… Một trong những cách tiếp cận có ảnh hưởng nhất để suy nghĩ về trí nhớ trong những năm gần đây, được gọi là chủ nghĩa kết nối, đã từ bỏ ý tưởng rằng một bộ nhớ là một bức tranh được kích hoạt của một sự kiện trong quá khứ. Các mô hình mạng kết nối hoặc mạng lưới thần kinh dựa trên nguyên tắc bộ não lưu trữ các bản khắc bằng cách tăng sức mạnh của các kết nối giữa các tế bào thần kinh khác nhau tham gia mã hóa một trải nghiệm. Khi chúng ta mã hóa một trải nghiệm, các kết nối giữa các tế bào thần kinh hoạt động trở nên mạnh mẽ hơn và mô hình hoạt động cụ thể này tạo thành Engram. Sau đó, khi chúng ta cố gắng ghi nhớ trải nghiệm, một gợi ý truy xuất sẽ tạo ra một mô hình hoạt động khác trong não. Nếu mẫu này đủ tương tự như một mẫu được mã hóa trước đó, việc ghi nhớ sẽ xảy ra. Tuy nhiên, “bộ nhớ” trong mô hình mạng thần kinh không chỉ đơn giản là một Engram được kích hoạt. Đó là một mô hình độc đáo xuất hiện từ những đóng góp gộp của Cue và Engram. Mạng thần kinh kết hợp thông tin trong môi trường hiện tại với các mẫu đã được lưu trữ trong quá khứ và hỗn hợp kết quả của cả hai là những gì mạng nhớ … khi chúng tôi nhớ, chúng tôi hoàn thành một mẫu với sự phù hợp nhất có sẵn trong bộ nhớ; Chúng tôi không chiếu sáng một bức tranh được lưu trữ.
… One of the most influential approaches to thinking about memory in recent years, known as connectionism, has abandoned the idea that a memory is an activated picture of a past event. Connectionist or neural network models are based on the principle that the brain stores engrams by increasing the strength of connections between different neurons that participate in encoding an experience. When we encode an experience, connections between active neurons become stronger, and this specific pattern of brain activity constitutes the engram. Later, as we try to remember the experience, a retrieval cue will induce another pattern of activity in the brain. If this pattern is similar enough to a previously encoded pattern, remembering will occur. The “memory” in a neural network model is not simply an activated engram, however. It is a unique pattern that emerges from the pooled contributions of the cue and the engram. A neural network combines information in the present environment with patterns that have been stored in the past, and the resulting mixture of the two is what the network remembers… When we remember, we complete a pattern with the best match available in memory; we do not shine a spotlight on a stored picture.
Daniel L. Schacter, Searching for Memory: The Brain, the Mind, and the Past