精神

人类大脑解码信息时会先挑复杂的处理

作者:佚名 来源:DeepTech 深科技 日期:2017-10-16
导读

         人类大脑在解码信息时,居然会先挑复杂的处理!

关键字:  大脑 

        当我们观察外界时,大脑会先处理斑点、线条这类的简单形状视觉细节,然后用这些信息在概念理解上构建更为复杂对象(如汽车和人)。

        但是,科学家们最近发现,当我们回忆这些信息时,大脑呈现的是一个与之相反的过程:首先记起那些较复杂的概念性事物,然后再重建细节。

        该研究已发表于美国国家科学院学报上,由哥伦比亚扎克曼研究所(Mortimer B. Zuckerman)的科学家完成。

        哥伦比亚大学扎克曼研究所的神经科学家兼首席研究员 Ning Qian 博士在接受采访时表示:“大脑对外界信息的反应和编码有相当清晰的顺序。编码总是从简单的事情变得越来越复杂。但大脑回忆或解读这些信息的过程却一直让人难以理解的,在很大程度上来说,这是因为我们除了数学建模之外,没有任何能将脑细胞的活动与个人感知判断联系起来的方法。”

        图 | 论文发现的关键——视觉描述实验的参与者被要求完成的“一线”和“两线”任务。(Ning Qian/ 哥伦比亚的扎克曼研究所)

        在没有任何直接证据的背景下,学术界长期以来一直认为大脑解码信息遵循与编码信息相同的过程:从零开始,在视觉细节上构建出其他信息。而哥伦比亚大学的这项研究主要的贡献,就在于证明了这个概念是错的。Ning Qian 博士说:“在大脑解码信息时,遵循的其实是一个从高到低(‘复杂’到‘简单’)的过程。

        Ning Qian 以去年的总统选举为例,类比这类逆向解码过程:“当你观察到一个候选人所说的言论和他所做的事情后,你可能会对这个人形成明确的带有消极或积极倾向的印象。从该印象形成时起,你回忆候选人的话语和行为的方式时,大脑会对这个人的整体印象进行‘着色’。我们的研究结果显示,较‘高级’的信息——比如这位候选人是值得信赖的,会在脑中留下较深刻印象。而相比之下,较‘低级’的信息——比如这个候选人说这个还是那个,则不会在脑中留下很深刻的印象。也正是因此,高级解码会限制低级解码。”

        为了探究脑信息解码的过程结构,Qian 博士与另一位论文主要作者 Misha Tsodyks 以及他们的团队进行了一个简单的实验。

        实验要求 12 位参与者完成一系列小任务:参与者会先在计算机屏幕上观察一条倾斜角为 50 度的直线半秒,在该直线消失后,参与者需要在屏幕上根据记忆重新标记出刚才那根直线上的两个点。之后,参与者会被要求重复该任务 50 次。

        而在第二项任务中,研究人员将线倾斜的角度改为 53 度。在第三个任务中,屏幕会同时显示出之前两次实验中的两条线,参与者需要在直线消失后为每条线都标记出两个点。

        根据以前的脑信息解码模型,参与者应该会先在两条线的任务中首先解码每条线的单个角度(较低级的信息),再用该信息来解码两条线间的关系(较高级的信息)。

        但事实并非如此。同时,传统模型也无法解释实验数据所显示出的“参与者在回忆两条线位置时的双向交互现象”。在最初观察两条线时,大脑似乎会先编码一条线,然后编码另一条线,最后再编码两条线的相对方向。但在解码过程中,当要求参与者报告每条线的各自的倾斜角度时,数据显示参与者的大脑会先使用两根线的相对关系——“哪根线的倾角更大”来估计两根线各自的倾角。

        Qian 博士说:“这是大脑在解码时会采用这种反向过程的直接证据。”

        在论文中,作者认为这种反向解码是有意义的,因为上下文中所表达的概念性信息比某一细节更为重要。比如你看到一个人的面部,在你快速评估此人是否有皱眉时,你绝不会在一开始通过他的眉毛倾斜了多少度来进行判断。Qian 补充道:“甚至我们的日常经验也表明,回忆的顺序在信息上是‘从高到低’的。”

        为了进一步支持该结论,作者还在论文中构建了相应的数学模型。研究团队在构建模型时用到了名为贝叶斯推理的数学概念,这是一种基于假设估计概率的统计学方法。然而,与典型的贝叶斯模型不同,新模型使用较高级别的特征作为用于解码较低级别特征的先前信息(假设)。而对于研究中的“观察直线”实验,研究团队以新模型构建了一个根据两根线间的关系来估计各个线的角度的模型,结果实验数据与结果相符。

        目前,研究团队还计划在未来将他们的工作扩展到一些简单的感知任务上(如我们基于观察到的总统候选人的言行所形成的对他们的印象),并以此开展对长期记忆的研究。

        Qian 博士说:“这类研究有助于解释我们大脑每天都在进行着的潜在认知过程。同时也可能有助于解释复杂的认知障碍,如自闭症(人们倾向于过度专注于细节而忽略重要的环境)。”

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