伦敦大学学院认知神经科学研究所的研究人员展示了人工智能如何帮助解释记忆如何使人类了解世界，重新体验旧的经历，并为想象力和计划构建新的体验。
这项研究发表在《自然人类行为》杂志上。
该研究的主要作者、伦敦大学学院(UCL)认知神经科学研究所的博士生埃莉诺·斯彭斯在一份官方声明中表示:“人工智能中使用的生成网络的最新进展表明，信息可以从经验中提取出来，这样我们既可以回忆起特定的经历，也可以灵活地想象新的经历可能是什么样子。”
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斯彭斯说:“我们认为记忆是基于概念对过去的想象，将一些存储的细节与我们对可能发生的事情的预期结合起来。”
这项研究的重点是代表海马体和新皮层的网络，这是大脑中协同记忆、想象和计划的关键组成部分。
斯彭斯强调了基于概念的记忆和想象过去之间的相似之处，这是一种认知过程，将大脑中存储的细节与对可能发生的事件的预期结合起来。
人工智能模型被暴露在10,000张简单场景的图像中，大脑海马区的活动在经历每个场景时迅速编码。然后，这些编码信息被重播，以训练新皮层中的生成神经网络。
新皮层网络学会了有效地从概念上表示场景。
这一过程准确地反映了人类如何从过去的经验中获取模式来做出预测，这是一项至关重要的生存技能。
这项研究揭示了海马体在编码新场景的意义方面的作用，使其能够专注于新皮层无法复制的独特特征。这种动态的相互作用解释了新皮层如何逐渐获得概念性知识，并与海马体合作，在我们的脑海中重建事件，促进“重新体验”过去事件的能力。
此外，这项研究还揭示了大脑在想象和规划未来的过程中如何产生新事件。它说明了为什么现有的记忆经常表现出“要点”般的扭曲，在这种扭曲中，独特的特征被概括起来，并被记忆为与以前事件的特征更相似。
这项开创性的研究不仅加深了我们对记忆和想象之间错综复杂的相互作用的理解，而且强调了生成式人工智能在解开人类大脑认知过程奥秘方面的潜力。
(各机构提供资料)
