bản tóm tắt: Một nghiên cứu mới tiết lộ rằng não ưu tiên ghi nhớ những hình ảnh khó diễn giải. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình tính toán và các thí nghiệm hành vi để chỉ ra rằng những cảnh mà mô hình khó tái tạo hơn sẽ dễ nhớ hơn đối với người tham gia.

Phát hiện này giúp giải thích tại sao một số trải nghiệm hình ảnh nhất định vẫn còn trong trí nhớ của chúng ta. Nghiên cứu này cũng có thể giúp phát triển hệ thống trí nhớ trí tuệ nhân tạo.

Sự kiện chính:

• Cấu hình bộ nhớ: Bộ não có xu hướng ghi nhớ những hình ảnh khó giải thích hoặc diễn giải.
• Mô hình tính toán: Một mô hình đã được sử dụng để xử lý việc nén và tái tạo tín hiệu hình ảnh.
• Tác dụng của trí tuệ nhân tạo: Thông tin chi tiết có thể giúp tạo ra hệ thống bộ nhớ hiệu quả hơn cho trí tuệ nhân tạo.

nguồn: Yale

Tâm trí con người lọc một dòng trải nghiệm để tạo ra những ký ức cụ thể. Tại sao một số trải nghiệm trong cơn lũ thông tin giác quan này lại trở nên “đáng nhớ” trong khi bộ não lại bỏ qua phần lớn chúng?

Một mô hình tính toán và nghiên cứu hành vi được phát triển bởi các nhà khoa học của Đại học Yale đã chỉ ra bằng chứng mới cho câu hỏi cổ xưa này, họ báo cáo trên tạp chí. Bản chất của hành vi con người.

İlker Yildirim, trợ lý giáo sư tâm lý học tại Đại học Khoa học và Nghệ thuật thuộc Đại học Yale, đồng thời là tác giả chính của bài báo, cho biết: “Tâm trí ưu tiên ghi nhớ những điều mà nó không thể giải thích rõ ràng”. “Nếu cảnh đó được mong đợi, thay vì gây ngạc nhiên, nó có thể bị bỏ qua.”

Ví dụ, một người có thể cảm thấy mất phương hướng trong thời gian ngắn trước sự hiện diện của vòi cứu hỏa trong khung cảnh thiên nhiên xa xôi, khiến hình ảnh khó diễn giải và do đó không thể nhớ được. Yildirim cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi khám phá câu hỏi về thông tin hình ảnh nào có thể được ghi nhớ bằng cách tích hợp mô hình tính toán về độ phức tạp của cảnh với nghiên cứu hành vi”.

Trong nghiên cứu, dẫn đầu bởi Yildirim và John Lafferty, Giáo sư Khoa học Dữ liệu và Thống kê John C. Malone tại Đại học Yale, các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình tính toán giải quyết hai bước trong quá trình hình thành trí nhớ – nén và tái tạo các tín hiệu thị giác.

Dựa trên mô hình này, họ đã thiết kế một loạt thí nghiệm trong đó mọi người được hỏi liệu họ có nhớ những hình ảnh cụ thể từ một loạt hình ảnh tự nhiên được trình bày liên tiếp nhanh chóng hay không. Nhóm Yale nhận thấy rằng mô hình tính toán càng khó tái tạo lại hình ảnh thì khả năng người tham gia ghi nhớ hình ảnh càng cao.

Lafferty, đồng thời là giám đốc Trung tâm Máy tính Thần kinh, cho biết: “Chúng tôi đã sử dụng mô hình AI để cố gắng làm sáng tỏ nhận thức của mọi người về cảnh vật và sự hiểu biết này có thể giúp phát triển các hệ thống bộ nhớ AI hiệu quả hơn trong tương lai”. và Trí tuệ máy tại Viện Wu Tsai tại Đại học Yale.

Cựu sinh viên tốt nghiệp Yale Chi Lin (tâm lý học) và Zifan Lin (thống kê và khoa học dữ liệu) là tác giả đầu tiên của bài báo này.

Về tin tức nghiên cứu trí nhớ thị giác này

tác giả: Bill Hathaway
nguồn: Yale
giao tiếp: Bill Hathaway – Yale
hình ảnh: Hình ảnh được ghi có vào Tin tức khoa học thần kinh

Tìm kiếm ban đầu: Truy cập đóng.
“Những hình ảnh có hình ảnh khó tái tạo để lại dấu vết mạnh hơn trong trí nhớ“Bởi İlker Yıldırım và cộng sự. Bản chất của hành vi con người

một bản tóm tắt

Những hình ảnh có hình ảnh khó tái tạo để lại dấu vết mạnh hơn trong trí nhớ

Phần lớn những gì chúng ta nhớ được không phải do sự lựa chọn có chủ ý mà chỉ đơn giản là sản phẩm phụ của nhận thức.

Điều này đặt ra một câu hỏi cơ bản về cấu trúc của tâm trí: Nhận thức tương tác và ảnh hưởng đến trí nhớ như thế nào?

Ở đây, lấy cảm hứng từ đề xuất cổ điển liên kết quá trình xử lý nhận thức với độ bền của bộ nhớ, lý thuyết mức độ xử lý, chúng tôi giới thiệu một mô hình mã hóa thưa thớt để nén các tính năng nhúng hình ảnh và cho thấy phần dư tái tạo từ mô hình này dự đoán mức độ hình ảnh được mã hóa trong bộ nhớ .

Trong một tập dữ liệu mở về hình ảnh cảnh, chúng tôi cho thấy rằng lỗi tái tạo không chỉ giải thích độ chính xác của bộ nhớ mà còn cả độ trễ phản hồi trong quá trình truy xuất, bao gồm, trong trường hợp sau, tất cả phương sai được giải thích bởi các mô hình chỉ có thị giác mạnh mẽ. Chúng tôi cũng xác nhận dự đoán của tài khoản này thông qua “tâm sinh lý dựa trên mô hình”.

Công việc này xác định lỗi tái thiết là một tín hiệu quan trọng liên kết nhận thức và trí nhớ, có thể thông qua điều chế thích ứng của quá trình xử lý nhận thức.