Войти
Память - это процесс хранения и вызова информации, которая была получена ранее. Память проходит через три основных этапа: кодирование, хранение и извлечение. Сохранение относится к процессу помещения вновь полученной информации в память, которая модифицируется в мозгу для облегчения хранения. Кодирование этой информации упрощает процесс поиска для мозга, где ее можно вспомнить и привести в сознательное мышление. Современная психология памяти различает два разных типа памяти: кратковременную память и долговременную память. За последнее столетие было предложено несколько моделей памяти, некоторые из них предполагают различные отношения между кратковременной и долговременной памятью для учета различных способов хранения памяти.
Кратковременная память кодируется в слуховой, зрительной, пространственной и тактильной формах. Кратковременная память тесно связана с рабочей памятью. Баддели предположил, что информация, хранящаяся в кратковременной памяти, постоянно ухудшается, что в конечном итоге может привести к забыванию при отсутствии репетиции. Джордж А. Миллер предположил, что емкость хранилища краткосрочной памяти составляет около семи элементов плюс-минус два, также известных как магическое число 7, но было показано, что это число подвержено многочисленным вариациям, включая размер, сходство, и другие свойства чанков. Объем памяти варьируется; для многосложных слов он ниже, чем для более коротких слов. В общем, объем памяти для вербального содержания, то есть букв, слов и цифр, зависит от продолжительности времени, необходимого для произнесения этого содержания вслух, и от степени лексичности (относящейся к словам или лексике языка, отличного от его). грамматика и конструкция) содержания. Такие характеристики, как продолжительность произнесения каждого слова, известная как эффект длины слова, или когда слова похожи друг на друга, приводят к тому, что вспоминается меньше слов.
Разделение на части - это процесс объединения фрагментов информации в «фрагменты». Это позволяет мозгу собирать больше информации в определенный момент времени, сокращая ее до более конкретных групп. В процессе дробления внешняя среда связана с внутренними когнитивными процессами мозга. Из-за ограниченного объема оперативной памяти этот тип памяти необходим для правильного функционирования памяти. Точное количество фрагментов, которые могут присутствовать в рабочей памяти, не определено, но колеблется от одного до трех фрагментов. Воспоминание не измеряется с точки зрения запоминаемых элементов, но они представляют собой фрагменты, в которые они помещены. Этот тип памяти обычно эффективен, поскольку было обнаружено, что с появлением первого элемента в чанке другие элементы могут быть немедленно вызваны. Хотя ошибки могут возникать, чаще всего они возникают в начале фрагмента, чем в середине фрагмента. Чанки можно вызывать с долговременной или рабочей памятью. Простые фрагменты информации могут быть вызваны без необходимости проходить через долговременную память, например последовательность ABABAB, которая будет использовать для запоминания рабочую память. Более сложные последовательности, такие как номер телефона, должны быть разделены на части и, возможно, придется пройти через долговременную память, чтобы их можно было вызвать. Интервал, используемый в телефонных номерах, является распространенным методом разбиения на части, поскольку группировка номеров позволяет запоминать цифры группами, а не индивидуально.
Разделение на части было предложено Джорджем А. Миллером, который предположил, что такой способ организации и обработки информации позволяет более эффективно удерживать материал из окружающей среды. Миллер разработал идею о том, что фрагменты представляют собой набор похожих элементов, и когда этот фрагмент был назван, это позволяло легче вызывать элементы в этом фрагменте. Другие исследователи описали элементы в этих блоках как сильно связанные друг с другом, но не с другими элементами в других блоках. Каждый блок в их выводах будет содержать только элементы, относящиеся к этой теме, и не иметь отношения к любому другому блоку или элементам в этом блоке. В меню ресторана будет отображаться этот тип закуски, так как в категории «основное блюдо» не будет отображаться ничего из категории «десерт», а в категории «десерт» не будет отображаться ничего из категории «основное блюдо».
Психолог и великий шахматист Адриан де Гроот поддержал теорию дробления в ходе своего эксперимента с шахматными позициями и различными уровнями знаний. При представлении позиций фигур из партий шахматного турнира эксперты точнее запоминали позиции. Однако, когда группам давали случайные позиции для запоминания, Де Гроот обнаружил, что все группы плохо справлялись с заданием на запоминание, независимо от знания участниками шахмат. Дальнейшие исследования фрагментирования сильно повлияли на исследования развития памяти, опыта и немедленного вспоминания. Исследования поведения и визуализации также показали, что разбиение на части можно применить к обучению привычкам, моторике, обработке речи и визуальному восприятию.
Репетиция - это процесс сохранения информации в кратковременной памяти путем сознательного повторения слова, фразы или числа. Если информация имеет для человека достаточное значение или если она достаточно повторяется, ее можно закодировать в долговременную память. Есть два типа репетиций: репетиция сопровождения и сложная репетиция. Репетиция технического обслуживания состоит из постоянного повторения слова или фразы из слов, которые нужно запомнить. Запоминание телефонного номера - один из лучших примеров этого. Репетиция технического обслуживания в основном используется для кратковременной возможности вспомнить информацию. Сложная репетиция предполагает ассоциацию старого с новой информацией.
В отличие от кратковременной памяти, долговременная память относится к способности удерживать информацию в течение длительного времени и, возможно, является наиболее сложным компонентом системы памяти человека. Модель Аткинсон-Shiffrin памяти (Atkinson, 1968) предполагает, что элементы, хранящиеся в краткосрочных ходах памяти в долговременную память через повторную практику и использование. Долгосрочное хранение может быть похоже на обучение - процесс, посредством которого информация, которая может снова понадобиться, сохраняется для последующего вызова по запросу. Процесс поиска этой информации и ее возвращения в рабочую память называется извлечением. Это знание, которое легко вспомнить, является явным знанием, тогда как большая часть долговременной памяти - это неявное знание, которое нелегко восстановить. Ученые предполагают, что гиппокамп участвует в создании долговременной памяти. Неясно, где хранится долговременная память, хотя есть свидетельства того, что долговременная память хранится в различных частях нервной системы. Долговременная память постоянна. Память может быть вызвана, что, согласно модели поиска в памяти с двумя хранилищами, увеличивает долговременную память. Забывание может произойти, когда память не может быть вызвана позже.
Было предложено несколько моделей памяти для учета различных типов процессов отзыва, включая вызов по команде, свободный отзыв и последовательный вызов. Однако, чтобы объяснить процесс отзыва, модель памяти должна идентифицировать, как закодированная память может находиться в запоминающем устройстве в течение длительного периода, пока к памяти не будет осуществлен доступ снова, во время процесса возврата; но не все модели используют терминологию краткосрочной и долгосрочной памяти для объяснения хранения в памяти; теория двойного хранилища и модифицированная версия модели памяти Аткинсона-Шиффрина (Atkinson 1968) используют как краткосрочное, так и долговременное хранилище памяти, но другие этого не делают.
Модель распределенной памяти с несколькими трассировками предполагает, что кодируемые воспоминания преобразуются в векторы значений, причем каждая скалярная величина вектора представляет другой атрибут элемента, который должен быть кодирован. Такое представление было впервые предложено ранними теориями Гука (1969) и Семона (1923). Одна память распределяется по нескольким атрибутам или функциям, так что каждый атрибут представляет один аспект кодируемой памяти. Такой вектор значений затем добавляется в массив памяти или матрицу, состоящую из различных трасс или векторов памяти. Следовательно, каждый раз, когда кодируется новая память, такая память преобразуется в вектор или трассу, состоящую из скалярных величин, представляющих множество атрибутов, которые затем добавляются к уже существующей и постоянно растущей матрице памяти, состоящей из нескольких трасс - отсюда и название модели.
После того, как следы памяти, соответствующие определенной памяти, сохранены в матрице, для извлечения памяти для процесса вызова необходимо указать матрицу памяти с помощью определенного датчика, который будет использоваться для вычисления сходства между тестовым вектором и векторами, хранящимися в матрица памяти. Поскольку матрица памяти постоянно растет с добавлением новых трасс, необходимо было бы выполнить параллельный поиск по всем трассам, присутствующим в матрице памяти, чтобы вычислить сходство, результат которого можно использовать для выполнения либо ассоциативного распознавания, либо с вероятностным распознаванием. правило выбора, используемое для выполнения отзыва.
Хотя было заявлено, что человеческая память, кажется, способна хранить большой объем информации, в той степени, в которой некоторые думали, что ее бесконечное количество, присутствие такой постоянно растущей матрицы в человеческой памяти звучит неправдоподобно. Кроме того, модель предполагает, что для выполнения процесса отзыва требуется параллельный поиск между каждой трассой, которая находится в постоянно растущей матрице, что также вызывает сомнения в том, могут ли такие вычисления быть выполнены за короткий промежуток времени. Однако такие сомнения были опровергнуты открытиями Галлистела и Кинга, которые представили доказательства огромных вычислительных способностей мозга, которые могут служить подтверждением такой параллельной поддержки.
Модель с несколькими трассировками имела два ключевых ограничения: во-первых, представление о наличии постоянно растущей матрицы в человеческой памяти звучит неправдоподобно; и, во-вторых, компьютерный поиск сходства с миллионами следов, которые будут присутствовать в матрице памяти, для вычисления сходства звуков, выходящих далеко за рамки процесса припоминания человеком. Модель нейронной сети является идеальной моделью в этом случае, поскольку она преодолевает ограничения, накладываемые моделью с несколькими трассировками, а также поддерживает полезные функции модели.
Модель нейронной сети предполагает, что нейроны в нейронной сети образуют сложную сеть с другими нейронами, образуя сильно взаимосвязанную сеть; каждый нейрон характеризуется значением активации, а связь между двумя нейронами характеризуется значением веса. Взаимодействие между каждым нейроном характеризуется динамическим правилом Маккаллоха – Питтса, а изменение веса и связей между нейронами в результате обучения представлено правилом обучения Хебба.
Андерсон показывает, что комбинация правила обучения Хеббиана и динамического правила Маккаллоха – Питтса позволяет сети генерировать весовую матрицу, которая может хранить ассоциации между различными паттернами памяти - такая матрица является формой хранения памяти для модели нейронной сети. Основные различия между матрицей гипотезы множественных трасс и моделью нейронной сети заключаются в том, что, хотя новая память указывает на расширение существующей матрицы для гипотезы множественных трасс, весовая матрица модели нейронной сети не расширяется; скорее считается, что вес обновляется с введением новой связи между нейронами.
Используя матрицу весов и правило обучения / динамики, нейроны, на которые указывает одно значение, могут извлекать другое значение, которое в идеале является близким приближением к желаемому целевому вектору памяти.
Поскольку матрица весов Андерсона между нейронами будет извлекать только приближение целевого элемента при подаче команды, была произведена поиск измененной версии модели, чтобы иметь возможность вспомнить точную целевую память при подаче команды. Сеть Хопфилда в настоящее время является самой простой и популярной нейросетевой моделью ассоциативной памяти; модель позволяет вызывать четкий целевой вектор при указании части или «зашумленной» версии вектора.
Весовая матрица Hopfield Net, которая хранит память, очень похожа на матрицу весов, предложенную Андерсоном. Опять же, когда вводится новая ассоциация, говорят, что весовая матрица «обновляется», чтобы приспособиться к введению новой памяти; он сохраняется до тех пор, пока матрица не перейдет к другому вектору.
Модель поиска в памяти с двумя хранилищами, впервые разработанная Аткинсоном и Шиффрином (1968) и усовершенствованная другими, в том числе Рааджимакерсом и Шиффрином, теперь именуется SAM или моделью поиска ассоциативной памяти, остается одной из самых влиятельных вычислительных моделей объем памяти. Модель использует в своем механизме как кратковременную память, так называемую краткосрочную память (STS), так и долгосрочную память, называемую долгосрочным хранением (LTS) или эпизодической матрицей.
Когда товар впервые кодируется, он вводится в краткосрочный магазин. Пока товар остается в краткосрочном магазине, векторные представления в долгосрочном магазине проходят через множество ассоциаций. Предметы, представленные в краткосрочном магазине, проходят через три различных типа ассоциации: (автоассоциация) самоассоциация в долгосрочном магазине, (гетероассоциация) межпозиционная ассоциация в долгосрочном магазине и (контекстная ассоциация), которая ссылается на для связи между элементом и его закодированным контекстом. Для каждого предмета в краткосрочном магазине, чем дольше предмет находится в краткосрочном магазине, тем больше его связь с самим собой будет с другими предметами, которые совместно проживают в краткосрочном магазине, и с его закодированными контекст.
Размер краткосрочного магазина определяется параметром r. Когда предмет вводится в краткосрочный магазин, и если краткосрочный магазин уже был занят максимальным количеством предметов, предмет, вероятно, выпадет из краткосрочного хранения.
Поскольку товары совместно проживают в краткосрочном магазине, их связи постоянно обновляются в матрице долгосрочного магазина. Сила связи между двумя элементами зависит от количества времени, которое два элемента памяти проводят вместе в краткосрочном хранилище, что называется эффектом смежности. Два смежных предмета обладают большей ассоциативной силой и часто вспоминаются вместе из длительного хранения.
Кроме того, эффект первенства, эффект, наблюдаемый в парадигме отзыва из памяти, показывает, что первые несколько элементов в списке имеют больше шансов быть отозваны по сравнению с другими в STS, в то время как более старые элементы имеют больше шансов выпасть из STS. Предмет, которому удалось оставаться в СС в течение продолжительного времени, сформировал бы более сильную автоассоциацию, гетероассоциацию и контекстную ассоциацию, чем другие, что в конечном итоге привело бы к большей ассоциативной силе и более высокому шансу быть отозванным.
Эффект новизны экспериментов по вспоминанию - это когда последние несколько элементов в списке вспоминаются исключительно хорошо по сравнению с другими элементами, и его можно объяснить краткосрочным хранением. Когда изучение данного списка памяти завершено, то, что в конечном итоге находится в краткосрочном хранилище, скорее всего, будет последними несколькими элементами, которые были введены последними. Поскольку краткосрочное хранилище легко доступно, такие предметы будут отозваны раньше, чем какие-либо предметы, хранящиеся в долгосрочном хранилище. Эта доступность отзыва также объясняет хрупкую природу эффекта новизны, заключающуюся в том, что простейшие отвлекающие факторы могут заставить человека забыть несколько последних элементов в списке, поскольку у последних элементов не было бы достаточно времени, чтобы сформировать какую-либо значимую ассоциацию в течение длительного периода времени. -срочный магазин. Если отвлекающие факторы выбрасывают информацию из краткосрочного хранилища, ожидается, что вероятность того, что будут отозваны последние элементы, будет ниже, чем даже элементы до недавнего времени в середине списка.
Модель SAM с двумя хранилищами также использует память, которая сама по себе может быть классифицирована как тип долгосрочного хранения: семантическая матрица. Долговременное хранилище в SAM представляет собой эпизодическую память, которая имеет дело только с новыми ассоциациями, которые были сформированы во время изучения экспериментального списка; Таким образом, ранее существовавшие ассоциации между элементами списка должны быть представлены в другой матрице, семантической матрице. Семантическая матрица остается еще одним источником информации, не модифицируемой эпизодическими ассоциациями, которые образуются во время экзамена.
Таким образом, в модели SAM используются два типа памяти: краткосрочные и долгосрочные. В процессе отзыва сначала будут отозваны предметы, находящиеся в хранилище краткосрочной памяти, а затем предметы, находящиеся в хранилище долгосрочной памяти, где вероятность отзыва пропорциональна силе связи, присутствующей в хранилище долгосрочного хранения. Другое хранилище памяти, семантическая матрица, используется для объяснения семантического эффекта, связанного с вызовом из памяти.
