意识的助记涌现理论：面向意义、整合与自我组织的分层记忆架构

《BioSystems》：Mnemonic emergence theory of consciousness: A hierarchical memory architecture in the organization for meaning, integration, and self

　　

摘要

现有的意识理论未能充分解释神经信息获得主观意义背后的神经认知机制。为弥补这一空白，我们提出了意识的记忆涌现理论（Mnemonic Emergence Theory，MET），该理论认为记忆并非被动的存储库，而是主动的、系统建构的以及意识行为的意义/目标生成基础。与经典观点不同，MET假设记忆痕迹的动态组织与当前动机状态、情境框架和预测能力的整合，构成了意义/目标涌现和意识建立的 核心机制。在这一框架中，意义并非信息的内在属性，它产生于当前感觉输入被整合到涵盖主体长期经验、主导动机和预期未来结果的全局关系系统中时。我们提出了一个功能系统模型，其中记忆系统作为整合中枢，连接所有其他目标导向行为的关键组成部分，而最终的系统建构因素则是适应性结果的实现。MET提出了记忆的层级演化模型——从简单的突触痕迹和条件性关联，经过双向连接和可预测性，到自我反思的元记忆、振荡整合，最终到自传体扩展的意识自我。在此观点下，意识代表记忆在最高发展水平的功能和运作：一种递归结构化的、充满情感的、在时间上整合的组合。MET的核心要义可概括如下：从记忆痕迹到其实际化，经过情感效价和预测目标，走向时间与振荡整合（元记忆），最终达到现象性意识。

引言

意识的起源以及大脑中信息获得主观意义的机制，仍然是认知神经科学中最为悬而未决的问题。尽管数十年来在确定意识神经关联和开发复杂计算模型方面取得了进展，但大脑的物质过程与现象性（主观的）意识之间仍然存在深刻的解释鸿沟。问题在于，受决定论法则支配的物理和化学事件如何产生个人的、主观的内心世界？并且，关键是，如何使量化度量的信息为有机体获得语义和情感意义？这些问题处于所谓的意识"难问题"（Chalmers，1995）的核心，而还原论方法无法解释它。重要的是，"记忆"并非单一现象，而是由多个相互作用的系统组成——程序性（非陈述性）、语义、情景和自传体记忆（Tulving，1985；Squire，2004）——每个系统具有独特的神经基质和功能角色。意识记忆理论（Budson等人，2022、2026）最近论证意识是陈述性记忆系统的输出（详见第4.4.1节）。MET在此基础上提出了一个层级模型（见第3节），阐明了不同水平的记忆组织——从简单的程序性痕迹，经过语义和情景记忆，到自传体叙事——如何产生日益复杂的意识体验形式。在这一层级中，程序性记忆（层级1–2）支持非意识加工，语义和情景记忆（层级3–5）支持原意识和反思过程，而自传体记忆（层级6–7）支撑时间上延展的叙事自我。

现代理论极大地推进了我们对意识的理解，但它们都在解决意义和觉知问题时面临根本局限。全局工作空间理论（Global Workspace Theory，GWT；Baars，1988；Dehaene，2014）优雅地解释了局部模块化过程如何被全局访问和激活，从而实现灵活行为，但它将长期记忆视为被动存储，信息仅仅是从中检索到工作空间中。整合信息理论（Integrated Information Theory，IIT；Tononi等人，2016；Tononi，2008）提供了一个严格的数学框架来量化系统内部因果结构（Φ），但它 largely 忽略了系统交互的历史，将当前的整合结构视为主要的，而记忆和学习仍然处于次要地位。预测信息加工（Predictive Processing，PP；Friston，2010、2012；Clark，2015；Hohwy，2020）将感知和行动概念化为层级贝叶斯推断，为错觉和感觉衰减提供了令人满意的解释。然而，该理论通常将记忆简化为编码在突触权重中的先验信念，而未充分考虑这些先验信念如何获得情感或个人意义。高阶理论（Higher-Order Theories，HOTs；Rosenthal，2005；Lau和Rosenthal，2011；Brown等人，2019）强调元认知监控和内省访问，但为什么某种特定的一阶状态对有机体具有意义这一关键问题，在很大程度上仍在其范围之外。总体而言，尽管每种理论都处理了意识的重要方面，但均未将记忆置于意义生成过程的核心位置。

与此同时，积累的经验证据强烈表明，这种记忆方法是合理的。在人内侧颞叶中发现概念神经元（Quiroga等人，2005、2008；Quiroga，2012）——这些细胞恰好在意识感知所需的时间段内对抽象的、有意义的刺激（如特定人物或特定地标）做出选择性反应——揭示了记忆、语义表征和意识访问之间的紧密联系。类似地，海马体中的位置细胞（O'Keefe和Dostrovsky，1971）表明，大脑主动构建空间（情境）的认知地图，即使在没有感觉感知的情况下也可以被检索。这些发现表明，记忆并非被动的信息存档，而是一个主动的、建构性的、动态的大脑系统。事实上，许多研究者直接将意识的产生与记忆联系起来（Tulving，1985；Moscovitch，1995；Conway，2025；Schachter和Thakral，2024），有些人甚至走得更远，主要用记忆功能来解释意识（Budson等人，2022、2026）。尽管存在这种共识，但一个将记忆系统性地置于意义和意识形成核心的统一理论框架尚未完全成型。

本文通过提出意识的记忆涌现理论（MET）朝这一方向迈进了一步。在意识记忆理论（Budson等人，2022、2026）的基础上，该理论假设意识是外显（陈述性）记忆系统的涌现属性，MET在三个关键方向上扩展了这一框架。首先，MET规定了一个层级演化模型——从突触痕迹，经过双向连接、预测、自我反思、振荡整合，最终到自传体自我（第3节）——解释了这种涌现如何在多个组织水平上发生。其次，MET提出了一个功能系统架构（第2节），其中记忆作为中央整合中枢，连接动机、情境和行动，从而为意义生成提供了神经生理机制——即当前信息为有机体获得主观意义的过程。第三，MET将预测加工和元认知监控整合为记忆系统的运作模式，而非作为独立的功能或模块。因此，虽然我们完全认同Budson及其同事的核心洞察——意识就是记忆系统所做的——MET旨在具体说明记忆成为意识的神经认知架构，并纳入决定哪些记忆内容获得意识访问的动机和情境因素。

然而，在呈现完整的MET框架并系统地将其与现有理论进行比较之前，有必要更深入地审视"意义"本身的概念及其神经生理基础。为此，下一节讨论一个基本问题：仅仅是信息如何被转化为生物有机体的意义？

各章节摘录

从信息到意义

认知科学中最困难的问题之一是如何从受物理和化学法则支配的神经过程中产生意义现象。信息，被理解为不确定性的量化度量，本身不携带意义。一个比特的信息可以意味着任何东西——从外部温度到战争的结束。意义产生于关于外部世界事件、对象等的信息被纳入与主体的关系系统中时……

通过记忆复杂化实现意识的层级涌现

意识并非仅仅是复杂记忆的产物。它产生于递归的时间整合（Edelman和Tononi，2000；Llinás和Ribary，2001）。意识的元认知模型提出了若干层级的层级序列（每个层级构建在前一个层级之上），遵循元记忆和认知层级的传统（Nelson，1990、1996；Tulving，1985；Conway，2005；Moscovitch，2007）。特别是，T. Nelson（1996）提出了一个论点，即"在元认知中……"

全局工作空间理论（GWT）

根据全局工作空间理论，局部化模块竞争对全局神经工作空间（额顶脑区）的访问。"胜出"的信息被全局分配，从而实现灵活行为、言语交流和访问。全局工作空间理论为意识性和潜意识信息加工、注意盲视和掩蔽效应，以及为什么前额叶和顶叶区域的损伤会损害交流提供了很好的解释（Dehaene等人，……）

MET预测了其他理论所没有的内容以及如何测试它

MET做出了几项大胆且可检验的论断，使其区别于GWT、IIT、PP和HOT。这些预测涉及人工智能、脑成像、心理学研究和临床领域。

MET并不抛弃其他理论，它试图解释它们

MET并未推翻其他理论，而是表明它们只有部分是正确的。全局工作空间理论（GWT）描述了当多个记忆情境汇聚于共同行动时发生了什么。意识访问仅仅是记忆痕迹赢得结果竞争的时刻。当代的全局工作空间理论（GWT）版本，如Dehaene（2014）的工作，认识到"长期记忆指针"的关键重要性——将当前意识……链接的指针

一个整合的记忆系统及其在意识现代主要理论中的角色和贡献

该模型展示了记忆的层级组织，其中每个后续层级作为前一个层级的涌现属性而出现，但同时对它们实施自上而下的控制（图3）。层级1–2构成自动的感觉登记和初级关联形成。层级3实施双向条件连接，实现递归预处理和初步整合。层级4代表整合核心，由Φ度量（IIT……）量化

总结与综合概述

图3中展示的七层架构提供了一种与GWT、IIT、PP、HOT和MET五大核心理论互补的意识综合本体论。该模型为每个理论分配了独特的功能角色：GWT提供全局访问（Baars，1988；Dehaene和Changeux，2011）；IIT提供信息整合（Tononi等人，2016）；预测加工驱动动态模型更新（Friston，2010；Clark，2015）；MET提供监督层，这对于……是必要的

MET理论的局限性

MET理论并非没有局限。

第一，是阈值问题：我们目前尚无法计算如此复杂的记忆架构，以确定它是否具有意识。这需要一种形式化度量——我们提出了"递归记忆整合"（Φm）——但对其形式化的工作仍在进行中。

第二，"难问题"（Chalmers，1995）仍然被缩小但未被解决。MET将感受与情感时间预测联系起来，但为什么这个特定的……

未来方向与实验测试

MET提出了三个具体的未来研究方向。

第一，我们需要一个可计算的记忆递归深度度量。一个主要候选方案是使用记忆痕迹轨迹上有向图的熵，其中每个循环增加该度量。这一指标应通过在序列学习任务中的电生理数据上进行实证验证，预测更高的熵（更大的递归深度）与更高的元认知准确性相关，并且……

CRediT作者贡献声明

Grigory A. Grigoryan：撰写——初稿。Pavel M. Balaban：撰写——初稿。

作者贡献

作者声明对文章材料的准备和撰写做出了同等贡献。

资金支持

本研究得到2024-2026年国家预算国家任务资金的支持，资助机构为俄罗斯科学院高级神经活动与神经生理研究所，研究主题为"正常和病理条件下的行为、记忆和学习的根本性神经生物机制"。

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的可能影响本论文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

Grigory A. Grigoryan | Pavel M. Balaban

俄罗斯科学院高级神经活动与神经生理研究所，莫斯科，117485，俄罗斯