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從死記硬背到舉一反三,北師大柳昀哲團(tuán)隊(duì)Cell論文:揭開(kāi)人類(lèi)推理和學(xué)習(xí)能力隨年齡增長(zhǎng)而躍遷的神經(jīng)機(jī)制

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撰文丨王聰

編輯丨王多魚(yú)

排版丨水成文

從兒童到成人,隨著年齡的增長(zhǎng),我們對(duì)世界的理解也在不斷加深。

起初,我們可能只是將事實(shí)當(dāng)作孤立的信息片段來(lái)記憶(例如,兒童時(shí)期我們知道蘋(píng)果是一種水果,知道紅色是一種顏色,但可能還無(wú)法在二者之間建立聯(lián)系)。隨著逐漸成熟,我們開(kāi)始了解概念本身,還能夠知道它們之間的聯(lián)系,從而形成一個(gè)更廣泛的知識(shí)地圖,這種逐漸形成的認(rèn)知結(jié)構(gòu)幫助我們擁有了強(qiáng)大的預(yù)測(cè)和推理能力,甚至能對(duì)從未見(jiàn)過(guò)的東西做出合理的推斷,此時(shí),新知識(shí)將不再是被孤立記憶,而是被整合到已有的知識(shí)框架中,學(xué)習(xí)也從此變得高效。

這種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)被稱(chēng)為“認(rèn)知地圖”(Cognitive Map)或圖式(Schema),它在我們從童年到成年的成長(zhǎng)過(guò)程中經(jīng)歷了“智力進(jìn)化”,這是人類(lèi)認(rèn)知的一個(gè)重要基礎(chǔ),它不僅僅是知識(shí)量的積累,更是知識(shí)組織結(jié)構(gòu)的質(zhì)變,代表了從具體思維到抽象思維,從機(jī)械記憶到邏輯推理的飛躍。然而,其發(fā)展的神經(jīng)機(jī)制在很大程度上仍未被探索,這也是當(dāng)前認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的前沿和挑戰(zhàn)。

2026 年 3 月 25 日,北京師范大學(xué)心理學(xué)部認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室柳昀哲團(tuán)隊(duì)(博士生瞿宇堃為論文第一作者)在國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊Cell上發(fā)表了題為:Development of non-spatial grid-like neural codes tracks inference and intelligence 的研究論文。

這項(xiàng)覆蓋 8-25 歲人群的研究,首次從神經(jīng)生物學(xué)層面揭示了人類(lèi)所具有的“舉一反三”能力的發(fā)育機(jī)制,系統(tǒng)揭示了大腦內(nèi)嗅皮層中的“類(lèi)網(wǎng)格編碼”(Grid-cell-like code)隨著年齡增長(zhǎng)逐漸發(fā)展成熟,支撐抽象知識(shí)結(jié)構(gòu)的形成,并促進(jìn)推理能力與知識(shí)同化能力的提升。



認(rèn)知之謎

心理學(xué)家讓·皮亞杰曾提出,兒童認(rèn)知發(fā)展的關(guān)鍵不在于積累了多少知識(shí),而在于能否將零散經(jīng)驗(yàn)組織成可遷移的“圖式”。但這一理論長(zhǎng)期缺乏直接的神經(jīng)生物學(xué)證據(jù)。

大腦內(nèi)嗅皮層(Entorhinal Cortex,EC)中的網(wǎng)格細(xì)胞(Grid Cell)是大腦中的“內(nèi)置 GPS”,當(dāng)動(dòng)物在空間中移動(dòng)時(shí),這些細(xì)胞會(huì)形成規(guī)則的六邊形放電模式,為空間定位提供坐標(biāo)系,從而實(shí)現(xiàn)空間導(dǎo)航。2014 年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)就授予了發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格細(xì)胞并揭示其功能的三位科學(xué)家。

更神奇的是,網(wǎng)格細(xì)胞的這一空間導(dǎo)航機(jī)制似乎并不局限于物理空間——它可能同樣適用于概念空間,參與了抽象概念知識(shí)的組織。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

在這項(xiàng)新研究中,研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套精巧的“知識(shí)地圖”任務(wù)。參與者需要學(xué)習(xí) 25 個(gè)虛構(gòu)角色在“攻擊力”和“防御力”兩個(gè)維度上的相鄰關(guān)系,但他們并不知道這些角色實(shí)際上構(gòu)成了一張 5×5 的二維結(jié)構(gòu)圖。

在隨后的 fMRI 腦成像掃描中,參與者需要回答數(shù)百道從未直接見(jiàn)過(guò)的推理題。每道題都要求同時(shí)整合兩個(gè)維度的信息,這無(wú)法靠死記硬背完成——只有在大腦中自發(fā)建立起“知識(shí)地圖”的人才能正確推斷。

任務(wù)完成后,研究團(tuán)隊(duì)又引入四個(gè)新角色,測(cè)試參與者將其快速整合進(jìn)已有知識(shí)框架的能力。

核心發(fā)現(xiàn)

內(nèi)嗅皮層的“類(lèi)網(wǎng)格編碼”隨年齡增強(qiáng)。研究團(tuán)隊(duì)顯示,年齡越大的參與者,推理正確率越高,同時(shí)其大腦內(nèi)嗅皮層的神經(jīng)活動(dòng)也呈現(xiàn)更強(qiáng)的六邊形周期性模式。這種“類(lèi)網(wǎng)格編碼”(Grid-cell-like code)就像為抽象知識(shí)提供了地圖坐標(biāo)系,將零散的知識(shí)點(diǎn)定位在二維網(wǎng)格上。

內(nèi)側(cè)前額葉皮層(mPFC)編碼“關(guān)系距離”。如果說(shuō)內(nèi)嗅皮層提供了坐標(biāo)系,那么 mPFC 則像一名“高級(jí)信息編織工”,負(fù)責(zé)計(jì)算知識(shí)點(diǎn)之間的幾何距離,將孤立信息織入網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)推理軌跡方向與內(nèi)嗅皮層估計(jì)的網(wǎng)格朝向“對(duì)齊”時(shí),mPFC 的距離編碼顯著更強(qiáng);未對(duì)齊時(shí)則減弱。

新舊知識(shí)無(wú)縫整合。當(dāng)新知識(shí)被引入時(shí),內(nèi)嗅皮層的類(lèi)網(wǎng)格編碼保持穩(wěn)定對(duì)齊,使新舊知識(shí)得以無(wú)縫整合。mPFC 則專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)構(gòu)建新舊知識(shí)的連接,成為同化新知識(shí)能力持續(xù)發(fā)展的核心基礎(chǔ)。

與智力水平緊密相關(guān)。研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),內(nèi)嗅皮層的類(lèi)網(wǎng)格編碼與 mPFC 距離編碼可顯著預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)智力測(cè)驗(yàn)成績(jī)。這表明認(rèn)知地圖神經(jīng)表征的發(fā)育軌跡與一般智力水平密切相關(guān)。

發(fā)育軌跡

研究揭示了清晰的神經(jīng)發(fā)育軌跡:8 歲兒童已具備基本推理能力,但需要整合兩個(gè)維度沖突信息的題目對(duì)他們來(lái)說(shuō)仍具挑戰(zhàn)。

隨著年齡增長(zhǎng),內(nèi)嗅皮層的類(lèi)網(wǎng)格編碼逐漸增強(qiáng),為抽象知識(shí)提供越來(lái)越穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)框架。同時(shí),mPFC 的距離編碼也越來(lái)越精確,能夠更有效地組織知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

最重要的是,在控制了記憶能力差異之后,年齡與推理能力的正相關(guān)關(guān)系依然顯著。這意味著,認(rèn)知能力的提升不僅源于知識(shí)積累,更源于知識(shí)組織方式的優(yōu)化。

未來(lái)展望

這項(xiàng)研究不僅從神經(jīng)生物學(xué)層面為讓·皮亞杰的認(rèn)知發(fā)展理論提供了直接證據(jù),還開(kāi)辟了多個(gè)新的研究方向。理解大腦如何構(gòu)建認(rèn)知地圖,不僅有助于開(kāi)發(fā)更有效的學(xué)習(xí)方法,還可能為認(rèn)知障礙疾病的診斷和治療提供新思路。隨著腦成像技術(shù)的進(jìn)步,未來(lái)或許能夠更精準(zhǔn)地評(píng)估個(gè)體的認(rèn)知結(jié)構(gòu)發(fā)育水平,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育方案的定制。

此外,這項(xiàng)研究為教育實(shí)踐提供了重要的神經(jīng)科學(xué)依據(jù)。傳統(tǒng)的“填鴨式”教學(xué)注重知識(shí)點(diǎn)的機(jī)械記憶,而這項(xiàng)研究表明,培養(yǎng)兒童構(gòu)建知識(shí)結(jié)構(gòu)的能力可能更為關(guān)鍵。

據(jù)悉,柳昀哲團(tuán)隊(duì)目前正持續(xù)推進(jìn)兩條交叉研究線路:一是結(jié)合 AI 技術(shù),對(duì)兒童高級(jí)認(rèn)知能力的發(fā)展軌跡開(kāi)展縱向追蹤,推動(dòng)腦科學(xué)與 AI 賦能教育。二是以人類(lèi)探索、歸因與規(guī)劃等高級(jí)認(rèn)知能力的發(fā)展規(guī)律為基礎(chǔ),為具備真正主動(dòng)探索與泛化能力的AI 智能體研究提供認(rèn)知計(jì)算基礎(chǔ)。

論文鏈接

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00266-7


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