科学:中国科学家揭示恒河猴大脑顺序工作记忆的几何结构

来源：中国生物技术网2022-02-13 09:08

期刊《Science》以长文的形式发表了一篇题为《序列工作记忆在猕猴前额叶表征的几何结构》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王丽萍课题组、上海脑科学与类脑研究中心闵斌副研究员、北京大学生命科学学院唐世明课题组共同完成。在这项研究中，科学家训练恒河猴记忆由多个空间位置组成的序列，并在体内使用它们。

期刊《Science》以长文的形式发表了一篇题为《序列工作记忆在猕猴前额叶表征的几何结构》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王丽萍课题组、上海脑科学与类脑研究中心闵斌副研究员、北京大学生命科学学院唐世明课题组共同完成。在这项研究中，科学家训练恒河猴记忆由多个空间位置组成的序列，并利用体内双光子钙成像技术记录恒河猴前额叶皮层的神经元活动。研究人员发现，神经元以分组编码的形式表示序列中的每个空间位置，并在这些表示中发现了类似的圆形几何结构。该研究推翻了经典顺序工作记忆模型的关键假设，为如何用神经网络表示符号这一难题提供了新的见解。

人脑一直在处理序列信息。无论是语言交流、动作实施还是情景记忆，本质上都涉及到序列信息的表征。另一方面，序列的执行需要一定的时间，大脑在应用时序信息之前需要记住整个序列。比如问路时需要记住指导者给出的一系列指示，学习新的舞蹈动作时需要记住老师示范的一系列动作模式。在这些情况下，不仅需要记住单个内容，而且不能混淆它们之间的顺序。认知心理学家早在19世纪初就开始思考序列信息的表征，序列信息的编码也被认为是人类语言句法结构的前提。机器学习领域对序列翻译的探索催生了Transformer模型，该模型目前正在发挥重要作用。然而，我们对具有时间信息记忆的大脑神经编码机制仍然知之甚少。

猕猴是进化中最接近人类的模式动物。与其他模型动物相比，其认知能力、大脑结构和功能更接近人类，是研究时间序列等复杂高级认知功能的最佳模型。因此，为了探索时间记忆编码的问题，研究人员训练猕猴记忆由多个位置点组成的空间序列(图1)。任务过程中，猕猴前方的屏幕会依次闪烁三个不同的点，猕猴需要在几秒钟内按照之前呈现的顺序报告这些点。在报告前几秒的记忆保持期内，空间序列信息以工作记忆的形式暂时储存在大脑中。为了记录猕猴任务过程中大脑神经元群的活动状态，研究人员对工作记忆的基础——的前额叶外侧皮质进行了双光子钙信号成像。钙信号可以反映神经元的脉冲放电活动，序列信息表征的关键在于记忆期神经元群体的活动模式。

猜测

在记忆期间，大脑如何同时代表序列中的多个信息？研究人员怀疑猕猴的大脑中也有一个“屏幕”，猕猴可以在上面记录自己看到的点。但是如果在记忆保持期内三个点同时显示在这个屏幕上，那么每个点的顺序应该如何体现呢？猕猴大脑中是否同时有三个不同的屏幕？这样，每个屏幕只需要写下的信息

研究人员对钙成像获得的高维数据进行分析，发现在高维向量空间中可以找到每一阶信息对应的二维子空间，即可以找到对应的“屏幕”(图2)。在每个子空间中，不同点对应的空间位置与真实视觉刺激的环结构一致。此外，不同顺序对应的子空间几乎相互正交，这表明大脑确实使用了三个不同的屏幕来表示序列信息。

“屏”是稳定的、通用的。

为了进一步探索大脑是否总是用相同的“屏幕”记住不同类型的空间序列，研究人员对数据进行了解码和分析，即使用机器学习的方法训练线性分类器来区分不同顺序的空间信息。例如，如果解码器是由猕猴正确反应时神经元群的活动来训练的，那么在部分正确的序列中可以获得更好的解码结果。这些结果表明，用于编码顺序的“屏幕”是稳定和通用的。

环的尺寸随着阶数的增加而减小。

研究人员还发现，不同阶的子空间共享相似的环结构，但环的半径会随着阶的增加而减小。一种可能的解释是，具有较低顺序的信息被分配较少的注意力资源，导致较小的对应环和较低的区分度。这种结构也对应顺序记忆的行为。比如我们在日常生活中背的内容越多，后面的信息就越容易出错。

神经元水平

这一发现也可以概括为种群水平上空间信息编码的几何结构受时间序列调制的性质。有趣的是，这一性质并不完全适用于单神经元水平，单神经元活动的增强调制是经典顺序工作记忆模型的关键假设，这表明顺序记忆的编码应该更多地关注群体神经元的性质。

神经网络符号表示的新思路

本研究首次在群体神经元水平上解释了顺序工作记忆的计算和编码原理，也为如何在神经网络中表示符号提供了新的思路。20世纪80年代，人工智能领域的研究人员提出了张量积的概念来实现神经网络对符号结构的表示，但它如何在神经网络层面自然地出现，一直没有得到很好的解决。工作记忆的神经表示恰好对应于将符号表示从对应阶的子空间嵌入到高维向量空间，同时支持下游神经网络对符号结构信息的线性读取。(100yiyao.com)

版权声明

本网站标注“来源：百医网”或“来源：bioon”的文字、图片、音视频资料均属于百医网网站版权所有。未经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将承担责任。获得书面授权转载时，必须注明“来源：百医网”。其他来源的文章均为转载。本网站所有转载都是为了传递更多信息。转载不代表本网站的立场。不想被转载的媒体或个人可以联系我们，我们会立即删除。

87%的用户在随时阅读、评论、分享百医网APP。请扫描二维码下载-