為了解大腦如何構建用于解讀世界的心理框架，得克薩斯大學奧斯汀分校神經科學與心理學教授艾莉森·普雷斯頓（Alison Preston）受邀與保羅·米德爾布魯克斯（Paul Middlebrooks）展開對談，一起探討關于人類在日常生活中普遍依賴一種幫助我們組織與解釋信息的心理框架，也就是圖式（schema），是如何指導個體在不同情境下的行為的。

圖式，作為認知心理學的核心概念，其經典范例是“餐廳圖式”：當我們進入餐飲場景時，會基于既往經驗自動激活用餐流程的行為預期與操作序列。盡管圖式（schemas）曾經是一個心理學概念，神經科學家現在也開始接受這一觀點。普雷斯頓團隊通過研究海馬體、前額葉皮層與頂葉皮層的神經活動如何相互作用，揭示了這些腦區協同工作可能構成大腦圖式形成與結構化的神經機制。

保羅·米德爾布魯克斯

Paul Middlebrooks

現任卡內基梅隆大學特聘教研副研究員

致力于解析自由活動小鼠的運動皮層與基底神經節神經集群活動如何編碼自然行為，于匹茲堡大學馬克·薩默教授實驗室獲得認知神經科學博士學位。同時，他是播客節目《腦科學啟示錄》的主持人。

艾莉森·普雷斯頓

Alison Preston

認知神經科學領域知名學者

現任美國得克薩斯大學奧斯汀分校神經科學與心理學系講席教授、副教務長。她聚焦記憶與推理的神經機制，創新運用功能磁共振（fMRI）與計算建模技術，系統揭示海馬體與前額葉皮層協同作用如何支撐記憶整合、概念形成及邏輯推理，相關成果被《自然-人類行為》等頂級期刊收錄，其研究獲美國國家科學基金會杰出青年學者獎等20余項殊榮。

將心理學概念（如圖式）與實際的腦計算機制聯系起來總是充滿挑戰。因為大腦并非以抽象的圖式進行思考。那不是大腦真正運作的方式。我們的大腦，特別是成熟的大腦（我的研究也涉及發展視角），它們的目標是力圖在大部分時間（大約80%的時間）內做出正確的判斷。它們會構建關于世界的啟發式模型（heuristic models），以便引導我們在大多數情況下做出適應性的行為。

大語言模型（LLMs）的價值在于其提供了信息論框架下的預測工具：它能模擬大腦對刺激的高維編碼（如細節豐富的初次感知）與后續低維表征（抽象化記憶痕跡）的轉換閾值。通過量化分析語言模型對特定刺激的表征模式，我們得以建立其與人類記憶行為間的可計算關聯，這為解析"刺激-記憶"的神經編碼規則提供了新范式。

追問快讀：

1. 大腦并不是以“圖式”為單位運作，這只是我們為解釋行為而構建的模型。

2. 人類數千年來一直在通過敘事操控記憶與認知。當情境發生變化時，基于常規圖式的大腦會做出非適應性決策，因為它會對世界進行假設。這正是錯誤記憶的根源。

3. 青少年傾向于強化分化存儲策略，通過抑制重疊內容來維持信息的獨立性。他們依賴的是分散化、低整合度的記憶網絡，而非成人通過經驗累積形成的優化圖式系統。他們試圖收集盡可能多的關于世界的信息，而不太關心情境之間如何相互關聯。

4. 更小的海馬體（低維空間）反而支持更高效的推理。

5. 即便你明確指導孩子這么做，兒童的實際應用傾向仍較低。他們存在一些根本性的局限，但你可以設定一個預期目標，引導其認知發展路徑。

6. 我接納他們作為獨立個體的存在，并理解他們的行為反應，并非針對我或我的教養方式，而是源于他們內在的神經發育進程。

保羅·米德爾布魯克斯：今天我們將深入探討一個既熟悉又神秘的概念——圖式（schema）。你可能熟悉它、依賴它，但你真的理解它嗎？圖式存在于我們的大腦中嗎？它如何塑造我們的實時認知？這個源自18世紀哲學家伊曼努爾·康德的概念（Immanuel Kant，他將圖式視為先驗心智框架），經過心理學家弗雷德里克·巴特利特（Frederic Bartlett）在1930年代的革新（用其解釋記憶組織原則），最終在現代神經科學中煥發新生。

本次邀請到了得克薩斯大學奧斯汀分校的艾莉森·普雷斯頓教授，我們將一起從發展的認知神經科學視角，解析大腦如何通過不同神經環路實現圖式計算，以及大腦在從童年到成年的發育過程中如何以不同方式實現這一點。需要說明的是，科學界對圖式的定義尚未完全統一，但艾莉森提出的操作性定義因其能清晰區分圖式與認知地圖（cognitive maps）、概念網絡及語義信息而極具啟發性，這些認知構念常被混用，但其神經實現機制實則涇渭分明。

接下來，我們將更深入地探討從兒童期到成年期的發展，大腦如何通過適應性神經重塑支撐圖式運算，以及更重要的是，科學家究竟該如何量化測量這種抽象認知過程？

圖式的定義：

什么是圖式，什么不是圖式

保羅·米德爾布魯克斯：我們會使用一些概念作為工具用來理解心靈和大腦，圖式就是其中之一，但它屬于那些容易混淆的概念中的一個。我讀得越多，可能反而越覺得自己理解得不夠透徹。有時你談論圖式，有時你談論認知地圖，而現在我或許已分不清這兩者的區別，也許你能幫我理清一下。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我對“圖式”的理解隨著時間的推移不斷改變。這一概念顯然源自巴特利特在1920-30年代的開創性工作，但當今學界的使用方式已與其原意不同。我認為重要的是我們需要思考操作性定義（operational definitions）是什么，尤其是作為神經科學家，我不斷自問：如何將心理學概念（如圖式）映射到真實的腦計算過程？因為大腦并不是以“圖式”為單位運作，這只是我們為解釋行為而構建的模型。

保羅·米德爾布魯克斯：誒，原來不是嗎？

艾莉森·普雷斯頓：在實際的細胞信號方面，當然不是，但從它產生的結果來看，可能生成類似圖式的功能。

保羅·米德爾布魯克斯：如果大腦中沒有圖式，它仍然是一個心理學術語。

艾莉森·普雷斯頓：我認為如果要將圖式與其他形式的概念，比如語義知識或概念，區分開來，有幾個方面是需要考慮的。其一，圖式不是一個時間點，其二，圖式是一系列順序的動作。你可以這樣理解：我們常將圖式和敘事（narratives）相提并論。當我們想到去機場，你對“去機場”這一過程就擁有一個圖式。這涉及到安排交通工具或在機場停車，為這次旅行打包行李，甚至在去機場前幾天發生的事情等等。

保羅·米德爾布魯克斯：然后在出發當天的早晨，我會把行李放進汽車或交通工具里，無論是地鐵、公交車還是開車去機場。當你到達機場時，你給幫你拿行李的司機小費，然后你進去，你辦理登機手續······這就是常規流程，過安檢后，我會在常去的咖啡店買杯咖啡，然后在固定區域候機。至于是否提前排隊登機？如今幾乎沒人會坐在位子上等廣播通知了。

艾莉森·普雷斯頓：我就是坐在位子上等廣播通知的人。

保羅·米德爾布魯克斯：真佩服你，我就沒有那么耐心。我認為圖式有一系列你期望的順序動作，就像一個知識庫，這就是它與概念不同的地方。概念不一定有事物應該如何展開的順序例程和動作。

?圖源：Yasmin Ayumi

艾莉森·普雷斯頓：我認為圖式應被用作預測模型，幫助我們理解基于既有規則（A→B→C），如何預判下一步行動并選擇適應性策略。對我來說，圖式超越了概念。你可以想象“狗”這個概念，它包含關聯特征（毛發、四腿、吠叫等）與范疇結構（犬科動物），但這些靜態屬性集合無法等同于圖式。圖式的核心是動態的行動序列，而非特征的羅列。

保羅·米德爾布魯克斯：從某種意義而言，圖式與概念截然不同。作為心理學家，我們必須明確這些術語的操作化定義，并探索它們在大腦中的差異化表征。我認為圖式必然包含時序性（至少部分程度），且與行動緊密綁定——無論是外顯行為（如值機）還是內隱決策（如選擇咖啡店），圖式驅動著預測、選擇與行為執行。

艾莉森·普雷斯頓：這可能不是一個完美的定義。我對圖式的定義一直在為此演變，因為我認為還有其他形式。這正是我們心理學家覺得有點棘手的地方。比如有人提出“喬治·華盛頓圖式”的概念（整合其總統身份、歷史事件等關聯知識）。

保羅·米德爾布魯克斯：稍等，這里好像有問題。

艾莉森·普雷斯頓：是的，這里存在學術分歧，我不會稱之為圖式。我可能會稱之為喬治·華盛頓的概念，因其本質是靜態關系網絡（如“總統”、“獨立戰爭領袖”），而非動態行動序列。盡管有人持不同觀點，但我堅持：圖式需要是動態的、行動導向的，而“喬治·華盛頓”更符合概念的定義。

圖式與認知地圖的異同

保羅·米德爾布魯克斯：我很喜歡剛剛的辨析！幫助我區分了什么是圖式，什么不是圖式。但最近我與研究人類情景記憶的學者西拉·格林（Ciara Greene）交流時，發現她對圖式的定義與你不同。她認為圖式更接近概念或認知地圖，強調記憶元素間的關系網絡。你可能認同這種關聯性本身，但分歧在于是否將其歸類為圖式。

艾莉森·普雷斯頓：確實，我同意你說的。

保羅·米德爾布魯克斯：是的，這就是圖式在她的理論框架中的概念邊界。而在你的定義中，這些關聯性事物（associative things）需要完全圍繞某個目標或在世界中推進的某種行動。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我也研究過類別、概念以及認知地圖，也仔細思考過這個問題，想區分它們的差異。我們可以這樣理解：雖然認知地圖和概念的定義同樣復雜，但它們可以嵌入圖式中運作。以剛才提到的機場為例，整個流程就是一個圖式（值機→安檢→登機），而其中的“去常去咖啡店”可能涉及認知地圖（空間導航）或概念（咖啡偏好），但這些元素只是圖式的組成部分。

保羅·米德爾布魯克斯：你可以為咖啡店單獨定義一個圖式或概念，來指導你在其中的行為。但圖式并非與認知地圖或概念相互獨立 ——它更像是層級結構中的上層框架，整合了這些子組件。若沒有本質區別，為何需要兩個術語？難道它們不是同一事物的不同名稱？

艾莉森·普雷斯頓：這就是我認為圖式與認知地圖不同的地方，認知地圖就像一組相互關系（interrelations），這些關系的來源不僅僅是直接經驗，還包括事物之間推斷出的聯系。它本身不一定是靜態的，但能提供事物間關系的全局圖景，卻不一定包含與之相關的序列性行動計劃。

保羅·米德爾布魯克斯：認知地圖這一術語，通常認為是源自托爾曼（Tolman）對迷宮中的嚙齒動物的研究*。這種理論本身蘊含動態性，就是說，當嚙齒動物被允許在迷宮中自由探索時，即使此前未接受過任務訓練，它們也能在迷宮中發現捷徑并高效解決問題。托爾曼由此提出，動物大腦中存在一種內部模型，即認知地圖，使其無需遍歷整個迷宮即可推導出最優路徑。這種動態性正是認知地圖的核心特征。也因此，目前大部分研究集中在空間導航領域。

*研究來自：Tolman, Edward C. "Cognitive maps in rats and men." Psychological review 55.4 (1948): 189.

艾莉森·普雷斯頓：確實，認知地圖具有強烈的空間屬性。

保羅·米德爾布魯克斯：直到近期，通過你和蒂姆·貝倫斯（Tim Behrens）等人的研究，認知地圖概念才被拓展至事物間及概念間的邏輯關系。或許直到最近，它的靜態屬性才得到更深入的探索。

艾莉森·普雷斯頓：這就是我要說的。也許我們可以把它看作是一個連續體（continuum）。也許認知地圖和圖式之間會存在某些重疊區域，但我認為認知地圖的使用方式更靈活，它不一定存在一個你必須做的特定關系的順序。就像迷宮中老鼠的行為一樣，你可以根據需要隨時調整路徑、利用捷徑；而圖式在某種程度上確實與固定行為模式相關聯。

重申一遍，根據我個人的定義，我試圖圍繞人類或嚙齒類動物做出行動的內在心理方式來進行區分并理解，尤其是大腦神經如何運作的方式，如果我們想研究它們，就必須加以區分。這就是當前領域的現狀。就像你說的，之前的節目嘉賓也許不會同意我的觀點，但沒關系，因為分歧反而能催生更多值得驗證的科學問題，不是嗎？

圖式與記憶：

從圖式的角度，為何人類會出現錯誤記憶

保羅·米德爾布魯克斯：是的，之前節目嘉賓提出的核心觀點在于，記憶具有重構性，這也是你在研究中所強調的。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯，記憶是建構而成的。

保羅·米德爾布魯克斯：我們討論了我們記憶的各類缺陷。我們存在“錯誤記憶”的部分原因，在于當我們在處理并存儲信息時，始終基于某種圖式進行。圖式的本質在于泛化知識。這可能就是你所說的整合過程。

艾莉森·普雷斯頓：這正是關鍵，整合過程會引發泛化。

保羅·米德爾布魯克斯：因此，當你把某條知識納入圖式時，你實際上會丟失部分細節。

艾莉森·普雷斯頓：我認為認知地圖也不能完全避免這個問題。我的理解是，雖然形成認知地圖或圖式的個體經驗可能在記憶中逐漸消退，但這并不意味著圖式中不再保留具體細節。這正是我們需要深入思考的地方。總體而言，我同意大腦，尤其是成熟大腦（這也是我研究的方向）的目標是在80%的情況下正確行事。

保羅·米德爾布魯克斯：大腦構建世界的啟發式模型（heuristic models），讓我們在多數情況下做出適應性行為。因為大腦能力和資源是有限的，無法追求完美，它的必須依賴能“大多數時候正確”的算法。但代價是，這些適應性模型（比如圖式）偶爾會出錯，當你遇到大腦中存儲的普遍規律之外的特殊例外時，就會判斷失誤。

艾莉森·普雷斯頓：問題在于，當情境發生變化時，基于常規圖式（routine schemas）的大腦會做出非適應性決策，因為它會對世界進行假設。這正是錯誤記憶的根源，它是一種適應性假設，比如你認為“大多數情況下成立”，所以“現在也成立”。我認為錯誤記憶就源于此。

保羅·米德爾布魯克斯：你基于聯結網絡做出預測，但在特定情境下，這種預測可能并不成立。但只要預測有用，是否絕對正確并不重要，對吧？

艾莉森·普雷斯頓：正是如此。錯誤記憶有時具有適應性，有時卻完全沒有，甚至可能造成一定危害。我認為我們的大腦正在使用其有限的計算能力來在大部分時間內把事情做對。這就是圖式和認知地圖發揮作用的領域。但硬幣的另一面則是這些預測有時會出錯。

青少年、兒童和成人在圖式上的差異

保羅·米德爾布魯克斯：我原本打算稍后再提這個，但既然你已提到成熟大腦，那我們就先聊這個。你剛才討論的正是你研究的圖式形成領域，以及發育過程中相關的大腦處理過程和腦區。這時我聯想到你之前說的"成年人大腦的80%能正確行事"，這個比例具體如何體現？又比如青少年，你的研究顯示他們會主動抑制過去的細節，而兒童則不會。這種差異的百分比分布是怎樣的？讓我們繼續深入探討這個問題。

艾莉森·普雷斯頓：我不是說大腦的80%，而是你做的80%的事情是對的，這更接近于適應性行為的范疇。在我們針對成熟個體的研究中，已證明這種知識形成過程，無論我們稱其為圖式或認知地圖，部分依賴于海馬體與其他結構的互動。海馬體是非常著名的涉及記憶的重要腦區，它能夠與前額葉皮層和頂葉皮層的其他結構互動，這些結構負責執行功能、高層次的決策過程等。

連接海馬體與前額葉皮層的神經通路是大腦中最晚發育完成的部分之一，直到30歲左右才完全成熟。這對知識形成機制顯然有重大意義。實際上，人類對大腦如何形成和運用知識的理解仍處于早期階段，因為直到約20年前，學界還認為記憶系統在7歲時就已發育完成。直到最近，我們才修正觀點，認識到記憶系統在青春期仍在持續發育。

我們仍有許多未知領域。必須強調，這是一個開放的研究方向，需要更多探索。我對發育中的大腦之所以有上述想法，是因為即使在青春期，海馬體也不成熟。當我們學習新事物時，正如我的研究所示，記憶并非與過去割裂。即使此刻我們交談時，當我和你討論圖式，你會自然聯想到之前與其他嘉賓的對話。這不僅影響你當前的注意力，還塑造了你對我所講內容的編碼方式。

我們使用現有的知識來指導我們如何在新的經歷中學習。然而，由于7至10歲兒童的海馬體尚未成熟，他們的記憶提取過程在新學習經歷中不會輕易激活先前知識，而更傾向于孤立地對待每段學習經歷。如果想讓孩子們意識到這件事與兩周前在課堂上經歷的另一件事有關，需要提供更多的外部提示。部分原因在于海馬體的提取機制在兒童中期尚未成熟，無法建立有時間間隔的學習經歷之間的關聯。

?圖源：nora dorry

保羅·米德爾布魯克斯：用你的術語來說，兒童是知識的高度分化者（super differentiators），他們傾向于將經驗拆解為孤立單元。

艾莉森·普雷斯頓：我正要談到這一點。他們甚至缺乏經驗間的再激活（reactivate），他們最終對相關經驗形成正交表征（orthogonal representations），因為他們使用不同神經集群在不同時間進行編碼。青少年則是矛盾的過渡者，他們的海馬體開始活躍，比如說他們會回憶往期播客內容，但由于前額葉-頂葉的執行控制網絡未成熟，他們無法有效整合信息，導致處理策略與成人截然不同。

作為一個成年人，會把這些經驗聯系起來，形成一個"圖式中的圖式"（schema of a schema）。青少年的大腦則選擇抑制這些重疊信息。

請允許我將大腦的運作稍作擬人化比喻，當面對重疊的記憶內容時，成人的大腦會啟動信息抑制機制，導致經驗被存儲為高度分化的獨立痕跡。這一過程本質上是自上而下的認知調控。當相似經驗引發記憶表征沖突時，成年人的前額葉會主導決策，選擇通過重新聯結（relinking）將碎片化信息整合為連貫的圖式網絡（例如將A→B與B→C的經驗直接合并為A→C的關聯），而青少年則傾向于強化分化存儲策略，通過抑制重疊內容來維持信息的獨立性，這種策略能避免記憶混淆，卻需要付出更高的認知代價。

我的研究核心之一正是推斷性推理（inferential reasoning）。在實驗中，我常要求參與者通過聯結不同時間的學習事件來調用知識。比如，我教你知道A事件和B事件相關聯，之后你又看到B事件和C事件相關聯。我會要求你推斷出A和C之間的關系。兒童和青少年能夠做到這一點，相比之下，成年人做這件事則要容易得多，因為他們在記憶中已經形成了A和C之間的直接關聯。他們有一個可以用來推斷的連接紐帶，因此可以做出又快又果斷的判斷。兒童與青少年仍可完成，但需付出更多努力，因為他們擁有獨立的記憶痕跡，無論這些痕跡是正交化（orthogonalized）還是真正分化的（differentiated）。

兒童和青少年會這樣推導：既然A與B關聯，B又與C關聯，就必須依次從記憶中提取這兩個獨立事件，并在推理時進行實時重組。盡管最終可能得出正確答案，但這種認知路徑需要付出更高的努力成本，且更容易出錯。這并非認為兒童或青少年缺乏推理能力，而是強調其知識構建方式與成人存在本質差異。他們依賴的是分散化、低整合度的記憶網絡，而非成人通過經驗累積形成的優化圖式系統。兩者的決策過程植根于完全不同的知識基底，這正是我們當前研究的核心方向。

我們正在進行縱向研究，追蹤青春期個體隨時間推移在知識形成方式上的轉變，試圖揭示他們何時開始以不同模式構建知識。我們在實驗中設計了沒有明確正確答案的推理任務，所謂的“正確答案”實際上是用來對底層知識結構客觀建模的工具。你做出的選擇完全取決于你的知識結構本身，無關對錯。

這表明如果個體在不同年齡階段擁有不同類型的知識結構，其選擇傾向自然會不同。這正是我們試圖論證的核心觀點。雖然我之前用育兒場景作類比，但關于青春期認知最精妙的洞見其實來自嚙齒類動物恐懼條件反射研究，不知道你是否了解這類實驗。

在經典恐懼條件反射范式中，研究人員將嚙齒類動物放入實驗箱并施加足部電擊，動物會學會恐懼這個特定空間環境。在一項改良實驗中，研究者分別測試了幼年、青少年和成年嚙齒類動物的反應。當處于即時情境（immediate situation）中時，所有年齡組被放入實驗箱時都會表現出僵直反應（freeze response），這是嚙齒類動物對足部電擊的典型恐懼行為。

實驗的關鍵在于記憶檢索階段，也就是24或48小時后，研究人員將嚙齒類動物重新放入原環境而不施加電擊，觀察其行為。結果發現，幼年組和成年組立刻表現出僵直反應，而青少年組卻毫無反應。

保羅·米德爾布魯克斯：我的天。

艾莉森·普雷斯頓：超級有趣的是，研究人員偶然將這些青少年期的嚙齒類動物在成年后用于另一項實驗。在該實驗中，當時的青少年鼠已經成熟，研究人員碰巧地把它們重新放回那個環境，它們立刻觸發了僵直反應。這說明那段記憶并非不存在，而是它們在青少年時期選擇不去使用那段記憶。在后續的實驗進一步表明，這種現象與海馬體中的記憶抑制有關。這些青少年期嚙齒類動物在提取恐懼情境時，會通過神經抑制機制阻斷海馬體的記憶提取。

并非只有我一個人認為青春期是一個探索的時期。那段時間你會試圖收集盡可能多的關于世界的信息，而不太關心情境之間如何相互關聯，這是在嘗試整理一套關于這個世界是什么樣的資料，這真的很有趣。后來，你可能能夠解決這些事物之間的所有關系。但在青春期，你不一定會像利用已知信息那樣去探索環境，而是盡可能多地探索環境。

保羅·米德爾布魯克斯：主動抑制的部分真的很有趣。當你談論那些嚙齒動物研究時，我想到的是互補學習系統。我在想，也許發生的情況是，青少年時期的嚙齒動物仍然在海馬體中編碼記憶?；パa學習系統的理念認為，隨著時間的推移，海馬體才會將信息發送到皮層，而皮層需要很長時間來概括并將其編碼到皮層中。我原以為，“嗯，可能就是這樣。”但其實不是。

艾莉森·普雷斯頓：那些研究中并沒有觀察系統中的這種轉變。但你剛才提到的觀點很有趣。成年后記憶的調用可能不再依賴海馬體，但記憶本身仍存留其中。我認為這種解釋是合理的。至少在青少年期，恐懼記憶仍存儲于海馬體，只是被主動抑制；而當它們成年后被放回籠子時，是否需海馬體重新提?。窟@一點尚不明確。

我認為研究者尚未通過特定實驗操作來驗證這一假設，但這仍是一個有價值的思考方向。記憶系統可能存在某種動態轉化過程，可能與互補學習系統相關。這一觀點非常值得探索。

保羅·米德爾布魯克斯：青少年的行為本身，就表明了主動抑制肯定存在。

艾莉森·普雷斯頓：是的，沒錯。無論是回憶自己的青春期，還是觀察家中青少年的行為，你都能發現——

保羅·米德爾布魯克斯：你的孩子多大了？18歲？

艾莉森·普雷斯頓：18歲和15歲。是的。我看到我的女兒正在經歷這種轉變。我認為這是直覺可感知的。通過軼事證據（anecdotally），我們可以觀察到類似"哦沒錯，這正是我孩子"的行為模式。我們可以憑直覺上知道這一點，但仍不清楚其成因、這種模式對人類大腦的適應性意義，以及具體轉變的時間節點。我認為這對于理解如何教育孩子很重要，因為教育21歲大學生的方式應該與教育15歲孩子的方式不同，也應該與教育7歲孩子的方式不同。

思考這些問題時，為了讓學習環境最具有適應性，你必須了解大腦在這個特定時間點的能力和傾向，這就是我們希望通過這項研究達到的目標。我還認為這對理解心理健康障礙和風險因素也很有幫助。我們所討論的這些現象可以解釋為什么青少年比其他人更具風險，因為他們非常具有探索性，他們不會利用已有知識或觀察他人行為來獲取經驗，而是更傾向于自己親身經歷。

我認為這對于我們思考記憶系統在發展過程中如何運作和變化，對日常行為、童年和青春期的影響等問題有很多有趣的啟示，希望我們能夠對此進行思考。

?圖源：L A U R E L I N E P A R I S

保羅·米德爾布魯克斯：從圖式形成的角度總結，兒童期就像在努力推開認知之門，試圖抓住事物的基本輪廓；而進入青少年期后，你已“半只腳跨入門內”，此時大腦開始主動抑制冗余細節，因為你已建立穩固基礎，接下來要做的就是探索未知。

然后，探索模式大多在我們進入成年期時結束，此時的圖式系統已經成熟了。

艾莉森·普雷斯頓：何謂完美或成熟，那就是你已經盡可能多地利用了所知道的知識來構建了一個具有適應性的圖式，它能讓你在80%的時間里做出正確的決定，并能接受20%的出錯率。你的認知模式從追求掌握特定實例的詳盡知識，轉向建立盡可能普適化的知識基礎。這正是我們討論的轉變過程。從心理學上講，這是從擁有實例記憶到擁有完全連接性、適應性關系圖式記憶的轉變。

這就是知識遷移的核心。在某一情境中學到的內容，能無縫應用于其他所有相關情境。我認為這種能力的本質正在發生轉變，從最大化地環境探索到成年期構建出了一個更具適應性系統。

圖式的層次性：

既可以模糊，又可以清晰

艾莉森·普雷斯頓：我想指出的是，我之前提到過，我認為圖式并不總是模糊的。

你會在圖式中保留對行為至關重要的細節。其中某些部分可能被高度解析，而其他相對次要的部分在該圖式中則可能較不清晰。

保羅·米德爾布魯克斯：圖式應該是可適應且靈活的，因為我們總是在更新它們，但是會存在某個特定圖式，它的一些特征更加固化且適應性較差嗎？

艾莉森·普雷斯頓：不知道。我認為你會保留圖式中那些更明確的或者有助于區分在什么時候該做什么的部分。

保羅·米德爾布魯克斯：你可以有一個餐廳圖式，但可能還有關于餐廳的子圖式。在一家快餐店的行為與在一家正式餐廳的行為是不同的。

艾莉森·普雷斯頓：它們有共同的特征，而且在餐廳里我的目標是進去給自己弄點吃的，這一點上它們有很多共同之處。你在餐廳里所采取的行動和做出的預測，會根據它是快餐店還是正式餐廳而有所不同。

這就像圖式中那些用于區分不同決策選項的關鍵點會被高度解析。例如，在這種情境下我應該選擇A，但在另一種情境中我就應該選擇B，這正是圖式需要更清晰表征的部分。而圖式中關于快餐店與正式餐廳的相似性則會被壓縮處理，因為兩者的行為模式在本質上是一致的。

我認為，圖式中解析度較高的部分實際上會直接導致不同的行為選擇。

保羅·米德爾布魯克斯：圖式允許我們在新環境中泛化應用既有知識。例如，若我進入一家陌生餐廳，卻因遵循舊有行為模式而引發社交尷尬，此時大腦會觸發圖式更新，你會意識到"我需要在此建立新分支，因為之前填充的，也就是當前行為模式在此情境下已不適用" 。

艾莉森·普雷斯頓：這就是我認為的，人們擁有不同層次的圖式，在不同的情境中區分不同的行為模式。比如我在機場的行為，獨自旅行和與家人一起旅行時的行為模式就非常不同。這就是我要說的，并非圖式具有極端模糊性。它們會在需要模糊（fuzzy）的領域保持模糊，在應當明確的領域則保持清晰

保羅·米德爾布魯克斯：圖式就像解決一切問題的答案。這也是這類理論的問題所在，你總想讓它們適配所有問題。比如用它來解決這個問題，再用它應對那個挑戰。但同樣重要的是，我們要明確圖式不是什么。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。

從圖式的角度：

創造力到底是什么？

保羅·米德爾布魯克斯：我想問，創造力在這套理論中處于什么位置？

艾莉森·普雷斯頓：這是一個極富洞見的問題！我們和其他人確實有一些數據，表明核心記憶功能與人們創新性思考的能力有關。創造力的本質，或許正是將看似無關的經驗建立新聯結的能力。

保羅·米德爾布魯克斯：這種聯結需要記憶表征對齊（aligned）還是正交（orthogonal）？

艾莉森·普雷斯頓：目前尚無定論。但可以肯定的是，經驗再激活，如提取過去事件與新經驗關聯，是創造力的核心。因為這是你在"現在發生在我身上的事"與"之后發生的事"之間建立關聯的過程。

或許可以用“再激活調諧廣度”（the breadth of the reactivation tuning curve）來描述，即學習過程中再激活經驗的范圍大小，這可能與創造力直接相關。

保羅·米德爾布魯克斯：從某種程度而言，遠距離聯結（即看似無關經驗的關聯）是最獨特且最具創造性的聯結方式。

艾莉森·普雷斯頓：我認為創造力的核心在于再激活的廣度，即學習新經驗時大腦選擇喚醒多少過往經驗。至于創造力所需表征應具備的高低維度，目前尚無定論。

保羅·米德爾布魯克斯：肯定是高維的。

艾莉森·普雷斯頓：我不確定。我看到過一些研究提出了相反的觀點。比如某些群體（如自閉癥譜系）的低維表征反而與創造力正相關。

保羅·米德爾布魯克斯：知道我為何如此確定嗎？因為我本人就是高維思考者。

艾莉森·普雷斯頓：哈哈你說得對。高緯度表征假說成立，意味著青少年比成年人更具有創造力。

保羅·米德爾布魯克斯：確實存在相關證據，但關鍵在于創造力的操作定義。

艾莉森·普雷斯頓：是的。這是一個復雜議題。我的團隊雖未專注創造力研究，但確實有人觀察到知識和創造力緊密相關。尋找其中的交集，是我們深入研究這個領域的原因。創造力和我們之前討論過的關聯記憶機制一樣，本質上是關聯性的。

保羅·米德爾布魯克斯：有個經典說法：數學家過了24歲就“完蛋了”，因為他們創造力不足以解決新問題。這應該與創造力在圖式理論中的位置有關，對吧？

艾莉森·普雷斯頓：是的。

流形的啟示：

圖式和認知地圖表征的幾何結構特性

保羅·米德爾布魯克斯：那么圖式不能做什么呢？它的局限性是什么？讓我舉個旁例說明。我們剛才好像在討論流形（manifold）和低維性（low dimensionality）。你提到過“流形”這個詞嗎？我記不太清了。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我有時候會用。

保羅·米德爾布魯克斯：：神經科學研究發現，記錄大量神經元，例如100個神經元的活動時，其放電模式本應占據100維空間，但實際行為中，比如做伸手等動作時，這些活動會坍縮為低維流形結構（lower dimensional manifold structure），沿著該流形的軌跡決定了我們何時以及如何執行伸手動作。

編譯補充：舉個例子，就像100個人各自亂跳是“群魔亂舞”（高維自由），但一旦跳廣場舞，所有人都會跟著領隊的動作整齊劃一（低維規律模式），這個集體動作的軌跡就決定了舞蹈的整體效果。神經元的“低維流形”也是類似的道理。

保羅·米德爾布魯克斯：如今我看萬物皆流形，甚至兩個神經元也能構成流形！這讓人不知所措?，F在我到了這種地步，“哦，該死，一切都是流形”?！傲餍巍币辉~似乎失去了原有意義。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我也會在系統神經科學家面前使用“流形”這個詞。出于同樣的原因，他也會說：“哦，流形（又來了）。”

我覺得這個概念正在被很多人使用。雖然“流形”未必是終極真理，但從某種程度上講，流形是一種思考圖式的方式。你可以將圖式視為狀態空間中的軌跡，而這個空間本身就是一個流形。

保羅·米德爾布魯克斯：那么流形如何與圖式嵌套？它處于更低階的抽象層次，因為流形是通過測量神經活動定義的，依賴于數據本身。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我們正在使用這些工具來研究這些圖式表征的幾何結構特性。你可以計算刺激之間的距離和方向向量，并通過這些幾何特征預測是否存在特定的圖式。

在我使用的簡單任務示例中——需要明確說明，我不會將其稱為圖式任務（schematic task）。受試者需學習關聯三組刺激物，例如先學習籃球和咖啡杯的關聯，再學習咖啡杯到植物的關聯。最終測試能否推斷“籃球與植物是否存在關聯”？此類任務包含37組或更多類似的三元組合，每個都包含其他三幅圖像。

早期研究發現，成熟的大腦會直接建立籃球到植物的跨層級關聯，且所有三元組的神經表征在腦中幾何對齊，也就是說，預測“籃球-植物”關系的向量方向，同樣適用于其他三元組（如“書本→燈泡→山峰”）。這種跨任務的一致性即圖式的本質，即若能在神經空間中預測路徑遍歷方式，且該預測適用于任務的其他層面，則構成真實圖式。從某種意義上說，這是二級推斷（second level inference）。

保羅·米德爾布魯克斯：換言之，任務表現優異者的神經表征高度對齊，而表現差者則幾何結構混亂？

艾莉森·普雷斯頓：是的。那些做不到的人可能在進行初級推斷（first level inference），但無法實現表征對齊，因而其表征泛化的能力較弱。大腦可以在不同層次上進行推斷，我可以把A和B分開，例如，把籃球和杯子的表征與杯子和植物的表征分開。有些人會把籃球和植物聯系起來，但他們不一定會把它與其他所有事物對齊。這反映了不同層次的大腦成熟度。但我們仍不知道是什么導致了這些人的不同。

我無法預測哪些個體能夠更高效利用神經幾何特性，但已知海馬體-前額葉白質連接強度可以預測這類任務的表現，連接越強，神經幾何對齊越精準。

保羅·米德爾布魯克斯：白質就是軸突。

艾莉森·普雷斯頓：是的。白質是海馬體與其他腦區（如前額葉）雙向通信的物理通路。白質連接更強的人，在這些任務中表現更好。此外，在發育過程中，海馬體的體積大小也會影響任務能力。我們對此類個體差異的驅動因素有所察覺，但尚未獲得充分證據。

即使在成年被試中，他們的任務表現也存在很大差異。這也是一個懸而未決的問題。比如，神經表征高度對齊一定是優勢嗎？可能未必，過度對齊可能限制靈活性。

?圖源：Ivo van de Grift

保羅·米德爾布魯克斯：我們談談成熟度（maturity）。你的研究聚焦于海馬體、前額葉（尤其是內側前額葉）及其周邊腦區的交互機制。眾所周知，或至少在我的認知框架或者認知地圖里，前額葉皮層在兒童發育過程中，每天都在形成數以百萬計的新連接（突觸發生），然后在青少年晚期經歷突觸修剪，對嗎？

艾莉森·普雷斯頓：是在青春期左右，這取決于你的性別和年齡。

保羅·米德爾布魯克斯：好的。由于前額葉皮層還沒有被修剪，還沒有被磨礪完善，他們無法抑制（inhibit）不當行為且具有探索性（exploratory），我們因此寬容青少年的過失，對吧？

艾莉森·普雷斯頓：整個大腦都在經歷修剪過程，不只是前額葉皮層。

保羅·米德爾布魯克斯：海馬體的修剪機制如何？

艾莉森·普雷斯頓：我之前提到過海馬體體積與行為之間存在相關性，它與任務表現相關。有趣的是，海馬體中有一塊特定子區能夠預測你完成這項任務的能力，這可以與修剪過程聯系起來。

從某些方面看，青春期的神經變化體現為連接數量的減少，這會在MRI掃描中自動顯示為體積減少及相關結構變化。海馬體體積減少可預測任務表現，而更優表現可能與修剪相關，修剪過程最終產生低維可能性；當你進行修剪時，實際上正在自動降低神經空間的潛在維度性。

保羅·米德爾布魯克斯：所以容量空間縮小意味著——

艾莉森·普雷斯頓：是的！更小的海馬體（低維空間）反而支持高效推理，它們修剪去除了冗余連接，留下精煉的關系網絡。

保羅·米德爾布魯克斯：回到你舉的籃球和植物的例子，以及它們之間的關聯。當你談到圖式的時候。我可能——

艾莉森·普雷斯頓：我要明確一點，那不是圖式。

保羅·米德爾布魯克斯：我正想問呢，那是認知地圖嗎？

艾莉森·普雷斯頓：這正是認知地圖（cognitive map）形成的初始階段。真正的認知地圖需要多組關聯的幾何對齊（如所有三元組的神經表征方向一致）。我們通過關聯推理任務（如籃球→杯子→植物）研究這種能力的形成機制，它超越了直接觀察，是構建認知地圖與圖式的基石。

此任務雖簡單，卻能揭示復雜認知地圖的神經機制。當不同三元組的神經表征幾何對齊時，即標志認知地圖的形成。

保羅·米德爾布魯克斯：沒錯，但還不是圖式。

艾莉森·普雷斯頓：是的，因為圖式必須包含時序性行動計劃，也就是“先做什么，后做什么”。這是我對圖式的定義，以區別于認知地圖。

保羅·米德爾布魯克斯：明白了。你通過定義圖式的時序性內涵間接劃定了其外延，圖式必須包含時間與行動序列。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯，圖式還涉及行為選擇，如決策與執行，這是其核心特征。

這有助于將其與更偏向靜態的“類別”區分開來（雖然我不確定“靜態”是否是最貼切的詞）。我之所以強調這一點，是因為我們需要明確這些術語的邊界：比如，如何從類別中推導出行為和預測？類別可以告訴我某個刺激屬于A類還是B類（如“這是貓還是狗”），但它無法提供行動序列（比如“如何訓練貓”），也不包含高度互聯的知識網絡（比如“貓的習性如何影響訓練方法”）。

“概念”比“類別”更抽象。這是一種可能的定義。比如說，當你思考忠誠這樣的概念時，你可能會聯想到忠誠的行為和忠誠的人，但這和區分狗或者貓的“類別”非常不一樣。甚至是區分名詞和動詞的區別的概念也一樣。這與我們討論的認知地圖完全不同，我認為認知地圖與圖式屬于世界模型；它們與更廣泛層面的概念和類別存在本質差異。

保羅·米德爾布魯克斯：它們可以是概念和類別間關系的模型？

艾莉森·普雷斯頓：沒錯，它們可以是概念與類別關系的整合模型。我傾向于將其視為層級化的復雜性結構，每一層級疊加更復雜的關系與規則。盡管我的定義可能不完美，但明確術語邊界對科學研究至關重要。

術語模糊，難以操作：

神經科學領域對心理學研究的批評

保羅·米德爾布魯克斯：有一點始終讓我感到困擾，就是語言作為溝通工具是低維且模糊的，卻能承載無限含義。而科學的一大優點是要求對研究對象進行操作定義。你是否認為，神經科學對心理學的批評，如“圖式”等術語過于泛化、缺乏實證基礎，正源于此？換句話說，若“圖式”可以隨意解釋，它就不再是可科學研究的對象。

艾莉森·普雷斯頓：這一直存在爭議。以回憶（recollection）與熟悉感（familiarity）理論為例，這是早期用神經影像學的方法研究心理學概念的核心領域。當你在街上認出某人卻想不起細節，如名字、相遇場景，這種“似曾相識”感就是熟悉感；而能提取具體細節，如“上周在咖啡館見過”，則屬于回憶。

保羅·米德爾布魯克斯：當你看到那個人時，你會說：“哦，六個月前我在某個健身房上芭蕾課的時候見過他。”你可能甚至不記得他的名字，但你有更多關于你在哪里認識他、為什么認識他等背景信息。這就是回憶。

艾莉森·普雷斯頓：為了解析這些現象，學界曾長期認為“海馬體負責回憶，其他腦區負責熟悉感”。這種說法既對也不對。

保羅·米德爾布魯克斯：這甚至都不能說是錯的。

艾莉森·普雷斯頓：傳統模型并不算錯誤，但過于籠統。大腦通過突觸可塑性，即從單個細胞到大規模網絡的動態變化，對經驗進行“計算”，最終涌現出回憶的體驗。但“回憶”這類低維術語，掩蓋了從表觀遺傳調控、分子信號、細胞活動到系統級協作的復雜過程。這些術語本身并非錯誤，但它們無法解釋“為何我能記得六個月前在健身房見過某人”這一體驗背后所涉及的復雜機制。

保羅·米德爾布魯克斯：也許我們不擅長從系統層面思考問題。至少對我來說，我想盡可能地簡化問題，比如說“好吧，海馬體負責熟悉感”。因為這樣聽起來更簡單。

艾莉森·普雷斯頓：大腦對所有事情都會采用捷徑和啟發式方法。

保羅·米德爾布魯克斯：沒錯。

艾莉森·普雷斯頓：這就是我之前跟你說的，我們構建啟發式方法是為了讓事情有80%的正確率，在語言中也一樣。

保羅·米德爾布魯克斯：我在博士論文中研究的是元認知（metacognition），但是在這瞬間我很難向你描述這個術語是什么意思。實際上，你提到的熟悉感和回憶的區分讓我想到了它，因為很多關于元認知的研究是基于熟悉感的。

艾莉森·普雷斯頓：并不是說這些術語或原理本身有什么錯誤，只是當我們將元認知籠統地理解“我們知道自己知道或者不知道某件事”的體驗時，該描述對于弄懂這些體驗背后的實際機制來說是不夠的。

保羅·米德爾布魯克斯：我發現語言在很多時候都不足以表達我想表達的內容。這并不是因為我是一個高維度思考者，而是因為我覺得語言本身的表達能力是有限的。

艾莉森·普雷斯頓：有時候確實如此。這也是為什么在思考圖式時，我們常常覺得語言不夠用。這可能正是我嘗試用信息理論的思維方式去思考的原因，實際進入大腦的信息是什么，以及大腦基于這些經歷存儲了什么樣的信息？用信息理論的術語來思考，能讓我嘗試去量化一些東西。這樣一來，我對該術語或原理的語言定義可能也會隨之調整。這是一個不斷權衡的過程，這種自然博弈過程促使我們反思，如果現有圖式定義無法解釋存儲信息的本質，應如何修正定義？

信息論對圖式研究的影響

艾莉森·普雷斯頓：我受到了計算機科學和人工智能的影響，在研究中使用了很多這樣的工具，在某種程度上，我已經成為了一名信息理論家。

保羅·米德爾布魯克斯：這是什么意思？

艾莉森·普雷斯頓：當你思考輸入大腦的實際信息時，它包含多少比特，呈現何種形態、系統編碼這些比特的容量（capacity）如何、以及大腦通過何種采樣算法（sampling algorithms）實現高效信息采樣，這些問題構成了核心研究維度。我們可以借助互信息理論（mutual information theory）、困惑度（perplexity）與驚奇度（surprise）等模型，量化大腦處理刺激的過程。我認為，我們既要充分理解刺激本身，也要同等重視對刺激的處理方式，而這與人類注意力的機制密不可分。

保羅·米德爾布魯克斯：從信息理論的角度出發，鑒于大腦的有限容量，所以必須關注環境中最重要的特征。重要性的判定取決于目標；具體而言，它由任務性質與目標設定共同決定。我們剛剛在高層次上談到了不同年齡段的不同目標。青少年的目標是探索環境，成年人的目標是盡可能利用他們所知道的東西。這實際上對不同年齡段記憶表征的維度也有有趣的啟示。

艾莉森·普雷斯頓：這一假說尚待驗證，但極具探索價值。我們推測，在學習新經驗時，成人的神經表征維度可能呈現U型曲線，初期維度升高，隨后通過圖式整合降低維度；相比之下，青少年的主動抑制舊知識從而使其維持高維表征。而圖式天然涉及信息壓縮，從而提高行為效率。這就是記憶有時候模糊或出錯的地方，源于對目標無關維度的主動壓縮。當你后來需要使用基礎知識時，你可能會錯誤地填補那些被壓縮的維度。

保羅·米德爾布魯克斯：你必須從那個低維圖式表征的確切空間中進行采樣。

艾莉森·普雷斯頓：正是如此！信息理論的價值在于，它為我們提供了量化知識結構動態變化的工具，無論是通過個體內部還是跨發展階段的量化分析，通過分析神經表征的維度性，我們能間接測量人類記憶的圖式化程度及其演化軌跡。

保羅·米德爾布魯克斯：我想到了信息論在神經科學領域存在的一個爭議，神經科學近年過度追捧信息量化研究，將一切認知過程簡化為信息流的傳遞。比如朱利奧·托諾尼（Giulio Tononi）提出的整合信息理論在意識研究領域非常熱門，他用互信息和因果傳遞解釋意識。

即便是創立了香農信息論的香農（Claude Shannon）本人，也曾警告不要將其直接應用于生物系統。核心之一是，傳統信息論要求存在發送方與接收方，且接收方必須預知所有可能的信號集合。但你之前提到，圖式本質上是目標驅動的行為框架。于是我設想，如果將目標視為“可能的消息集合”，讓目標本身定義接收信號的范疇（比如只有與目標相關的信息被接收），或許能構建一種新的信息度量方式。你認為這一思路可行嗎？

艾莉森·普雷斯頓：我認同這一思路，因為目標在某種意義上設定了注意力過濾器（attention filter），進而決定哪些潛在信息能被接收。目前我們尚未全面應用這一理論，但實驗室已啟動新方向，與德州大學奧斯汀分校的亞歷克斯（Alex）合作，開展更貼近真實世界刺激與自然敘事的研究。亞歷克斯的研究專長是語義知識編碼，他大量運用大語言模型（LLMs）解析這一過程。我們的合作源于一個共同問題——“人們真正的記憶內容”，而他的工作聚焦于記憶與知識的神經機制。

我們的實驗設計是讓被試聆聽故事后延遲回憶故事的內容，進而分析刺激信息與回憶的時間節點之間的關系，以及回憶細節的分辨率。研究大量應用信息論工具，尤其是基于LLMs的逐詞預測能力，在此框架下，利用LLMs模擬“信息發送者”與“接收者”（communicator-receiver）的交互。由于我們使用的大型語言模型經過了大量的訓練，刺激信息非常豐富。

保羅·米德爾布魯克斯：沒錯，有數百萬種可能的消息。

艾莉森·普雷斯頓：正是如此。我們正用這種方法刻畫記憶的關鍵時間節點及其信息采樣模式。對于更簡化的實驗任務而言，目標至關重要，它決定了被試的注意力焦點，也屏蔽了無關信息。作為心理學家，我們必須警惕這一點，無論是指導人類被試的實驗指令，還是訓練非人靈長類或嚙齒類的任務范式，本質上都在預設他們的“信息過濾器”，從而系統性地偏向某些知識獲取方式。

這真的很有趣?；氐綀D式相關的研究，有人嘗試教給孩子們將不同經歷聯系起來的策略。即便你明確指導他們這么做，兒童的實際應用傾向仍較低。這說明他們在完成這件事上存在一些根本性的局限，但你可以給他們設定一個預期目標，引導其認知發展路徑。

該研究由我實驗室的研究助理妮可·瓦爾加（Nicole Varga）主導，她和帕特里夏·鮑爾（Patricia Bauer）一起合作，采用了和我們籃球與植物那個例子類似但更貼近現實的范式。你可以學習一個事實，這屬于語義知識的范疇。例如：先學習“所有袋鼠的幼崽都叫Joey”，再被告知藍飛鼠是袋鼠的一種"，隨后推理問題“藍飛鼠的幼崽叫什么？”答案自然是Joey。

成年人在這方面的表現比六歲孩子要好。即便你告訴六歲孩子要把這些信息在記憶中聯系起來，他們的表現還是不如成年人。

不過，通過目標設定可引導個體信息處理路徑。成人的認知系統存在差異，不同個體對“藍飛鼠與幼崽喬伊”的關聯強度差異顯著。通過設定目標，我們可以引導成人調整這種關聯。然而，兒童的認知系統存在固有限制，難以靈活執行此類任務。從信息論的角度來看，我認為目標為接收者預期接收的消息設定了一個重要的篩選條件。

?圖源：Bee Johnson

保羅·米德爾布魯克斯：你的意思是，現在在哪兒都能看到“比特”了嗎？

艾莉森·普雷斯頓：不，我將信息論視為一種工具，它和所有工具一樣存在局限。關鍵在于如何針對具體任務設計實驗，明確哪些變量需要量化，并評估信息論是否適用。

保羅·米德爾布魯克斯：如果你清楚自己要什么，那么它就有助于你設計出更好的任務。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。這就是我們從一開始就引入信息論來研究相關問題的原因。

人工智能啟示：

圖式理論對LLM的挑戰

保羅·米德爾布魯克斯：我們之前略有提及，但我想聽聽你對現代人工智能（如大語言模型）的看法。結合你在圖式發展與時間維度上的研究，當審視大語言模型或廣義的現代AI模型時，您認為它們是否顯得幼稚可笑？當然它們令人驚嘆，但你認為哪些神經科學原則應被用于改進模型？例如，模型是否需要像人腦一樣階段性抑制某些信息？

艾莉森·普雷斯頓：我認為AI無需完全模仿人類，它們的核心目標并非如此。盡管設計類人模型或許是可敬的目標，但這未必是唯一路徑。

保羅·米德爾布魯克斯：但不管怎樣，這種情況已經在發生。

艾莉森·普雷斯頓：確實如此。

保羅·米德爾布魯克斯：模仿人類并非AI開發的必選項。

艾莉森·普雷斯頓：我爸與社會格格不入，于是決定建立一個自己的世界。他算是第一代做“社會實驗”的人，但并沒有招人我將從兩個方向展開：一是如何用AI解決神經科學問題，如解析腦成像數據，二是神經科學如何啟發AI，盡管對于后者我的思考尚未體系化。加入，也不知道怎么擴大圈子，甚至對這些都沒興趣。他更像是在森林里建立了一個私人王國，只說服了我母親支持他，兩人過著一種他親手打造的“伊甸園”生活。

當前的大語言模型與人類存在本質差異，它們的訓練數據（如全網文本）與人類經驗（多模態交互）截然不同。盡管它們過去在推理任務（如邏輯推斷）糟糕，但近年來進步神速。兩三年前，它們在推理和演繹等方面還比較薄弱。而這正是人工智能領域目前重點攻克的方向。

保羅·米德爾布魯克斯：AI領域常有這樣的劇情：宣稱“遇到技術瓶頸“，隨后通過擴大模型規模直接碾壓瓶頸。

艾莉森·普雷斯頓：確實如此。但模型的進步機制仍不透明，這種“黑箱躍遷”令人興奮，也暗藏風險。是的。這種震撼令人不安。

保羅·米德爾布魯克斯：是的。這種震撼令人不安。

艾莉森·普雷斯頓：是的，我們利用大語言模型（如GPT）作為預測表征工具。當模型在數十億文本數據上訓練后，它能高精度預測敘事中的下一個詞，這源于其對人類語言整體特征的統計建模。這對認知實驗設計極具價值，例如，向受試者呈現自然敘事時，模型可量化刺激細節的顆粒度，進而分析受試者的回憶表現差異，是逐字復述（高細節還原），還是模糊概括（低細節整合）。”

舉例來說，假設你聽到一個故事：角色決定狂吃垃圾食品，他坐在電視前，吃了一品脫冰激凌、一碗爆米花和一袋薯片。若你的記憶是以高維表征儲存，其細節較為精確，你會原樣復述這三種垃圾食品。

但多數人會用圖式來回憶。有些人在編碼這個故事時，心里可能會想著：“哦，他們暴吃了一堆垃圾食品?！被貞浧饋砜赡芫椭徽f：“哦，他們暴吃了一堆垃圾食品?！眱H此而已。而另一些人可能會說：“他們坐在電視機前，吃了一品脫冰淇淋，一碗爆米花，還有一袋薯片。”這就是一種高維度的表征。而還有人，這時候圖式就開始變得有趣了，他們會說：“哦，他們吃了一堆垃圾食品。有好多士力架，還吃了披薩?！彼麄兘o出了不同種類的垃圾食品。

保羅·米德爾布魯克斯：等等，這是說模型還是？

艾莉森·普雷斯頓：人類會這樣做，他們會根據圖式補全細節。而AI模型需要調整參數才能實現，你可以設置模型輸出具體細節。

保羅·米德爾布魯克斯：為什么人們會有不同的表現，既會有簡單回憶，也會有詳細描述呢？

艾莉森·普雷斯頓：個體差異本身便是研究重點，關鍵機制不僅存在于回憶階段，記憶編碼過程的運作方式同樣至關重要。例如，當聽到“角色吃垃圾食品”時，某些人會主動忽略具體食物種類，因為這與故事主旨無關。但當你要求他們詳細回憶時，他們反而會調用其他“垃圾食品”圖式填充細節，即使原文未提及。

保羅·米德爾布魯克斯：圖式會作為提取細節的入口。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。這就是虛假記憶產生的原因。就像是我運用自己的圖式重現了一些當時沒有以足夠高維度進行編碼的內容。現在你讓我回憶，我就可能會出現虛假記憶。

這種情況在概念和詞匯方面也會出現。

大型語言模型的獨特價值所在，它能從信息論視角預測人類在何時會選擇高維編碼或低維編碼。例如，模型可量化分析某個刺激的“記憶潛力”， 又能量化其與人類記憶的神經關聯強度。

如果我們對此有足夠深入的了解，就可以利用這些模型以特定的方式構建具有特定屬性的敘事，然后讓人類對這些敘事進行評估，問他們：“這些故事中，哪一個最令人難忘？” 更進一步，通過模型生成能精確誘導特定知識狀態的刺激材料，實現對認知過程的可控操縱。

保羅·米德爾布魯克斯：哦，操控和支配。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。你可以用這些模型以有趣的方式來測試哪些內容對人們來說真正具有記憶點。

保羅·米德爾布魯克斯：關鍵在于，通過特定敘事結構，你實際上在“編碼”受眾的圖式形成路徑。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。

保羅·米德爾布魯克斯：這其實就是作家的本職工作。

艾莉森·普雷斯頓：確實，人類數千年來一直在通過敘事操控記憶與認知。

弄清楚什么樣的人算得上優秀的講故事者，是個很有趣的問題。這就涉及到創造力的話題。盡管敘事學已有大量研究，但過去缺乏量化工具。如今神經科學如何反哺AI？

保羅·米德爾布魯克斯：你是否認為AI領域應主動吸收神經科學的成果？例如，將圖式理論融入模型設計？

艾莉森·普雷斯頓：這正是我們當前研究的前沿方向，通過共享工具，如信息論框架與大語言模型，我們實現了跨學科的范式融合。當采用信息論的共同語言時，認知機制與計算模型的深層關聯自然顯現。許多研究已開始引用我們的工作，例如設計具備推理能力的神經網絡。而AI研究者也正將大語言模型應用于我們探索數十年的研究問題，比如記憶預測。這種雙向滲透體現著學科發展的必然，AI研究者試圖用模型破解我們長期探索的認知難題，而神經科學的理論框架正在重塑AI架構的設計哲學。盡管當前LLMs僅聚焦語言，但其底層機制，如注意力權重分配，與人類記憶的圖式編碼存在深層關聯。

保羅·米德爾布魯克斯：有人可能會不同意這種觀點。

艾莉森·普雷斯頓：具體來說，當前AI模型（如LLMs）缺乏多模態整合能力。人類大腦能將視覺、聽覺、情感等信息無縫整合為統一表征，而AI模型仍處于初級階段，它們要么處理文本（如GPT-4），要么處理圖像（如DALL·E），但無法像人類一樣融合多模態輸入構建圖式，AI模型還在繼續發展構建中。以觀影過程為例，人類會同步整合敘事內容、情感線索、視覺元素、人物關系與物體識別，這正是LLMs與當前多模態模型的根本缺陷所在。

保羅·米德爾布魯克斯：就像之前討論的“垃圾食品”圖式需要多模態整合一樣。

艾莉森·普雷斯頓：沒錯。該問題具有多維復雜性。大型語言模型無法捕捉這些事物中的視覺和空間信息，正如很多時候你看電影時，并沒有臺詞，只有動作。有時候屏幕上甚至都沒有人物。人類大腦能夠自然地完成多模態整合，并利用多源信息的預測和意外（如突然的寂靜預示危險）構建意義，而人工智能模型目前還做不到這一點。

保羅·米德爾布魯克斯：你會如何構建一個人工智能模型呢？

艾莉森·普雷斯頓：我不知道。我不是搞人工智能的。不過確實有人在研究這個。他們正在努力構建這些大型的多模態模型，以便根據不同的數據源進行跨模態預測。這是人工智能領域的一個重要研究方向。也許人工智能可以向人類大腦學習，了解人類大腦是如何整合這些信息的。我期待這類模型的誕生，因其能幫助我們實證研究真實情境下的情景記憶編碼過程。非常期待看到這方面的進展。

保羅·米德爾布魯克斯：簡而言之，你支持用深度神經網絡作為腦活動的代理模型，進而反推真實大腦的運作機制。如果能用模型預測腦活動，你認為這是有價值的。

艾莉森·普雷斯頓：它們并非完全代理，而是量化工具。模型允許我們參數化某些變量，如注意力權重、記憶熵，并觀察大腦是否遵循這些變量。盡管這些參數未必精確對應神經機制，但就像數學心理學用簡化模型量化行為一樣，它們提供了可操作的測量框架。

當前模型并非試圖復現人腦，而是作為計算工具。例如，模型如何通過特定計算預測行為？我們可進一步驗證這些計算是否與腦活動關聯。這才是它們的核心價值。

保羅·米德爾布魯克斯：數學心理學模型的精妙之處在于其極簡性，這些微型模型能用少數直觀參數解釋復雜行為。只要接受模型的前提假設，如人類決策依賴預期效用最大化，且其預測符合實際行為數據，就能構建一個邏輯自洽的理論框架，如用強化學習解釋購物選擇。然而，大模型的龐大規模與復雜性，卻讓這種可解釋性被徹底摒棄，淪為無法追溯因果的黑箱。

艾莉森·普雷斯頓：確實如此。

保羅·米德爾布魯克斯：如果只需針對特定問題（如預測單詞序列）而無需全局解釋模型行為，或許這種限制是可接受的，但……

艾莉森·普雷斯頓：但研究存在邊界。我們嘗試通過調整注意力層（attention layer），探索模型如何編碼信息。例如，在敘事任務中，某些注意力頭可能專門捕捉時間順序（如“先發生A，后發生B”），而其他頭處理情感關鍵詞（如“悲傷”“興奮”）。我們可通過遮蔽或增強特定頭來驗證假設，但這不意味著我能解釋模型第9層與第12層的功能差異，這如同破解黑箱（black box）中的未知密碼。理解這些模型的本質、目標及其與大腦的映射關系存在根本性障礙，畢竟人工智能與人類神經系統遵循截然不同的演化邏輯。

保羅·米德爾布魯克斯：完全認同。但耐人尋味的是，許多研究者堅信AI模型即大腦的數字化身。更荒誕的是，當前模型的神經元概念（如McCulloch-Pitts神經元）基于1943年的理論，與真實神經元的生物復雜性相比，簡直像用蒸汽機圖紙造火箭。

艾莉森·普雷斯頓：這些模型需要大量的數據進行訓練，與大腦有著本質的區別。人類大腦的學習過程可不需要那么多數據。

從實驗室到真實場景

——對養育者的啟示

保羅·米德爾布魯克斯：我想從你的子女談起，當然也包括你實驗室的學生，你的研究，尤其是青少年神經發育，是否影響了你對多樣性行為的接納方式？”

艾莉森·普雷斯頓：我先說說我的孩子吧。畢竟作為一名研究青少年發展的神經科學家，有時候這方面的研究確實對我有幫助。

保羅·米德爾布魯克斯：真的嗎？我的研究領域與家庭生活仿佛平行世界，我幾乎從未將學術知識應用到育兒中。

艾莉森·普雷斯頓：我確實會這樣。比如當我的青少年孩子做出沖動行為時，我會想：“這是因為他們的前額葉皮層（注：負責決策與沖動控制的腦區）尚未發育成熟。”這讓我能以更包容的態度看待他們的行為——畢竟他們的大腦正在按自然規律發展。