人類大腦在解碼信息時，居然會先挑復(fù)雜的處理！

當(dāng)我們觀察外界時，大腦會先處理斑點(diǎn)、線條這類的簡單形狀視覺細(xì)節(jié)，然后用這些信息在概念理解上構(gòu)建更為復(fù)雜對象（如汽車和人）。

但是，科學(xué)家們最近發(fā)現(xiàn)，當(dāng)我們回憶這些信息時，大腦呈現(xiàn)的是一個與之相反的過程：首先記起那些較復(fù)雜的概念性事物，然后再重建細(xì)節(jié)。

該研究已發(fā)表于美國國家科學(xué)院學(xué)報上，由哥倫比亞扎克曼研究所（Mortimer B. Zuckerman）的科學(xué)家完成。

哥倫比亞大學(xué)扎克曼研究所的神經(jīng)科學(xué)家兼首席研究員 Ning Qian 博士在接受采訪時表示：“大腦對外界信息的反應(yīng)和編碼有相當(dāng)清晰的順序。編碼總是從簡單的事情變得越來越復(fù)雜。但大腦回憶或解讀這些信息的過程卻一直讓人難以理解的，在很大程度上來說，這是因為我們除了數(shù)學(xué)建模之外，沒有任何能將腦細(xì)胞的活動與個人感知判斷聯(lián)系起來的方法。”

在沒有任何直接證據(jù)的背景下，學(xué)術(shù)界長期以來一直認(rèn)為大腦解碼信息遵循與編碼信息相同的過程：從零開始，在視覺細(xì)節(jié)上構(gòu)建出其他信息。而哥倫比亞大學(xué)的這項研究主要的貢獻(xiàn)，就在于證明了這個概念是錯的。Ning Qian 博士說：“在大腦解碼信息時，遵循的其實(shí)是一個從高到低（‘復(fù)雜’到‘簡單’）的過程。

Ning Qian 以去年的總統(tǒng)選舉為例，類比這類逆向解碼過程：“當(dāng)你觀察到一個候選人所說的言論和他所做的事情后，你可能會對這個人形成明確的帶有消極或積極傾向的印象。從該印象形成時起，你回憶候選人的話語和行為的方式時，大腦會對這個人的整體印象進(jìn)行‘著色’。我們的研究結(jié)果顯示，較‘高級’的信息——比如這位候選人是值得信賴的，會在腦中留下較深刻印象。而相比之下，較‘低級’的信息——比如這個候選人說這個還是那個，則不會在腦中留下很深刻的印象。也正是因此，高級解碼會限制低級解碼。”

為了探究腦信息解碼的過程結(jié)構(gòu)，Qian 博士與另一位論文主要作者 Misha Tsodyks 以及他們的團(tuán)隊進(jìn)行了一個簡單的實(shí)驗。

實(shí)驗要求 12 位參與者完成一系列小任務(wù)：參與者會先在計算機(jī)屏幕上觀察一條傾斜角為 50 度的直線半秒，在該直線消失后，參與者需要在屏幕上根據(jù)記憶重新標(biāo)記出剛才那根直線上的兩個點(diǎn)。之后，參與者會被要求重復(fù)該任務(wù) 50 次。

而在第二項任務(wù)中，研究人員將線傾斜的角度改為 53 度。在第三個任務(wù)中，屏幕會同時顯示出之前兩次實(shí)驗中的兩條線，參與者需要在直線消失后為每條線都標(biāo)記出兩個點(diǎn)。

根據(jù)以前的腦信息解碼模型，參與者應(yīng)該會先在兩條線的任務(wù)中首先解碼每條線的單個角度（較低級的信息），再用該信息來解碼兩條線間的關(guān)系（較高級的信息）。

但事實(shí)并非如此。同時，傳統(tǒng)模型也無法解釋實(shí)驗數(shù)據(jù)所顯示出的“參與者在回憶兩條線位置時的雙向交互現(xiàn)象”。在最初觀察兩條線時，大腦似乎會先編碼一條線，然后編碼另一條線，最后再編碼兩條線的相對方向。但在解碼過程中，當(dāng)要求參與者報告每條線的各自的傾斜角度時，數(shù)據(jù)顯示參與者的大腦會先使用兩根線的相對關(guān)系——“哪根線的傾角更大”來估計兩根線各自的傾角。

Qian 博士說：“這是大腦在解碼時會采用這種反向過程的直接證據(jù)。”

在論文中，作者認(rèn)為這種反向解碼是有意義的，因為上下文中所表達(dá)的概念性信息比某一細(xì)節(jié)更為重要。比如你看到一個人的面部，在你快速評估此人是否有皺眉時，你絕不會在一開始通過他的眉毛傾斜了多少度來進(jìn)行判斷。Qian 補(bǔ)充道：“甚至我們的日常經(jīng)驗也表明，回憶的順序在信息上是‘從高到低’的。”

為了進(jìn)一步支持該結(jié)論，作者還在論文中構(gòu)建了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。研究團(tuán)隊在構(gòu)建模型時用到了名為貝葉斯推理的數(shù)學(xué)概念，這是一種基于假設(shè)估計概率的統(tǒng)計學(xué)方法。然而，與典型的貝葉斯模型不同，新模型使用較高級別的特征作為用于解碼較低級別特征的先前信息（假設(shè)）。而對于研究中的“觀察直線”實(shí)驗，研究團(tuán)隊以新模型構(gòu)建了一個根據(jù)兩根線間的關(guān)系來估計各個線的角度的模型，結(jié)果實(shí)驗數(shù)據(jù)與結(jié)果相符。

目前，研究團(tuán)隊還計劃在未來將他們的工作擴(kuò)展到一些簡單的感知任務(wù)上（如我們基于觀察到的總統(tǒng)候選人的言行所形成的對他們的印象），并以此開展對長期記憶的研究。

Qian 博士說：“這類研究有助于解釋我們大腦每天都在進(jìn)行著的潛在認(rèn)知過程。同時也可能有助于解釋復(fù)雜的認(rèn)知障礙，如自閉癥（人們傾向于過度專注于細(xì)節(jié)而忽略重要的環(huán)境）。”