研究表明我们的大脑在熟悉的重复性任务中如何保持活跃

一项基于小鼠早期研究的新研究表明，即使我们对周围的世界一无所知，我们的大脑也永远不会静止不动。

我们的大脑通常被比作计算机，其学习的技能和记忆存储在数十亿个神经细胞的活动模式中。但是，新的研究表明，对特定事件和经历的记忆可能永远不会平静下来。相反，即使我们没有学习任何新知识，存储信息的活动模式也可能会不断变化。

为什么这不会导致大脑忘记所学内容?这项来自剑桥大学，哈佛医学院和斯坦福大学的研究揭示了尽管代表大脑的大脑信号发生了巨大变化，但大脑如何能够可靠地访问存储的信息。

由剑桥大学工程系的蒂莫西·奥利里(Timothy O'Leary)博士领导的这项研究表明，大脑的不同部分可能需要重新学习并跟踪大脑其他部分的信息。他们的研究发表在开放存取期刊eLife上，提供了一些初步证据，证明神经活动的不断变化与所学技能的长期记忆保持一致。

研究人员通过对实验数据进行建模和分析得出了这一结论，在该实验中，对小鼠进行了训练，使其将4.5米长的虚拟现实迷宫开始时的视觉提示与在T形结处向左或向右转相关联，在导航到奖励之前。2017年研究的结果表明，即使小鼠的行为随着时间的推移保持稳定，大脑中的单个神经细胞仍会不断改变其编码的有关这项学习到的任务的信息。

实验数据包括来自数百个神经细胞的活动模式，这些活动模式同时记录在控制和计划运动的大脑部分中，并且以人类尚不可能的分辨率记录。

O'Leary说：“在这种庞大的细胞集合中寻找连贯的模式非常具有挑战性，就像试图通过观察随机样本来确定昆虫群的行为一样。”“但是，在某些方面，大脑本身需要解决类似的任务，因为其他大脑区域需要从同一群体中提取和处理信息。”

神经细胞连接到数百甚至数千个邻居，并通过加权和合并来提取信息。这与民意测验在选举前所使用的方法有直接的比喻：收集来自多个来源的调查结果，并根据其一致性对它们进行“加权”。这样，即使单个测量值发生巨大变化，也可以显示出稳定的模式。

Cambridge小组使用此原理构造了一种解码算法，该算法在数百个细胞的复杂活动中提取出一致的隐藏模式。他们发现了两件事。首先，确实存在一个一致的隐藏模式，可以准确预测动物的行为。其次，这种一致的模式本身会随着时间而逐渐变化，但是变化不大，以至于解码算法无法跟上。这表明大脑不断修改内部代码，以在不同内部电路之间传递信息。

科幻小说探索了将我们的记忆和经验直接从我们的大脑转移到硬件设备中的可能性。如果未来的技术最终允许我们上传和下载我们的思想和记忆，那么我们可能会发现，如果多年后重播它们的大脑，我们的大脑将无法解释其自身的活动模式。苹果的概念-其颜色，风味，味道和与之相关的记忆-可能保持一致，但随着时间的推移，它在大脑中引起的活动方式可能会完全改变。

这项研究表明，这种难题在不久的将来可能仍会是投机性的，但是实现这种思维方式的有限版本的实验技术已经成为现实。脑机接口是一种快速成熟的技术，并且可以控制假肢和外部硬件的人类神经接口已经在临床上使用了十多年。Cambridge小组的工作突显了从大脑提取可靠信息方面的主要公开挑战。

信息工程和医学神经科学讲师O'Leary说：“即使我们现在可以监视大脑活动并将其直接与记忆和经验联系起来，但活动模式本身会在几天内不断变化。”“我们的研究表明，尽管发生了这种变化，我们仍可以构建并维护一个相对稳定的'字典'，以读出动物在熟悉的环境中的思维方式。