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厨师怎么能控制他们的刀来切鱼或剥葡萄，还能像削皮刀一样高效地使用切肉刀？即使是我们这些不太精通厨房的人，在一生中也会学会熟练地处理数量惊人的不同物品，从鞋带到网球拍
这种不断获得新技能而不遗忘或贬低旧技能的能力对人类来说是自然的，但即使对当今最先进的人工智能系统来说也是一个重大挑战
现在，来自剑桥大学和哥伦比亚大学的科学家开发并实验验证了一种新的数学理论，解释了人脑是如何实现这一壮举的
它被称为上下文推断(COIN)模型，表明识别当前上下文是学习如何移动我们身体的关键
该模型描述了大脑中的一种机制，这种机制不断试图找出当前的背景
该理论认为，这些不断变化的关于背景的信念决定了如何利用现有的记忆——以及是否形成新的记忆
研究结果发表在《自然》杂志上
共同资深作者Dr
哥伦比亚大学的丹尼尔·沃尔伯特
“我们的理论探索了你的大脑如何适应这些情况，以及是否将它们视为不同的环境
" 根据COIN模型，大脑保持着一系列的运动记忆，每一个都与它产生的环境相关联，比如打壁球和网球
即使只挥动一次球拍，大脑也能提取许多记忆，每一个记忆都与大脑认为自己目前所处的记忆产生环境成正比
这违背了一次只使用一个内存的传统观点
为了提高下一次挥杆时的表现，大脑还会更新所有的记忆，这再次取决于它对当前环境的信念
当运动的背景被判断为新的(例如，多年网球后我们第一次打壁球)，大脑会自动为该背景建立新的记忆
这确保了我们不会覆盖以前建立的记忆，例如打网球的记忆
这项研究可能会带来更好的物理治疗策略，帮助受伤的人再次使用他们的身体
通常，在物理治疗师办公室的环境中看到的改善不会转化为现实世界中的改善
第一作者Dr
詹姆斯·希尔德
“更好地理解记忆和学习的背景依赖性的基本机制可能会在这一领域产生治疗效果
" 来自剑桥工程系的合著者Máté Lengyel教授说:“我感到兴奋的是，COIN模型的原理也可能推广到许多其他形式的学习和记忆，而不仅仅是我们运动背后的记忆。”
“例如，在运动学习和创伤后应激障碍中都观察到了看似遗忘的记忆的自发复发，这通常是由我们周围环境的变化引发的
" 创造新模式 用网球拍练习，大脑会形成你如何移动手臂和身体其他部位的运动记忆，随着时间的推移，这些记忆会改善你的发球
但是研究人员说，学习并不像制造更好的记忆来使动作更精确那么简单
否则，一个网球运动员的发球可能会提高到永远不会把球击出界的程度
现实世界和我们的神经系统是复杂的，大脑必须处理大量的可变性
大脑如何区分这种噪音——这些随机波动——和新的情况？而它又是如何理解一个稍微轻一点的网球拍仍然可以用以前的网球拍记忆操作的呢？但是乒乓球拍是一种完全不同的物体，需要从头开始？ 根据COIN模型，答案可能是贝叶斯推断，一种用于处理不确定性的数学技术
这种方法根据先前的经验对新的证据进行统计加权，以便在多变的世界中更新自己的信念
在COIN模型中，上下文是一个简化的假设，即在给定的一组环境中，某些行为比其他行为更有可能导致某些后果
科学家们指出，新理论接受了不确定性在运动学习中的作用，这类似于量子物理从可能性而不是确定性的角度看待宇宙
掌握理论 研究人员将COIN模型放在先前实验和新实验的数据上进行测试，在新实验中，志愿者与机器人手柄互动
参与者学习操纵手柄到达目标，同时手柄以不同的方式向后推
例如，当手柄向左推时，花时间学习操作手柄的志愿者，在手柄改变行为并向右推时，比从手柄向右推开始的志愿者更难操作手柄
COIN模型解释了这种效应，称为顺行干扰
沃尔伯特说:“你学习一项任务的时间越长，你就越不可能进入第二项任务的新环境。”
“你仍然在形成第二个任务的运动记忆，但你还没有使用它，因为你的大脑仍然停留在第一个上下文中
" 该模型还预测，即使在随后的训练似乎已经消除了一项已学的技能之后，它也可以重新出现
这种现象被称为自发恢复，除了运动学习之外，它还出现在许多其他形式的学习中
例如，自发恢复与治疗创伤后应激障碍的挑战有关，在创伤后应激障碍中，环境会触发创伤记忆自发复发
科学家通常通过调用两种不同的学习机制来解释自发恢复
在一种情况下，快速学习的记忆很快就会被遗忘，而在另一种情况下，慢慢学习的记忆会慢慢被遗忘，从而重新出现
相比之下，COIN模型表明，只有一种学习机制，而不是两种独立的机制，显然已经消失的记忆可能会在正确的触发下弹回:相信背景已经重新出现
研究人员在他们的实验室用新的实验证实了这一点
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