数学模型揭示最优数量：七种感官联合是生物记忆系统的最优配置

抖音推荐 2025年09月09日 20:55 1 admin

信息来源：https://techxplore.com/news/2025-09-mathematical-memory-optimal.html

斯科尔科沃科学技术研究所的研究人员通过构建记忆的数学模型发现，七种感官可能是生物记忆系统的最优配置。这一出人意料的结论不仅挑战了人类对感知系统的传统认知，更为人工智能设计和机器人技术开辟了全新思路。

该项研究成果发表在权威期刊《科学报告》上，由人工智能系教授尼古拉·布里连托夫领导的团队完成。研究表明，当记忆中的每个概念具有七个特征时，记忆能够存储的不同对象数量达到最大值，这一发现可能重新定义我们对感知和记忆关系的理解。

布里连托夫教授谨慎地表示："当然，我们的结论在应用于人类感官方面还只是高度推测性的，尽管我们永远无法预知未来人类或许会进化出对辐射或磁场的感知。但无论如何，我们的发现可能对机器人技术和人工智能理论具有实际意义。"

记忆印迹的数学建模

这项突破性研究采用了始于20世纪初的经典方法，将记忆的基本构成单元——记忆"印迹"进行数学建模。印迹被定义为大脑多个区域内同时激发的稀疏神经元集合，代表了记忆中的概念内容。

在人类认知系统中，每个概念都对应多种感官特征。以"香蕉"为例，这一概念包含视觉形象、特定气味、独特味道、触感质地和声音特性等多维信息。这些特征在大脑中形成一个多维对象，存在于由所有其他记忆概念构成的高维空间中。

研究团队的核心创新在于建立了印迹演化的数学模型。印迹演化描述了概念如何随时间变得清晰或模糊，这取决于外界感官刺激激活印迹的频率。这一过程模拟了生物体在与环境互动中的学习和遗忘机制。

五种感官。图片来源：Nicolas Posunko/Skoltech 根据 Deep Style（抽象）模型在 Deep Dream Generator 上生成的图像修改

通过严格的数学分析，研究人员证明了概念空间中的印迹会趋向于稳定状态。布里连托夫解释道："我们已经从数学上证明，概念空间中的印迹倾向于向稳定状态发展，这意味着经过一段时间的短暂时期后，会出现'成熟'的印迹分布，并且这种分布会随着时间的推移而持续存在。"

七维空间的最优性

研究的关键发现在于概念空间维度与记忆容量的关系。当科学家们分析不同维度概念空间的极限容量时，意外发现七维概念空间能够存储最多的不同印迹。这一结果具有深刻的理论意义：假设世界上的物体可以用有限数量的特征来描述，而这些特征对应于概念空间的维度，那么七维空间将提供最大的记忆容量。

这一发现的数学基础异常稳健。研究显示，数字"7"并不依赖于模型的具体细节，包括概念空间的属性或提供感知印象的刺激类型。这表明七感的最优性是记忆印迹本身的内在特征，而非建模过程中的偶然结果。

值得注意的是，研究中围绕共同中心存在的多个大小不同的印迹被视为相似概念的表征，在计算记忆容量时被统一处理。这种处理方式反映了人类记忆系统中概念聚类和抽象化的实际机制。

进化视角下的感官系统

从进化生物学角度审视这一发现，人类目前拥有的五种基本感官——视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉——似乎还未达到理论最优值。这引发了关于感官系统进化潜力的有趣思考。

一些研究表明，某些动物确实拥有超越人类的感官能力。例如，鸟类和其他动物具有磁感应能力，能够感知地球磁场进行导航。鲨鱼和某些鱼类拥有电感应器官，可以探测其他生物产生的微弱电场。这些额外的感官维度可能使这些生物在其生态环境中获得记忆和认知优势。

从人类发展角度来看，技术增强可能提供扩展感官能力的途径。脑机接口技术的发展使得直接向大脑传输额外感官信息成为可能。未来人类可能通过技术手段获得对红外辐射、紫外线、磁场或其他物理现象的感知能力，从而接近或达到七感的理论最优配置。

人工智能与机器人技术的启示

这项研究对人工智能和机器人设计具有重要指导意义。传统的机器人系统往往配备大量传感器以获取环境信息，但这种"多多益善"的设计理念可能并非最优选择。研究结果提示，七种不同类型的传感器可能是机器人感知系统的理想配置。

在人工智能记忆系统设计中，这一发现同样具有价值。当前的AI系统通常处理高维数据，但研究表明，将复杂信息压缩为七维表征可能实现最优的记忆效率。这对于开发更接近人类认知特征的人工智能系统具有重要指导作用。

机器学习领域的特征选择和维度优化也可能从中受益。许多机器学习算法面临维度诅咒问题，即随着特征维度增加，算法性能可能下降。七维最优性原理为特征工程提供了新的理论基础。

记忆研究的未来方向

这项数学建模研究为记忆科学开辟了新的研究方向。尽管模型基于理论假设，但其严格的数学基础为实验验证提供了可能。未来研究可能通过神经成像技术，观察不同感官刺激组合下的大脑活动模式，验证七维最优性假说。

认知神经科学家可能利用这一理论框架设计新的实验，探索记忆容量与感官维度的关系。通过虚拟现实技术，研究人员可以创造控制的多感官环境，测试不同感官组合对记忆形成和检索的影响。

此外，这一研究也为理解记忆障碍提供了新视角。某些神经疾病可能影响特定感官通道，导致记忆系统偏离最优配置。理解感官-记忆关系的数学原理可能为治疗策略开发提供指导。

人类记忆与意识的关系仍然是科学前沿的重大谜题。这项研究通过数学建模方法为解决这一复杂问题提供了新工具。随着计算能力的提升和建模技术的进步，未来可能构建更复杂、更接近实际的记忆系统模型。

研究团队强调，推进记忆理论模型将有助于更好地理解人类思维，并在人工智能中重塑类似人类的记忆机制。这一发现虽然起源于纯数学分析，但可能最终改变我们对感知、记忆和认知本质的根本理解。

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