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2025-09-22 0
斯科尔科沃科学与技术学院(Skoltech)的研究人员近日发表数学模型研究,暗示最大化大脑记忆容量的最优感官数量应为七种,而非人类目前普遍已知的五种感官。该研究不仅为人工智能和神经科学提供理论启示,还对人类未来感官进化提出了新的假设。
五感。图片来源:由尼古拉斯·波松科/斯科尔科沃科技学院根据Deep Dream Generator平台上Deep Style(抽象)模型生成的图像修改而成
这项发表于《Scientific Reports》的研究由Skoltech AI实验室Brilliantov教授等人领导,采用数学建模方法分析人类大脑如何储存记忆。研究指出,如果每一项记忆概念通过七种特征(对应七种不同感官输入)来表征,而不是传统认知中的五种或八种,则大脑可储存的独特对象数量会达到最大值。
研究团队采用20世纪初建立的记忆“痕迹”(engram)理论框架,认为痕迹本质上是分布在不同脑区并能协同激活的神经元稀疏网络。每个记忆痕迹可以看作由多重特征共同定义的理想化对象。以香蕉为例,该记忆会同时包含香蕉的外观、气味、味道等多样感官信息,这些共同构建出一个五维的记忆空间。
研究通过建模分析发现,随着大脑接收来自感官的外部刺激,记忆中的痕迹会被不断激活、巩固或逐渐淡化遗忘。研究者在模拟后发现,经过充分演化后,记忆痕迹会趋于一种“稳态”分布,而概念空间维度为七时,能容纳的独特记忆对象数量达峰值。因此,研究团队推断:七是理论上的最优感官数。
Brilliantov教授强调,这一结论目前对人类感官的实际影响仍属高度推测。但随着科技进步,人类未来或许真的可以进化出对辐射、磁场等新类型刺激的感知能力。而在人工智能或机器人研究领域,这一发现有望指导新型感知系统的设计。
研究还指出,这一七感“最优值”不随具体建模细节或环境变化而波动,是大脑记忆痕迹分布的固有特征。这一结论对于进一步揭示大脑意识本质及实现类人AI记忆系统具有重要理论意义。
编译自/ScitechDaily
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