Tworzenie pamięci jest związane z intensywnością pracy mózgu

Ludzki umysł filtruje strumień doświadczeń, aby stworzyć konkretne wspomnienia. Dlaczego niektóre doświadczenia w tym zalewu informacji zmysłowych stają się „zapadające w pamięć”, podczas gdy mózg większość z nich ignoruje?

Jak podają, model obliczeniowy i badanie behawioralne opracowane przez naukowców z Yale wskazują na nowe dowody na to starożytne pytanie W czasopiśmie Nature Human Behaviour.

„Umysł traktuje priorytetowo zapamiętywanie rzeczy, których nie potrafi dobrze wyjaśnić” – powiedział İlker Yildirim, adiunkt psychologii w College of Arts and Sciences na Uniwersytecie Yale i główny autor artykułu. „Jeśli scena jest oczekiwana, a nie zaskakująca, można ją zignorować”.

Na przykład dana osoba może być na chwilę zdezorientowana obecnością hydrantu przeciwpożarowego w odległym, naturalnym otoczeniu, co może sprawić, że obraz będzie trudny do zinterpretowania, a przez to niezapomniany. „W naszym badaniu badaliśmy, które informacje wizualne można zapamiętać, łącząc obliczeniowy model złożoności sceny z badaniem behawioralnym” – powiedział Yildirim.

Na potrzeby badania, kierowanego przez Yildirima i Johna Lafferty’ego, profesora statystyki i nauki o danych Johna C. Malone’a na Uniwersytecie Yale, naukowcy opracowali model obliczeniowy uwzględniający dwa etapy tworzenia pamięci – kompresję i rekonstrukcję wskazówek wizualnych.

W oparciu o ten paradygmat zaprojektowali serię eksperymentów, podczas których pytano ludzi, czy pamiętają określone obrazy z serii naturalnych obrazów prezentowanych w krótkich odstępach czasu. Zespół z Yale odkrył, że im trudniej było zrekonstruować obraz za pomocą modelu obliczeniowego, tym większe było prawdopodobieństwo, że uczestnicy zapamiętali ten obraz.

„Wykorzystaliśmy model sztucznej inteligencji, aby rzucić światło na postrzeganie scen przez ludzi, a wiedza ta może pomóc w opracowaniu w przyszłości bardziej wydajnych systemów pamięci AI” – powiedział Lafferty, który jest także dyrektorem Centrum Obliczeń Neuralnych. i inteligencji maszynowej w Instytucie Wu Tsai na Uniwersytecie Yale.

Pierwszymi autorami tego artykułu są byli absolwenci Yale, Chi Lin (psychologia) i Zifan Lin (statystyka i nauka o danych).