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Perché la combinazione di 'aspettative superiori' e 'percezioni inferiori' rende i nostri ricordi così unici?
L'interazione tra aspettative di livello superiore e percezioni di livello inferiore gioca un ruolo cruciale nella comprensione della formazione della memoria. Questo processo non riguarda solo il modo in cui comprendiamo il mondo che ci circonda, ma ha anche un profondo impatto sulla nostra capacità di apprendimento e sulla formazione della memoria. In questo articolo esploreremo come questa interazione renda i ricordi unici.
Le aspettative principali si riferiscono alle aspettative stabilite dal nostro schema di pensiero e dall'esperienza passata, che formano un modello cognitivo. Questi modelli ci aiutano a classificare e comprendere rapidamente le nuove informazioni. Al contrario, la percezione di livello inferiore è costituita dai dati grezzi catturati dal sistema sensoriale, che solitamente cambia rapidamente e include risposte immediate all'ambiente.
"L'unicità della memoria deriva dall'equilibrio dinamico tra le nostre aspettative interiori e la percezione reale del mondo esterno."
Secondo la teoria della risonanza adattiva (ART), proposta da Stephen Grossberg e Gail Carpenter, viene svelato il modo in cui i modelli di memoria interagiscono con gli input sensoriali. Quando ci troviamo di fronte a nuovi stimoli, li confrontiamo prima con i modelli esistenti. Se la differenza in questo confronto rientra in un certo intervallo accettabile, lo stimolo verrà riconosciuto come conforme alle nostre aspettative; in caso contrario, dovremo riadattare il nostro modello.
Questo meccanismo operativo è in realtà un processo di apprendimento. Il nostro cervello acquisisce nuove conoscenze attraverso esperienze ripetute, conservando al contempo vecchi ricordi. Questa è la soluzione al problema della "stabilità plastica". Questa capacità di adattamento è fondamentale, soprattutto in un mondo in cui l'intelligenza è in continuo aumento.
“La mente è in grado di adattare i vecchi ricordi alla luce delle nuove esperienze, un processo che ci consente di imparare e innovare.”
Anche la progettazione dei moduli di apprendimento ha svolto un ruolo importante in questo processo. Il sistema ART è costituito da un campo di confronto e da un campo di riconoscimento, dove questi neuroni interagiscono attraverso un parametro di vigilanza. Quando arrivano i dati di input, il sistema cerca il neurone più corrispondente e apporta modifiche in base al grado di corrispondenza. Questa corrispondenza determina non solo la formazione dei ricordi, ma anche l'apprendimento e le capacità cognitive future.
In questo contesto, il nostro sistema di memoria può rimanere resiliente di fronte a nuove informazioni. Poiché i parametri di corrispondenza chiave si adattano al variare delle informazioni, la nostra memoria non è solo un contenuto statico, ma anche un processo di continuo aggiornamento e adattamento.
"Le aspettative in alto e le percezioni in basso rendono la nostra esperienza mnemonica ricca e diversificata."
Questo modello di memoria non è applicabile solo al processo di apprendimento degli esseri umani comuni, ma è anche ampiamente utilizzato nello sviluppo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. L'ART non è solo una teoria della scienza cognitiva, ma anche un importante pilastro per promuovere lo sviluppo tecnologico. Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico che simulano i processi umani possono raggiungere prestazioni eccellenti in molte situazioni.
Tuttavia, è importante notare che questo processo non è infallibile. Secondo la ricerca, il processo di apprendimento è influenzato dall'ordine in cui vengono elaborati i dati di addestramento, un problema particolarmente evidente in modelli come Fuzzy ART. I ricercatori hanno proposto alcune soluzioni per ridurre questo impatto e garantire la stabilità del processo di apprendimento migliorando l'algoritmo.
Esplorando l'interazione tra aspettative di alto livello e percezioni di basso livello, non solo possiamo comprendere come si formano i ricordi, ma possiamo anche iniziare a pensare a come migliorare i nostri metodi di apprendimento e forse persino contribuire a futuri modelli di intelligenza artificiale.Quindi pensi che la nostra memoria continuerà a evolversi e persino a cambiare nel modo in cui si adatta alle nuove informazioni?
