Pourquoi certaines images sont-elles plus mémorables que d’autres ?

résumé: Une nouvelle étude révèle que le cerveau donne la priorité à la mémorisation d’images difficiles à interpréter. Les chercheurs ont utilisé un modèle informatique et des expériences comportementales pour montrer que les scènes plus difficiles à reconstruire pour le modèle étaient plus mémorables pour les participants.

Cette découverte permet d’expliquer pourquoi certaines expériences visuelles restent dans notre mémoire. L’étude pourrait également contribuer au développement de systèmes de mémoire d’intelligence artificielle.

Faits marquants:

• Configuration de la mémoire: Le cerveau a tendance à mémoriser des images difficiles à expliquer ou à interpréter.
• Modèle informatique: Un modèle a été utilisé pour gérer la compression et la reconstruction du signal visuel.
• Effets de l’intelligence artificielle: Les insights peuvent aider à créer des systèmes de mémoire plus efficaces pour l’intelligence artificielle.

source: Yale

L’esprit humain filtre un flux d’expériences pour créer des souvenirs spécifiques. Pourquoi certaines expériences dans ce déluge d’informations sensorielles deviennent-elles « mémorables », alors que le cerveau en ignore la plupart ?

Un modèle informatique et une étude comportementale développés par des scientifiques de l’Université de Yale mettent en évidence de nouvelles preuves de cette question ancienne, rapportent-ils dans la revue. La nature du comportement humain.

« L’esprit donne la priorité à la mémorisation de choses qu’il ne peut pas bien expliquer », a déclaré İlker Yildirim, professeur adjoint de psychologie au Collège des Arts et des Sciences de l’Université de Yale et auteur principal de l’article. « Si la scène est attendue plutôt que surprenante, elle peut être ignorée. »

Par exemple, une personne pourrait être brièvement déconcertée par la présence d’une bouche d’incendie dans un cadre naturel éloigné, rendant l’image difficile à interpréter et donc immémorielle. « Notre étude a exploré la question de savoir quelles informations visuelles peuvent être mémorisées en intégrant un modèle informatique de complexité de scène à une étude comportementale », a déclaré Yildirim.

Pour l’étude, dirigée par Yildirim et John Lafferty, professeur John C. Malone de statistiques et de science des données à l’Université de Yale, les chercheurs ont développé un modèle informatique qui aborde deux étapes de la formation de la mémoire : la compression et la reconstruction des signaux visuels.

Sur la base de ce paradigme, ils ont conçu une série d’expériences dans lesquelles il était demandé aux personnes si elles se souvenaient d’images spécifiques parmi une série d’images naturelles présentées en succession rapide. L’équipe de Yale a découvert que plus il était difficile pour le modèle informatique de reconstruire l’image, plus les participants étaient susceptibles de s’en souvenir.

« Nous avons utilisé le modèle d’IA pour essayer de faire la lumière sur la perception des scènes par les gens, et cette compréhension pourrait aider à développer des systèmes de mémoire d’IA plus efficaces à l’avenir », a déclaré Lafferty, qui est également directeur du Center for Neural Computing. et Machine Intelligence à l’Institut Wu Tsai de l’Université de Yale.

Chi Lin (psychologie) et Zifan Lin (statistiques et science des données), anciens étudiants diplômés de Yale, sont les premiers auteurs de cet article.

À propos de cette actualité de recherche sur la mémoire visuelle

auteur: Bill Hathaway
source: Yale
communication: Bill Hathaway – Yale
image: Image créditée à Neuroscience News

Recherche originale : Accès fermé.
« Les images aux représentations visuelles difficiles à reconstituer laissent des traces plus fortes en mémoire« Par İlker Yildirim et al. La nature du comportement humain

un résumé

Les images aux représentations visuelles difficiles à reconstituer laissent des traces plus fortes en mémoire

Une grande partie de ce dont nous nous souvenons n’est pas le résultat d’un choix délibéré, mais simplement un sous-produit de la perception.

Cela soulève une question fondamentale sur la structure de l’esprit : comment la perception interagit-elle avec la mémoire et l’influence-t-elle ?

Ici, inspirés par la proposition classique liant le traitement perceptuel à la robustesse de la mémoire et à la théorie du niveau de traitement, nous introduisons un modèle de codage clairsemé pour compresser les fonctionnalités d’intégration d’images et montrons que les résidus de reconstruction de ce modèle prédisent la qualité du codage des images en mémoire.

Sur un ensemble de données ouvertes et mémorables d’images de scènes, nous montrons que l’erreur de reconstruction explique non seulement la précision de la mémoire mais également la latence de réponse lors de la récupération, y compris, dans ce dernier cas, toute la variance expliquée par des modèles robustes de vision uniquement. Nous confirmons également la prédiction de ce récit grâce à la « psychophysique basée sur des modèles ».

Ce travail identifie l’erreur de reconstruction comme un signal important reliant la perception et la mémoire, éventuellement grâce à une modulation adaptative du traitement cognitif.