Почему мозг запоминает только то, что ему непонятно

Давайте честно: мы постоянно что-то забываем. И это не баг, а фича. Мозг отфильтровывает тонны рутины, чтобы освободить место для по-настоящему важного. Но что он считает важным? Неожиданное! Непонятное! То, что выбивается из ряда. Именно к такому выводу пришла команда из Йельского университета, проведя элегантный эксперимент.

Результаты этого цифрового и поведенческого расследования были обнародованы в авторитетном журнале Nature Human Behaviour.

«Наш разум отдает приоритет тому, чего он не может объяснить, — поясняет Илькер Йылдирим, доцент психологии Йеля и ведущий автор работы. — Предсказуемую, скучную сцену можно смело игнорировать. А вот неожиданность — стоп-сигнал для внимания и клей для памяти».

Представьте: вы гуляете по глухому лесу, и вдруг среди деревьев — ярко-красный пожарный гидрант. Глазам не верится, мозг на секунду «зависает», пытаясь пристроить эту деталь к своему внутреннему каталогу пейзажей. И вот он — момент рождения прочного воспоминания. Странность = запоминаемость.

«Наша работа как раз и пыталась выяснить, какая визуальная информация застревает в голове, — говорит Йылдирим. — Мы сочетали компьютерную модель, оценивающую сложность сцены, с живыми экспериментами на людях».

Странность как универсальная валюта памяти

Для своего исследования Йылдирим и его коллега, профессор статистики Джон Лафферти, создали модель, которая имитирует два ключевых шага работы памяти: сначала мозг сжимает увиденное, а потом пытается восстановить из этого сжатого «слепка». Чем хуже восстановление — тем выше шанс, что оригинал запомнится.

Они устроили простой, но гениальный тест: людям быстро показывали череду фотографий природы, а потом спрашивали, какие из картинок они узнают. И что же? Чем больше «напрягалась» их компьютерная модель, пытаясь осмыслить изображение, тем лучше его запоминали живые участники. Получается, наша память и «мышление» машины споткнулись об одни и те же камни? Заставляет задуматься.

«Мы использовали эту модель не для того, чтобы заменить человеческое восприятие, а чтобы лучше его понять, — подчеркивает Лафферти. — Расшифровка этих принципов может помочь не только нам разобраться в себе, но и в будущем создать более разумные системы, способные учиться, как мы».