记忆是按时间顺序储存在大脑中的吗？

关于记忆是否严格按照时间顺序储存在大脑中，这其实是个挺有意思的问题，答案并没有我们想象的那么简单，不是一个“是”或“否”就能概括的。

首先，我们得承认，很多时候，我们回顾过去，确实是沿着一条时间线进行的。就像你看一部电影，你记得事件A发生在事件B之前，事件B又发生在事件C之前。这种按照事件发生先后顺序来组织和提取信息的能力，我们称之为情景记忆（episodic memory）。它让我们能够重现过去的具体经历，知道“何时何地”发生了什么。比如，你记得昨天早餐吃了什么，这是你昨天某个特定时间点发生的事件。这种记忆的顺序性，对于我们理解因果关系、规划未来至关重要。

但是，大脑的记忆系统可不是一个简单的录音机，它更像是一个庞大而复杂的网络。记忆的存储和提取，更像是在这个网络中寻找和连接各种信息片段，而不是简单地按播放顺序播放。

举个例子，你可能清晰地记得第一次考试不及格的沮丧，但可能记不清考试前一天晚上你是在几点睡觉的。同样，你可能对某个童年玩伴的某个特定笑话印象深刻，但对你们一起度过的无数个下午却只有模糊的整体印象。这说明，并非所有记忆都以同样的方式被编码和储存，也不是所有信息都必须严格按照时间顺序来获取。

更进一步说，我们提取记忆的过程，也不是总是线性的。当你回忆起童年的一次旅行时，你可能会先想到某个特定的场景，比如一家冰淇淋店，然后这个场景会触发你回忆起当时一起旅行的家人，接着你可能会想起旅途中发生的另一件有趣的事情，而这件事情可能发生在冰淇淋店之前很久。这种联想式回忆（associative recall），让我们能够通过一个线索，跳跃到相关的其他记忆，这种连接很多时候并不是严格按照时间顺序的。

大脑在存储记忆时，其实是在整合不同类型的信息。除了情景记忆，还有语义记忆（semantic memory），也就是我们对世界的基本知识和事实的记忆，比如“巴黎是法国的首都”。这些知识的存储，并不像我们说故事那样，有明确的时间顺序。它们更像是储存在一个庞大的百科全书里，你可以随时查阅，但这些知识本身并没有一个“发生时间”。

而且，大脑在记忆的形成过程中，情感和重要性起着非常大的作用。那些带有强烈情感色彩的事件，无论它们发生在何时，都更容易被记住，并且可能以更鲜活、更突出的方式被提取出来。有时候，我们对某个事件的记忆，可能更被其引发的情绪所塑造，而不是纯粹的时间序列。

另外，遗忘也是记忆过程中不可或缺的一部分。我们不可能记住所有发生过的事情，大脑会选择性地保留对我们有意义的信息，并逐渐淡化那些不那么重要的。这个选择和筛选过程，本身就不是一个简单的按时播放。

最后，我们对记忆的“顺序感”，很多时候也是一种事后建构（posthoc construction）。当我们回顾过去时，我们的大脑会试图将零散的信息组织起来，形成一个连贯的故事，以便我们理解和叙述。在这个过程中，我们可能会无意识地将事件按照逻辑和时间顺序进行排列，使其更易于理解，但这并不完全等同于它们最初被编码和储存的方式。

所以，与其说记忆是“按时间顺序储存在大脑中”，不如说大脑能够组织、连接和提取信息，并且在需要的时候，能够重构出事件的时间顺序。这种能力，使得我们能够理解世界的连续性，但记忆的储存和提取本身，则是一个更加动态、联想丰富，并且受到多种因素影响的复杂过程。它更像是一个巨大的、相互关联的网络，信息点之间通过各种联系（包括时间、空间、情感、语义等）连接在一起，我们可以沿着这些线索在网络中穿梭，而不是在一个线性的轨道上前进。

网友意见

不完全是：

• 对事件的记忆是按记忆形成过程中脑内的时间信息进行排序和检索的，新冠病毒侵入大脑造成“忘记了一段时间内发生的事情”是做得到的。
• 记忆的强度与内容的重要性、内容适合记忆的程度、重复的次数等有关，时间信息可以出现模糊、拉伸、压缩、倒错，不是严格按照客观时间进行的。
• 在记忆的形成、强化和剪枝过程中一部分“次要”内容会被舍弃，题目中的图片谈到的所谓“近两年的记忆”并不是连贯的。
• 对文字信息的记忆是按整句的含义编码的。

卡内基梅隆大学的 Marcel Just 和他的同事用 fMRI^[1] 研究人脑如何处理、存储、回忆信息。通过让受试者在 fMRI 机器内一遍又一遍地重复特定的思考或认知体验，收集认知、情绪、大脑活动的数据，让机器学习建立“哪些大脑活动模式关联到特定的想法或情绪”的模型，他们可以判断受试者在想什么数字^[2]、可能有什么情绪^[3]、是否有自杀的念头^[4]。

实验发现无论受试者思考时使用的语种是什么，上述全脑活动模式是普遍存在的^[5]，而且人脑并不像数据库那样将信息编码为按逻辑分类的离散项目，而是将信息编码为综合概念，关联到与该项目相关的所有感觉、情绪、体验和重要性。这使得看起来能划分为同一类的信息在人脑中的举动大相径庭——例如“蛋糕”和“苹果”都是食物，但人在想到它们时大脑的激活方式不同。

这导致 fMRI 识别受试者正在阅读的句子的效率非常低下，几分钟才能识别一句话：大脑不会像谷歌翻译那样逐字解码和存储信息，而是对整个句子的含义进行编码——这也是文字顺序不影响阅读的原因之一。

对记忆中的事件进行时间排序是大脑的重要活动之一。多年来，神经元放电的速率被视为衡量神经活动的标准^[6]，但准确的时间也很重要。

过去十几年间积累的证据表明，啮齿类海马体中的“时间细胞”在编码时间信息。相位进动（phase precession）是进行情景记忆和空间导航的关键机制^[7]。2015 年，约翰霍普金斯大学研究人员发现学习陌生移动路线的老鼠存在相位进动^[8]。2019 年，研究人员在理论上阐述了海马时间细胞如何将时间与地点、事物相关联，来帮助大脑记住“记忆事件”中事物和地点的顺序^[9]。

哥伦比亚大学的 Joshua Jacobs 等研究人员通过神经元放电时间监测人脑中的位置细胞^[10]，发现人脑和老鼠的脑类似地在记忆形成的过程中留下时间印记：

• 利用从 13 名植入颅内微电极来绘制癫痫发作时的电信号的癫痫患者身上收集的数据，发现患者四处走动时监测范围内 12% 的神经元表现出相位进动。
• 利用从 27 名执行情景记忆任务的癫痫患者身上获得的颅内微电极记录，识别了人类的时间细胞及其活动规律，建立了关于它们如何在人脑中产生“形成情景记忆所需的时间信息”的理论^[11]。

在 2021 年 8 月 10 日发表的一篇论文中，法国和荷兰的认知科学家发现处理序列图像也涉及相位进动^[12]。

参考

1. ^ 功能性磁共振成像（fMRI，functional Magnetic Resonance Imaging）是一种神经影像学技术。其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。
2. ^ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4034344/
3. ^ https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0066032
4. ^ https://www.nature.com/articles/s41562-017-0234-y
5. ^ https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1053811916305833?via%3Dihub
6. ^ 几十年来，神经科学家关于大脑如何学习的理论主要是由加拿大心理学家唐纳德·赫布于 1949 年引入的规则指导的，该规则通常被解释为“一起发射的神经元，连接在一起”。也就是说，相邻神经元的活动越相关，它们之间的突触连接就越强。这个原则经过一些修改，成功地解释了某些有限类型的学习和视觉分类任务。 但对于必须从错误中学习的大型神经元网络，它的效果要差得多。网络深处的神经元没有直接有针对性的方式来了解发现的错误、更新自己并减少错误。
7. ^ 海马体中对特定的空间环境产生特定反应的锥体神经元称为位置细胞，位置细胞的放电时间与海马的节律性 theta 波（8 Hz左右）振荡相协调。
8. ^ Dissociation between the Experience-Dependent Development of Hippocampal Theta Sequences and Single-Trial Phase Precession Ting Feng, Delia Silva, David J. Foster Journal of Neuroscience 25 March 2015, 35 (12) 4890-4902; DOI: 10.1523/JNEUROSCI.2614-14.2015
9. ^ https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.07.042
10. ^ Phase precession in the human hippocampus and entorhinal cortex Salman E. Qasim Itzhak Fried Joshua Jacobs May 11, 2021DOI:https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.04.017
11. ^ Time cells in the human hippocampus and entorhinal cortex support episodic memory Gray Umbach, Pranish Kantak, Joshua Jacobs, Michael Kahana, Brad E. Pfeiffer, Michael Sperling, Bradley Lega Proceedings of the National Academy of Sciences Nov 2020, 117 (45) 28463-28474; DOI: 10.1073/pnas.2013250117
12. ^ Reddy, L., Self, M.W., Zoefel, B. et al. Theta-phase dependent neuronal coding during sequence learning in human single neurons. Nat Commun 12, 4839 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25150-0

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