测试了志愿者是否能通过人脸，推断照片的景物是否匹配。

研究人员猜测，人面孔的呈现会触发景物再现，激发相应大脑活动，这些活动将会从海马传入内嗅皮层。关键的是，研究人员还期望看到证据，表明这种活动会传回海马，从而触发正确的连线检索。

“利用我们开发的专门技术，我们得以分离哪些信息从内嗅皮层重新输入海马，”马格德堡大学的Yi Chen研究员说。“即精确区分测量海马输入和输出两种激活模式。”

研究人员教会计算机来区分用于辨别场景和物体激活的输入和输出区域，然后，当显示屏出现人脸时，应用该算法，如何人脸关联景物记忆，计算机就可以驱动检索。

“我们的数据表明，当海马检索到一个记忆时，它不仅仅会将它们传递给大脑其他部分，”DeepMind的Dharshan Kumaran说。“相反，它还激活了巡回电路，用以触发其他相关记忆。”

研究人员认为这种算法是新旧理论的综合。“这种算法既保持了独立记忆的分离，又允许相关记忆在检索点被动态组合，”Kumaran说。“这种能力对理解事物/故事的不同部分如何统一是有用的。”

作者相信，他们的研究将会更好地帮助AI快速学习。“虽然人工智能在许多领域都处于领先地位，但是，当任务需要依赖情景记忆灵活应用时，人类仍具有优势，”

DeepMind的另一位研究员Martin Chadwick说。“我们希望通过理解人类这样做得机制，在AI系统中复制它们，提供更大的能力快速解决新问题。”

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原文检索：Big-Loop Recurrence within the Hippocampal System supports Integration of Information across Episodes

（生物通：伍松）