Sự hữu ích của trí nhớ Hướng dẫn nơi bộ não lưu giữ nó | Tạp chí Quanta

Trí nhớ không đại diện cho một bí ẩn khoa học nào; đó là rất nhiều trong số họ. Các nhà thần kinh học và tâm lý học đã nhận ra nhiều loại ký ức khác nhau cùng tồn tại trong não chúng ta: ký ức từng giai đoạn về những trải nghiệm trong quá khứ, ký ức ngữ nghĩa về các sự kiện, ký ức ngắn hạn và dài hạn, v.v. Chúng thường có những đặc điểm khác nhau và thậm chí dường như nằm ở các phần khác nhau của não. Nhưng vẫn chưa rõ đặc điểm nào của bộ nhớ sẽ quyết định cách thức và lý do nó nên được sắp xếp theo cách này.

Giờ đây, một lý thuyết mới được hỗ trợ bởi các thí nghiệm sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo đề xuất rằng bộ não có thể sắp xếp ký ức bằng cách đánh giá xem chúng có hữu ích như những hướng dẫn trong tương lai hay không. Đặc biệt, nó gợi ý rằng nhiều ký ức về những điều có thể dự đoán được, từ sự kiện đến những trải nghiệm hữu ích lặp đi lặp lại - như những gì bạn thường ăn vào bữa sáng hoặc đi bộ đi làm - đều được lưu giữ trong vỏ não mới, nơi chúng có thể góp phần khái quát hóa về thế giới. Những ký ức ít có khả năng hữu ích hơn - như hương vị của đồ uống độc đáo mà bạn uống trong bữa tiệc đó - được lưu giữ trong ngân hàng ký ức hình cá ngựa được gọi là hồi hải mã. Tích cực phân tách ký ức theo cách này trên cơ sở tính hữu dụng và tính khái quát của chúng có thể tối ưu hóa độ tin cậy của ký ức để giúp chúng ta điều hướng các tình huống mới.

Các tác giả của lý thuyết mới - các nhà thần kinh học Vệ Nam Tôn và James Fitzgerald của Cơ sở Nghiên cứu Janelia của Viện Y khoa Howard Hughes, Andrew Saxe của Đại học College London và các đồng nghiệp của họ - đã mô tả nó trong một bài báo gần đây in Nature Neuroscience. Nó cập nhật và mở rộng ý tưởng đã có từ lâu rằng bộ não có hai hệ thống học tập bổ sung, liên kết với nhau: vùng hải mã, nhanh chóng mã hóa thông tin mới và vỏ não mới, dần dần tích hợp nó để lưu trữ lâu dài.

James McClelland, một nhà khoa học thần kinh nhận thức tại Đại học Stanford, người đi tiên phong trong ý tưởng về hệ thống học tập bổ sung trong trí nhớ nhưng không tham gia vào nghiên cứu mới, nhận xét rằng nó “đề cập đến các khía cạnh khái quát hóa” mà nhóm của ông đã không nghĩ tới khi họ đề xuất lý thuyết trong giữa những năm 1990.

Các nhà khoa học đã nhận ra rằng sự hình thành trí nhớ là một quá trình gồm nhiều giai đoạn ít nhất là từ đầu những năm 1950, một phần từ nghiên cứu của họ về một bệnh nhân tên là Henry Molaison - được biết đến trong nhiều thập kỷ trong các tài liệu khoa học chỉ với cái tên HM Bởi vì ông ta bị những cơn động kinh không thể kiểm soát bắt nguồn từ vùng hải mã của mình. , các bác sĩ phẫu thuật đã điều trị cho anh ta bằng cách loại bỏ hầu hết cấu trúc não đó. Sau đó, bệnh nhân tỏ ra khá bình thường ở hầu hết các khía cạnh: vốn từ vựng còn nguyên vẹn; anh ấy vẫn giữ lại những ký ức thời thơ ấu của mình và anh ấy nhớ lại những chi tiết khác của cuộc đời mình trước cuộc phẫu thuật. Tuy nhiên, anh luôn quên mất y tá đang chăm sóc mình. Trong suốt mười năm chăm sóc anh, mỗi sáng cô đều phải giới thiệu bản thân một lần nữa. Anh ấy đã hoàn toàn mất khả năng tạo ra những ký ức dài hạn mới.

Các triệu chứng của Molaison giúp các nhà khoa học phát hiện ra rằng những ký ức mới đầu tiên được hình thành ở vùng hải mã và sau đó dần dần được chuyển đến vùng vỏ não mới. Trong một thời gian, người ta cho rằng điều này xảy ra với tất cả những ký ức dai dẳng. Tuy nhiên, một khi các nhà nghiên cứu bắt đầu nhìn thấy một số ngày càng tăng Trong số những ví dụ về ký ức vẫn phụ thuộc vào vùng hải mã trong thời gian dài, rõ ràng là có điều gì đó khác đang diễn ra.

Để hiểu lý do đằng sau sự bất thường này, các tác giả của bài báo mới đã chuyển sang mạng lưới thần kinh nhân tạo, vì chức năng của hàng triệu tế bào thần kinh đan xen trong não rất phức tạp. Saxe cho biết, những mạng lưới này là “sự lý tưởng hóa gần đúng của các tế bào thần kinh sinh học” nhưng đơn giản hơn nhiều so với thực tế. Giống như các nơ-ron sống, chúng có các lớp nút nhận dữ liệu, xử lý dữ liệu và sau đó cung cấp đầu ra có trọng số cho các lớp khác của mạng. Giống như các nơ-ron ảnh hưởng lẫn nhau thông qua các khớp thần kinh, các nút trong mạng nơ-ron nhân tạo sẽ điều chỉnh mức độ hoạt động của chúng dựa trên đầu vào từ các nút khác.

Nhóm đã liên kết ba mạng lưới thần kinh với các chức năng khác nhau để phát triển một khung tính toán mà họ gọi là mô hình giáo viên-sổ tay-học sinh. Mạng lưới giáo viên đại diện cho môi trường mà một sinh vật có thể tìm thấy chính nó; nó cung cấp đầu vào của kinh nghiệm. Mạng máy tính xách tay đại diện cho vùng hải mã, nhanh chóng mã hóa tất cả chi tiết của mọi trải nghiệm mà giáo viên cung cấp. Mạng lưới sinh viên được đào tạo theo mẫu của giáo viên bằng cách tham khảo những gì được ghi trong sổ tay. Fitzgerald cho biết: “Mục tiêu của mô hình sinh viên là tìm ra các nơ-ron - các nút - và tìm hiểu các kết nối [mô tả] cách chúng có thể tái tạo mô hình hoạt động của mình”.

Việc lặp đi lặp lại các ký ức từ mạng máy tính xách tay đã đưa mạng sinh viên vào một khuôn mẫu chung thông qua việc sửa lỗi. Nhưng các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy một ngoại lệ của quy tắc: Nếu học sinh được đào tạo về quá nhiều ký ức không thể đoán trước - những tín hiệu ồn ào lệch quá nhiều so với phần còn lại - thì khả năng học theo mô hình tổng quát của học sinh sẽ bị suy giảm.

Từ quan điểm logic, “điều này rất có ý nghĩa”, Sun nói. Ông giải thích, hãy tưởng tượng bạn nhận được những gói hàng tại nhà: Nếu gói hàng đó chứa thứ gì đó hữu ích cho tương lai, “chẳng hạn như cốc cà phê và bát đĩa”, thì việc mang nó vào nhà và giữ nó ở đó vĩnh viễn nghe có vẻ hợp lý. Nhưng nếu gói hàng chứa một bộ trang phục Người Nhện cho bữa tiệc Halloween hoặc một tập tài liệu quảng cáo giảm giá thì không cần thiết phải làm lộn xộn ngôi nhà với nó. Những món đồ đó có thể được cất riêng hoặc vứt đi.

Nghiên cứu này cung cấp một sự hội tụ thú vị giữa các hệ thống được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và những hệ thống được sử dụng trong mô hình hóa bộ não. Saxe cho biết đây là một ví dụ mà “lý thuyết về các hệ thống nhân tạo đó đã đưa ra một số ý tưởng mang tính khái niệm mới để suy nghĩ về ký ức trong não”.

Ví dụ, có những điểm tương đồng với cách hoạt động của hệ thống nhận dạng khuôn mặt được vi tính hóa. Họ có thể bắt đầu bằng cách nhắc người dùng tải lên những hình ảnh có độ phân giải cao của chính họ từ các góc độ khác nhau. Các kết nối trong mạng lưới thần kinh có thể ghép lại với nhau một khái niệm chung về khuôn mặt trông như thế nào từ các góc độ khác nhau và với các biểu cảm khác nhau. Nhưng nếu bạn tình cờ tải lên một bức ảnh “có khuôn mặt của bạn bè bạn trong đó thì hệ thống không thể xác định được bản đồ khuôn mặt có thể dự đoán được giữa hai bức ảnh đó,” Fitzgerald nói. Nó làm hỏng tính tổng quát hóa và làm cho hệ thống nhận diện khuôn mặt bình thường kém chính xác hơn.

Những hình ảnh này kích hoạt các nơ-ron đầu vào cụ thể và hoạt động sau đó sẽ truyền qua mạng, điều chỉnh trọng số kết nối. Với nhiều hình ảnh hơn, mô hình sẽ điều chỉnh thêm trọng số kết nối giữa các nút để giảm thiểu lỗi đầu ra.

Nhưng chỉ vì một trải nghiệm khác thường và không phù hợp với một cách khái quát hóa, điều đó không có nghĩa là nó nên bị loại bỏ và lãng quên. Ngược lại, việc ghi nhớ những trải nghiệm đặc biệt có thể cực kỳ quan trọng. Đó dường như là lý do tại sao bộ não sắp xếp ký ức của nó thành các loại khác nhau được lưu trữ riêng biệt, với vỏ não mới được sử dụng để khái quát hóa đáng tin cậy và vùng hải mã cho các trường hợp ngoại lệ.

McClelland cho biết loại nghiên cứu này nâng cao nhận thức về “khả năng ghi nhớ của con người”. Trí nhớ là một nguồn tài nguyên hữu hạn và sinh học đã phải thỏa hiệp để tận dụng tốt nhất nguồn tài nguyên hạn chế này. Ngay cả vùng hải mã cũng không chứa đựng những trải nghiệm hoàn hảo. Mỗi lần nhớ lại một trải nghiệm, sẽ có những thay đổi về trọng số kết nối của mạng, khiến các phần tử bộ nhớ trở nên trung bình hơn. Ông nói: Nó đặt ra câu hỏi về các trường hợp mà “lời khai của nhân chứng [có thể] được bảo vệ khỏi sự thiên vị và ảnh hưởng khỏi các cuộc truy vấn dữ dội liên tục,” ông nói.

Mô hình này cũng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về các câu hỏi cơ bản hơn. “Làm cách nào để chúng ta xây dựng kiến ​​thức đáng tin cậy và đưa ra quyết định sáng suốt?” nói James Antony, một nhà thần kinh học tại Đại học Bách khoa bang California, người không tham gia vào nghiên cứu. Nó cho thấy tầm quan trọng của việc đánh giá ký ức để đưa ra những dự đoán đáng tin cậy – nhiều dữ liệu nhiễu hoặc thông tin không đáng tin cậy có thể không phù hợp để đào tạo con người cũng như để đào tạo các mô hình AI.