视觉空间工作记忆的生物启发计算模型：系统性回顾与未来展望

本综述系统回顾了过去14年间视觉空间工作记忆（VSWM）的生物启发计算模型，重点探讨了其建模方法、认知功能基础（如VWM和SWM）、脑区关联及验证策略，为开发具有类人认知能力的人工智能体（AA）提供了重要理论支持与方向指引。

　　

Material and methods（材料与方法）

本系统性文献回顾旨在识别过去14年内发表的关于视觉空间工作记忆（VSWM）生物启发计算模型的研究论文，这些模型用于生成视觉空间地图。本回顾还深入分析了这些模型在构建视觉空间地图时的生物启发计算基础，包括其借鉴的脑区、涉及的认知功能、采用的研究路径、应用的算法及验证策略。

Analysis of meta-review results（元回顾结果分析）

本节展示了系统性回顾的主要结果，重点包括：开发VSWM生物启发计算模型所采用的研究路径、基于的生物认知功能、最常建模的脑区、用于实现模型的算法方法，以及测试这些模型时所使用的策略。

Challenges of computational models（计算模型的挑战）

本节回应本系统性回顾中设立的最后一个研究问题，因此重点描述了与开发能够生成、表征、存储和/或检索视觉空间地图的生物启发性人工代理（AA）相关的挑战。

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  脑复杂性（The brain complexity）：获取精确且全面的脑工作机制知识，以开发体现视觉空间认知背后神经环路的生物启发计算模型，仍是一个重大挑战。

Conclusions（结论）

本系统性文献回顾共探讨了六个研究问题。通过对29个VSWM系统的分析，我们观察到神经科学证据近几十年来在开发VSWM生物启发计算模型中变得越来越重要。不过，我们也发现其他研究路径——如神经心理学、心理学、系统发育和个体发生学——也被用于此类模型的开发。

此外，我们还识别并…