数学模型显示,用七个特征表征记忆时记忆容量最大。
该研究将其与七种感官的潜力联系起来,可在人工智能和神经科学领域应用。斯科尔科沃科技研究所的研究人员开发了一个研究记忆运作的数学模型,其分析得出的意外发现或能推动机器人设计、人工智能发展,并增进对人类记忆的理解。这项发表在《科学报告》的研究表明,可能存在一个理想感官数量。若该理论成立,那么仅有五感的人类或许能通过增添感官获益。
研究合著者、斯科尔科沃人工智能中心的尼古拉·布里利亚托夫教授表示:"虽然我们的结论在应用于人类感官时具有高度推测性 —— 毕竟谁也无法预知未来人类是否会演化出辐射感知或磁场感知能力 —— 但无论如何,这项发现对机器人技术和人工智能理论具有现实意义。研究表明,当记忆中的每个概念由七个特征表征时(相较于五个或八个),记忆中存储的独立客体数量能达到最大化。"
记忆印迹建模
基于20世纪初建立的框架,研究团队聚焦于称为"记忆印迹"的基本记忆单元。记忆印迹可描述为分布在不同脑区并协同激活的稀疏神经元网络,其概念内容是由多个特征定义的理想化客体。在人类记忆中,这些特征对应感官输入。例如对香蕉的记忆包括其外形、气味、口感等感官细节,共同构成五维表征,存在于包含所有其他存储概念的更大五维空间中。
随着时间推移,记忆印迹会因外界刺激通过感官触发频率的变化而趋于精细化或扩散化,这个过程体现了学习强化记忆、废用导致遗忘的环境交互机制。布里利亚托夫解释道:"我们通过数学方法证明,概念空间中的记忆印迹会演化至稳态,这意味着经过过渡期后,'成熟'的记忆印迹分布将持续存在。当计算特定维度概念空间的终极容量时,我们意外发现七维概念空间在稳态下存储的独立记忆印迹数量最大,由此得出七感理论的依据。"
概念空间最大化
换言之,若用有限数量的特征维度描述客观世界中的客体,欲使概念空间容量(即与这些客体关联的独立概念数量)最大化,研究发现当概念空间维度为七时达到峰值。概念空间容量越大,对世界的整体认知越深刻,研究人员由此推断七是感官的最优数量。研究表明这个数字不受模型细节(概念空间特性及提供感官印象的刺激属性)影响,七似乎是记忆印迹固有的稳定特征。需注意:围绕共同中心存在的不同尺寸多重记忆印迹被视为相似概念,在计算记忆容量时按单一概念处理。
人类及其他生物的记忆是与意识属性相关的神秘现象。推进记忆理论模型的发展,将有助于深入理解人类心智,并在人工智能体中重构类人记忆。
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