利用机器学习揭示大脑如何编码记忆

在国立大学国家卫生研究院N.1健康研究所工作的研究人员，由NUU心理学系助理教授卡米洛里贝丁斯基(Camilo Libedinsky)和NUU工程学院创新与设计项目高级讲师石士成领衔，发现大脑中有大量神经元，额叶在动态神经活动中包含稳定的短时记忆信息。

这一发现可能会对理解生物体如何利用有限的大脑同时进行各种心理操作(如记忆、注意力和决策)产生深远的影响。

额叶短期记忆图谱

在人脑中，额叶在处理短时记忆方面起着重要作用。短时记忆储存信息的能力很低。“它通常只能装六到八件物品。例如，考虑我们记住几秒钟电话号码的能力——这将使用短期记忆，”利本迪斯基解释说。

在这里，新加坡国立大学的研究人员通过测量许多神经元的活动来研究额叶如何代表短期记忆信息。研究人员此前的研究结果表明，如果记忆维持过程中存在干扰，就会改变额叶神经元编码记忆的代码。

“这是违反直觉的，因为内存是稳定的，但是代码已经改变了。在这项研究中，我们解决了这个问题。”利比丁斯基说。研究人员使用机器学习衍生的工具发现，在不断变化的神经群体代码中可以找到稳定的信息。

这意味着新加坡国立大学团队已经证明，从一组神经元中读取记忆信息是可能的，这些神经元的代码在呈现干扰物后发生了变化。

下一步

这个简单的发现有更广泛的含义，表明单个神经群体可能包含各种相互不干扰的独立信息。Libedinsky解释说：“这可能是表现出认知灵活性的生物的一个重要属性。”

研究人员目前正在扩展这些研究，以探索多个大脑区域如何相互作用，从而传输和处理不同类型的信息。这可以通过在生物网络中进行测量并模拟能够模拟其功能的人工神经网络之间的相互作用来实现。研究人员还在不健康的大脑中探索这些过程，例如那些患有痴呆症的大脑。

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