AI也能拥有清奇的脑回路？DeepMind最新研究揭示记忆联结的奥秘！

药明康德AI/报道

我们可能都有类似的八卦经历：一位小姐姐经常开车从附近经过，某天，当看到一个男子开着同一辆车时，我们可能会下意识在脑海中为他们编织一段故事。

本文来源：药明康德AI

这种关联记忆的能力似乎是我们与生俱来的。通过记忆的碰撞，我们从中寻找解决问题的经验，更能激发出新的灵感。然而，联结多个记忆只是建立认知的第一步，虽然已有了大量的相关研究，其背后具体的机制仍未明确。

▲我们大脑中的记忆就像拼图一样，需要我们进行找到关联性进行联结（图片来源：Pixabay）

DeepMind研究团队从中看到了提高AI认知的巨大潜力。一群来自德国的神经科学家和AI研究人员们探索了人类大脑联结情景记忆来解决问题的原理，他们使用最先进的功能磁共振成像（fMRI）扫描大脑区域，找到一条人类联结记忆的神经回路，并以此开发了一种算法。结果近期发表在《Neuron》杂志。

目前的理论认为，人类的认知主要是基于对特定事件的记忆——也称为情景记忆。在我们的海马体中，每个情景记忆都是单独储存的。在此基础上，团队提出了一种全新的假设：有一种曾被忽略的解剖学联系，这种联系从海马体循环到附近的内嗅皮质，但随后立即传回。这种周而复始的联系，让海马体中检索到的记忆触发了更多关联记忆。

这在一项实验中得到了验证。实验招募了26位年轻志愿者来执行指定任务，需要他们通过独立的事件建立认知。

研究人员首先向志愿者展示了多组照片。每组照片中，一张是脸部，另一张则是物体或场景。每个物体和场景都会同时出现在两个照片组，但每个照片组中的脸部都是不同的。也就是说，通过共同的物体或场景，照片组之间有所关联。

随后，根据所展示的脸部照片，志愿者被要求在另外两张脸部照片之间做出选择。从而测试他们能否通过相同的物体或场景，来推断出照片组间的关联。

▲志愿者识别照片并推断其关联的研究设计（图片来源：《Neuron》）

与此同时，通过MRI扫描志愿者的大脑，以及精确测量海马体中信息输入和输出的激活模式，研究团队训练了一种计算机算法，并让这一算法来识别志愿者看过的照片。

研究人员猜测，在研究的第二阶段，当脸部照片被呈现时，会触发志愿者大脑中对物体或场景的信息检索，从而激发大脑活动，这些活动会从海马体进入内嗅皮层。更重要的是，研究数据显示，正如他们所预期的，这种活动并没有传递给大脑的其他部分，相反，活动循环传回海马体并触发相关记忆检索，从而让志愿者想起相关的另一张脸部照片。

这一研究结果可以帮助AI在未来更快地学习。虽然AI在很多方面领先人类，但如果一项任务依赖于情景记忆的灵活使用，目前人类仍然更有优势。人类可以分别记忆每段体验，而在检索记忆时，这些记忆又能动态结合。对于理解复杂事件，并解决问题，这种能力非常重要。而仅仅靠检索单个记忆，这是无法实现的。

研究团队表示：“在理解人类大脑联结记忆原理的基础上，我们希望在AI系统中复制这一认知过程，让AI能够更快地解决新问题。”

在提高AI认知能力的探索道路上，这项研究结果开启了重要的一步。可以期待的是，如果能够理解更多复杂的问题，AI将在更多问题的解决上大有可为。

参考文献：

[1] New insights into the way the brain combines memories to solve problems. Retrieved Sep 19, 2018, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-09/cp-nii091318.php

[2] DeepMind’s New Research on Linking Memories, and How It Applies to AI. Retrieved Sep 26, 2018, from https://singularityhub.com/2018/09/26/deepminds-new-research-on-linking-memories-and-how-it-applies-to-ai/#sm.000001jpm2db4ffcvtcwm00ac9xuv

[3] Raphael Koster, et al., (2018). Big-Loop Recurrence within the Hippocampal System Supports Integration of Information across Episodes. Neuron, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.08.009

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