M069 华南师大最新PNAS | “熟能生巧”的秘密被揭开！海马体如何在练习中实现“闪电般”的记忆检索？
来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜ 发布：2025-11-07 ｜ 原文链接
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基本信息
Title:Automaticity speeds the retrieval of instances from the human hippocampus
发表时间：2025.10.30
Journal：PNAS
影响因子：9.1
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研究背景
你是否有过这样的经历：在“自动驾驶”般无意识地开车时，你甚至不记得自己刚刚是如何驶过前几个十字路口的？如果有，你就体验到了“自动性” (automaticity)，即在学习后以最小的努力执行任务的能力 。
“熟能生巧”(practice makes perfect)是一个古老的直觉，而自动性的学习理论（如“实例理论”, Instance Theory）也确实预测：学习应该导致更快的处理速度 (faster processing)。随着经验实例在长时记忆中的积累，我们的记忆提取（retrieval）会变得越来越快 。
然而，这一理论预测与过去的神经科学研究之间存在一个长期的“核心矛盾” (core theoretical contradiction)。以往基于 fMRI 等技术的研究普遍发现，随着学习和自动性的建立，相关脑区的神经活动幅度 (amplitude) 会降低 (reduces)，即大脑变得更“高效”或“安静”；但这些研究几乎从未发现神经活动本身在时序上真正加快 (speeds) 。
学习是让大脑处理得“更快”，还是仅仅是“更安静”？这个“速度悖论”的答案，受限于以往脑成像技术的时间分辨率。2025年10月30日，华南师范大学王本驰团队发表在 PNAS上的研究利用高时间分辨率的颅内脑电 (iEEG) 技术，首次提供了自动性“加速”神经活动的直接证据。
研究核心总结
该研究通过分析22名人类参与者（接受癫痫诊断的神经外科患者）在执行一项简单的视觉-运动匹配任务（学习两个固定的朝向并报告）时记录的海马体 (hippocampus)、前额叶皮层 (prefrontal cortex, PFC) 和中颞叶回 (middle-temporal gyrus, MTG) 的颅内脑电 (iEEG) 数据，揭示了自动性建立的神经时序动态 。
Fig. 1. The procedure and results in Experiment 1.
核心发现一：海马体解码的“时序逆转”
研究者使用多变量模式分析 (MVPA) 来解码 (decode) 参与者即将报告的目标信息。
- 学习早期 (Early stage, 第1-90试次)： 任务信息首先在与工作记忆相关的新皮层结构 (neocortex) 中被解码（如PFC: 约 324-512 ms），而海马体的解码出现得非常晚 (约 1100-1408 ms)。这符合一种依赖工作记忆的、受控的 (controlled) 处理模式。
- 学习晚期 (Late stage, 第91-180试次)： 随着熟练度提高，出现了显著的“时序逆转”。目标信息首先在海马体中被解码 (约 212-732 ms)，然后才在PFC (约 752-900 ms) 和MTG中被解码。这种解码速度的提升主要体现在海马体的Theta 振荡 (4-8 Hz) 频段。
这一发现首次提供了直接证据，证明自动性的获得伴随着海马体中记忆表征检索的显著加速 (speeds memory retrieval)，从而解决了“速度悖论”。
Fig. 2. Ripple activity in Experiment 1.
核心发现二：从“熟练”到“自动”，PFC的“隐退”
在实验二中，研究者让参与者进行了高达1620次的强化训练以达到真正的“自动”水平 。
- 复制与深化： 实验一的“时序逆转”（海马体解码提前）现象在训练初期被成功复制 。
- PFC的“隐退” (Fade-out)： 随着训练的深入（如第8、9次训练及测试阶段），一个关键变化出现了：海马体的快速、早期解码活动持续存在；然而，前额叶皮层 (PFC) 的解码活动却完全消失了。
这揭示了自动性建立的两个阶段：首先是海马体检索的“加速”和“优先”（熟练），最终是前额叶皮层这个“有意识的监督者” 的“隐退”（自动）。这完美对应了我们“无意识”开车的体验。
Fig. 3. (A) The procedure for Experiment 2.
核心发现三：海马体“涟漪” (Ripples) 支持自动检索
研究还检验了海马体涟漪 (hippocampal ripples, 70-180 Hz) 的作用，它被认为是记忆提取的标志。
- 在实验一中，海马体涟漪的发生率 (ripple rates) 随着学习进程线性增加，并且这种增加与参与者反应错误的减少显著相关 (r = -0.64)。
- 在实验二的后期（当PFC“隐退”后），研究者发现：在那些伴随海马体涟漪 ripple 发生的试次中，参与者的反应时 (RTs) 显著快于那些没有涟漪 ripple 的试次（例如，测试阶段平均快72 ms）。
Fig. 4
结论
这项研究利用高时空分辨率的iEEG数据，突破性地证实了自动性的核心理论预测：即学习通过加速海马体的实例检索 (instance retrieval) 来实现。它揭示了一个从“皮层主导”到“海马体优先”，最终到“PFC隐退”的动态过程，并指出了 Theta 振荡和 Ripples 作为实现这种快速、自动检索的关键神经机制。
Abstract
Automatic processing allows humans to perform tasks with minimal effort following learning. Although theories of automaticity propose that learning should result in faster processing, studies have universally found that learning reduces the amplitude of neural activity, not that it speeds neural activity. Here, we show that with intracranial activity recorded from the hippocampus of twenty-two humans, we could decode the target the participant was about to report faster across learning. Theta oscillations in the hippocampus afforded faster decoding of the to-be-reported target as learning progressed, unlike in prefrontal and temporal regions of the cortex. Furthermore, hippocampal ripples (70 to 180 Hz bursts) appear to support memory retrieval after learning established automaticity. Our findings demonstrate that the hippocampus plays a key role in speeding memory retrieval of previous learning episodes as humans gain expertise, supporting a critical but untested prediction of learning theories.
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