Model matematyczny wyjaśnia, jak ludzie zapamiętują historie, wykorzystując strukturę „losowego drzewa”

Ludzie potrafią zapamiętywać wiele różnych rodzajów informacji, w tym fakty, daty, wydarzenia, a nawet złożone narracje. Zrozumienie, w jaki sposób znaczące historie są przechowywane w ludzkiej pamięci, jest kluczowym przedmiotem wielu badań w psychologii poznawczej.

Naukowcy z Instytutu Studiów Zaawansowanych Uniwersytetu Emory’ego oraz Instytutu Nauki Weizmanna podjęli niedawno próbę zbudowania modelu, w jaki sposób ludzie tworzą znaczące narracje i przechowują je w pamięci, wykorzystując do tego celu obiekty matematyczne znane jako „drzewa losowe”. Ich artykuł, opublikowany w czasopiśmie „ Physical Review Letters ”, przedstawia nowe ramy koncepcyjne do badania procesów pamięciowych człowieka, oparte na matematyce, informatyce i fizyce.

„Nasze badanie miało na celu zaspokojenie ważnej potrzeby: stworzenia matematycznej teorii ludzkiej pamięci dla znaczącego materiału, takiego jak narracje” – powiedział Misha Tsodyks, starszy autor artykułu. „W środowisku panuje konsensus, że narracje są zbyt złożone, aby zbudować na ich podstawie taką teorię, ale uważam, że udowodniliśmy coś przeciwnego: pomimo złożoności, istnieją statystyczne prawidłowości w sposobie, w jaki ludzie zapamiętują historie, które można przewidzieć na podstawie kilku prostych, podstawowych zasad”.

Aby skutecznie modelować reprezentację znaczących wspomnień za pomocą drzew losowych, Tsodyks i współpracownicy przeprowadzili eksperymenty z przypominaniem sobie historii z dużą liczbą uczestników, korzystając z platform internetowych Amazon i Prolific. W badaniu wykorzystano narracje z prac Labova. Łącznie 100 osób poproszono o przypomnienie sobie 11 historii o różnej długości (od 20 do 200 zdań), po czym naukowcy przeanalizowali transkrypty pamięci, aby przetestować swoją teorię.

„Wybraliśmy zbiór historii mówionych sporządzonych przez znanego językoznawcę W. Labova w latach 60.” – wyjaśnił Tsodyks. „Szybko zdaliśmy sobie sprawę, że analiza tak dużej ilości danych wymaga użycia nowoczesnych narzędzi sztucznej inteligencji w postaci niedawno opracowanych dużych modeli językowych (LLM).

Odkryliśmy, że ludzie nie tylko przypominają sobie pojedyncze wydarzenia z opowieści, ale często streszczają dość obszerne fragmenty narracji (np. epizody) w jednym zdaniu. To doprowadziło nas do wniosku, że narracja jest przechowywana w pamięci w formie drzewa, z węzłami bliżej korzenia reprezentującymi abstrakcyjne podsumowania dłuższych epizodów.

Tsodyks i jego współpracownicy postawili hipotezę, że drzewo reprezentujące narrację powstaje w momencie, gdy człowiek po raz pierwszy słyszy lub czyta historię i ją rozumie. Ponieważ wcześniejsze badania pokazują, że różne osoby postrzegają te same historie inaczej, powstające drzewa będą miały unikalną strukturę.

„Sformułowaliśmy ten model jako zbiór drzew losowych o określonej strukturze” – powiedział Tsodyks. „Piękno tego modelu polega na tym, że można go opisać matematycznie, a jego przewidywania można bezpośrednio przetestować na danych, co właśnie zrobiliśmy. Główną innowacją naszego modelu drzewa losowego pamięci i wyszukiwania jest założenie, że cały znaczący materiał jest generalnie reprezentowany w pamięci w ten sam sposób.

Nasze badania mogą mieć szersze implikacje dla zrozumienia ludzkich procesów poznawczych, ponieważ narracje wydają się być uniwersalnym sposobem, w jaki rozumujemy o szerokiej gamie zjawisk zachodzących w naszym życiu, a także w procesach społecznych i historycznych.

Najnowsze prace zespołu podkreślają potencjał podejść matematycznych i opartych na sztucznej inteligencji (AI) w badaniu sposobu, w jaki ludzie przechowują i przedstawiają istotne informacje w swoich wspomnieniach. W przyszłych badaniach Tsodyks i jego współpracownicy planują ocenić, w jakim stopniu ich teoria i podejście do modelowania drzewa losowego można zastosować do innych rodzajów narracji, takich jak fikcja.

„Bardziej ambitnym kierunkiem przyszłych badań byłoby poszukiwanie bardziej bezpośrednich dowodów na poparcie modelu drzewa” – dodał Tsodyks. „Wymagałoby to opracowania protokołów eksperymentalnych innych niż proste odtwarzanie. Innym interesującym kierunkiem byłoby wykorzystanie technik obrazowania mózgu u osób zaangażowanych w rozumienie narracji i jej odtwarzanie”.