吸引子網路

吸引子網路是描述一群彼此密集連接的腦細胞的一種方式：由於互相反覆傳遞訊號，它們的活動會自然地朝某幾個穩定的模式滾去，並最終停在那裡——有點像把一顆彈珠放到坑坑窪窪的地面上，它總會滾進其中一個低窪處停住。每一個低窪處被稱為一個吸引子，代表網路能夠保持的一種穩定狀態，也對應著大腦想要穩穩記住的東西：一張記得的面孔、一個選定的方向、一個已經做出的決定。因為這些細胞把訊號回送給彼此、形成迴路（這種帶環路的連線方式叫做遞迴連接），所以即使最初觸發它的東西已經消失，這個模式仍能靠自己維持下去，把答案穩穩地保持住。

它如此有用的地方在於：網路能夠清理並補全雜亂的輸入。只要把它推到接近某個低窪處——給它一個模糊的線索，或只是半段記憶——遞迴式的回饋就會把整個活動模式順著拉下去、落進最近的那個穩定狀態，從而恢復出完整的答案；這正是單憑一條線索就能喚回整段記憶的原理。同樣的思路也解釋了做決定：隨著證據不斷到來，網路會慢慢漂移，直到倒進這個低窪而不是那個低窪，而最終停下的模式就是所做的選擇。微小的擾動或雜訊會被撫平，因為活動會重新滑回低窪處——正因如此，這類網路能在數秒之內可靠地保存資訊，並在受到干擾後從容地恢復。

研究者既把吸引子網路當作真實迴路如何運作的理論，也把它當作可以在電腦上模擬的工具。這一圖景與腦中的多個系統相符：海馬體和大腦皮層中的細胞被認為是以吸引子的形式儲存記憶，頭朝向細胞似乎會落在一圈狀態上、像一個內在的指南針，而那些把一個決定或一個念頭持續記在心裡的迴路，似乎也依賴同樣的自我維持環路。這個模型還能預言一些典型的失誤——例如，如果兩個儲存的模式靠得太近，彈珠就可能滾進錯誤的低窪，把記憶混淆或疊在一起。