記憶去哪了:探秘大腦「圖書管理員」

  在日常工作生活中,人們都有自己偏好的歸檔系統,能將一桌子亂七八糟的物品分門別類,有序放入編有索引的檔案櫥櫃。那麼,我們的大腦是如何建立信息歸檔系統的呢?科學家指出,將信息儲存於大腦後,在需要時迅速將其檢索出來,關鍵在於海馬體。

  在我們顱骨中有這麼一個神奇的器官,僅1.5公斤重的組織稠密潮濕、錯綜複雜,這就是我們的大腦。在這裡,生命中所有的經歷都被處理成各種信息,儲存於其中,並在需要時隨時被檢索找回。這就是多年來神經科學家所稱的“情景記憶”。

  科學家們大致認同大腦的這個工作模式,但是要收集詳細數據資料,對這個模式進行充實豐富卻非易事。

大腦也有圖書管理員嗎?

  隨著研究的深入,科學家對大腦的歸檔系統慢慢有了更清晰、更完整的瞭解。一個關鍵因素就是大腦中的海馬體,它是大腦皮層中一個環形結構的內褶區,長僅幾厘米卻與大腦其它部分緊密相連。海馬體受損的人常常伴有嚴重的記憶問題,因此自20世紀50年代以來,科學家們就將記憶研究的焦點投到海馬體上。

海馬體(深棕色)位於大腦中部,與周圍部分緊密相連

  英國萊斯特大學科學家最新發現,通過對海馬體及其周邊大腦區域的研究,他們對新記憶的形成有了大概的瞭解。在癲癇病人接受大腦外科手術時,科學家們利用這一難得的機會,記錄了單個人類大腦細胞工作時產生的氣泡和裂紋。

  科學家發現,如果一個病人的腦神經會為某個特定名人,如克林特-伊斯特伍德而著迷瘋狂,那麼一旦在美國自由女神像前遞給他一張克林特的照片,該病人的腦神經就可被“訓練”成看到自由女神像就會作出反應。由此可見,海馬體中的單個腦細胞,在形成新的聯想記憶中發揮著重要作用。

  但是,包裹海馬體外層的大腦皮層也非常重要,它的體積比海馬體大許多,能夠執行從感知世界到運動四肢等海量工作任務。

  當我們經歷某一特定事件,如去海邊旅行時,大腦皮層中的不同區塊就會被調動起來,幫助我們處理不同記憶元素:認識朋友、傾聽海鷗和感受微風。於是,眾多的經歷碎片就會散佈於大腦皮層。

  想要記住這些經歷,大腦就需要進行一些索引歸檔,以便日後將它們檢索找回。科學家們普遍認同,大腦的這個索引歸檔工作是由海馬體完成的。

  匈牙利神經學家喬治-布扎克在2006年出版的《大腦的節奏》一書中指出:“如果將大腦皮層想像為一個巨型圖書館,那麼海馬體就是其中的圖書管理員。”正如胡亂堆放在長長書架上的一些書,白天在海邊沙灘遊玩的細節記憶會雜亂地散落在大腦皮層,海馬體的作用就是將這些遊玩細節關聯起來,索引歸檔,以便遊玩的記憶細節能像編好索引的書一樣,在需要時隨時找到。

單一記憶的眾多方面會散佈於外層大腦皮層

  借助功能性磁共振成像,科學家們對大腦內部進行了深入研究,以窺探大腦的歸檔系統是如何運作的。他們的研究成果發表於最新一期的《自然通信》雜誌上。

  英國倫敦大學學院的艾丹-霍納博士進行了一項實驗,他讓實驗參與者學習並記住一些虛構情節,利用腦掃瞄儀首次收集到有力證據,證明人腦海馬體中存在“完成模式”。完成模式指的是某一現象背後的聯想機制,即某個記憶的特定場面——也許是聞到空中的鹽的氣息——會勾起潮水般湧來的其它場面的回憶。

完成模式指的是某一現象背後的聯想機制,會勾起潮水般湧來的其它場面的回憶

  霍納博士解釋說:“如果你的某個記憶場景中同時有埃菲爾鐵塔、一位朋友以及一個粉紅氣球,那麼如果某天我給你一張埃菲爾鐵塔的照片,那麼你回想起的不僅是你的那位朋友,還會有那個粉紅氣球。”在使用腦掃瞄儀對實驗參與者進行測試的過程中,霍納博士觀測到了大腦皮層中與記憶有關的不同部分,與海馬體之間有著交互作用。

  整個大腦活動的過程中顯示出“完成模式”——大腦皮層與海馬體之間的關係類似於布扎克教授比喻的圖書館和圖書管理員的關係。

  霍納博士解釋說:“如果我給你一個位置,我就能讓你找明確地檢索到這個人,此外,我們還看到與該事件有關物體的區域被激活。所以說,即使這個物體與任務無關,你也無需去檢索它,我們仍然會想起這個物體。

  我們發現,這個‘物體’區域的激活程度與海馬體的反應有關,這意味著是海馬體在實施這種完成模式,檢索所有的回憶部分。

“情景記憶”是人工智能系統的一個重大挑戰

  在我看來,海馬體的作用就像是一個索引,將所有事件關聯起來,然後迅速檢索歸檔。如果讓大腦皮層來關聯這些記憶碎片,那效率就是非常之低了。很顯然,如果我們要回憶起一生中僅發生過一次的某次事件,大腦皮層是無法勝任這一檢索任務。

海馬體中的單個大腦細胞能迅速建立起聯繫

  通過觀察大腦皮層與海馬體,我們認為海馬體與回憶息息相關。我們所能做的就是說,看哪,(海馬體中的)這些細胞學習得真快啊。”

  人類的記憶是一個神奇美好,但又容易出錯的系統。儘管它非常難以捉摸,但科學最終會將我們大腦記錄生活的方式條分縷析。科學家認為,研究構建某種記憶儲存將為未來構建人工智能機器奠定基礎。




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