一部の画像が他の画像よりも記憶に残るのはなぜですか?

まとめ： 新しい研究により、脳は解釈が難しい画像を優先して記憶することが明らかになりました。 研究者らは計算モデルと行動実験を用いて、モデルによる再構築がより困難なシーンほど参加者にとって記憶に残りやすいことを示した。

この発見は、特定の視覚体験がなぜ私たちの記憶に残るのかを説明するのに役立ちます。 この研究は人工知能記憶システムの開発にも役立つ可能性がある。

重要な事実:

• メモリ構成：脳は説明や解釈が難しい画像を記憶する傾向があります。
• 計算モデル: 視覚信号の圧縮と再構成を処理するモデルが使用されました。
• 人工知能の影響: インサイトは、人工知能のためのより効率的なメモリ システムの作成に役立ちます。

ソース： エール大学

人間の心は一連の経験をフィルタリングして特定の記憶を作成します。 この感覚情報の洪水の中で、脳がそのほとんどを無視するのに、一部の経験が「記憶に残る」のはなぜでしょうか?

イェール大学の科学者が開発した計算モデルと行動研究は、この古代の疑問に対する新たな証拠を示している、と彼らはジャーナルで報告している。 人間の行動の性質。

「心は、うまく説明できないことを思い出すことを優先します」とエール大学文理学部助教授で論文の主著者であるイルカー・ユルディリム氏は言う。 「そのシーンが驚くべきものではなく、予想されていたものであれば、無視されるかもしれません。」

たとえば、人は遠く離れた自然環境の中に消火栓が存在することで一時的に混乱し、その画像の解釈が難しくなり、記憶に残らない可能性があります。 「私たちの研究では、シーンの複雑さの計算モデルと行動研究を統合することで、どの視覚情報が記憶に残るのかという問題を調査しました」とユルディリム氏は述べた。

この研究では、ユルディリム氏とイェール大学統計・データサイエンスのジョン・C・マローン教授ジョン・ラファティ氏が主導し、研究者らは記憶形成の2つのステップ、つまり視覚的手がかりの圧縮と再構築に取り組む計算モデルを開発した。

このパラダイムに基づいて、彼らは人々が急速に連続して提示される一連の自然画像の中から特定の画像を覚えているかどうかを尋ねる一連の実験を計画しました。 イェール大学のチームは、計算モデルによる画像の再構成が困難であればあるほど、参加者がその画像を覚えている可能性が高くなることがわかりました。

ニューラルコンピューティングセンターの所長でもあるラファティ氏は、「私たちはAIモデルを使って人々のシーン認識を明らかにしようとした。この理解は将来、より効率的なAI記憶システムの開発に役立つ可能性がある」と述べた。 そしてイェール大学のウー・ツァイ研究所の機械知能。

元イェール大学大学院生の Chi Lin (心理学) と Zifan Lin (統計およびデータサイエンス) がこの論文の筆頭著者です。

この視覚記憶研究ニュースについて

著者： ビル・ハサウェイ
ソース： エール大学
コミュニケーション： ビル・ハサウェイ – エール大学
写真： 画像提供：Neuroscience News

元の検索: クローズドアクセス。
」再構築が難しい視覚的表現を含む画像は、記憶に強力な痕跡を残します「イルケル・ユルディリムら著」 人間の行動の性質

まとめ

再構築が難しい視覚的表現を含む画像は、記憶に強力な痕跡を残します

私たちが覚えていることの多くは、意図的な選択によるものではなく、単に知覚の副産物です。

これは、心の構造に関する根本的な疑問を引き起こします。つまり、知覚は記憶とどのように相互作用し、記憶に影響を与えるのでしょうか?

ここでは、知覚処理をメモリの堅牢性、処理レベル理論に結び付ける古典的な提案に触発され、画像埋め込み特徴を圧縮するためのスパース符号化モデルを導入し、このモデルからの再構成残差が画像がメモリ内でどの程度適切に符号化されるかを予測することを示します。

シーン画像のオープンで記憶に残るデータセットについて、再構成エラーが記憶の精度だけでなく、検索中の応答待ち時間も説明し、後者の場合、堅牢な視覚のみのモデルによって説明されるすべての分散も説明できることを示します。 私たちはまた、「モデルベースの精神物理学」を通じてこの説明の予測を確認します。

この研究では、おそらく認知処理の適応変調を通じて、再構成エラーが知覚と記憶をつなぐ重要な信号であることが特定されました。