在此工作中，作者首次提出工作记忆和时间是‘一体两面’的观点，即两者交织在一起进行编码。为证明上诉假设，作者设计了两组新颖的实验范式，即在经典工作记忆的任务中创新的引入时间结构(A)。对于第一个任务(differential delayed-match-to-sample, dDMS)，在经典的工作记忆任务—DMS基础上，根据第一个输入的类别改变之后间隔的长短。在此任务中，虽然被试只要求关注工作记忆的要求，但是由于时间结构的加入，被试会下意识追踪时间并预期下一个输入到来的时刻。同理，在另一个任务(inerval-stimulus-association task, ISA)中，被试要求根据间隔和第二个输的关系做出反应。在此任务中，虽然被试只要求关注时间和第二个输入的关系，但他们也会下意识记住第一个输入的类别。为进一步了解时间变换的加入怎样影响神经网络对工作记忆的编码及表征，基于行为实验，作者构建并训练循环神经网络进行三种任务(B)：经典工作记忆任务(WM)，工作记忆加时间任务(Time + WM)，以及间隔输入关系任务(ISA)。作者发现当引入时间的成分，神经网络对工作记忆的表征从经典的稳定吸引子(持续且恒定的放电)逐渐演变成动态吸引子(神经放电序列)并证明了该动态吸引子所编码的工作记忆对外源干扰保持稳定。进一步的分析表明，工作记忆与时间信息交织在一起进行编码，从计算模型角度验证了工作记忆与时间是‘一体两面’的观点。
相关论文：S. Zhou*, M. Seay*, J. Taxidis, P. Golshani, D.V. Buonomano, Multiplexing working memory and time in the trajectories of neural networks, Nature Human Behaviour, 2023
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