記憶的六邊形理論(最終篇)

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記憶的六邊形理論(二)

這個理論的一個有趣的初步應用是關於社會行為的。我們總是從空間的角度來考慮社會:有社會不同「梯子」(階層)要爬，有人際網路要建立和擴展，有我們認為「親近」或「遙遠」的人。現在一些研究小組正在探索網格代碼是否適用於社會關係。

最近的一項研究構建了一個與鳥類實驗類似的二維空間:人們玩電腦遊戲時，操控虛擬的遊戲角色，遊戲角色可以變得更強、獲得經驗升級。研究人員發現，海馬體似乎能跟蹤該虛擬空間中人物的社會定位。儘管該實驗沒有確定海馬體是否以網格狀的方式處理社交信息，但西奈山伊坎醫學院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)的研究生馬修·謝弗(Matthew Schafer)希望能找到六向信號的跡象。(他和其他人正在研究，在患有自閉症譜系障礙(autism spectrum disorder)等病症的人身上，定位功能可能會受到怎樣的干擾或影響。)

這些想法使我們有必要去尋找隱藏在其他空間隱喻(譯者：凡是跟空間有關的東西可能都與海馬體的六向信號有關)中的線索。而且，定位細胞和網格細胞之外的神經元可能也有作用。當動物將頭部指向某個特定方向時，頭部方向細胞就會激動，而速度細胞則表示一個人在空間中移動的速度，而邊界細胞則表示牆壁或其他環境邊界的位置。

在更抽象的環境中研究這些神經元可能會有新的發現。例如，邊界細胞活動不僅表示了物理空間的邊界，而且還可以表示時間序列中獨立事件之間的邊界。這些神經元是否也能形成概念之間的邊界、在大腦中創建不同知識的領域方面發揮作用? 或者方向細胞能幫助你在給定的主題中找到自己的論點嗎? 這種類比的潛力是非常巨大的。

相關研究同樣適用於更好地了解疾病和其他狀態。Wolber研究衰老，在最近發表的一篇論文中，他和他的同事研究了老年人的空間定位網格代碼是如何變化的。他們發現，隨著網格在不同方向之間的波動，信號變得不那麼穩定，而網格信號不太穩定的人在被蒙上眼睛並沿著迂迴路線前進時，也不太善於確定自己的相對位置。Wolbers認為，如果網格代碼被用來處理多種信息和記憶，那麼破壞空間網格系統穩定性的病理變化可能會對記憶和其他認知領域的穩定性產生普遍的影響。

儘管如此，「在現階段，」他警告說，「可獲得的數據是稀缺的。」我們必須謹慎下結論。倫敦大學學院(University College London)的行為神經學家凱特傑弗里(Kate Jeffery)對此表示贊同。當然，大腦可能會使用一個共同的系統來編碼空間和非空間的知識，前提是非空間知識可以在二維尺度上連續變化。但也有可能，一些認知任務是如此複雜，以至於大腦被迫依靠空間模擬來完成它們。傑弗瑞說，也許關於聲音頻率和鳥類的長度伸展實驗利用了這一特性。

為了進一步加強網格代碼的廣泛應用，研究人員首先希望弄清楚這些細胞如何在兩個以上的維度上工作，因為更高層次的知識往往涉及更多的維度，比如脖子和腿的長度，或者力量和聯想。比如目前對蝙蝠的研究，它們可以在三維空間中飛行，而不僅僅是二維空間。

一些研究人員甚至提出了更大膽的想法。機器智能公司Numenta的創始人傑夫·霍金斯領導的一個小組，致力於網格代碼的研究，使之不僅能解釋與記憶相關的功能，而且通過弄清整個大腦皮層和海馬區域,以解釋所有的認知,以及我們如何認識我們周圍的世界的方方面面。根據他的「千腦智力理論」「thousand brains theory of intelligence」，他說，「大腦皮層不僅處理感官輸入信息，而且加工和應用它，將它在認知中定位。」 他補充說道。「當我腦海中第一次浮現出這個想法時，我從椅子上跳了起來，我太興奮了。」

想像一下，閉上眼睛，用手拿著一個不明物體:比如，是一個咖啡杯。霍金斯假設，大腦接收到的信息是每一塊皮膚接觸杯子表面的位置，相對於杯子本身—— 就像網格代碼讓你知道你的身體在空間中的位置，相對於你所在的房間。每一塊皮膚都會生成一個獨立的模型，用來描述它接觸到的東西;然後，所有這些模型相互參照，得出結論，這個物體確實是一個咖啡杯。

霍金斯認為，同樣的邏輯適用於任何具有結構化框架的事物。「我們做的每一件事——計劃、數學、物理、語言——都是基於同樣的原理，」他說。「我認為我們正處在一個轉折點，我們將會有一個新的方式來理解大腦是如何工作的。」

雖然這一假設引起了其他研究人員的興趣，但他們仍然懷疑在海馬體附近是否能找到網格細胞，並表示霍金斯和他的團隊要證明他們的模型的正確性還有很長的路要走。

不過，它為思考如何提高人工智慧提供了一個新思路。如果大腦的網格框架確實是一個通用框架，那麼可以模仿它來構建更靈活、更有創意、更通用、更強大的機器。

這些新觀念在腦科學領域中才剛剛興起。目前，研究人員仍在繼續探索海馬體在不同環境下的活動，希望最終將其記憶和定位功能徹底弄清楚。當概念性和認知性的想法真正開始與底層的神經數據聯繫起來時，」斯塔肯菲爾德說，「真的非常令人嚮往。」

本文譯自 theAtlantic，由譯者 Mork 基於創作共用協議(BY-NC)發布。

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