你以为大脑记住的是重点？其实它更在意“从哪开始，怎么结束”

Via：Pixabay

作者 |Leah Shaffer

翻译 |Caroline

审校 | 酷炫脑

美工|Jenny

编辑 | 加薪

记忆力差，不是你笨，是你没抓住“事情开始”的那一刻~

生活，就是由一连串琐碎小事串起的日常：早晨煮上一壶咖啡，放狗狗出门撒欢，再打开笔记本电脑忙碌、迎接回家的小狗。这些点点滴滴汇聚起来，便构成了我们充实的一天。

美国文理学院教授、心理与脑科学系主任杰夫·扎克斯（Jeff Zacks）认为，我们的大脑总是在不断地观察和处理着这些日常生活中的点滴事件。

扎克斯强调：“把握事件的起始与终结，对于理解这个世界至关重要。”

在最近的两篇论文中，扎克斯携手文理学院与麦凯威工程学院的研究团队，深入探讨了人类认知的这一核心环节。

扎克斯领导了一项研究，他们让计算机模型观察了超过25小时的视频，这些视频记录了人们执行简单的日常任务，比如打扫厨房或烹饪。然后，计算机模型需要预测接下来会发生什么。

研究的结果令人惊讶：当面对不确定性时，计算机模型的预测最为准确。当模型对接下来会发生什么感到特别迷茫时，它会重新调整自己的视角，重新评估整个场景，这种策略极大地提高了模型的预测能力。

这项研究的合作者包括扎克斯动态认知实验室的研究生阮丹（Tan Nguyen）、实验室的资深科学家马特·贝兹德克（Matt Bezdek）、詹姆斯·麦凯威（James M. McKelvey）教授及麦凯威工程学院院长亚伦·博比克（Aaron Bobick）、威廉·斯图肯伯格（William R. Stuckenberg）人类价值与道德发展教授托德·布拉沃（Todd Braver），以及哈佛大学的神经科学家塞缪尔·格什曼（Samuel Gershman）。

在此之前，扎克斯曾提出过一种理论，他认为人类的大脑特别擅长捕捉生活中的小惊喜。他推测，每当人们遇到出乎意料的事物时，大脑都会对当前的场景进行重新评估，这就是所谓的“预测误差”。

然而，这次研究的结果却让他对自己的理论产生了怀疑。因为成功的计算机模型更关注的是不确定性，而不是预测误差。对此，扎克斯表示：“我们做科学研究，就是要根据新的数据来修正自己的理论。”

阮丹则认为，惊喜仍然是一个重要的概念，我们并不需要完全抛弃预测误差的理论。“我们认为，大脑是同时运用这两种机制的。”他解释说，“这并不是一个非此即彼的选择。每种机制都能为我们理解人类认知提供独特的视角。”

动态认知实验室的博士后研究员马弗里克·史密斯（Maverick Smith）也在深入研究事件理解与记忆之间的相互作用。史密斯与现任堪萨斯州立大学副教授的前华盛顿大学博士后希瑟·贝利（Heather Bailey）合作，在《自然-心理学评论》（Nature Reviews Psychology）上共同撰写了一篇综述文章，收集了越来越多的证据，证明长期记忆与我们能否清楚地知道一个事情什么时候开始、什么时候结束有很大关系。

形成长期记忆的过程

史密斯指出：“人们在识别事件起止点的能力上存在显著差异，而这些差异恰恰能有效预测其日后的记忆水平。”

“我们希望能找到一种方法，通过教人们怎么区分不同的事情，来提高他们的记忆力。”

和扎克斯教授一样，史密斯也用了视频来帮助他研究大脑是怎么处理事情的。不过，这些视频不是一个人在做饭和打扫卫生，而是一个人在商店购物、安装打印机或做其他平凡的工作。

在实验中，参与者只需要在看到事情开始或结束时按一个按钮。然后，史密斯会问他们一系列关于视频的问题，来测试他们记住了多少。

史密斯发现，年纪大的人在处理这些事情时往往会觉得更难，这可能是他们记忆力变差的一个原因。“我们或许能找到一种方法，帮助他们更好地记住生活中发生的事情。”

扎克斯的团队正利用fMRI脑成像技术，实时追踪45名研究参与者对日常事件视频的反应。另一项正在进行的研究则通过跟踪眼球运动，为我们揭示了一个全新的观察世界的视角。“当人们观看日常活动时，他们往往会花大量时间观察并思考人们的手部动作。”扎克斯详细解释道。

史密斯目前正运用基于视频的实验，尝试通过让事件界限更加清晰来改善研究对象（包括老年人和阿尔茨海默病患者）的记忆力。最终，他希望了解事件观察结果是如何存储并保持在长期记忆中的。

“有些人天生就擅长将事件分割成有意义的片段。”史密斯感慨地说，“我们仍在探索，这种能力是否可以通过训练得到提高，从而改善记忆。这些都是我们试图解答的问题。”

Via：giphy

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参考文献（点击滑动查看）

1.Tan T Nguyen, Matthew A Bezdek, Samuel J Gershman, Aaron F Bobick, Todd S Braver, Jeffrey M Zacks, Modeling human activity comprehension at human scale: Prediction, segmentation, and categorization, PNAS Nexus, Volume 3, Issue 10, October 2024, pgae459, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae459