环境在各个序列中是不同的。参与者总共学习了四个序列:一条绿色和蓝色路径,包含一组八个环境,另一条绿色和蓝色路径,包含一组不同的八个环境。为了便于说明,这里只描绘了一条绿色和一条蓝色路径。(b)故事生成。为了学习环境的顺序,参与者为每条路径生成故事,以按顺序链接环境。参与者被告知将最终环境链接回第一个环境以创建一个循环。(c)虚拟现实训练。参与者随后在沉浸式虚拟现实中以绿色路径顺序和蓝色路径顺序探索环境,同时排练他们的故事。在给定的环境中,会出现一个绿色和蓝色的球体。触摸这些球体时,参与者会按照相应的(绿色或蓝色)序列传送到下一个环境。然后,参与者回忆起四个序列中的每一个的顺序(未显示)。环境图像是游戏引擎 Unity 中从可用于商业用途的资产创建的 3D 环境的屏幕截图。
时间结构的记忆既可以规划未来事件,也可以回顾过去事件。我们研究了大脑在预期过程中如何灵活地表示过去和未来的扩展时间序列。参与者在沉浸式虚拟现实中学习环境序列。序列对具有相同的环境,但顺序不同,从而实现特定于上下文的学习。在 fMRI 期间,参与者以给定的顺序预测未来多个步骤的即将到来的环境。时间结构在海马体和高阶视觉区域中以 (1) 双向表示,具有对过去和未来的分级表示和 (2) 分层表示,过去和未来的进一步事件在连续更靠前的大脑区域中表示。在海马体中,这些双向表示是特定于上下文的,而对遥远环境的抑制可以预测预期中的响应时间成本。总之,这项工作揭示了我们如何灵活地表示顺序结构以实现跨多个时间尺度的规划。