新理论更好地解释了大脑如何存储记忆

霍华德-休斯医学研究所

系统巩固的神经网络模型。来源：《自然-神经科学》（2023 年）。DOI: 10.1038/s41593-023-01382-9

根据 HHMI Janelia 研究园区的研究人员和加州大学洛杉矶分校的合作者提出的新理论，记忆对未来情况的有用程度决定了它在大脑中的位置。

该理论发表在《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）杂志上，为理解系统巩固提供了一种新方法。系统巩固是一个过程，它将某些记忆从最初储存记忆的海马体转移到新皮层，并长期驻留在那里。

根据系统整合的经典观点，随着时间的推移，所有记忆都会从海马体转移到新皮质。但这种观点并不总是站得住脚；研究表明，有些记忆永久停留在海马体，从未转移到新皮层。

近年来，心理学家们提出了一些理论来解释这种更为复杂的系统巩固观点，但还没有人从数学上弄明白是什么决定了记忆是留在海马体还是在新皮层得到巩固。

现在，Janelia 的研究人员提出了一种新的、定量的系统巩固观点，以帮助解决这个长期存在的问题，他们提出了一种数学神经网络理论，根据该理论，只有当记忆提高了泛化能力时，记忆才会巩固到新皮层。

泛化是由记忆中可靠和可预测的成分构建而成的，使我们能够将其应用于其他情况。我们可以归纳出记忆的某些特征，帮助我们理解这个世界，比如峡谷可以预示水的存在。

这与情节性记忆不同--情节性记忆是对过去的详细回忆，具有独特的特征，比如我们徒步前往某个峡谷并遇到水体的单个记忆。

根据这种观点，巩固记忆并不是将记忆从大脑的一个区域复制到另一个区域，而是创造一种新的记忆，这种记忆是对以前记忆的概括。记忆被概括的程度--而不是年龄--决定了记忆是被巩固还是留在海马体中。

研究人员利用神经网络展示了巩固量是如何根据记忆的可泛化程度而变化的。他们能够重现以前的实验模式，而这些模式无法用经典的系统巩固观点来解释。

下一步是通过实验检验这一理论，看它能否预测记忆巩固的程度。另一个重要方向是检验作者的模型，即大脑如何区分记忆中可预测和不可预测的成分，以调节记忆的巩固。揭示记忆的工作原理可以帮助研究人员更好地理解认知的一个组成部分，从而为人类健康和人工智能带来潜在的益处。

(责任编辑：泉水)