具備良好彈性的工作記憶計算模型

工作記憶是認知功能的基石，具備非常不可思議的「彈性」，我們可將一段旋律、一種氣味、我們所處在的當下等，各種不同樣的資訊保留在我們的「心」─儘管工作記憶的容量限制是如此的清晰。

來自普林斯頓大學的Flora和Timothy教授以理論計算模型，提出一層具結構的感覺神經元和一層不具結構的神經元的隨機連結(如圖一)，兩者彼此往返的隨機連結，可讓各式各樣的資訊可以被儲存在這個神經網路中，這樣的模型也符合生理數據所觀察到的現象─工作記憶在持續活化的神經元且隨著時間會有動力演化的現象、記憶的項目愈多會導致活化神經元的活性下降且行為的準確度也下降等等。研究的突破點在於─過去的模型可能相較下是較不具彈性的、無法解釋工作記憶的容量限制、無法符合生理數據等。這篇提出了符合生理數據且具備彈性以及能解釋記憶容量限制的模型。結果發表在Neuron。

圖一、(A)8個環狀的感覺神經元子網路與一層隨機的網路，彼此隨機往返相連。(B) 8個子網路中有六個獲得刺激，其中有4個子網路的訊號可持續延續，模擬著工作記憶能記住3-4個「項目」

環狀的感覺神經元層，模擬著生物所接受到的刺激是具備「選擇性」，如方向、顏色等，作者假設都具備「中心─邊緣」(center-surround)的結構，靠近的神經元彼此會有興奮性的連結，遠的神經元則是抑制性的連結。而在感覺神經網路和隨機神經網路間的連結，則是雙向彼此興奮性的連結，若無興奮性的連結則全部給抑制性的弱連結。最終每顆隨機神經網路中的不同顆神經元都會收到一樣特定的興奮性連結和抑制性連結的數量。

接著作者給予感覺神經網路刺激，可看到如圖一B，4個感覺神經元網路的神經元會持續活化，形成穩定的神經元動力表現。而在圖二中可看到隨著記憶數量的改變會影響到兩個網路層不同的反應，隨著記憶項目的變多，「負責記憶」的神經元的活性會下降，而記憶的精確度也會下降(圖三)。

圖二、(A)感覺層神經元、(C)隨機網路神經元，隨著記憶的項目增加都會讓其主要的活性區域的活性下降。但非活性區域的部分，隨機網路神經元的活性會上升。

圖三、(A)隨著記憶的數量愈多，記憶表現的準確度就愈低。(B)記憶表現會隨著時間而下降。

筆者認為這篇很有趣，工作記憶結合了注意力、記憶、甚至意識等各層面的認知問題，惟美中不足的是，作者假設所有的感覺神經元和所有的隨機神經元皆有連結，若非興奮性的則是若抑制，神經網路的連結在此又回到一個非實際的生物網路連結。或著作者可以考慮改連一顆泛抑制型的神經元，由這顆神經元再去抑制隨機神經網路，或許可同時在滿足隨機神經元層的活性會隨著記憶數量的上升而特定主要被活化的神經元的活性會下降等現象，又能夠更和生物真實網路相容。

此外結果中有一個有趣的現象，部分子網路的刺激可能會有些特別適合一起穩定的被工作記憶記著！可能的原因譬如這些個別的感覺神經元剛好興奮性的連結較多重合到同一顆隨機網路的神經元，在現實生活中，不知道讀者是否有觀察到類似的現象呢？

撰文：強敬哲 C.C. Charng

參考資料：Bouchacourt, F., & Buschman, T. J. (2019). A flexible model of working memory. Neuron, 103(1), 147-160.