重播与组合计算
摘要：大脑中的重演被视为排练，或者更近期地，被视为从过渡模型中进行采样。在这里，我们提出一个新的假设：重演能够实现一种构造性计算形式，其中实体被组装成关系绑定的结构以推导出新的知识。这个想法基于最近神经科学的进展，表明海马灵活地将对象绑定到可通用化的角色上，并且重演将这些角色绑定的对象连接成复合语句。我们建议进行实验证明我们的假设，并指出对于缺乏人类能力的人工智能系统来说，如何广泛推广过去的经验以解决新问题的影响。
作者：Zeb Kurth-Nelson, Timothy Behrens, Greg Wayne, Kevin Miller, Lennart Luettgau, Ray Dolan, Yunzhe Liu, Philipp Schwartenbeck
论文ID：2209.07453
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-12-21