2022年8月24日晚20點，北京大學心理與認知科學學院長聘副教授，北京大學麥戈文腦研究所羅歡研究員作為腦客中國科研第69位講者為大家?guī)碇黝}為《人腦中的關系知識結構：表征、記憶和學習》的報告。

在報告的最后階段，羅歡老師總結道：

我今天主要和大家介紹了三種類型的關系結構。包括序列、層級和網絡。在前面的序列和層級，介紹了我們開發(fā)出一種叫做沖擊響應的方法，在工作記憶的靜默態(tài)階段，可以把存儲在里面的結構信息給激發(fā)出來，包括處于序列中哪個位置，處于層級里的global rank還是local rank，并且發(fā)現(xiàn)他們和你的工作記憶層級是直接相關的。還有一個有趣的點是，我們發(fā)現(xiàn)內容和結構是分離的，并且即使都是結構，global結構和local結構也是分離的，可能是處于一個正交的神經表征中。

網絡是我們一個新的研究方向，我們得到非常直接的證據表明我們人腦可以完全不依賴于內容去學習它背后更抽象的復雜網絡結構。大家知道研究中的圖片是一樣的，我們只是把它放在不同的網絡里，可以看到我們最后做的所有的分析都是基于網絡本身，而完全不在意內容，所以它是種非常抽象的網絡結構的表征。而且他和我們的學習行為是有關系的，針對不同的網絡具有不同的學習能力，其中無限度網絡的學習能力是最好的。

我自己覺得更爽一點就是我們找到了一些辦法能夠去設計一些學習路徑，不同的路徑可以讓你的學習效率會更不一樣。另外想給幾個跟我們日常生活中更加有直接關系的小tips，

首先我們知道，注意也好，工作記憶也好，都是有瓶頸的，不可能注意到很多東西，工作記憶也只是5±2。當你面對外面星辰大海般的碎片化信息時，其實比較重要的方式是把這些碎片化信息背后的結構給提取出來，這樣才能夠獲得真正的知識，或者說結構關系的提取才是知識的來源。

第二點就是我們通過認知神經科學的辦法，通過大腦的活動，發(fā)現(xiàn)人腦是完全能夠提取這樣的一個背后的知識網絡結構的，而且他很擅長提取，他還可以學習各種不同類型的知識網絡結構，我們所測試的五種網絡結構，人類都可以學習。

第三點就是我們發(fā)現(xiàn)無標度網絡似乎是人的類比特性，當你給他一個無標度網絡學習時學習效果是最好的。

最后希望今天的報告能夠讓大家面對海量知識覺得很無助時，首先想的是你需要從這些碎片化的信息中提取到基本的結構，結構本身應該沒有你想那么復雜，當你做到這一點的時候。你才可能獲得真正的知識。

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