為了在新城市中學習我們的方式，我們經常使用地圖和地標在兩個地方之間找到最快，最可靠的路線。現在，新的研究表明，我們的大腦可能會使用類似的過程來在相關概念之間“導航”。
研究人員已經開發了一個數學模型，以研究大腦如何代表空間和語義信息。後者包括有關不同人，地方和事物的含義和意義的知識；當一個人實時看到一個人，地點或事物時，當他們回想起這些概念時，與這些概念有關。
該模型展示瞭如何在大腦的同一區域中代表空間和語義信息 - 這表明大腦可以以相似的方式處理兩種類型的信息，科學家在雜誌上報告了這兩種信息。PNAS。
大腦的兩個部分著眼於記憶和導航 - 和內嗅皮層 - 當人們穿越周圍環境時，都包含發射的神經元。它們還包含針對某些概念或想法的響應的神經元，稱為概念細胞。這導致研究人員懷疑這些思維過程可能是相關的。
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“空間表示和概念表示以及語義計算和空間計算似乎都大不相同，”研究合著者Tatsuya Haga日本國家信息與通信技術研究所的計算神經科學家告訴Live Science。語義和空間計算是指大腦和計算機如何處理這些獨立領域中的信息。
哈加說：“但是，這兩件事之間存在聯繫。” “因此，也許大腦，尤其是海馬和內嗅皮層，正在使用一個原理來計算許多事情，包括。 ”
Haga和他的同事開發了一個數學模型，該模型模仿海馬中的某些功能，以顯示這些思維方式如何相關。該模型結合了兩個函數，有助於控制處理中心如何從一個地方或想法轉移到另一個位置：一個後繼表示，這預測了從一個物理空間轉移到另一個物理空間的概率，而單詞嵌入了，從而捕獲了單詞之間的關係。
然後，團隊要求他們的模型瀏覽模擬的物理或概念空間。 “物理”空間是一個模擬的結構，有時具有單獨的房間，而概念空間涉及使用類比之間的相關單詞之間的隱喻“距離”。
為了響應這些任務，該模型產生的模式類似於海馬和內嗅皮層中兩種神經元的活性：一種參與空間意識，另一種參與概念識別。
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該團隊表明，可用於瀏覽虛擬空間的相同算法也可以捕獲相關概念（例如國家及其首都）之間的關係。在此示例中，要從“法國”的概念導航到“柏林”的概念，該模型可以首先激活資本城市的概念單元，從而將其從“法國”帶到“巴黎”，然後激活一個代表“德國”的其他單元，這將導致其轉向“柏林”。
“當您試圖瀏覽迷宮城市時，您必須擁有一些帶有地標和指示的地圖，”羅布·莫克倫敦大學皇家霍洛威（Royal Holloway）的一名計算神經科學家，他不參與該研究，他告訴Live Science。 “這個想法是，當您也在思考時，您可以做到這一點。”
該模型可以使用各種類比來克服不同語義概念之間的隱喻距離。
“那麼，如果我想著一隻狗，我該如何去'貓'？或者我如何去'國王'？”莫克說。 “這些是不同的方向，您可能需要以不同的方式導航才能到達那裡。”
新的數學模型顯示了一種可能的方式可能會處理空間和語義信息。但是，沒有人以模型的方式顯示實際的大腦是否以完全相同的方式學習和處理信息。
Haga告訴Live Science，他希望使用與生物學大腦更相似的模型在未來的工作中研究這種生物學機制。
