Новая теория объясняет нашу способность вспоминать истории, моделируя память о них как иерархическое дерево [¹]. Часть дерева, наиболее близкая к корню, состоит из абстракций или кратких пересказов, которые разветвляются на более мелкие детали. Исследователи, разработавшие эту модель, показывают, что она воспроизводит статистические тенденции, выявленные в более раннем исследовании людей, вспоминающих истории.
Особенности памяти о рассказах
Люди запоминают самые разные вещи: номера телефонов, списки покупок, исторические даты. В нейронауке существуют модели, которые могут объяснить этот вид «случайного запоминания». Но память о рассказах отличается. «Когда вы вспоминаете повествование, вы никогда не вспоминаете его дословно», — говорит Миша Цодикс из Института науки Вейцмана в Израиле. Вместо этого вы помните суть истории. «Вы можете кратко пересказать «Ромео и Джульетту» одним предложением, но это предложение, скорее всего, не встречается нигде в пьесе», — говорит Цодикс.
Эксперимент с воспоминаниями
Недавно Цодикс и его коллеги проверили память 100 участников в онлайн-исследовании. Каждый участник прочитал короткий рассказ от первого лица, а затем записал, что он запомнил [²]. Чтобы проанализировать эти письменные воспоминания, исследователи смоделировали хранение повествования в мозге как древовидную структуру. «Ветви» представляют собой общий план рассказа, на котором расположены «листья» — отдельные воспоминания. Когда человек вспоминает историю, он пересказывает эти «листовидные» воспоминания в виде последовательности предложений (по одному предложению на каждый лист). Но эта последовательность не похожа на список покупок; есть иерархическая структура — благодаря «ветвям» — которая помогает человеку отслеживать своё место в рассказе, объясняет Цодикс.
Каждый человек создаёт своё собственное индивидуальное «дерево», запоминая историю. Чтобы отразить это разнообразие, Цодикс и его коллеги генерировали деревья, случайным образом разделяя текст истории на разделы, затем на подпункты и так далее. Исследователи ограничили количество уровней и количество делений на уровне до четырёх, отражая то, как мы можем сосредоточиться только на нескольких идеях одновременно. Конечным результатом этой процедуры является набор «фрагментов» текста различной длины, где каждый фрагмент соответствует одному воспоминанию или «листу» в дереве. Короткий фрагмент подразумевает, что соответствующее воспоминание — это конкретная деталь, тогда как длинный фрагмент — это общее воспоминание, которое, например, суммирует несколько событий из рассказа.
Исследователи сгенерировали большое количество деревьев и собрали несколько статистических данных. Они обнаружили, что средняя длина рассказа, который вспоминают, увеличивается с длиной исходного рассказа, но достигает плато для очень длинных рассказов. Модель также предсказывает уровень сжатия, который представляет собой количество предложений в исходном рассказе, представленных типичным «листом».
Использование искусственного интеллекта для анализа
С этой моделью в руках команда вернулась к письменным ответам из более раннего исследования и проанализировала их с помощью двух моделей искусственного интеллекта (ИИ), GPT-4 и DeepSeek. Алгоритмы ИИ сопоставили каждое предложение в воспоминании участника с фрагментом предложений в исходном рассказе. Для предложений, соответствующих конкретным деталям рассказа, два алгоритма ИИ сделали одинаковое сопоставление. Но они разошлись во мнениях относительно более абстрактных воспоминаний, таких как «Ромео любит Джульетту», которые соответствуют большим фрагментам исходного рассказа. Однако общие статистические тенденции были одинаковыми, что позволяет предположить, что древовидная модель отражает аспекты организации памяти.
Нейробиолог Джереми Мэннинг из Дартмутского колледжа в Нью-Гэмпшире говорит, что иерархические структуры и раньше использовались для объяснения историй, но древовидная модель предлагает новую основу, в которой более широкие, более «центральные» воспоминания занимают нижние ветви. Вместе эти модели «показывают, что не все «события» в повествовании одинаково важны или запоминаются», — говорит он.
Исследовательница памяти Дженис Чен из Университета Джонса Хопкинса в Мэриленде говорит, что психологи изучали истории людей более века, но их ограничивала сложность анализа большого количества субъективных воспоминаний. Цодикс и его коллеги показали, как инструменты ИИ могут преодолеть этот барьер, считает Чен. «Я думаю, что это начало новой области мощных вычислительных исследований повествований и памяти», — говорит она.
Майкл Ширбер — Корреспондент-редактор журнала Physics Magazine, базируется в Лионе, Франция.