Un modello di computer e uno studio comportamentale sviluppato dagli scienziati di Yale danno un nuovo indizio sulla secolare domanda su come il nostro cervello dà la priorità a cosa ricordare.
Il cervello umano filtra un flusso di esperienze per creare ricordi specifici. Perché alcune delle esperienze in questo diluvio di informazioni sensoriali diventano 'memorabili', mentre la maggior parte sono scartate dal cervello?
Un modello computerizzato e uno studio comportamentale sviluppato dagli scienziati di Yale suggeriscono un nuovo indizio su questa secolare domanda, e hanno riferito le scoperte su Nature Human Behaviour.
"La mente dà la priorità al ricordo di cose che non è in grado di spiegare molto bene", ha affermato Ilker Yildirim, assistente professore di psicologia di Yale e autore senior dello studio. "Se una scena è prevedibile e non sorprendente, potrebbe essere ignorata".
Ad esempio, una persona può essere improvvisamente confusa dalla presenza di un idrante antincendio in un ambiente naturale remoto, rendendo l'immagine difficile da interpretare e quindi più memorabile.
"Il nostro studio ha esplorato la questione di quali informazioni visive sono memorabili accoppiando un modello computerizzato della complessità della scena a uno studio comportamentale", ha affermato Yildirim.
Per lo studio, guidato da Yildirim e John Lafferty, professore di statistica e scienze dei dati della Yale, i ricercatori hanno sviluppato un modello al computer che ha affrontato due passaggi nella formazione della memoria: la compressione dei segnali visivi e la loro ricostruzione.
Sulla base di questo modello, hanno progettato una serie di esperimenti in cui è stato chiesto alle persone se ricordavano immagini specifiche da una sequenza di immagini naturali mostrate in rapida successione.
Il team di Yale ha scoperto che più era difficile per il computer ricostruire un'immagine, più era probabile che l'immagine fosse ricordata dai partecipanti.
"Abbiamo usato un modello di intelligenza artificiale per cercare di far luce sulla percezione delle scene da parte delle persone; questa comprensione potrebbe aiutare lo sviluppo di sistemi di memoria più efficienti per l'IA in futuro", ha affermato Lafferty, che è anche direttore del Center for Neurocomputation and Machine Intelligence della Yale.
Fonte: Bill Hathaway in Yale University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Q Lin, [+2], I Yildirim. Images with harder-to-reconstruct visual representations leave stronger memory traces. Nat Hum Behav, 2024, DOI
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