AI Lab

В основе моделей информационных процессов, протекающих в кратковременной памяти человека, часто лежит стек или искусственная нейронная сеть. В зависимости от типа модели для того, чтобы добиться подобия между свойствами модели и некоторыми свойствами памяти, используют различные приемы. Модели различного типа позволяют качественно объяснить такие психологические феномены, как: небольшую емкость кратковременной памяти; различную емкость памяти человека в зависимости от решаемой задачи (воспроизведение / узнавание); способность человека совершать ошибки при воспроизведении запомненного и знать, что ошибка совершена; способность человека совершать повторные ошибки. Однако моделирование процессов, происходящих при тренировке памяти (заучивание материала, обучению запоминанию), сопряжено с большими сложностями. Отчасти потому, что в психофизиологическом опыте чрезвычайно сложно выявить, какие именно признаки объектов окружающего мира «отбираются» для сохранения в памяти человека и как меняется состав этих признаков при тренировке.

В докладе рассмотрена методика изучения кратковременной моторной памяти человека, позволяющая исследовать роль различных признаков (координаты рабочей точки / характеристики вектора движения) при запоминании последовательности движений левой и правой руки. На основе анализа результатов опытов можно заключить, что при работе правой руки превалирует система векторного кодирования (запоминаются направление и длина перемещения), а при запоминании движений левой руки одновременно применяются и система векторного, и система позиционного кодирования. На базе математического аппарата нейронных сетей типа гетероассоциативная память была разработана модель, позволяющая воспроизвести распределения ошибок при однократном воспроизведении запомненной последовательности движений левой и правой руки. При моделировании запоминания движений правой руки использовалось векторное кодирование, при моделировании запоминания движений левой руки – и позиционное, и векторное кодирование.
В то же время предложенная нейросетевая модель не в состоянии количественно объяснить более сложные явления – динамику обучения при долговременной тренировке, влияние правил организации последовательности движений на качество запоминания. По-видимому, для совершенствования модели необходимо проведение дополнительных психологических опытов, направленных на формализацию внутренних представлений последовательности движений.