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我们的记忆都去哪了:窥探大脑归档系统海马体

2015-07-15 10:17
来源:新浪科技   作者:


单一记忆的众多方面会散布于外层大脑皮层


海马体中的单个大脑细胞能迅速建立起联系。海马体中的单个大脑细胞能迅速建立起联系。

据国外媒体报道,在日常工作生活中,人们都有自己偏好的归档系统,能将一桌子乱七八糟的物品分门别类,有序放入编有索引的档案橱柜。那么,我们的大脑是如何建立信息归档系统的呢?科学家指出,将信息储存于大脑后,在需要时迅速将其检索出来,关键在于海马体。

在我们颅骨中有这么一个神奇的器官,仅1.5公斤重的组织稠密潮湿、错综复杂,这就是我们的大脑。在这里,生命中所有的经历都被处理成各种信息,储存于其中,并在需要时随时被检索找回。这就是多年来神经科学家所称的“情景记忆”。科学家们大致认同大脑的这个工作模式,但是要收集详细数据资料,对这个模式进行充实丰富却非易事。

随着研究的深入,科学家对大脑的归档系统慢慢有了更清晰、更完整的了解。一个关键因素就是大脑中的海马体,它是大脑皮层中一个环形结构的内褶区,长仅几厘米却与大脑其它部分紧密相连。海马体受损的人常常伴有严重的记忆问题,因此自20世纪50年代以来,科学家们就将记忆研究的焦点投到海马体上。


大脑也有图书管理员吗?大脑也有图书管理员吗?


海马体(深棕色)位于大脑中部,与周围部分紧密相连。


“情景记忆”是人工智能系统的一个重大挑战。

英国莱斯特大学科学家最新发现,通过对海马体及其周边大脑区域的研究,他们对新记忆的形成有了大概的了解。在癫痫病人接受大脑外科手术时,科学家们利用这一难得的机会,记录了单个人类大脑细胞工作时产生的气泡和裂纹。科学家发现,如果一个病人的脑神经会为某个特定名人,如克林特-伊斯特伍德而着迷疯狂,那么一旦在美国自由女神像前递给他一张克林特的照片,该病人的脑神经就可被“训练”成看到自由女神像就会作出反应。由此可见,海马体中的单个脑细胞,在形成新的联想记忆中发挥着重要作用。

但是,包裹海马体外层的大脑皮层也非常重要,它的体积比海马体大许多,能够执行从感知世界到运动四肢等海量工作任务。当我们经历某一特定事件,如去海边旅行时,大脑皮层中的不同区块就会被调动起来,帮助我们处理不同记忆元素:认识朋友、倾听海鸥和感受微风。于是,众多的经历碎片就会散布于大脑皮层。想要记住这些经历,大脑就需要进行一些索引归档,以便日后将它们检索找回。科学家们普遍认同,大脑的这个索引归档工作是由海马体完成的。

匈牙利神经学家乔治-布扎克在2006年出版的《大脑的节奏》一书中指出:“如果将大脑皮层想像为一个巨型图书馆,那么海马体就是其中的图书管理员。”正如胡乱堆放在长长书架上的一些书,白天在海边沙滩游玩的细节记忆会杂乱地散落在大脑皮层,海马体的作用就是将这些游玩细节关联起来,索引归档,以便游玩的记忆细节能像编好索引的书一样,在需要时随时找到。

借助功能性磁共振成像,科学家们对大脑内部进行了深入研究,以窥探大脑的归档系统是如何运作的。他们的研究成果发表于最新一期的《自然通信》杂志上。

英国伦敦大学学院的艾丹-霍纳博士进行了一项实验,他让实验参与者学习并记住一些虚构情节,利用脑扫描仪首次收集到有力证据,证明人脑海马体中存在“完成模式”。完成模式指的是某一现象背后的联想机制,即某个记忆的特定场面——也许是闻到空中的盐的气息——会勾起潮水般涌来的其它场面的回忆。

霍纳博士解释说:“如果你的某个记忆场景中同时有埃菲尔铁塔、一位朋友以及一个粉红气球,那么如果某天我给你一张埃菲尔铁塔的照片,那么你回想起的不仅是你的那位朋友,还会有那个粉红气球。”在使用脑扫描仪对实验参与者进行测试的过程中,霍纳博士观测到了大脑皮层中与记忆有关的不同部分,与海马体之间有着交互作用。

整个大脑活动的过程中显示出“完成模式”——大脑皮层与海马体之间的关系类似于布扎克教授比喻的图书馆和图书管理员的关系。霍纳博士解释说:“如果我给你一个位置,我就能让你找明确地检索到这个人,此外,我们还看到与该事件有关物体的区域被激活。所以说,即使这个物体与任务无关,你也无需去检索它,我们仍然会想起这个物体。我们发现,这个‘物体’区域的激活程度与海马体的反应有关,这意味着是海马体在实施这种完成模式,检索所有的回忆部分。在我看来,海马体的作用就像是一个索引,将所有事件关联起来,然后迅速检索归档。如果让大脑皮层来关联这些记忆碎片,那效率就是非常之低了。很显然,如果我们要回忆起一生中仅发生过一次的某次事件,大脑皮层是无法胜任这一检索任务。通过观察大脑皮层与海马体,我们认为海马体与回忆息息相关。我们所能做的就是说,看哪,(海马体中的)这些细胞学习得真快啊。”

人类的记忆是如此一个神奇美好,又容易出错的系统,尽管它非常难以捉摸,但科学最终会将我们大脑记录生活的方式条分缕析。科学家认为,研究构建某种记忆储存将为未来构建人工智能机器奠定基础。


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