¿Por qué algunas imágenes son más memorables que otras?

resumen: Un nuevo estudio revela que el cerebro prioriza recordar imágenes difíciles de interpretar. Los investigadores utilizaron un modelo computacional y experimentos de comportamiento para demostrar que las escenas que eran más difíciles de reconstruir para el modelo eran más memorables para los participantes.

Este hallazgo ayuda a explicar por qué ciertas experiencias visuales permanecen en nuestra memoria. El estudio también podría ayudar en el desarrollo de sistemas de memoria de inteligencia artificial.

Hechos clave:

• Configuración de memoria: El cerebro tiende a recordar imágenes que son difíciles de explicar o interpretar.
• Modelo computacional: Se utilizó un modelo que maneja la compresión y reconstrucción de señales visuales.
• Efectos de la inteligencia artificial: Los conocimientos pueden ayudar a crear sistemas de memoria más eficientes para la inteligencia artificial.

fuente: Yale

La mente humana filtra un flujo de experiencias para crear recuerdos específicos. ¿Por qué algunas experiencias en este diluvio de información sensorial se vuelven “memorables”, mientras que el cerebro ignora la mayor parte?

Un modelo computacional y un estudio de comportamiento desarrollado por científicos de la Universidad de Yale apuntan a nuevas evidencias para esta antigua pregunta, informan en la revista. La naturaleza del comportamiento humano.

«La mente prioriza recordar cosas que no puede explicar bien», afirmó İlker Yildirim, profesor asistente de psicología en la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de Yale y autor principal del artículo. «Si la escena es esperada, en lugar de sorprendente, puede ser ignorada».

Por ejemplo, una persona puede sentirse brevemente confundida por la presencia de una boca de incendio en un entorno natural remoto, lo que hace que la imagen sea difícil de interpretar y, por lo tanto, inolvidable. «Nuestro estudio exploró la cuestión de qué información visual se puede recordar integrando un modelo computacional de complejidad de escena con un estudio de comportamiento», dijo Yildirim.

Para el estudio, dirigido por Yildirim y John Lafferty, profesor John C. Malone de Estadística y Ciencia de Datos en la Universidad de Yale, los investigadores desarrollaron un modelo computacional que abordó dos pasos en la formación de la memoria: la compresión y la reconstrucción de señales visuales.

Basándose en este paradigma, diseñaron una serie de experimentos en los que se preguntaba a las personas si recordaban imágenes específicas de una serie de imágenes naturales presentadas en rápida sucesión. El equipo de Yale descubrió que cuanto más difícil era para el modelo computacional reconstruir la imagen, más probabilidades había de que los participantes recordaran la imagen.

«Utilizamos el modelo de IA para tratar de arrojar luz sobre la percepción de las escenas por parte de las personas, y esta comprensión podría ayudar a desarrollar sistemas de memoria de IA más eficientes en el futuro», dijo Lafferty, quien también es director del Centro de Computación Neural. e Inteligencia Artificial en el Instituto Wu Tsai de la Universidad de Yale.

Los ex estudiantes graduados de Yale, Chi Lin (psicología) y Zifan Lin (estadística y ciencia de datos) son los primeros autores de este artículo.

Acerca de esta noticia de investigación de la memoria visual.

autor: Bill Hathaway
fuente: Yale
comunicación: Bill Hathaway – Yale
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.

Búsqueda original: Acceso cerrado.
«Imágenes con representaciones visuales difíciles de reconstruir dejan huellas más fuertes en la memoria“Por İlker Yildirim et al. La naturaleza del comportamiento humano.

un resumen

Imágenes con representaciones visuales difíciles de reconstruir dejan huellas más fuertes en la memoria

Gran parte de lo que recordamos no se debe a una elección deliberada, sino que es simplemente un subproducto de la percepción.

Esto plantea una pregunta fundamental sobre la estructura de la mente: ¿cómo interactúa la percepción con la memoria y cómo influye en ella?

Aquí, inspirados en la propuesta clásica que vincula el procesamiento perceptivo con la solidez de la memoria, la teoría del nivel de procesamiento, presentamos un modelo de codificación dispersa de compresión de características de incrustación de imágenes y mostramos que los residuos de reconstrucción de este modelo predicen qué tan bien se codifican las imágenes en la memoria.

En un conjunto de datos abierto y memorable de imágenes de escenas, mostramos que el error de reconstrucción explica no solo la precisión de la memoria sino también la latencia de la respuesta durante la recuperación, incluida, en el último caso, toda la variación explicada por modelos robustos de solo visión. También confirmamos la predicción de este relato a través de la «psicofísica basada en modelos».

Este trabajo identifica el error de reconstrucción como una señal importante que vincula la percepción y la memoria, posiblemente a través de la modulación adaptativa del procesamiento cognitivo.