Хранение (память) - Storage (memory)

объем памяти это процесс хранения и вызова информации, которая была получена ранее. Память проходит через три основных этапа: кодирование, хранилище и поиск. Сохранение относится к процессу помещения вновь полученной информации в память, которая модифицируется в мозгу для облегчения хранения. Кодирование этой информации упрощает процесс извлечения для мозга, где ее можно вспомнить и привести в сознательное мышление. Современная психология памяти различает два разных типа памяти: краткосрочная память и Долгосрочная 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.

Типы

Краткосрочная память

Основная статья: Краткосрочная память

Кратковременная память кодируется в слуховой, зрительной, пространственной и тактильной формах. Кратковременная память тесно связана с рабочая память. Баддели предположил, что информация, хранящаяся в краткосрочной памяти, постоянно ухудшается, что в конечном итоге может привести к забыванию при отсутствии репетиции.[1] Джордж А. Миллер предположил, что емкость хранилища краткосрочной памяти составляет около семи элементов плюс-минус два, также известных как магическое число 7,[2] но было показано, что это число подвержено многочисленным вариациям, включая размер, сходство и другие свойства фрагментов.[3] Объем памяти варьируется; для многосложных слов он ниже, чем для более коротких. 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 словарю 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.

Разбивка

Разделение на части - это процесс объединения фрагментов информации в «фрагменты».[4] Это позволяет мозгу собирать больше информации в определенный момент времени, сокращая ее до более конкретных групп.[4] Благодаря процессам дробления внешняя среда связана с внутренними когнитивными процессами мозга.[4] Из-за ограниченного объема оперативной памяти этот тип памяти необходим для правильного функционирования памяти.[4] Точное количество блоков, которые могут присутствовать в рабочей памяти, не определено, но составляет от одного до трех блоков.[5] Воспоминание измеряется не с точки зрения запоминающихся элементов, а с точки зрения фрагментов, в которые они помещены.[6] Этот тип памяти обычно эффективен, так как было обнаружено, что с появлением первого элемента в чанке другие элементы могут быть немедленно вызваны.[7] Хотя ошибки могут возникать, чаще всего они возникают в начале фрагмента, чем в середине фрагмента.[6] Чанки можно вызывать с долговременной или рабочей памятью.[8] Простые фрагменты информации могут быть вызваны без необходимости проходить через долговременную память, например, последовательность ABABAB, которая будет использовать рабочую память для запоминания.[8] Более сложные последовательности, такие как телефонный номер, придется разбить на части и, возможно, придется пройти через долговременную память, чтобы их можно было вызвать.[8] Интервал, используемый в телефонных номерах, является обычным методом разбиения на части, поскольку группировка номеров позволяет запоминать цифры группами, а не индивидуально.[9]

Разделение на части было введено Джорджем А. Миллером, который предположил, что такой способ организации и обработки информации позволяет более эффективно удерживать материал из окружающей среды.[4] Миллер разработал идею, что фрагменты представляют собой набор похожих элементов, и когда этот фрагмент был назван, это позволяло легче вызывать элементы в этом фрагменте.[9] Другие исследователи описали элементы в этих блоках как сильно связанные друг с другом, но не с другими элементами в других блоках.[7] 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.[7] В меню ресторана будет отображаться этот тип закуски, поскольку в категории «основное блюдо» не будет отображаться ничего из категории «десерт», а в категории «десерт» не будет отображаться ничего из категории «блюдо».[9]

Психолог и великий шахматист Адриан де Гроот поддержал теорию дробления в ходе своего эксперимента с шахматными позициями и различными уровнями знаний.[4] При представлении позиций фигур из партий шахматного турнира эксперты точнее запоминали позиции.[4] 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.[4] Дальнейшие исследования разбиения на фрагменты сильно повлияли на исследования развития памяти, опыта и немедленного вспоминания.[8] Исследования поведения и визуализации также показали, что разбиение на части можно применить к обучению привычкам, моторике, обработке речи и визуальному восприятию.[9]

Репетиция

Репетиция это процесс, при котором информация сохраняется в кратковременной памяти путем сознательного повторения слова, фразы или числа. Если информация имеет достаточное значение для человека 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.[10] Запоминание телефонного номера - один из лучших примеров этого. Репетиция технического обслуживания в основном используется для кратковременного восстановления информации. Сложная репетиция предполагает ассоциацию старого с новой информацией.[10]

Долгосрочная память

Основная статья: Долгосрочная память

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. В Модель памяти Аткинсона – Шиффрина. (Аткинсон 1968) предполагает, что элементы, хранящиеся в кратковременной памяти, перемещаются в долговременную память посредством многократной практики и использования. Долгосрочное хранение может быть похоже на обучение - процесс, посредством которого информация, которая может снова понадобиться, сохраняется для последующего вызова по запросу.[11] 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.[12] Долговременная память постоянна. Память может быть вызвана, что, согласно модели поиска с двумя хранилищами, увеличивает долговременную память. Забывание может произойти, когда память не может быть вызвана позже.

Модели

Несколько модели памяти были предложены для учета различных типов процессов отзыва, в том числе повторного отзыва, бесплатный отзыв, и серийный отзыв. Однако, чтобы объяснить процесс отзыва, модель памяти должна идентифицировать, как закодированная память может находиться в памяти 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 не используют.

Модель распределенной памяти с несколькими трассировками

Модель распределенной памяти с несколькими трассировками предполагает, что кодируемые воспоминания преобразуются в векторы значений, при этом 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 скалярные величины представляющий 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 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, по-видимому, 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 короткое время. Однако такие сомнения были опровергнуты открытиями Галлистела и Кинга.[13] которые представляют доказательства огромных вычислительных способностей мозга, которые могут поддержать такую ​​параллельную поддержку.

Модели нейронных сетей

Основная статья: Сеть Хопфилда

Модель с несколькими следами 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 человеческого процесса вспоминания. В нейронная сеть Модель является идеальной моделью в этом случае, поскольку она преодолевает ограничения, накладываемые моделью с несколькими трассировками, а также сохраняет полезные свойства 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 описывается динамическим правилом МакКаллоха – Питтса,[14] а изменение веса и связей между нейронами в результате обучения представлено Правило обучения по-еврейски.[15][16]

Андерсон[17] показывает, что комбинация правила обучения Хебба 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 трассировок, матрица весов модели нейронной сети не расширяется; скорее, говорят, что вес обновляется с введением новой ассоциации между нейронами.

Используя матрицу весов и правило обучения / динамики, нейроны, связанные с одним значением, могут извлекать другое значение, которое в идеале является близким приближением желаемого целевого вектора памяти.

Так как матрица весов Андерсона между нейронами будет извлекать только приближение целевого элемента при подаче команды, модифицированная версия модели искалась, чтобы иметь возможность вспомнить точную целевую память при подаче команды. Сеть Хопфилда[18] 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 разработанный Аткинсоном и Шиффрин (1968) и усовершенствованный другими, в том числе Рааджимакерс и Шиффрин,[19] Модель поиска в памяти с двумя хранилищами, теперь называемая SAM или поисковой моделью ассоциативной памяти, остается одной из самых влиятельных вычислительных моделей 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 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.[20]

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 известно как эффект смежности. Два смежных предмета обладают большей ассоциативной силой и часто вспоминаются вместе из длительного хранения.

Более 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.

В эффект новизны Эксперименты по вспоминанию - это когда последние несколько элементов в списке вспоминаются исключительно хорошо по сравнению с другими элементами, и это можно объяснить краткосрочным сохранением. Когда изучение данного списка памяти закончено, 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 любые предметы, хранящиеся в долгосрочном хранилище. Эта доступность воспоминаний 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 формируются во время экзамена.[21]

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 долговременном хранилище, где вероятность отзыва пропорциональна силе ассоциации, присутствующей в долговременном хранилище. Другое хранилище памяти, семантическая матрица, используется для объяснения семантического эффекта, связанного с вызовом из памяти.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Кумаран, Д. (апрель 2008 г.). «Кратковременная память и гиппокамп человека». Журнал неврологии. 28 (15): 3837–3838. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.0046-08.2008. ЧВК  6670459. PMID  18400882.
  2. ^ Миллар, А.Г. (1956). «Магическое число семь, плюс или минус два: некоторые ограничения нашей способности обрабатывать информацию». Психологический обзор. 101 (2): 343–35. Дои:10.1037 / 0033-295X.101.2.343. HDL:11858 / 00-001M-0000-002C-4646-B. PMID  8022966.
  3. ^ Баддели, А. Д. (ноябрь 1966 г.). «Кратковременная память на последовательности слов как функция акустического, семантического и формального сходства» (PDF). Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии. 18 (4): 362–5. Дои:10.1080/14640746608400055. PMID  5956080.
  4. ^ а б c d е ж грамм час Gobet, F .; Lane, P .; Croker, S .; Cheng, P .; Jones, G .; Оливер, I .; Пайн, Дж. (2001). «Механизмы дробления в человеческом обучении». Тенденции в когнитивных науках. 5 (6): 236–243. Дои:10.1016 / с1364-6613 (00) 01662-4. ISSN  1364-6613. PMID  11390294.
  5. ^ Озтекин, И .; МакЭлри, Б. (2010). «Взаимосвязь между показателями объема рабочей памяти и динамикой восстановления краткосрочной памяти и разрешения помех». Журнал экспериментальной психологии. Обучение, память и познание. 36 (2): 383–97. Дои:10.1037 / a0018029. ЧВК  2872513.
  6. ^ а б Ямагути М., Рэндл Дж. М., Уилсон Т.Л. и Логан Г.Д. (2017). Возвращение машинисток к процессу обучения: фрагменты памяти улучшают воспроизведение предыдущих эпизодов набора текста. Журнал экспериментальной психологии. Обучение, память и познание, (43) 9, 1432-1447.
  7. ^ а б c Thalmann, M .; Souza, A. S .; Оберауэр, К. (2018). "Как фрагменты помогают рабочей памяти?" (PDF). Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 45 (1): 37–55. Дои:10.1037 / xlm0000578. ISSN  1939-1285. PMID  29698045.
  8. ^ а б c d Чекаф, М .; Cowan, N .; Мэти, Ф. (2016). «Формирование фрагментов в непосредственной памяти и их отношение к сжатию данных». Познание. 155: 96–107. Дои:10.1016 / j.cognition.2016.05.024. ЧВК  4983232.
  9. ^ а б c d Fonollosa, J .; Neftci, E .; Рабинович, М. (2015). «Изучение последовательностей фрагментов в познании и поведении». PLoS вычислительная биология. 11 (11): e1004592. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1004592.
  10. ^ а б Мур, Т. (нет данных). Репетиция. Получено 6 ноября 2014 г. из http://psychology.jrank.org/pages/539/Rehearsal.html
  11. ^ Петерсон, Л. (1966). Краткосрочная память. Получено 30 октября 2014 г. из http://www.nature.com/scientificamerican/journal/v215/n1/pdf/scientificamerican0766-90.pdf
  12. ^ Уоррен, С. (1997). Запомните это: память и мозг. Получено 1 ноября 2014 г. из https://serendipstudio.org/biology/b103/f97/projects97/Warren.html
  13. ^ Gallistel, C.R .; Король (2009). Память и вычислительный мозг: почему когнитивная наука изменит нейробиологию. Вили-Блэквелл.
  14. ^ McCulloch, W.S .; Питтс (1943). «Логический исчисление идей, присущих нервной деятельности». Бюллетень математической биофизики. 5 (4): 115–133. Дои:10.1007 / BF02478259.
  15. ^ Хебб, Д.О. (1949). Организация поведения.
  16. ^ Москович, М. (2006). «Когнитивная нейробиология удаленной эпизодической, семантической и пространственной памяти». Текущее мнение в нейробиологии. 16 (2): 179–190. Дои:10.1016 / j.conb.2006.03.013. PMID  16564688.
  17. ^ Андерсон, Дж. (1970). «Две модели организации памяти с использованием взаимодействующих следов». Математические биологические науки. 8 (1–2): 137–160. Дои:10.1016/0025-5564(70)90147-1.
  18. ^ Хопфилд, Дж. Дж. (1982). «Нейронные сети и физические системы с новыми коллективными вычислительными возможностями». Труды Национальной академии наук. 79 (8): 2554–2558. Дои:10.1073 / pnas.79.8.2554. ЧВК  346238. PMID  6953413.
  19. ^ Raaijmakers, J.G .; Шиффрин (1981). «Поиск ассоциативной памяти». Психологический обзор. 8 (2): 98–134. Дои:10.1037 / 0033-295X.88.2.93.
  20. ^ Philips, J.L .; Шриффин (1967). «Влияние длины списка на кратковременную память». Журнал вербального обучения и вербального поведения. 6 (3): 303–311. Дои:10.1016 / s0022-5371 (67) 80117-8.
  21. ^ Nelson, D.L .; МакКинни (1998). «Интерпретация влияния неявно активированных воспоминаний на вспоминание и узнавание». Психологический обзор. 105 (2): 299–324. Дои:10.1037 / 0033-295x.105.2.299. PMID  9577240.

дальнейшее чтение