Matematický model vysvetľuje, ako si ľudia pamätajú príbehy pomocou štruktúry „náhodného stromu“

Ľudia si dokážu zapamätať mnoho rôznych typov informácií vrátane faktov, dátumov, udalostí a dokonca aj zložitých príbehov. Pochopenie toho, ako sa zmysluplné príbehy ukladajú do ľudskej pamäte, je kľúčovým zameraním mnohých výskumov v kognitívnej psychológii.

Vedci z Inštitútu pre pokročilé štúdie na Emory University a Weizmannovho inštitútu vedy sa nedávno pokúsili modelovať, ako ľudia reprezentujú zmysluplné naratívy a ukladajú ich do pamäte, pomocou matematických objektov známych ako „náhodné stromy“. Ich článok, publikovaný v časopise Physical Review Letters, predstavuje nový koncepčný rámec pre štúdium procesov ľudskej pamäte, ktorý čerpá z matematiky, informatiky a fyziky.

„Cieľom našej štúdie bolo riešiť dôležitú potrebu: vytvorenie matematickej teórie ľudskej pamäte pre zmysluplný materiál, ako sú naratívy,“ povedala Misha Tsodyksová, hlavná autorka článku. „V tejto oblasti panuje zhoda v tom, že naratívy sú príliš zložité na to, aby sa z nich dala vytvoriť takáto teória, ale ja si myslím, že sme ukázali opak: Napriek zložitosti existujú štatistické zákonitosti v tom, ako si ľudia pamätajú príbehy, ktoré možno predpovedať pomocou niekoľkých jednoduchých základných princípov.“

Aby Tsodyks a jeho kolegovia efektívne modelovali reprezentáciu zmysluplných spomienok pomocou náhodných stromov, uskutočnili experimenty s vybavovaním si príbehov s veľkým počtom účastníkov pomocou online platforiem Amazon a Prolific. Štúdia použila naratívy z Labovovej práce. Celkovo bolo 100 ľudí požiadaných, aby si vybavili 11 príbehov rôznej dĺžky (od 20 do 200 viet), po ktorých vedci analyzovali prepisy spomienok, aby overili svoju teóriu.

„Vybrali sme si zbierku ústnych príbehov, ktoré v 60. rokoch 20. storočia zaznamenal renomovaný lingvista W. Labov,“ vysvetlil Tsodyks. „Rýchlo sme si uvedomili, že analýza takéhoto objemu údajov si vyžaduje použitie moderných nástrojov umelej inteligencie v podobe nedávno vyvinutých veľkých jazykových modelov (LLM).“

Zistili sme, že ľudia si nespomínajú len na jednotlivé udalosti z príbehov, ale často zhrňujú pomerne veľké časti rozprávania (napr. epizódy) do jednej vety. To nás viedlo k presvedčeniu, že rozprávanie je v pamäti uložené ako strom, pričom uzly bližšie ku koreňu predstavujú abstraktné zhrnutia väčších epizód.

Tsodyks a jeho kolegovia predpokladali, že strom reprezentujúci naratív sa vytvorí v momente, keď človek prvýkrát počuje alebo číta príbeh a pochopí ho. Keďže predchádzajúci výskum ukazuje, že rôzni ľudia vnímajú tie isté príbehy rôzne, vytvorené stromy budú mať jedinečné štruktúry.

„Model sme formulovali ako súbor náhodných stromov určitej štruktúry,“ povedal Tsodyks. „Krása tohto modelu spočíva v tom, že sa dá matematicky opísať a jeho predpovede sa dajú priamo testovať na dátach, čo sme aj urobili. Hlavnou inováciou nášho modelu náhodného stromu pamäte a vyhľadávania je predpoklad, že všetok zmysluplný materiál je v pamäti vo všeobecnosti reprezentovaný rovnakým spôsobom.“

Náš výskum môže mať širšie dôsledky pre pochopenie ľudských kognitívnych procesov, keďže naratívy sa zdajú byť univerzálnym spôsobom, akým uvažujeme o širokej škále javov v našich individuálnych životoch, ako aj v sociálnych a historických procesoch.

Nedávna práca tímu zdôrazňuje potenciál matematických a umelo vytvorených prístupov k štúdiu toho, ako si ľudia ukladajú a reprezentujú zmysluplné informácie vo svojich pamätiach. V budúcich štúdiách plánujú Tsodyks a jeho kolegovia posúdiť, do akej miery možno ich teóriu a prístup modelovania náhodných stromov aplikovať na iné typy naratívov, ako je napríklad fikcia.

„Ambicióznejším smerom budúceho výskumu by bolo hľadanie priamejších dôkazov pre stromový model,“ dodal Tsodyks. „To by si vyžadovalo vývoj experimentálnych protokolov iných ako jednoduché prehrávanie. Ďalším zaujímavým smerom by bolo použitie techník zobrazovania mozgu u ľudí zapojených do naratívneho porozumenia a prehrávania.“