我们设计了一种陈述性记忆机制,它尽可能与神经科学和认知科学的发现保持一致,同时不违反证明合理性的数学逻辑要求。其主要特点如下。 寄存器和内容可寻址存储器中存储的值仅限于已证明的命题。由于信息处理的最小单位(一个已被证明的命题)有自足的意义,记忆管理(比如忘记不必要的知识)就变得更容易。另一个优点是,即使在合成过程中执行不完整的程序,数据结构也不太可能崩溃。由于程序执行的顺序也将变得更加灵活,因此在时间允许的情况下规划未来的行动将变得更加容易。 每次进行推理时,都会自动将已证明的命题添加到已证明命题集合中,即将信息写入联想记忆机制。目的是减轻程序负担,提高程序综合的性能。 我们计划提供两种类型的陈述性知识回忆:自动回忆和主动回忆。 (目前仅实现了主动回忆。)事件回忆并不涉及重现某一特定时刻大脑的整个内部状态,而是仅重现一个已证实的命题。这使得信息处理能够实现,例如从一个命题推断另一个命题。 回忆陈述性知识的机制也被设计成不破坏证明的合理性(第 3.7 节)。 陈述性知识分为证实命题(情景记忆)和语义记忆。 Pro5Lang 中的语义记忆是多个已证明命题的压缩和抽象版本,旨在使用 [5]2 中描述的方法通过归纳推理来获取。 (然而,在当前的实现中,语义记忆也是从一开始就手动提供的。)由于存在过度概括和获取不正确的语义记忆的可能性,因此有必要提供单独的机制来选择和忘记不正确的语义记忆。这将在第 5 节中讨论。 由于记忆空间有限,即使正确的陈述性知识也会被适当地遗忘。即使不时随机选择和删除已证明命题集合中的元素,图 2 和 Pro5Lang 中的算法也不会失去健全性。然而,证明可能需要更长的时间并且可能变得越来越难以完成。为了避免降低证明的效率,需要使用一些启发式方法来选择需要遗忘的知识。 (目前实施中尚未采取此类措施。)
摘要:大脑结构、年龄和情景记忆表现之间的双变量关系已被充分理解。年龄增长和情景记忆表现较差分别与脑容量较小和皮质厚度测量值较低有关。众所周知,年龄增长还与平均情景记忆任务得分较差有关。然而,这三个因素——大脑结构、年龄和情景记忆——之间的同时相互关系尚不清楚。我们使用线性混合模型在一个大型成年人寿命样本中检验了以下假设:情景记忆功能的保留会改变已知支持情景记忆功能的区域中与年龄相关的脑容量损失的典型轨迹。我们发现,允许年龄和情景记忆分数相互作用的模型比简单的模型更好地预测了海马体积。此外,我们发现,包含年龄和情景记忆分数固定效应(但不包含交互项)的模型在预测前额叶区域的皮质体积方面略优于简单模型,在预测后顶叶区域的皮质体积方面则明显优于简单模型。最后,我们观察到,仅包含年龄固定效应(例如,不包含记忆分数)的模型在预测皮质厚度方面优于简单模型。
C. 长期记忆 LTM 在很多方面与 STM 不同。它具有无限的容量,访问时间很慢,遗忘发生得更慢或根本不发生。信息通过排练从 STM 存储在这里。LTM 有两种类型:情景记忆和语义记忆。情景记忆以序列形式表示我们对事件和经历的记忆。语义记忆是我们从情景记忆中获得的事实、概念和技能的结构化记录。与 LTM 相关的主要活动有 3 种:信息存储、遗忘和信息检索。
目的:研究情景记忆是否产生与语义记忆不同的血流模式 方法:六名参与者注射了放射性金。使用 PET 扫描监测血流 结果:6 名患者中有 3 名的血流不同 语义记忆在后皮质,情景记忆在前皮质 结论:情景记忆和语义记忆是局部的 记忆有生物学基础
目的:本研究旨在评估在早期阿尔茨海默病 (AD) 中,通过对楔前叶施加伽马频率的经颅交流电刺激 (γ-tACS) 是否能改善情景记忆并通过调节脑节律来调节胆碱能传递。方法:在这项随机、双盲、假对照、交叉研究中,60 名 AD 患者接受了临床和神经生理学评估,包括在使用针对楔前叶的 γ-tACS 或假 tACS 治疗前后 60 分钟的情景记忆和胆碱能传递评估。在 10 名患者的子集中,进行了 EEG 分析和电场分布的个体化建模。评估了 γ-tACS 疗效的预测因素。结果:我们观察到,在 γ-tACS 后,Rey 听觉言语学习 (RAVL) 测试的即时回忆 (p < 0.001) 和延迟回忆分数 (p < 0.001) 有显著提高,而在假性 tACS 后没有。在 γ-tACS 后,面孔-姓名联想分数有所提高 (p < 0.001),但在假性 tACS 后没有。短潜伏期传入抑制(胆碱能传递的间接测量)仅在 γ-tACS 后增加 (p < 0.001)。ApoE 基因型和基线认知障碍是 γ-tACS 反应的最佳预测因素。临床改善与后部区域伽马频率的增加以及楔前叶中预测的电场分布量相关。
我们提出了一个关于代理感知和记忆的统一计算理论。在我们的模型中,感知和记忆都是通过符号索引层和亚符号表示层之间振荡交互的不同操作模式实现的。这两层形成一个双层张量网络 (BTN)。索引层对概念、谓词和情景实例的索引进行编码。表示层广播信息并反映认知大脑状态;它是作者所称的“心理画布”或“全局工作空间”的模型。作为感知输入和索引层之间的桥梁,表示层通过其亚符号嵌入实现索引的基础,这些嵌入被实现为连接两个层的连接权重。大脑是一个采样引擎:只有激活的索引才会传达给大脑的其余部分。虽然记忆似乎与过去有关,但其主要目的是支持代理的现在和未来。最近的情景记忆为代理提供了此时此地的感觉。远程情景记忆检索相关的过去经验,以提供有关可能的未来情景的信息。这有助于代理做出决策。基于预期未来事件的“未来”情景记忆指导计划和行动。语义记忆检索当前感知未提供的特定信息,并为未来的观察定义先验。我们的方法解释了情景记忆和语义记忆之间的巨大相似性:语义记忆模拟未来实例的情景记忆。我们分析情景记忆和语义
有证据表明,接触空气动力学直径为 5 2.5 公里的颗粒物 (PM 2.5 ) 可能会增加罹患阿尔茨海默病和相关痴呆症的风险。PM 2.5 是否会改变大脑结构并加速临床前神经心理过程仍不得而知。在临床前阿尔茨海默病中可以检测到情景记忆的早期衰退。因此,我们进行了一项纵向研究,以检查 PM 2.5 是否会影响情景记忆衰退,并探索与接触相关的阿尔茨海默病神经解剖学风险增加的潜在中介作用。参与者包括参加妇女健康倡议认知老龄化研究和妇女健康倡议磁共振成像记忆研究的老年女性(n = 998;年龄 73-87 岁),并每年(1999-2010 年)通过加州言语学习测试进行情景记忆评估,包括即时自由回忆/新学习(列表 A 试验 1-3;列表 B)和延迟自由回忆(短期和长期延迟)的测量,以及最多两次脑部扫描(MRI-1:2005-06 年;MRI-2:2009-10 年)。受试者被分配了阿尔茨海默病模式相似性评分(脑部 MRI 测量阿尔茨海默病的神经解剖学风险),该评分由监督机器学习开发,并通过阿尔茨海默病神经影像学计划的数据进行验证。根据居住历史和空气监测环境数据以及模拟大气化学,我们使用时空模型估计了 MRI-1 前 3 年的平均 PM 2.5 暴露量。在多层结构方程模型中,PM 2.5 与即时回忆和新学习的大幅下降相关,但与延迟回忆或综合得分的下降无关。对于 PM 2.5 的每个四分位数增量(2.81 kg/m 3 ),在调整了多个潜在混杂因素后,第 1-3 次试验的年下降率显著加快了 19.3% [95% 置信区间 (CI) = 1.9% 至 36.2%],第 B 组成绩的年下降率显著加快了 14.8%(4.4% 至 24.9%)。长期 PM 2.5 暴露与阿尔茨海默病模式相似性评分升高有关,这分别占试验 1-3 和列表 B 中 PM 2.5 总不利影响的 22.6%(95% CI:1% 至 68.9%)和 10.7%(95% CI:1.0% 至 30.3%)。在随访期间排除痴呆和中风病例,或进一步调整小血管缺血性疾病体积后,观察到的关联仍然存在。我们的研究结果说明了 PM 2.5 神经毒性的连续性,它导致临床前阶段的即时自由回忆/新学习的早期下降,这是由灰质的进行性萎缩所介导的,这表明阿尔茨海默病的风险增加,与脑血管损伤无关。
尽管最近人们对正念冥想如何影响情景记忆以及大脑结构和功能产生了兴趣,但还没有研究检查过正念冥想对情景记忆的行为和神经影响。在这里,我们提出了一种结合正念冥想训练、情景记忆任务和脑电图的方案,以检查正念冥想如何改变行为表现和情景记忆的神经相关性。将正念冥想实验组的受试者与候补名单对照组进行了比较。正念冥想实验组的受试者花了四周时间进行训练和练习正念冥想。使用五方面正念问卷 (FFMQ) 在训练前后测量正念。使用源识别任务在训练前后测量情景记忆。在源识别任务的检索阶段,记录了脑电图。结果表明,正念冥想训练后,正念、源识别行为表现和右额叶和左顶叶通道的脑电图 θ 功率增加。此外,正念的增加与右额叶通道 θ 功率的增加相关。因此,正念冥想训练、情景记忆任务和脑电图相结合的结果揭示了正念冥想对情景记忆的行为和神经影响。
互补学习系统 (CLS) 理论为考虑新知识的获取、巩固和概括提供了一个强大的框架。我们通过研究新学习的母语词汇的巩固和长期记忆,并使用学习后功能性神经成像来测试成年人的这种神经分工假设。将新学习的项目与两种条件进行比较:1) 先前已知的项目,以突出与既定词汇的相似之处和不同之处;2) 未知/未经训练的项目,以控制非特定的感知和运动语音输出。与 CLS 一致,新学习项目的检索由与情景记忆相关的区域(包括左海马体)和支持既定词汇的语言语义区域(左下额叶和左前颞叶)的组合支持。此外,这两个网络之间的分工随着项目的巩固状态而发生变化;更快的命名与语言语义区域的激活更多和情景记忆区域的激活更少相关。命名过程中的海马活动可以预测 6 个月后命名记忆的一半以上的变化。
海马结构在空间认知和情景记忆中起着关键作用,而杏仁核对于适应性恐惧条件作用至关重要。我们通过整合“TM24Amygdala ver4”(基于“YM24Amygdala”)和“TN24HippocampalFormation”BRA 数据,开发了一种大脑参考架构 (BRA) 数据格式。此 BRA 数据通过纳入新的大脑信息流 (BIF) 来扩展以前的 BRA 模型,该信息流可以捕捉海马结构和杏仁核之间的连接。构建的 BIF 为定义与空间认知和恐惧条件作用相关的高阶功能提供了基础。这些改进加深了我们对连接这些区域及其相互关联的功能的解剖结构的理解。BRA 存储库提供了对这些数据的全面访问,支持进一步研究海马结构和杏仁核之间的功能和结构关系。这项工作不仅增进了我们对每个区域各自作用的理解,而且还深入了解了它们的相互作用如何塑造复杂的认知和情感过程。