🧠 **七感理论：大脑记忆容量最大化的新视角** 研究人员提出了一个引人注目的理论，认为大脑在存储记忆时，理论上的最优感官数量是七种，而非我们通常理解的五种（视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉）。这一发现源于对记忆“痕迹”的数学建模分析，暗示了大脑可能以一种更丰富的方式来编码和存储信息，以达到最大的记忆容量。

💡 **记忆痕迹与多维空间：构建独特对象的基石** 该研究借鉴了20世纪初的记忆“痕迹”理论，将记忆视为由协同激活的神经元网络构成。每个记忆痕迹被概念化为一个理想化的对象，该对象由多种感官特征共同定义。例如，对香蕉的记忆不仅包含其外观，还包含其气味、味道等，共同构建出一个多维度的记忆空间。研究发现，当这个概念空间的维度（即感官特征的数量）为七时，能够存储的独特记忆对象数量达到峰值。

🚀 **对AI与未来进化的启示：感知系统的设计与人类的潜在演变** 这一理论不仅为人工智能和机器人领域提供了新的设计思路，有望指导开发更先进、更全面的感知系统，而且也引发了对人类未来感官进化的猜想。随着科技的发展，未来人类或许能够感知到目前无法察觉的刺激，如辐射或磁场，从而扩展我们的感官体验。研究强调，七感最优值是记忆痕迹分布的固有特征，对于理解意识本质和实现类人AI记忆系统具有重要的理论意义。

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。

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