我们的大脑是怎么构建时间的？研究结果可能引领新一代的人工智能！

理论研究和实验研究正在探索人的大脑为记忆排序(一种拖后的时间轴，随着事件逐渐往后移逐渐变得模糊)，创造时间环境的过程。

大约在十年前的雪城大学(Syracuse University)，黑板上有一组潦草的方程式。马克•霍华德(现在是波士顿大学的认知神经科学家)和卡西克·尚卡尔(当时他的一位博士后学生)，想找出一个时间处理的数学模型：一个在神经学上可以计算的、代表过去的函数，就像一个大脑可以在其上描绘记忆和知觉的心理画布。霍华德说：“就像视网膜作为一种显示器为我们提供各种视觉信息一样，时间跟记忆之间的关系也是如此。我们希望我们的理论能够解释这种‘显示’的工作原理。”

将可视信息表示为某些变量的函数是相当简单的，因为我们眼睛中的特定感受器会在我们所看到的东西中对这些特质进行直接的测量。不过大脑对时间则没有这样的感受器。日本大阪大学的认知神经学家Masamichi Hayashi说：“颜色和形状的感知要明显得多，但时间实在是太难以捉摸了。”为了编码时间，大脑必须做一些比较间接的事情。

霍华德和尚卡尔的目标是在神经元的水平上精确确定这种情况。霍华德说，他们执行这个项目的唯一直觉是他“认为存在有少量简单、漂亮的规则”。

他们提出了描述大脑如何在理论上间接编码时间的方程式。在他们的方案中，当感觉神经元对一个正在发生的事件做出反应时，大脑将该活动的时间组成部分映射到某种体验的中间表示——用数学术语来说，就是拉普拉斯变换。这种表达方式允许大脑将有关事件的信息保存为它可以编码的某个变量的函数，而不是时间的函数(因为大脑不能处理时间的函数)。然后，大脑可以将中间的表现形式映射回其他活动中以获得一种时间体验——拉普拉斯逆变换——从而重建一个被压缩的记录，记录下什么时候发生了什么。

就在霍华德和尚卡尔开始为他们的理论添砖加瓦几个月后，其他科学家独立地发现了被称为“时间细胞”的神经元，霍华德说，这些神经元“是与我们对过去的明确记录最接近的东西”。这些细胞在一段时间内被调整到特定的位置，其中一些细胞在刺激后一秒发出信号，另一些细胞在刺激后五秒发出信号，本质上弥补了体验之间的时间间隔。科学家可以通过观察细胞的活动来确定何时出现刺激，并以此为基础判断哪些细胞已经被激活。这是研究人员框架反拉普拉斯变换的那一部分，是与过去时间函数非常相似的东西。“我想，天哪，黑板上的这些东西，还真有可能是真的，”霍华德说。

“那时我就知道我们的大脑会合作，”他说道。

由于他们的理论得到了实证的支持，他受到很大的鼓舞，并和他的同事们研究一个更大的框架，他们希望利用这个框架来统一大脑中各不相同的各种记忆，并且尝试做更多的事情：如果他们的方程是由神经元实现的话，他们不仅可以用来描述时间的编码，同时也可以应用于大脑的其他属性，甚至可以描述思想本身。

但这是一个很大的假设。自从2008年发现时间细胞以来，研究人员已经看到了详细和确凿的证据，证实只有一半的数学牵涉其中，而另一半——时间的中间表现形式——仍然完全停留在理论层面。

但在去年夏天，事情发生了转机。

2007年，在霍华德和尚卡尔开始就他们的框架进行讨论的几年前，阿尔伯特·曹(Albert Tsao，现在斯坦福大学博士后研究员)当时还是一名本科生，在挪威卡维利系统神经科学研究所(Kavli Institute for Systems Neuroscience)实习。他在梅-布里特·莫泽和爱德华·莫泽的实验室里度过了一个夏天，莫泽夫妇最近在大脑中一个叫做内侧内嗅皮质的区域发现了网格细胞(负责空间导航的神经元)。曹想知道内侧内嗅皮质的姐妹结构，外侧内嗅皮质中可能在发生什么。这两个区域都为海马体提供了重要的输入，海马体会为我们对在特定时间、特定地点发生的经历产生“情景性”记忆。曹认为，如果内侧内嗅皮质负责代表特定的地点，那么外侧内嗅皮质就很可能是负责时间的信号。

曹想要思考的那种与记忆有关的时间深深植根于心理学。对我们来说，时间是一系列的事件，是逐渐变化的内容的量度单位。这就解释了为什么相比于很久之前的事情，我们更容易记住最近发生的事情，以及为什么当某种记忆出现在脑海中时，我们倾向于回忆大约在同一时间段内发生的事情。但是，这在我们的大脑中是怎么样构成有序的时间历史的呢?是什么神经机制使这种机制成为可能呢?

曹一开始一无所获，甚至确定如何处理这个问题都很棘手，因为从技术上讲，每件事都有一定的时序性质。他检查了在笼子里觅食的大鼠的外侧内嗅皮质神经活动，但他无法搞清楚数据显示了什么，没有明显的时间信号出现。

曹放下了手头的工作，回到学校，多年来一直置这些数据于不顾。后来，作为莫泽实验室的一名研究生，他决定重新研究这些数据，这一次他尝试在群体水平上对皮层神经元进行统计分析。就在那时，他看到了一种信号模式，在他看来，这很像时间。

他、莫泽夫妇和他们的同事们建立了实验来进一步测试这种联系。在一系列的试验中，一只老鼠被放在一个盒子里，在那里它可以自由地漫游和觅食。研究人员记录了老鼠来自外侧内嗅皮层及其附近大脑区域的神经活动。几分钟后，他们把老鼠从盒子里拿出来，让它休息了一会儿，然后又把它了放回去。他们在大约一个半小时的时间里重复了12次，在每次试验之间交替变换墙壁的颜色(有黑色和白色)。

看起来似乎与时间相关的神经行为的确主要发生在外侧内嗅皮质。当老鼠进入盒子时，这些神经元的放电速率突然激增。随着时间的流逝，神经元的活动以不同的速度减少。在下一次实验开始，老鼠再次进入盒子时，这种神经活动又再次激增。同时，在一些细胞中，神经活性不仅在每次试验中下降，而且在整个实验过程中都在下降;而在其他细胞中，神经活性在整个过程中都在增加。

基于这些模式的组合，研究人员——可能还有老鼠——可以区分不同的试验(追踪在盒子里的特定时段的信号，就好像它们是时间戳一样)，并将它们按顺序排列。数百个神经元似乎在一起工作，以跟踪试验的顺序和每个试验的时间长度。

纽约奥尔巴尼医学院(Albany Medical College)的神经学家马修·夏皮罗(Matthew Shapiro)没有参与这项研究，但他说，“你得到的活动模式不仅仅只是简单地消除延迟来保留信息，而是分析体验的情景结构。”

老鼠似乎是在利用这些“事件”——环境的变化——来感知时间的流逝。研究人员怀疑，当这些经历没有被清晰地划分成不同的片段时，这些时间信号可能会因此看起来非常不同。所以他们让老鼠在一系列的实验中绕着8字形轨道跑，有时朝一个方向，有时朝另一个方向。在这个重复的任务中，老鼠外侧内嗅皮质的时间信号发生了重叠，这可能表明大鼠无法区分不同的试验：这些试验在时间上混合了在一起。然而，老鼠的神经元似乎在跟踪单圈的时间来计算时间的流逝，因为在单圈时间里，从一个时刻到下一个时刻之间已经发生了足够的变化。

曹和他的同事们很兴奋，因为他们推测，他们已经开始梳理出大脑处理主观时间背后的一种机制，这种机制可以清晰地标记记忆。夏皮罗说：“这表明我们对时间的感知是多么具有弹性，一秒钟可以持续到永远，一天也可以消失。对我来说，正是这种通过分析事件进行编码的方式，对我们感知时间的方式做出了非常简洁的解释。我们处理序列中发生的事情，而这些序列中发生的事情可以决定我们对时间流逝判断的主观估计。”研究人员现在想知道这是如何发生的。

霍华德的数学可以帮助解决这个问题。曹的研究结果出现在2017年的一次会议上，并且在去年8月发表在《自然》杂志上，当霍华德听到曹的研究结果的时候他欣喜若狂：曹在神经活动观察到的不同衰变率，和霍华德的理论对大脑中间表示体验的预测如出一辙。“它看起来像是时间的拉普拉斯变换，”霍华德说——这是他和尚卡尔的模型在实证研究中缺失的部分。

霍华德说：“这有点奇怪，我们在黑板上写下了拉普拉斯变换和逆变换方程的时间和人们发现时间细胞的时间差不多。所以我们花了10年的时间来研究逆变换方程，但是我们没有看到实际的变换。不过现在我们知道了，我感到很振奋。”

马里兰州国家卫生研究院的神经外科医生和研究员卡里姆·扎格鲁(Kareem Zaghloul)说：“这很令人兴奋，因为他们展示的数据与霍华德的想法非常一致。”(在上个月发表的研究中，扎格鲁和他的团队展示了人类颞叶神经状态的变化如何与人们在记忆任务中的表现直接相关。)

霍华德补充道：“我和同事、学生所做的所有工作都存在虚构的可能性，它可能只是关于一些在大脑或在世界任何地方都不存在的方程组。鉴于这种情况，当我们看到别人实验室的数据时，那真是美好的一天。”

如果霍华德的模型是正确的话，那么它将告诉我们如何创建和维护“过去”的时间轴——他将其描述为“拖在我们身后的彗星尾巴”，随着我们在生活中进行，这条尾巴也会在我们身后也会变得更加模糊。这个时间轴不仅可以用于海马体的情景记忆，还可以用于前额皮质的工作记忆和纹状体的条件反射。霍华德说，这些“可以理解为在同一时间历史形式上进行的不同操作”。尽管让我们记住像开学第一天这种事件的神经机制，与让我们记住电话号码这样的事实、或像如何骑自行车这些技能的神经机制是不同，但它们可能都依赖于这个共同的基础。

这些大脑区域中发现时间细胞(霍华德说，“当你去寻找这些时间细胞时你会发现它们无处不在”)似乎支持了这个观点。华盛顿大学的霍华德、伊丽莎白•布法罗和其他合作者即将发表的一项最新发现也表明，猴子在观看一系列图像时，其内嗅皮层的时间活动与曹在老鼠身上观察到的相同。霍华德说：“这和你想的一模一样：照片出现之后的时间被展示了出来。”

他怀疑时间的记录不仅服务于记忆，而且服务于大脑的整个认知。他提出，同样的数学理论也可以帮助我们理解我们对未来的感觉：它变成了一个翻译相关函数的问题。这可能会很好地帮助我们合理安排时间，因为它涉及到对未来事件的预测(这种预测本身基于从过去经验中获得的知识)。

霍华德还开始证明大脑用来表示时间的方程也可以应用于空间、数字(我们的数字感)和基于已知证据的决策，实际上，任何可以用这些方程的语言表达的变量都可以应用。霍华德说：“对我来说，比较吸引的是你已经为思考建立了一种神经通货，如果你能够以方程和转换方程的形式描述出大脑的状态……大脑里面数以千万计的神经元在做什么……那其实就是在描述思考。”

他和他的同事一直致力于将这一理论扩展到认知的其他领域。有一天，这种认知模型甚至可能引领出一种新型的人工智能，这种新的人工智能将会建立在与今天深度学习的人工智能截然不同的数学基础上。就在上个月，科学家们建立了一个新的时间感知神经网络模型，该模型完全基于对视觉场景变化的测量和反应。然而，这种方法侧重于图像的感官输入部分：只专注于表面发生了什么，而不是与记忆相关的大脑深层区域在发生什么，但曹和霍华德研究的恰恰是与记忆相关的大脑深层区域。

但在将其应用于人工智能之前，科学家需要确定大脑本身是如何做到这一点的。曹承认，研究还有很多事情需要弄清楚，包括是什么驱动外侧内嗅皮质去做它现在正在做的事情，以及是什么东西特别地允许记忆被标记。但霍华德的理论提供了实实在在的预测，这可以帮助研究人员在寻找答案的过程中开辟新的道路。

当然了，霍华德关于大脑如何表示时间的模型并不是唯一的想法。例如，一些研究人员设想了一种假定由突触连接的神经元链依次发出信号的模型。或者有可能正在起作用的并不是拉普拉斯变换，而是另外一种不同的数学变换。

不过这些可能性并没有挫伤霍华德的热情，他说：“虽然这一切可能仍然是错误的，但我们很兴奋，也很努力。”