Mô hình toán học giải thích cách mọi người ghi nhớ các câu chuyện bằng cách sử dụng cấu trúc 'cây ngẫu nhiên'

Con người có khả năng ghi nhớ nhiều loại thông tin khác nhau, bao gồm sự kiện, ngày tháng, sự kiện và thậm chí cả những câu chuyện phức tạp. Hiểu được cách những câu chuyện có ý nghĩa được lưu trữ trong trí nhớ con người là trọng tâm chính của nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực tâm lý học nhận thức.

Các nhà khoa học tại Viện Nghiên cứu Cao cấp, Đại học Emory và Viện Khoa học Weizmann gần đây đã cố gắng mô hình hóa cách con người thể hiện các câu chuyện có ý nghĩa và lưu trữ chúng trong trí nhớ bằng cách sử dụng các đối tượng toán học được gọi là "cây ngẫu nhiên". Bài báo của họ, được công bố trên Physical Review Letters, trình bày một khuôn khổ khái niệm mới để nghiên cứu các quá trình trí nhớ của con người dựa trên toán học, khoa học máy tính và vật lý.

Misha Tsodyks, tác giả chính của bài báo, cho biết: "Nghiên cứu của chúng tôi nhằm giải quyết một nhu cầu quan trọng: xây dựng một lý thuyết toán học về trí nhớ con người đối với những tài liệu có ý nghĩa như các câu chuyện kể. Có một sự đồng thuận trong lĩnh vực này rằng các câu chuyện kể quá phức tạp để xây dựng một lý thuyết như vậy, nhưng tôi tin rằng chúng tôi đã chứng minh điều ngược lại: Mặc dù phức tạp, nhưng vẫn có những quy luật thống kê về cách con người nhớ lại các câu chuyện có thể được dự đoán bằng một vài nguyên tắc cơ bản đơn giản."

Để mô hình hóa hiệu quả việc biểu diễn ký ức có ý nghĩa bằng cây ký ức ngẫu nhiên, Tsodyks và các đồng nghiệp đã tiến hành các thí nghiệm nhớ lại câu chuyện với số lượng lớn người tham gia trên các nền tảng trực tuyến Amazon và Prolific. Nghiên cứu sử dụng các câu chuyện từ công trình của Labov. Tổng cộng, 100 người được yêu cầu nhớ lại 11 câu chuyện có độ dài khác nhau (từ 20 đến 200 câu), sau đó các nhà khoa học phân tích các bản ghi nhớ để kiểm tra lý thuyết của họ.

“Chúng tôi đã chọn một bộ sưu tập lịch sử truyền miệng được nhà ngôn ngữ học nổi tiếng W. Labov ghi chép vào những năm 1960,” Tsodyks giải thích. “Chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng việc phân tích một khối lượng dữ liệu lớn như vậy đòi hỏi phải sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện đại dưới dạng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới được phát triển gần đây.

Chúng tôi nhận thấy rằng mọi người không chỉ nhớ lại các sự kiện riêng lẻ trong truyện, mà còn thường tóm tắt những phần khá lớn của câu chuyện (ví dụ: các tập phim) chỉ trong một câu. Điều này khiến chúng tôi tin rằng câu chuyện được lưu trữ trong bộ nhớ dưới dạng cây, với các nút gần gốc hơn biểu diễn các tóm tắt trừu tượng của các tập phim dài hơn.

Tsodyks và các đồng nghiệp đưa ra giả thuyết rằng một cây biểu thị một câu chuyện được hình thành ngay khi một người lần đầu tiên nghe hoặc đọc một câu chuyện và hiểu nó. Vì các nghiên cứu trước đây cho thấy những người khác nhau cảm nhận cùng một câu chuyện theo những cách khác nhau, nên những cây được hình thành sẽ có cấu trúc độc đáo.

"Chúng tôi đã xây dựng mô hình như một tập hợp các cây ngẫu nhiên có cấu trúc nhất định", Tsodyks nói. "Điểm hay của mô hình này là nó có thể được mô tả bằng toán học, và các dự đoán của nó có thể được kiểm chứng trực tiếp với dữ liệu, và đó chính là điều chúng tôi đã làm. Điểm đổi mới chính của mô hình cây ngẫu nhiên về trí nhớ và khả năng truy xuất của chúng tôi là giả định rằng tất cả các thông tin có ý nghĩa nhìn chung đều được biểu diễn trong bộ nhớ theo cùng một cách.

Nghiên cứu của chúng tôi có thể có ý nghĩa rộng hơn đối với việc hiểu các quá trình nhận thức của con người, vì các câu chuyện dường như là cách phổ biến mà chúng ta lý luận về nhiều hiện tượng khác nhau trong cuộc sống cá nhân cũng như trong các quá trình xã hội và lịch sử."

Nghiên cứu gần đây của nhóm làm nổi bật tiềm năng của các phương pháp tiếp cận toán học và AI trong việc nghiên cứu cách con người lưu trữ và thể hiện thông tin có ý nghĩa trong trí nhớ. Trong các nghiên cứu tương lai, Tsodyks và các đồng nghiệp dự định đánh giá mức độ áp dụng lý thuyết và phương pháp mô hình cây ngẫu nhiên của họ vào các loại hình tự sự khác, chẳng hạn như tiểu thuyết.

"Một hướng nghiên cứu tham vọng hơn trong tương lai sẽ là tìm kiếm bằng chứng trực tiếp hơn cho mô hình cây", Tsodyks nói thêm. "Điều này đòi hỏi phải phát triển các giao thức thử nghiệm khác ngoài việc phát lại đơn giản. Một hướng nghiên cứu thú vị khác là sử dụng các kỹ thuật hình ảnh não bộ ở những người tham gia vào quá trình hiểu và phát lại câu chuyện."