Heterogeneous self-couplings enable scale-invariant memory and cognitive flexibility without criticality

人类大脑是时间的专家。它可以在不到一秒的时间内对突如其来的闪光做出反应，同时也能在脑中维持长达数分钟的复杂思维，或者编织一个跨越数年的故事。这种在如此巨大的速度差异间运作的能力并非缺陷，而是我们思考、学习和适应的基本特征。几十年来，科学家们一直好奇，由数十亿神经元组成的网络是如何在应对当下时刻的同时，还能追踪遥远过去的事件。一种领先的理论认为，大脑必须不断在秩序与混沌之间的一条极细的边缘上徘徊，这种状态被称为“临界性”（criticality），以实现这种灵活性。然而，新的研究挑战了这一长期存在的观点，提出大脑可能通过一种更简单、更稳健的机制来实现其卓越的计时能力和适应性：在其自身电路中内置多样化的速度。

在一项于2026年10月发表的研究中，来自庞培法布拉大学（Pompeu Fabra University）和罗马高等卫生研究院（Istituto Superiore di Sanità）的 Francesco Damiani、Gabriele Di Antonio 及其同事利用一种神经网络计算机模型探索了这种可能性。他们构建了一个模拟大脑结构的系统，但引入了一种特定类型的变化：并非网络中的每个部分都表现得完全相同，而是赋予每个单元不同的自连接强度。在模型的语言中，一些单元与其自身的连接紧密，因此改变状态的速度较慢；而另一些单元的连接则较松散，从而能够快速反应。研究团队发现，这种快慢单元的简单混合足以创造出一个能够在广泛时间尺度上记忆过去的系统，而无需被调节至临界边缘。

研究人员发现，当这些单元以适当的自连接组合排列时，网络的记忆并不会以一种可预测的、统一的方式消退。相反，对过去输入的记忆会缓慢且稳定地衰减，遵循一种信息在遥远的过去仍能对现在产生微弱影响的模式。这就是科学家所说的“尺度不变性记忆”（scale-invariant memory）。这意味着该系统可以处理以任何速度到达的信息，无论是快速的点击序列还是缓慢冗长的对话，而无需重新配置。模型显示，这种记忆的幂律衰减（常在真实大脑活动中观察到）可以自然地从网络内部连接的多样性中产生，而不是需要整个系统精巧地平衡在混沌的边缘。

为了测试这种记忆是否真的有用，团队让他们的模型进行了一系列心理挑战。首先，他们给它布置了一个短期记忆任务，要求它记住六个以不同速度呈现的信号序列。一个所有部分都相同的标准网络在面对信号变快或变慢时表现挣扎，会迅速忘记所见内容。一个调节至稳定性边缘的网络表现较好，但却很脆弱。相比之下，拥有多样化自连接的模型无论在什么时序下都能稳健地记住序列。即使信号之间的间隔比单个单元的速度长二十倍，它也能像记住最后一个信号一样牢牢抓住第一个信号。这证明了这种速度的混合使得网络能够在保持对现状反应能力的同时，维持对过去的稳定记录。

随后，研究人员进一步测试，让模型解决一个被称为威斯康星卡片分类测试（Wisconsin Card Sorting Test）的经典认知灵活性谜题。在该任务中，一个人必须根据规则（如颜色或形状匹配）对卡片进行分类。规则会发生意外变化，人必须根据反馈（如错误信号）来确定新规则。这需要一边在脑中维持当前的语境，一边随时准备切换思路。模型通过利用其快速单元基于看到的卡片做出即时决策，同时利用其具有强自连接的慢速单元作为稳定的储库来维持当前规则，成功完成了这项任务。当错误发生时，网络可以将其内部状态转移到新的“吸引子”（attractor），从而有效地改变其规则，而无需重新构建整个结构。这种平滑且高效地切换语境的能力，直接源于网络的内部多样性。

研究的一个关键部分是将这种方法与其他创建网络不同速度的方式进行对比。团队构建了第二个模型，其中的单元通过具有不同的“时间常数”来产生不同的速度，这是模拟多样性的常用方法。虽然第二个模型也能解决谜题，但它需要对其连接进行更大幅度且剧烈的改变才能学习规则。然而，拥有多样化自连接的模型仅需对其现有结构进行微小的调整即可完成任务学习。这表明，拥有一个内置的、包含不同速度和稳定状态的景观，是系统学习和适应的一种更高效的方式。它允许网络调用预先存在的各种能力，而不是在情况发生变化时每次都从头开始构建新能力。

研究结果还阐明了神经科学领域关于“临界性”的一个重大争论。多年来，许多科学家认为，大脑若要具备灵活性和强大功能，必须运行在临界点附近——即一个处于过于僵化与过于混沌之间的完美平衡状态。新的模拟表明，这并非严格必要。研究人员展示了他们的模型即便处于一个稳定的“亚临界”（sub-critical）状态——意味着它远离了混沌——仍然能产生复杂的、无标度的动力学特性和灵活行为，而这些特性曾被认为是临界性所特有的唯一来源。这暗示了大脑可能不需要在走钢丝来维持功能；相反，它可以依靠其自身结构多样性所创造的丰富、多变的动力学。

这项研究为我们理解大脑的组织方式提供了一种新视角。它表明，大脑皮层可能是一个层次化的网络，其中较低层级处理快速、即时的感觉输入，而较高层级处理缓慢、复杂的语境。这种层级结构可能仅仅是因为随着处理链向上移动，自连接的强度也随之增加。高层区域自然会拥有更多缓慢、稳定的单元，用以维持抽象概念和规则；而低层区域则拥有更快的单元用于快速反应。这种单一的“变化自连接强度”原则，可以解释大脑既能整合长时间信息，又能进行复杂抽象思考的能力。

最终，这项工作为“大脑的力量源于对混沌的微妙平衡”这一观点提供了一个有力的替代方案。它指出，力量源于多样性。通过简单地让部分组件以不同的速度运动并保持不同长度的信息，神经网络可以自然地发展出记忆过去、适应新规则以及处理多尺度信息的能力。研究人员的模拟表明，这种机制是稳健、高效且能够支持定义智能生命的灵活行为的，且无需将系统调节至临界边缘。大脑似乎并不像一个走钢丝的人，而更像是一个由不同声音组成的合唱团，每个人都以自己的节奏歌唱，创造出一种既稳定又具有无限适应性的和谐旋律。