Matematický model vysvětluje, jak si lidé pamatují příběhy pomocí struktury „náhodného stromu“

Lidé si dokážou zapamatovat mnoho různých typů informací, včetně faktů, dat, událostí a dokonce i složitých příběhů. Pochopení toho, jak se smysluplné příběhy ukládají do lidské paměti, je klíčovým tématem mnoha výzkumů v kognitivní psychologii.

Vědci z Institutu pro pokročilé studium (Institute for Advanced Study) Emory University a Weizmannova institutu věd (Weizmann Institute of Science) se nedávno pokusili modelovat, jak lidé reprezentují smysluplné narativy a ukládají je do paměti, pomocí matematických objektů známých jako „náhodné stromy“. Jejich článek, publikovaný v časopise Physical Review Letters, představuje nový koncepční rámec pro studium procesů lidské paměti, který čerpá z matematiky, informatiky a fyziky.

„Naše studie se zaměřila na důležitou potřebu: vytvoření matematické teorie lidské paměti pro smysluplný materiál, jako jsou narativy,“ řekla Misha Tsodyksová, hlavní autorka článku. „V oboru panuje shoda, že narativy jsou příliš složité na to, aby se na nich dala taková teorie vytvořit, ale já se domnívám, že jsme ukázali opak: Navzdory složitosti existují statistické zákonitosti v tom, jak si lidé pamatují příběhy, které lze předpovědět pomocí několika jednoduchých základních principů.“

Aby Tsodyks a kolegové efektivně modelovali reprezentaci smysluplných vzpomínek pomocí náhodných stromů, provedli experimenty s velkým počtem účastníků za použití online platforem Amazon a Prolific. Studie využila narativy z Labovovy práce. Celkem bylo 100 lidí požádáno, aby si vzpomněli na 11 příběhů různé délky (od 20 do 200 vět), načež vědci analyzovali přepisy paměti, aby ověřili svou teorii.

„Vybrali jsme si sbírku ústních dějin, které v 60. letech 20. století zaznamenal renomovaný lingvista W. Labov,“ vysvětlil Tsodyks. „Rychle jsme si uvědomili, že analýza takového objemu dat vyžaduje použití moderních nástrojů umělé inteligence v podobě nedávno vyvinutých velkých jazykových modelů (LLM).“

Zjistili jsme, že si lidé nepamatují jen jednotlivé události z příběhů, ale často shrnují poměrně velké části vyprávění (např. epizody) do jediné věty. To nás vedlo k domněnce, že vyprávění je v paměti uloženo jako strom, přičemž uzly blíže ke kořeni představují abstraktní shrnutí větších epizod.

Tsodyks a jeho kolegové vyslovili hypotézu, že strom reprezentující příběh se vytvoří v okamžiku, kdy člověk poprvé slyší nebo čte příběh a porozumí mu. Vzhledem k tomu, že předchozí výzkumy ukazují, že různí lidé vnímají stejné příběhy odlišně, budou mít vytvořené stromy jedinečné struktury.

„Model jsme formulovali jako soubor náhodných stromů určité struktury,“ řekl Tsodyks. „Krása tohoto modelu spočívá v tom, že jej lze matematicky popsat a jeho předpovědi lze přímo testovat na datech, což jsme také udělali. Hlavní inovací našeho modelu náhodného stromu paměti a vyhledávání je předpoklad, že veškerý smysluplný materiál je v paměti obecně reprezentován stejným způsobem.“

Náš výzkum může mít širší důsledky pro pochopení lidských kognitivních procesů, jelikož narativy se zdají být univerzálním způsobem, jakým uvažujeme o široké škále jevů v našich individuálních životech, stejně jako v sociálních a historických procesech.

Nedávná práce týmu zdůrazňuje potenciál matematických a na umělé inteligenci založených přístupů ke studiu toho, jak si lidé ukládají a reprezentují smysluplné informace ve své paměti. V budoucích studiích plánují Tsodyks a jeho kolegové posoudit, do jaké míry lze jejich teorii a přístup modelování náhodných stromů aplikovat na jiné typy narativů, jako je například fikce.

„Ambicióznějším směrem pro budoucí výzkum by bylo hledání přímějších důkazů pro stromový model,“ dodal Tsodyks. „To by vyžadovalo vývoj experimentálních protokolů jiných než jen jednoduché přehrávání. Dalším zajímavým směrem by bylo použití technik zobrazování mozku u lidí zapojených do narativního porozumění a přehrávání.“