本文来自微信公众号：nextquestion （ID：gh_2414d982daee），作者：山鸡，编辑：Aaron、EY，原文标题：《追问新知 | 大脑中的“GPS”：为什么有的人是路痴？》，题图来自：《超体》
时间来到中午十二点，下课铃准时敲响，小明按照习惯准备到校园东北角的饭堂打饭。与平日不同的是，小明日常路线中的一段今日起开始维修。小明能够重新规划自己的路线，绕过维修路段，赶在校园大队伍到达食堂之前成功吃上午饭吗？
上述场景或许也曾发生在我们的生活当中。人们的生活中总有习惯路径，我们对这些路径的记忆可能是由“经过一栋红色小楼时左拐”、“看见一个绿色邮筒时走右侧小径”一类的序列视觉刺激串联形成的，这类路径规划方式叫做反应导向策略（response-based strategy）。
但生活中意外时有发生，人脑虽然不是地图，遇上意外时也能重新规划路径，这有赖于我们大脑中对于环境的神经表征，也就是我们对于起点与终点之间相对位置的记忆。这类即时规划的策略，我们称作认知地图导向策略（cognitive-map-based strategy）[1]。认知地图来自于神经学家们近半个世纪以前在大鼠中的发现。
随后一系列针对啮齿类动物的神经学研究也推进了我们对于这个概念的了解。通过侵入式的记录手段，我们能够获得来自这类实验样本的直接神经证据，然而，由于啮齿类动物与人类之间存在着诸如视觉系统复杂程度及生活习惯的种种差异，两类样本是否应用同样的导航系统仍然是一个存在争议的问题。
随着近年来非侵入式神经成像分析方法的进展，我们逐渐对于人脑中的认知地图有了更加深入的理解。
什么是认知地图？
认知地图的发现来自于神经科学家爱德华·托尔曼（Edward Tolman）。在1948年，任职于加利福尼亚大学伯克利分校的托尔曼训练大鼠，让它们学会在圆形实验场地相连的通道尽头找到食物[2]。随后，他把这条大鼠熟悉的通道堵住，并给大鼠提供若干条不同的新通道。
托尔曼发现，经过短暂的探索，大鼠能马上找到通向原先食物储藏点的新通道，这证明大鼠记住了实验场地与食物奖励的相对位置，并运用大脑中的认知地图迅速规划出了通往食物的新路径。这个结果表明，小鼠不仅仅对环境中的物体有自我中心（egocentric）表征，还能对各物体之间的相对位置进行客体中心（allocentric）表征。
这项被引超出八千次的研究《大鼠与人类的认知地图》（Cognitive Maps of Rats and Men），推动了三十多年后约翰·奥基夫（John O’Keefe）与约翰（John Dostrovsky）对位置细胞（place cell）的发现。在这项研究中，研究者们原先打算将电极插入大鼠脑中，记录杏仁核中的神经活动。然而实验过程中，电极阴差阳错地进入了大脑中的海马体。研究者发现，海马体中单个神经元的放电模式与大鼠身处的物理位置有着对应关系。奥基夫认为，这些位于海马体中的位置细胞，支持了托尔曼的认知地图理论。
在1978年，奥基夫与林恩·纳达尔（Lynn Nadel）在他们的里程碑式著作《海马体中的认知地图》（The Hippocampus as a Cognitive Map）[3]中提出，大脑或许能将环境中不同地标之间的客体中心位置表征在认知地图的坐标系中，而海马体在这种表征中起到了不可或缺的作用。尽管我们仍不清楚这种导航定位系统的精确机制，但如今来自神经科学的发现已经为这个机制拼凑出了基本的框架[1]。这个导航系统还包括：
1）位于内侧内嗅皮层的网格细胞（grid cells），不同网格细胞的放电对应物理环境中不同的六边形网格单元；
2）头部方向细胞（head direction，HD cells），这些细胞的放电对应着路径规划过程中动物头部面对的不同方向；
3）位于内嗅皮层的边界细胞（border cells），它们在导航环境边界的某些朝向进行放电。
当动物在环境中移动时，认知地图的导航系统便开始发挥作用。网格细胞编码为个体在空间中的导航提供了基础的计量坐标系，而头部方向细胞追踪了个体在环境中移动的朝向。边界细胞的职责，则是将位置细胞及网格细胞的发放场与外界物理环境校准对齐。在导航过程中，大脑中海马体以及内嗅皮层中的神经元各司其职，组成了我们理解空间导航系统的基本模型。
人脑中的认知地图
人脑中否同样应用着类似的导航系统？尽管人类的大脑中同样存在着海马体结构，人脑中海马体的功能似乎要更为复杂。比如说，当人脑中这个与导航相关的结构遭到损伤时，带来的不仅仅是空间导航能力的缺失，还有更加广泛的记忆损伤问题。
而这一问题的谜底有望随着神经成像解码技术的增强而逐渐揭开。探究人类导航系统时常用到功能性核磁共振成像技术（fMRI）来监测被试大脑中的血氧浓度，每个数据点（即体素，voxel）对应3立方毫米大脑空间中的血氧水平，这个空间中约有60万个神经元。以这样的工具探究单个神经元的活动无异于大海捞针，但随着数据分析技术的开发，科学家们正在完成这项不可能完成的任务。
fMRI适应性（fMRI adaptation）便是一项帮助我们理解人类导航系统的技术。这种适应性是指，当我们给被试重复呈现同类刺激时，该刺激引起的fMRI活动水平将逐渐降低，反之不变。举个例子，我们给被试呈现刺激A后再呈现刺激B，如果刺激B引发的神经活动降低，即代表出现了适应现象，这证明了A、B刺激在我们大脑中的表征相似；反之，如果没有出现适应现象，则A、B在我们大脑中的表征不同。
这项技术如何帮助我们探究认知地图呢？研究者们认为，地图表征的关键在于：在物理世界中距离相近的两个实物，在我们大脑中的表征也应当相似。一项研究[4]让大学生被试们观看依次呈现的校园中熟悉建筑的图片。研究显示，先后观看两个建筑所引发海马区域fMRI水平的差异，与这两栋建筑之间的物理距离相关。这代表海马体中对两栋相邻建筑的表征相似。
另一项技术是多体素模式分析（MVPA）。与传统的分析方式不同，MVPA比较全局或部分区域的多个体素单元的活动模式。物理刺激带来的fMRI激活模式越相近，代表两者的大脑神经表征相似。使用MVPA的研究发现，海马区域的活动特征与环境刺激的空间分布相关[5]。
编码模型技术指通过一组数据训练模型学习各体素活动水平与外界物理刺激之间的对应关系，随后通过一组独立数据，让这个模型预测刺激特征对应的fMRI活动。如果模型的预测准确，即证明这个模型能够很好地描述物理刺激的神经表征。
通过这项技术，研究者成功定位了人类被试内嗅皮层区域的类网格编码。在这项研究[6]中，研究者让被试在虚拟现实中进行探索，同时通过fMRI仪器记录神经活动。结果显示，被试的神经活动水平与其在虚拟空间的活动方向相关，这符合啮齿类动物中网格细胞的活动特征。
以认知地图寻路
此前我们已经知道，支持人们在熟悉路线中进行导航的反应导向策略与人脑中的尾状核相关[7]。与之相对，海马体活动了支持人类对认知地图导向策略的应用——如在两点间找到一条捷径，或是规划一段从没走过的路线。此外，海马体的活动水平还能预测寻路的准确性[8]。
证明海马体与认知地图相关的一个著名的研究来自于对伦敦出租车司机的调查。伦敦的街道纵横交错，在这座城市成为一位出租车司机通常需要三到四年的训练，而为了通过考试，拿到行驶许可证，每位出租车司机需要在大脑中记忆约2万5千条街道的客体相对位置。
研究通过比较这些司机训练前后的变化发现，经过训练，他们大脑的右侧后海马区域灰质体积变得更大[9]。此外还有研究发现，这部分脑区的体积大小与被试对客体中心空间环境的学习成绩相关[10]。
而在三维空间中寻路，需要人类大脑中的海马以及内嗅皮层共同发挥作用。从啮齿类动物中总结出的模型显示，导航需要网格编码与位置编码共同发挥作用——位于内嗅皮层的网格细胞网络负责计算个体与目的地之间的欧几里得距离，以及环境坐标中的活动方向（比如，我们正向西北侧40度角行动）。
随后，海马体参与到导航过程中，考虑路径中的障碍，从而设计最佳路线。彼时任职于伦敦大学学院行为神经科学研究所的洛尔莱·R.霍华德（Lorelei R. Howard）通过人类研究为这类模型提供了依据[11]：她与同事们让被试学习伦敦苏荷（soho）街区区域的地形，随后这群被试在fMRI机器中观看在这个街区穿行的录像影片。
影片开始时提示被试起点位置，被试需要根据重点位置按键判断行进路线。研究者发现，被试内嗅皮层的神经活动与被试与终点之间的欧几里得距离相关；而在进行路径决策时，如果终点离被试很近，后海马区域的活动水平更高。
在认知地图提出之后几十年的时光中，我们已经逐渐探索出人类时如何通过大脑中的地图规划路径，进行导航的。但仅仅将认知地图看作是路径导航的支撑或许阻碍了我们对于大脑表征的理解。
认知地图的作用仅仅是帮助小明在正午时分成功找到食堂么？
当一只小鼠走到迷宫中的分岔路口，它会停下来，左右张望。在小鼠停下来的时刻，它的大脑中是否正在预测走向不同的路径，将会迎来什么样的终点？
认知地图是否是大脑帮助我们在过去与未来之间穿行的预测模型？
心理学家威廉·詹姆士（William James）将人类的意识之流描述为“一只鸟的一生……（这趟旅程）穿起了无数的飞翔和在树梢落脚的可能性”。认知地图或许也如是串起了我们一生中不同的旅程，并运用这些旅程中或好或坏的经验，为未来做出更好的决定。但为了证明认知地图更为广阔的应用，我们还需要科学研究进一步的发展。
参考文献：
[1] Epstein， Russell A.， et al. "The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond." Nature neuroscience 20.11 (2017): 1504-1513.
[2] Tolman， Edward C. "Cognitive maps in rats and men." Psychological review 55， no. 4 (1948): 189.
[3] O'keefe， John， and Lynn Nadel. The hippocampus as a cognitive map. Oxford university press， 1978.
[4] Morgan， L.K.， Macevoy， S.P.， Aguirre， G.K. & Epstein， R.A. Distances between real-world locations are represented in the human hippocampus. J. Neurosci. 31， 1238–1245 (2011).
[5] Hassabis， Demis， et al. "Decoding neuronal ensembles in the human hippocampus." Curr. Biol. 19， 546-554 (2009).
[6] Doeller， C.F.， Barry， C. & Burgess， N. Evidence for grid cells in a human memory network. Nature 463， 657–661 (2010).
[7] Iaria， G.， Petrides， M.， Dagher， A.， Pike， B. & Bohbot， V.D. Cognitive strategies dependent on the hippocampus and caudate nucleus in human navigation: variability and change with practice. J. Neurosci. 23， 5945–5952 (2003).
[8] Suthana， N.A.， Ekstrom， A.D.， Moshirvaziri， S.， Knowlton， B. & Bookheimer， S.Y. Human hippocampal CA1 involvement during allocentric encoding of spatial information. J. Neurosci. 29， 10512–10519 (2009).
[9] Woollett， K. & Maguire， E.A. Acquiring “the Knowledge” of London’s layout drives structural brain changes. Curr. Biol. 21， 2109–2114 (2011).
[10] Schinazi， V.R.， Nardi， D.， Newcombe， N.S.， Shipley， T.F. & Epstein， R.A. Hippocampal size predicts rapid learning of a cognitive map in humans. Hippocampus 23， 515–528 (2013).
[11] Howard， L.R. et al. The hippocampus and entorhinal cortex encode the path and Euclidean distances to goals during navigation. Curr. Biol. 24， 1331–1340 (2014).
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