斯科尔科沃科学与技术学院（Skoltech）的研究人员近日发表数学模型研究，暗示最大化大脑记忆容量的最优感官数量应为七种，而非人类目前普遍已知的五种感官。该研究不仅为人工智能和神经科学提供理论启示，还对人类未来感官进化提出了新的假设。

五感。图片来源：由尼古拉斯·波松科/斯科尔科沃科技学院根据Deep Dream Generator平台上Deep Style（抽象）模型生成的图像修改而成

这项发表于《Scientific Reports》的研究由Skoltech AI实验室Brilliantov教授等人领导，采用数学建模方法分析人类大脑如何储存记忆。研究指出，如果每一项记忆概念通过七种特征（对应七种不同感官输入）来表征，而不是传统认知中的五种或八种，则大脑可储存的独特对象数量会达到最大值。

研究团队采用20世纪初建立的记忆“痕迹”（engram）理论框架，认为痕迹本质上是分布在不同脑区并能协同激活的神经元稀疏网络。每个记忆痕迹可以看作由多重特征共同定义的理想化对象。以香蕉为例，该记忆会同时包含香蕉的外观、气味、味道等多样感官信息，这些共同构建出一个五维的记忆空间。

研究通过建模分析发现，随着大脑接收来自感官的外部刺激，记忆中的痕迹会被不断激活、巩固或逐渐淡化遗忘。研究者在模拟后发现，经过充分演化后，记忆痕迹会趋于一种“稳态”分布，而概念空间维度为七时，能容纳的独特记忆对象数量达峰值。因此，研究团队推断：七是理论上的最优感官数。

Brilliantov教授强调，这一结论目前对人类感官的实际影响仍属高度推测。但随着科技进步，人类未来或许真的可以进化出对辐射、磁场等新类型刺激的感知能力。而在人工智能或机器人研究领域，这一发现有望指导新型感知系统的设计。

研究还指出，这一七感“最优值”不随具体建模细节或环境变化而波动，是大脑记忆痕迹分布的固有特征。这一结论对于进一步揭示大脑意识本质及实现类人AI记忆系统具有重要理论意义。

编译自/ScitechDaily