Új kiadványok
Matematikai modell magyarázza, hogyan emlékeznek az emberek a történetekre a „véletlenszerű fa” struktúra segítségével
Utolsó ellenőrzés: 15.07.2025
Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
Az emberek sokféle információra képesek emlékezni, beleértve a tényeket, dátumokat, eseményeket és akár összetett narratívákat is. A kognitív pszichológia kutatásainak egyik fő témája annak megértése, hogy az emberi emlékezet hogyan tárolja a jelentőségteljes történeteket.
Az Emory Egyetem Fejlett Tanulmányok Intézetének és a Weizmann Tudományos Intézet tudósai nemrégiben megkísérelték modellezni, hogyan ábrázolják az emberek az értelmes narratívákat és tárolják azokat a memóriájukban, matematikai objektumok, úgynevezett „véletlenszerű fák” segítségével. A Physical Review Letters című folyóiratban megjelent tanulmányuk egy új fogalmi keretet mutat be az emberi memóriafolyamatok tanulmányozására, amely a matematikára, a számítástechnikára és a fizikára támaszkodik.
„Tanulmányunk egy fontos igény kielégítésére irányult: az emberi emlékezet matematikai elméletének megalkotására olyan értelmes anyagok esetében, mint a narratívák” – mondta Misha Tsodyks, a tanulmány vezető szerzője. „A területen konszenzus van abban, hogy a narratívák túl összetettek ahhoz, hogy ilyen elméletet építsünk fel, de úgy vélem, mi ennek az ellenkezőjét bizonyítottuk: A komplexitás ellenére vannak statisztikai szabályosságok abban, ahogyan az emberek felidézik a történeteket, amelyek néhány egyszerű alapelvvel megjósolhatók.”
A jelentőségteljes emlékek reprezentációjának hatékony modellezése érdekében véletlenszerű fák segítségével Tsodyks és kollégái nagyszámú résztvevővel végeztek történet-felidézési kísérleteket az Amazon és a Prolific online platformok használatával. A tanulmány Labov munkájából származó narratívákat használt. Összesen 100 embert kértek meg, hogy idézzenek fel 11 különböző hosszúságú történetet (20-200 mondat között), majd a tudósok elemezték az emlékiratokat elméletük tesztelésére.
„A neves nyelvész, W. Labov által az 1960-as években feljegyzett szóbeli történetek gyűjteményét választottuk” – magyarázta Tsodyks. „Hamar rájöttünk, hogy ekkora mennyiségű adat elemzéséhez modern mesterséges intelligencia eszközökre van szükség, a nemrégiben kifejlesztett nagy nyelvi modellek (LLM-ek) formájában.”
Azt tapasztaltuk, hogy az emberek nem csak egyes eseményekre emlékeznek vissza a történetekből, hanem gyakran a narratíva meglehetősen nagy részeit (pl. epizódokat) is egyetlen mondatban összefoglalják. Ez arra engedett következtetni, hogy a narratíva egy fa szerkezetben tárolódik az emlékezetben, ahol a gyökérhez közelebbi csomópontok a nagyobb epizódok absztrakt összefoglalását képviselik.
Tsodyks és kollégái azt a hipotézist állították fel, hogy egy narratívát reprezentáló fa abban a pillanatban alakul ki, amikor egy személy először hall vagy olvas egy történetet, és megérti azt. Mivel a korábbi kutatások kimutatták, hogy a különböző emberek ugyanazokat a történeteket másképp érzékelik, a kialakult fák egyedi szerkezettel rendelkeznek.
„A modellt egy bizonyos szerkezetű véletlenszerű fák együtteseként fogalmaztuk meg” – mondta Tsodyks. „A modell szépsége abban rejlik, hogy matematikailag leírható, és az előrejelzései közvetlenül adatokkal tesztelhetők, és ezt tettük is.” A memória és az előhívás véletlenszerű fa modellünk fő újítása az a feltételezés, hogy minden értelmes anyag általában ugyanúgy reprezentálódik a memóriában.
Kutatásunknak szélesebb körű következményei lehetnek az emberi kognitív folyamatok megértésére nézve, mivel a narratívák univerzális módnak tűnnek arra, hogy az egyéni életünkben, valamint a társadalmi és történelmi folyamatokban is számos jelenségről érveljünk."
A csapat legújabb munkája rávilágít a matematikai és mesterséges intelligencia alapú megközelítések lehetőségeire annak tanulmányozásában, hogy az emberek hogyan tárolják és reprezentálják az emlékezetükben a jelentőségteljes információkat. A jövőbeli tanulmányokban Tsodyks és kollégái azt tervezik, hogy felmérik, milyen mértékben alkalmazható elméletük és véletlenszerű fa modellezési megközelítésük más típusú narratívákra, például a fikcióra.
„A jövőbeli kutatások ambiciózusabb iránya az lenne, hogy közvetlenebb bizonyítékokat keressenek a fa modellre” – tette hozzá Tsodyks. „Ehhez az egyszerű lejátszástól eltérő kísérleti protokollok kidolgozására lenne szükség. Egy másik érdekes irány az agyi képalkotó technikák alkalmazása narratív megértéssel és lejátszással foglalkozó embereknél.”