睡眠期间重新激活对人类抽象信息巩固的影响

在任何给定的认知领域中，各个元素的表示都不是独立的，而是通过结构化关系组织起来的。 这种底层结构的表示非常强大，因为它们可以在新环境中进行泛化和推理。 在语义领域，结构捕获不同语义特征或概念（例如，绿色、翅膀、会飞）之间的关联，并且已知会影响语义知识的发展和退化。 我们最近发现，人类发现更容易学习包含可靠共现特征簇的新类别，揭示了结构对新类别形成的影响。 然而，一个关键的未知数是学习到的结构表示是否与特定类别的元素紧密相关，或者它们是否在某种程度上变得抽象，从经验特征转变而来。 此外，如果确实出现了抽象结构表示，之前的工作提供了有趣的暗示，表明它们可能需要在清醒休息或睡眠期间进行离线整合。 我们开发了一种范例，其中精心设计的图结构控制各个类别中特征共现的模式。 在这里，我们实施了该范例的“结构转移”扩展，以确定学习一个结构化类别是否有助于学习由一组新特征定义的第二个相同结构化类别。 这种促进将提供结构表示在某种程度上是抽象的证据。 目标 1 将使用这些方法来评估抽象结构表示是否在学习过程中立即出现。 目标 2 将确定这些表征是持续存在还是在延迟后出现，以及是否特别需要基于睡眠的巩固。 将使用脑电图 (EEG) 结合闭环靶向记忆再激活 (TMR) 评估睡眠期间重播近期经历的作用，这种技术可以对人类最近学习的信息的整合产生因果影响。 这项工作将为语义学习理论以及更广泛的结构学习和表示理论提供信息和约束。