2024年11月7日，beat365官方网站、麥戈文腦科學研究所的羅歡課題組與浙江大學丁鼐課題組的合作研究成果，題為“Two-dimensional neural geometry underpins hierarchical organization of sequence in human working memory”，正式在《Nature Human Behaviour》上發表。這項研究揭示了人腦工作記憶系統中的層級折疊重組機制。

人類的記憶系統并非簡單的硬盤或緩存，而是一個具有不精确性和構建性的複雜系統。就像整理衣櫥一樣，我們的工作記憶會對外界信息進行重新組織，以更高效地利用有限的存儲容量。例如，一串數字在記憶中會被分成多個組塊，每個組塊又可以包含更小的子組塊。這種層級化的組織方式可以有效地壓縮、存儲和提取信息，從而提升記憶的泛化能力、容錯性和組合性。

課題組設計了具有自然層級特性的字詞序列，讓人類受試保持在工作記憶中，通過腦電圖、腦磁圖記錄人腦活動，探究該序列在工作記憶中的神經幾何表征模式。研究發現，該一維序列并不是以一維鍊條或一維組塊的形式在工作記憶中存儲，而是被重組織到一個二維幾何空間上。該平面包含兩個近乎正交的表征軸，分别對應整體位置（序列中的組塊序号）和局部位置（組塊中的元素序号）。簡而言之，一維序列依照層級化組織被“折疊”存儲在二維表征空間中。這種二維幾何模式不僅在多種實驗材料和多種實驗任務的腦活動中一緻出現，也反映在人類的行為，即記憶的錯誤模式分布上。進一步，神經活動中的層級模式強度和人類行為中的層級特性相互關聯。

層級序列在工作記憶中的折疊存儲

從更廣泛的角度來看，層級化折疊是一種高效的信息組織方式，例如自然界中的蛋白質折疊、社會群體的層級結構等等。層級結構也被認為廣泛存在于人類的各種認知過程中，包括語言、音樂、運動、決策和執行控制等。本研究首次在人腦的工作記憶中發現了層級化折疊的全新神經機制及其對記憶行為的重要作用，為腦認知和類腦人工智能等領域提供了“結構化”的重要啟發和全新思路。

折扇比喻——人腦工作記憶對序列信息的層級化折疊

beat365官方网站博雅博士後範瑩為論文的第一作者，beat365羅歡研究員、浙江大學丁鼐研究員為本文共同通訊作者，beat365王牧之博士、方方教授為本研究做出重要貢獻。研究獲得國家科學和技術創新2030重大項目、國家自然科學基金委重點項目、創新研究群體項目、中國博士後科學基金項目資助。

Fan, Y., Wang, M., Fang, F., Ding, N.*, Luo, H.* (2024) 2-D Neural Geometry Underpins Hierarchical Organization of Sequence in Human Working Memory. Nature Human Behaviour. DOI: 10.1038/s41562-024-02047-8

原文鍊接： https://www.nature.com/articles/s41562-024-02047-8

2024-11-08