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北京师范大学柳昀哲等合作最新PNAS

iNature

2025-12-17

iNature

分层嵌套结构是人类认知的基础，使其能够在语言、规划及数学等多个领域实现复杂行为。然而，大脑如何灵活构建这些分层结构的神经机制尚不清楚。

2025年12月11日，北京师范大学柳昀哲和北京大学高家红共同通讯在PNAS在线发表题为“Building hierarchically nested structure by rapid neural sequences”的研究论文。该研究设计了一项任务，要求参与者通过递归应用一组固定规则，在头脑中构建具有嵌套、多层级结构的序列。利用脑磁图技术，作者发现大脑通过快速的神经序列构建嵌套层级结构，这些序列执行两种反复出现的生成性操作。

第一种操作识别符号所处的层级深度，并与增强的涟漪频段功率相关；而第二种操作则将该符号在该层级上排列至正确顺序，这一过程的神经活动强度随层级数量的增加而增强，且与规划时间呈正相关。这些结果揭示了一种将感觉信息转化为结构化表征的基本神经计算机制，该机制对于高级认知至关重要。

在日常生活中，人们常使用若干基本规则来组织复杂任务。例如，在规划购物行程时，作者可能先按类别（如生鲜、乳制品、谷物）对物品进行分组，再根据店铺布局对整个购物清单进行排序。这种方法体现了分层嵌套结构的构建过程，其中类别与子类别被递归地应用（例如生鲜类别下的水果），从而形成多级组织。类似地，像汉诺塔这类经典问题也可通过分解为更简单的子问题来解决，每个子问题均遵循同一套规则。这些例子凸显了作者从简单原则构建多级结构的卓越能力。

生成分层嵌套结构的能力是一种跨领域通用能力，它超越了多种认知功能，如知识组织、决策、语言处理和数学。少数基本元件或“基元”（如数字、词汇或音符）能够灵活组合成不同领域中多样化的复杂结构（如方程式、句子与和弦）。然而，尽管分层结构具有普遍性与组合能力，构建此类结构的神经计算机制仍不清楚。

嵌套结构的定义特征在于存在多个嵌入层级（或“深度”），这些层级将元件组织为层次体系。这种层次深度允许母题在自相似母题内嵌套（如族谱或分形图案），这是简单线性结构所不具备的特性。神经科学证据表明，大脑对这些结构层级具有敏感性。例如，在涉及语言句法、音乐及运动序列的任务中，额下回（IFG）的活动受分层结构的深度数量或复杂度调节。此外，近期神经解码研究也证实了空间与声音序列可被压缩为基元的嵌套重复，以及工作记忆中复杂序列的层次重组。然而，大脑如何实时地、逐层深度地主动构建分层嵌套结构，目前仍属未知。

快速神经序列开始时的脑磁图源定位（图片源自 PNAS ）

构建嵌套结构的一种潜在神经计算机制，是通过在层次结构的每一层级上快速顺序绑定“结构角色”与“填充项”。换言之，大脑可能通过以特定顺序激活其神经表征，将可泛化的角色（即特定深度层级的占位符）分配给具体项目（即填充该角色的内容）。例如，要将一个对象置于层次结构的给定深度，该深度层级的神经编码可能在该对象的神经编码之前被立即激活。随后，这一角色填充项绑定操作会在每个新层级重复，并在每个深度复用同一套规则。因此，跨连续层级执行此类绑定很可能要求大脑在构建过程的每一步中，以正确的顺序和上下文快速重新激活相关的神经编码（即结构角色及其填充项）。

从本质上讲，这令人联想到“快速神经序列”——即在啮齿类动物和人类中观察到的加速再激活序列。值得注意的是，这些快速神经序列并非单纯重复过往经验；相反，它们能够基于先前习得的知识或规则重组对象。也就是说，大脑可从特定输入中提取抽象信息，并利用这些抽象编码引导新序列。这种运用抽象编码的能力被认为对于在新情境中灵活地将对象绑定至结构角色至关重要，从而使得超越机械记忆的复杂嵌套层次结构得以构建。近期一项脑磁图（MEG）研究表明，快速神经序列可将元件组装为新颖组合，通过组合推理支持新问题解决。综上，这些发现引出了以下假说：快速神经序列可能是人脑中构建分层嵌套结构的基础。

为检验该假说，作者设计了一项符号序列生成任务：参与者应用预先习得的规则构建符号的多深度层次结构，并生成映射至这些符号的图片线性序列。作者利用MEG追踪该过程背后的神经活动，从而在毫秒时间尺度上观察嵌套结构的逐层构建过程。具体而言，作者预测该构建过程将通过两种不同的快速神经序列实现：深度符号协调（通过在其对应符号之前精确重新激活深度编码，为层次结构添加新层级）以及符号符号序列化（按规则定义的顺序重新激活同一层级内的符号）。为检验这些预测，作者的分析分三个阶段进行。首先，作者通过识别目标图片序列的神经证据，验证参与者成功构建了所需结构。其次，为表征这些结构的构建单元，作者检验了大脑是否独立于具体图片而表征任务相关知识（如深度与符号）——这是基于规则的灵活结构构建的前提条件。最后，作者通过分析计划阶段深度与符号编码的相对再激活时序（滞后），直接检验了两种预测的神经序列，从而探查大脑用于构建分层嵌套结构的实时神经操作。

原文链接：

https://doi.org/10.1073/pnas.2507417122

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