4种不同的记忆及记忆的本质

记忆恐怕是所有认知问题的基础。 对认知科学稍有了解的同学会知道，我们的记忆按照时间分为长时间记忆，短时间按记忆，工作记忆， 按照记忆的形态分成情景记忆，描述性记忆，语言概念记忆，和动作记忆。 这些琳琅满目的分法，让人觉得人脑就是一个装配复杂一点的计算机，每个模块掌管一部分记忆，如同不同的硬盘，每一块刻录着不同的内容，然后短期的记忆放在ram里。 这种理解的根据来自一系列“拆一拆”的实验， 比如人为去掉某个脑区相应的记忆会不会出问题，最经典的莫过于拆掉海马区病人（HM）就无法形成短期记忆了，类似老年痴呆病人

** HM病人*H.M在一次车祸之患上了癫痫，通过切除大部分海马组织（Hippocampus）以及海马周围的部分内侧颞叶组织减少病痛。但是很快，人们发现了一个未曾想到的副作用：H.M.再也无法形成新的记忆（记住发生的事情）了，虽然他依然可以学习新的运动技巧。*首先我们最快的回顾一下古典理论下的几种基本记忆形式， 按照表达的对象划分:1, semantic memory：抽象的知识的存储。比如我们大脑里大部分的概念知识，“中国的首都是北京”2， episodic memory：情景记忆, 对于某个特定的情景或经历的记忆，比如某个夏天的一次约会3， procedural memory：对运动过程的记忆， 比如你会开车，这些技能作为一串连续动作被存储在记忆里。4， sensory memory：对感觉的记忆按照时间长短划分：1， 工作记忆：几秒内和任务相关的重要信息， 比如别人刚说过的电话号码你马上要拨打2， 短时记忆：一些近期发生的事实比如昨天出去干了什么3， 长时记忆：较长期的记忆， 你的童年经历或者基本的数学和语法知识

传统记忆分类图 Memory systems 2018 – towards a new paradigm这种认知方法是否真的正确？可能事情没有那么简单。事实上大脑中的记忆可能不是一块块堆叠在一起的硬盘，你可以想象我们的大脑经其一生要储备多少硬盘？最新的一些论文指出它可能是一组抽象的信息表示，加上不同的算子组合而成，我们简称基于算子或基于过程的记忆理论。为什么说算子？因为任何一个记忆都不能脱离它被提取使用的过程来研究，不同的过程由不同的算子体现。很可能，不同的记忆形式本质都是类似的信息表征（视觉， 时间序列）和加上不同的算子得到的，你会看到这样的理解比那个经典的版本优雅的多。
换句话说，要理解记忆， 我们要理解什么是信息的表示， 我们要从深度学习最热门的表征学习开始谈起（深度学习一大顶会就是ICLR，表征学习国际会议）。深度学习的成功， 来自于它可以从大量的数据中学习数据的表示， 也称为表征学习。如一万张人脸的图像，就可以在CNN的比较高层，找到和人脸的高级特征相对应的细胞，甚至是某个人对应的神经表示在较低层级则只能看到低级特征。这个过程的本质其实是层层抽象，也就说从具体的收据中去掉无关紧要的细节， 得到不同数据中不变的东西（比如某个人， 或者某类事物）。表征学习的结果就是你通过深度学习得到的不同层神经网络的权重。不同的数据类型，有着不同的表示，比如图像的表示，声音的表示，其它时间序列的表示等等。它们均体现了从具象中获取和事物类别相关的不变特征这一点。得到这些特征的一大好处是便于进行neural encoding， 也就是编码。事实上我们就是透过这些表征认知世界的， 或者说我们认知到的世界的本质就是由这些特征（符号）组成，而不是一个个像素。不同的脑区获取的特征是不一样的，也就擅长进行不同类别信息的encoding。那些进入到我们的头脑意识中的符号（特征）构成我们当下感知到的世界。那我们来看看记忆。首先， 其实人类的记忆能力十分有限， 如果我们去仔细理解我们的记忆过程，比如你先环顾四周5秒，然后让你闭上眼睛说出你的四周有什么，你会发现你几乎不能复现刚刚出现的画面， 你所记住的更多是你所关心的事物的大类信息，而不是细节。用你自己的例子做实验， 是为了说明事实上我们离真正的像录像机那样的形象记忆相差甚远，我们的记忆内容更多的偏向于抽象特征（符号）的组合而非像素式的写入存储。这与当下计算机记忆的原理相差甚远的。这些分布式的表达在不同的脑区的representation事实上并非为记忆而设计，而是事实上因处理信息的需求而出现，刚刚说了它就是出现在我们的意识世界里的世界的表征， 或者说我们对世界的感知和记忆本质上是一体的。我们通过感知来认识世界，反过来，在我们回忆的时候， 同样的模块被激活。那么记忆和感知的区别又何在？它主要体现在和记忆相关的算子上。A Roadmap for Understanding Memory: Decomposing Cognitive Processes into Operations and Representations Cowell, Rosemary A., Morgan D. Barense, and Patrick S. Sadil. “A roadmap for understanding memory: Decomposing cognitive processes into operations and representations."eNeuro6.4 (2019).
这篇文章主要以记忆的读取为例子讲解了这个过程是如何进行的。显然除了存储之外，读取是和记忆有关的最重要的操作。: 61-78.更多阅读
海马体启发下的类脑人工智能
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吸引子2020-02-19 22:52:13

人的大脑其实可以被看成是三维立体的黏菌，黏菌在找寻食物的时候先铺开自身，等到找到食物了就聚合到一起形成网络地图，就是map，而知识概念就好比是其中的食物，map中的网络节点，大脑糖元有限，需要节省能量，开始铺张开探索阶段很耗费能量，一旦聚合形成hub节点，节点形成网络map就是最节省能量的方式，也就是思考快与慢中由系统2走向系统1，形成新知识，并逐渐形成常识，这就是长期记忆的由来，如果知识概念只是短期应用，暂时消耗能量且hub节点应用不广泛，形成短期记忆。文中海马体被破坏，就是黏菌无法形成节点，也就无法形成记忆，map就无从说起。

天下大共和2020-02-19 16:18:27

长知识了！

作者

谢谢

泓砚2020-02-21 07:53:47

记忆的形式是map，重点关注耦合关系，比如整体和局部，前序和后序，即空间和时间序列算子，而具体事物的记忆，大多采取样例感知表征，在读取记忆时，首先是时空算子构成脚本，然后是样例感知的填充。比如，在记忆中“杀”存储了“邻居杀猪”，在回忆“叔叔杀狗”时，就是用角色替换的方法进行填充，“叔叔”替换“邻居”，“狗”替换“猪”，甚至刀具、杀的位置也要一一替换。

左经纬2020-02-19 17:30:11

人类的语言==文中的算子； 语言元素和恒定记忆表征是一一对应的； 语言是一个很奇妙的东西，中国象形文字更多的是空间表征，西方象声文字是时序的恒定表征。

枫2020-02-26 18:08:44

觉得大脑对四类记忆的加工还可以继续整合，形成大一统的融合记忆。