Zwykle używamy słowa intuicja, a czasem także ocena lub nawet kreatywność, aby nazwać zdolność ekspertów do reagowania niemal natychmiast.
— Herb Simon
Wyjaśniłem już, że w życiu dociera do nas zbyt wiele informacji, aby zapamiętać wszystko, czego doświadczamy lub z czym mamy styczność. Na szczęście nie jest to konieczne. Możemy wykorzystać zdobytą wiedzę do uporządkowania doświadczeń i podzielenia niezliczonych fragmentów informacji w łatwe do opanowania porcje. Wraz z rosnącym doświadczeniem możemy rozwinąć wiedzę ekspercką, która pozwala szybko identyfikować znajome wzorce, a także pomaga pamiętać przeszłość, nadawać sens teraźniejszości i przewidzieć przyszłość.
Kiedy myślimy o elitarnych sportowcach, przychodzą nam na myśl na przykład amerykańska gimnastyczka olimpijska Simone Biles, jamajski sprinter Usain Bolt czy argentyński piłkarz Lionel Messi. Jedną z osób, która może wydawać się nie na miejscu na tej liście, jest były inżynier chemik z Fayetteville w Karolinie Północnej. Jednak w świecie „sportów pamięciowych” Scott Hagwood jest legendą. Jest on czterokrotnym zwycięzcą mistrzostw Stanów Zjednoczonych w zapamiętywaniu i pierwszym amerykańskim sportowcem pamięciowym, który został sklasyfikowany przez Międzynarodowe Stowarzyszenie Pamięci jako arcymistrz.
W przeciwieństwie do czołowych zawodowych sportowców, którzy wydają się obdarzeni niemal nadludzkim talentem fizycznym, Scott Hagwood nie urodził się z żadnymi wyjątkowymi zdolnościami. Jak sam twierdzi, był przeciętnym uczniem z miernymi ocenami i paraliżującym lękiem przed testami. Później, w wieku trzydziestu sześciu lat, zdiagnozowano u niego raka tarczycy i powiedziano mu, że radioterapia niezbędna do uratowania jego życia może również uszkodzić jego pamięć. Z obawy przed tym, że wraz z pamięcią może utracić fundamentalną część poczucia własnego „ja”, Scott zainteresował się nauką o pamięci, aby ograniczyć skutki uboczne leczenia.
Po natknięciu się na książkę brytyjskiego trenera pamięci Tony’ego Buzana Scott zaczął ćwiczyć pamięć przy użyciu talii kart do gry. Był zdumiony efektami i wkrótce potem wygrał z bratem zakład, że będzie w stanie zapamiętać świeżo potasowaną talię w dziesięć minut. Rok później, gdy nowotwór był w remisji, zdecydował się wziąć udział w krajowych mistrzostwach pamięci, gdzie miał okazję wypróbować swoje nowe umiejętności w rywalizacji z czołowymi „sportowcami pamięciowymi” z całego kraju. Zadania wymagały zapamiętania w ciągu zaledwie pięciu lub piętnastu minut dużych zbiorów nazwisk i twarzy, stron niepublikowanej poezji, sekwencji kart i długich ciągów losowych słów i liczb. Scott nie tylko został mistrzem kraju w tym roku, ale z powodzeniem obronił tytuł w trzech kolejnych konkursach.
Od momentu zdobycia popularności na początku lat 90. XX wieku zawody w zapamiętywaniu zaczęły się błyskawicznie rozwijać, a niemal na całym świecie zaczęto organizować mistrzostwa krajów. Dziś nowe pokolenie mistrzów zapamiętywania przenosi ten sport w XXI wiek dzięki aktywnym w mediach społecznościowych zawodnikom, takim jak Yänjaa Wintersoul, Szwedka o mongolskim pochodzeniu, posiadaczka trzech rekordów świata i pierwsza kobieta rywalizująca w drużynie, która wygrała Mistrzostwa Świata Pamięci. Ze swoimi charakterystycznymi włosami w kolorze fuksji Yänjaa jest prawdopodobnie najbardziej znana z wiralowego filmu z 2017 roku, na którym pokazuje, jak zapamiętała cały katalog mebli IKEA (328 stron z mniej więcej 5 tysiącami produktów) w niecały tydzień.
Wyczyny elitarnych zawodników, takich jak Scott Hagwood i Yänjaa Wintersoul, są jeszcze bardziej imponujące, gdy weźmie się pod uwagę, że żaden z tych „superzapamiętywaczy” nie wypada w testach naturalnych zdolności zapamiętywania lepiej niż przeciętny badany, ani nawet nie twierdzi, że ma wyjątkowe zdolności umysłowe. Jak więc ci zwykli śmiertelnicy są w stanie dokonywać tak niezwykłych wyczynów pamięciowych? I co mówi to o działaniu pamięci u każdego z nas?
Wskazówkę można znaleźć w tradycji przekazu ustnego, którą można prześledzić na przestrzeni tysięcy lat. Bardowie i oratorzy zapamiętywali klasyczne eposy literackie od Ramajany i Mahabharaty po Iliadę i Odyseję dzięki powtarzającym się wzorcom w strukturze i rytmie poezji. Podobnie kultury rdzenne zachowują i przekazują pokoleniową wiedzę o roślinach i zwierzętach, geografii i astrologii, genealogii i mitologii przez pieśni, historie, taniec i rytuały.
Niezależnie od tego, czy chodzi o dzisiejszych sportowców pamięciowych recytujących liczbę π z dokładnością do ponad stu tysięcy cyfr, starożytnych oratorów zabawiających publiczność długimi opowieściami o bohaterstwie, czy nawet o klasę przedszkolaków uczących się śpiewać abecadło, najskuteczniejsze mnemotechniki (strategie zapamiętywania) są zgodne z tym, jak wyewoluował ludzki mózg, aby radzić sobie ze złożonością świata.
Wszystko zaczyna się od procesu zwanego chunkingiem, czyli „grupowaniem”.
W 1956 roku George Miller, jeden z twórców rodzącej się wówczas dziedziny psychologii poznawczej, napisał dość osobliwy artykuł. Tekst ten, być może odzwierciedlając ówczesne podejście, zaczyna się od dziwacznego, sardonicznego akapitu, dalekiego od suchej, bezdusznej, nudnej prozy, do której pisania zmuszają nas dzisiaj redaktorzy czasopism i marudni recenzenci: Mój problem polega na tym, że byłem prześladowany przez pewną liczbę całkowitą. Przez siedem lat liczba ta podążała za mną, ingerowała w moje najbardziej prywatne dane i atakowała mnie ze stron najbardziej znanych czasopism. Jest w tym, aby zacytować znanego senatora, jakiś projekt, jakiś wzorzec rządzący jej występowaniem. Albo naprawdę jest coś niezwykłego w tej liczbie, albo cierpię na urojenia prześladowcze.
Pomimo dziwacznego charakteru wstępu artykuł Millera stał się klasykiem, ponieważ ustalono w nim dotyczącą pamięci fundamentalną kwestię, która później została wielokrotnie potwierdzona — ludzki mózg może w danym momencie przechowywać w pamięci tylko ograniczoną ilość informacji.
Miller użył humorystycznej metafory prześladowania przez liczbę całkowitą, aby zwrócić uwagę na swój wniosek, że możemy utrzymywać w umyśle tylko około siedmiu elementów. Nowsze szacunki sugerują, że Miller był zbytnim optymistą i że są to raczej trzy lub cztery pozycje. To ograniczenie pamięci pomaga wyjaśnić, dlaczego gdy strona internetowa generuje losową serię liter i cyfr jako tymczasowe hasło, powiedzmy JPc7zKaLZ, zapomnisz je niemal natychmiast, jeśli go nie zapiszesz. Zawodowi sportowcy pamięciowi podlegają temu samemu ograniczeniu co wszyscy inni ludzie, ale obchodzą je dzięki wykorzystaniu poważnej luki: nie ma ustalonej definicji tego, co stanowi jedną część informacji. Grupowanie pozwala skompresować ogromne ilości danych do możliwej do opanowania ilości informacji, które są łatwo dostępne.
Chociaż może nie zdajesz sobie z tego sprawy, już teraz używasz grupowania w trakcie codziennej nauki i do zapamiętywania. Na przykład obywatele Stanów Zjednoczonych zwykle pamiętają swój dziewięciocyfrowy numer ubezpieczenia społecznego. Ta sekwencja cyfr jest stosunkowo łatwa do zapamiętania dzięki temu, że jest podzielona na trzy łatwe do zapamiętania grupy — przewidywalny schemat trzy-dwa-cztery. W Stanach Zjednoczonych w podobny sposób zapamiętujemy również dziesięciocyfrowe numery telefonów (schemat trzy-trzy-cztery). Dzięki pogrupowaniu cyfr zmniejszamy ilość informacji, z którymi mózg musi pracować, o dwie trzecie. Akronimy (na przykład HOMES dla nazw wielkich jezior Ameryki Północnej) i akrostychy (wyrażenia takie jak Moja Wiecznie Zapracowana Mama Jutro Sama Upiecze Nam Placki z pierwszymi literami planet Układu Słonecznego) działają na podobnej zasadzie, ponieważ łączą trudne do zapamiętania informacje z prostymi koncepcjami, które możemy łatwo zrozumieć. Nawet losowo wygenerowany, bezsensowny ciąg liter i cyfr staje się znacznie łatwiejszym do zapamiętania hasłem, gdy podzielisz go na grupy: JP6-72K-4LZ.
Jedne z najbardziej przekonujących badań nad grupowaniem zostały przeprowadzone w XX wieku przez Herba Simona, psychologa z Uniwersytetu Carnegie Mellon i pioniera rodzącej się wówczas dziedziny sztucznej inteligencji. Simon wniósł wkład w wiele dyscyplin, w tym w ekonomię, co przyniosło mu Nagrodę Nobla w 1978 roku. Jednak dla mnie najbardziej interesujące były jego badania dotyczące szachów. Simon po raz pierwszy zainteresował się opracowywaniem algorytmów komputerowych symulujących sposób rozwiązywania problemów przez ludzi w latach 50., a szachy były dla niego najtrudniejszym zadaniem do rozwiązania.
Dla początkującego gracza złożoność gry w szachy może się wydawać przytłaczająca. Na początku partii każdy gracz ma osiem pionów, dwa gońce, dwa skoczki, dwie wieże, jednego hetmana i jednego króla. Figury te poruszają się po szachownicy złożonej z sześćdziesięciu czterech naprzemiennie białych i czarnych pól. Gdy początkujący gracze patrzą na szachownicę, mogą mieć trudności z utrzymaniem w umyśle lokalizacji wszystkich swoich figur. W odróżnieniu od tego arcymistrz (jest to tytuł nadawany tylko najbardziej elitarnym szachistom) potrafi szybko zrozumieć konfigurację figur na planszy, ponieważ rozpoznaje znane wzorce i sekwencje oraz reaguje na nie. W rezultacie początkujący gracz ma trudności przy każdym posunięciu, ale arcymistrz potrafi przebić się przez chaos i przewidzieć całą sekwencję ruchów, których jeszcze nie wykonano.
Kiedy Simon badał ekspertów z dziedziny szachów, odkrył, że wystarczy im kilka sekund, aby zapamiętać układ figur na szachownicy. Następnie cyfr zmniejszamy ilość informacji, z którymi mózg musi pracować, o dwie trzecie. Akronimy (na przykład HOMES dla nazw wielkich jezior Ameryki Północnej) i akrostychy (wyrażenia takie jak Moja Wiecznie Zapracowana Mama Jutro Sama Upiecze Nam Placki z pierwszymi literami planet Układu Słonecznego) działają na podobnej zasadzie, ponieważ łączą trudne do zapamiętania informacje z prostymi koncepcjami, które możemy łatwo zrozumieć. Nawet losowo wygenerowany, bezsensowny ciąg liter i cyfr staje się znacznie łatwiejszym do zapamiętania hasłem, gdy podzielisz go na grupy: JP6-72K-4LZ.
Jedne z najbardziej przekonujących badań nad grupowaniem zostały przeprowadzone w XX wieku przez Herba Simona, psychologa z Uniwersytetu Carnegie Mellon i pioniera rodzącej się wówczas dziedziny sztucznej inteligencji. Simon wniósł wkład w wiele dyscyplin, w tym w ekonomię, co przyniosło mu Nagrodę Nobla w 1978 roku. Jednak dla mnie najbardziej interesujące były jego badania dotyczące szachów. Simon po raz pierwszy zainteresował się opracowywaniem algorytmów komputerowych symulujących sposób rozwiązywania problemów przez ludzi w latach 50., a szachy były dla niego najtrudniejszym zadaniem do rozwiązania.
Dla początkującego gracza złożoność gry w szachy może się wydawać przytłaczająca. Na początku partii każdy gracz ma osiem pionów, dwa gońce, dwa skoczki, dwie wieże, jednego hetmana i jednego króla. Figury te poruszają się po szachownicy złożonej z sześćdziesięciu czterech naprzemiennie białych i czarnych pól. Gdy początkujący gracze patrzą na szachownicę, mogą mieć trudności z utrzymaniem w umyśle lokalizacji wszystkich swoich figur. W odróżnieniu od tego arcymistrz (jest to tytuł nadawany tylko najbardziej elitarnym szachistom) potrafi szybko zrozumieć konfigurację figur na planszy, ponieważ rozpoznaje znane wzorce i sekwencje oraz reaguje na nie. W rezultacie początkujący gracz ma trudności przy każdym posunięciu, ale arcymistrz potrafi przebić się przez chaos i przewidzieć całą sekwencję ruchów, których jeszcze nie wykonano.
W 2004 roku, gdy zacząłem prowadzić badania w różnych obszarach, zainteresowałem się tym, jak wiedza ekspercka zmienia sposób uczenia się i zapamiętywania. Większość z nas, jeśli nie wszyscy, posiada wiedzę ekspercką w jakiejś dziedzinie. Miłośnicy ptaków potrafią szybko zidentyfikować różne ich gatunki, podczas gdy entuzjaści motoryzacji natychmiast rozpoznają rok produkcji, markę i model klasycznego samochodu. W tamtym czasie większość neuronaukowców uważała, że wiedza ekspercka rozwija się w wyniku zmian w sensorycznych obszarach mózgu. Zgodnie z tym poglądem zapaleni ptasiarze potrafią odróżnić od siebie dziesiątki różnych rodzajów wróbli, ponieważ zauważają subtelne aspekty ułożenia skrzydeł, które dla niewprawnego oka wydają się ledwo dostrzegalne.
Jako badacz pamięci miałem inną intuicję. Wiedziałem, że kora przedczołowa pomaga skupić się na charakterystycznych aspektach wydarzenia, dlatego podejrzewałem, iż wiedza ekspercka wiąże się ze zmianą sposobu funkcjonowania kory przedczołowej. Nikt nie zajmował się tym pomysłem, dopóki mój doktorant Mike Cohen nie przedstawił mnie niezwykłemu studentowi psychologii, Chrisowi Moore’owi. Pracując razem po nocach Chris i Mike opracowali program komputerowy do generowania serii trójwymiarowych kształtów. Wyglądały one trochę jak statki kosmiczne obcych i miały określoną strukturę oraz logikę, podobnie jak różne gatunki ptaków lub marki samochodów mają pewne cechy zmienne i pewne cechy mniej więcej stałe.
Następnie Chris i Mike zrekrutowali grupę studentów-ochotników, którzy w ciągu dziesięciu dni stali się „ekspertami” od tych obcych kształtów i nauczyli się identyfikować cechy wspólne obiektów, a także wykrywać różnice między nimi. Po treningu umieściliśmy ich w skanerze MRI, aby zobaczyć, jak proces uczenia wpłynął na mózgi. Podczas gdy rejestrowaliśmy aktywność mózgów, na krótką chwilę wyświetlaliśmy jeden z kształtów i prosiliśmy o utrzymanie go w umyśle po zniknięciu obrazu z ekranu. Około dziesięć sekund później pokazywaliśmy inny kształt i pytaliśmy, czy jest taki sam jak ten, który właśnie widzieli. Dla kogoś bez wcześniejszego treningu ten test byłby niezwykle trudny, ale nasi ochotnicy wykonali go niemal perfekcyjnie. Podobnie jak mistrzowie szachowi Herba Simona nasi eksperci rozwinęli specyficzne sposoby wydobywania najbardziej przydatnych informacji o tym, co starali się zapamiętać, co pozwoliło im ominąć ograniczenia pamięci dzięki wykorzystaniu wiedzy. Kiedy jednak odwróciliśmy kształty do góry nogami i nasi eksperci nie mogli zastosować swoich umiejętności, badani zaczęli mieć trudności z rozróżnianiem obrazów.
Zgodnie z moimi oczekiwaniami wyniki badań MRI wykazały, że aktywność w korze przedczołowej znacznie wzrosła, gdy studenci korzystali z wiedzy eksperckiej, aby utrzymać kształty w pamięci. Oznacza to, że wiedza ekspercka bierze się nie tylko z dostrzegania wzorców, ale także ze sposobu ich wyszukiwania. Na przykład doświadczeni ptasiarze nie tylko „widzą” różnicę między strzyżykiem śpiewnym a wróblem domowym, ale ponadto wykorzystują swoją wiedzę, aby zwrócić uwagę na najbardziej charakterystyczne cechy tych gatunków. Gdy zdobywamy wiedzę na dowolny temat, możemy wykorzystać to, czego już się nauczyliśmy, aby skupić się na najważniejszych aspektach nowych informacji, których potrzebujemy.
Jeśli chodzi o wiedzę ekspercką, warto dodać pewien postscriptum do tej historii. Gdy Chris pracował w moim laboratorium, osiągał słabe wyniki na wielu innych kursach. Nie zdawałem sobie z tego sprawy, ponieważ za każdym razem, gdy rozmawialiśmy o pamięci, wydawał się bardziej doświadczonym badaczem niż studentem o przeciętnej średniej. Kilka lat po ukończeniu studiów Chris kontynuował naukę neuronauki na Uniwersytecie Princeton, gdzie zajmował się modelami sieci neuronowych mającymi na celu symulację procesu uczenia się przez ludzki mózg. Jednak zamiast skupiać się na pracy doktorskiej, większość swojego czasu poświęcał na wykorzystanie wiedzy informatycznej do analizy tajników gry w baseball. Na podstawie statystyk dotyczących tej dyscypliny próbował wykrywać wzorce, które pozwalały mu identyfikować wybitnych zawodników oraz zwycięskie drużyny. Ostatecznie Chris zdobył tytuł doktora, a po krótkim epizodzie na Wall Street wykorzystał swoją wiedzę, pracując w drużynie Chicago Cubs, gdzie obecnie pełni funkcję wiceprezesa ds. badań i rozwoju. Jego praca nad analityką predykcyjną przyniosła mu przydomek „Moneyball Man” — dzięki skomplikowanym modelom obliczeniowym, które stworzył, Cubs przełamali siedemdziesięciojednoletnią „klątwę kozła” i w 2016 roku sięgnęli po zwycięstwo w World Series.
Grupowanie pomaga zwykłym ludziom, ekspertom od szachów i sportowcom pamięciowym kompresować informacje w łatwe do opanowania porcje, z którymi mogą pracować. To jednak tylko niewielka część całej historii. Samo grupowanie nie wystarczy, aby wyjaśnić, w jaki sposób każdemu z nas udaje się zapamiętać ogromne ilości informacji bez problemów z interferencją — konkurencją między wspomnieniami, która odpowiada za większość zapominania w życiu codziennym.
Ludzki mózg nie jest maszyną do zapamiętywania; to maszyna do myślenia. Porządkujemy doświadczenia w sposób pozwalający nam zrozumieć świat, w którym żyjemy. Aby poradzić sobie z jego złożonością bez narażania się na skutki interferencji, możemy wykorzystać jedno z najpotężniejszych narzędzi mózgu do organizowania informacji — schemat.
Schemat jest rodzajem ram mentalnych, które pozwalają umysłom przetwarzać, organizować i interpretować wiele informacji przy minimalnym wysiłku. Sposób, w jaki ludzki mózg wykorzystuje schematy do konstruowania nowych wspomnień, przypomina używanie przez architektów aktywność mózgu w hipokampie jest ściśle powiązana z tym, co dzieje się w DMN. Kiedy aktywność w DMN spada, to samo dzieje się w hipokampie. Nic z tego nie miało dla mnie sensu aż do 2011 roku, kiedy to uczestniczyłem w kilku wykładach na konferencji poświęconej pamięci w Yorku w Anglii i dowiedziałem się o rosnącej liczbie badań z wykorzystaniem fMRI, w których sieć DMN rozświetliła się jak choinka. Choć sieć trybu spoczynkowego wydawała się wyłączać, gdy ludzie wykonywali dość proste zadania (na przykład badany widzi słowo rekin i ma powiedzieć pierwszy czasownik, o jakim pomyślał), to aktywowała się, gdy uczestnicy angażowali się w bardziej złożone procesy myślowe, takie jak wywoływanie wspomnień autobiograficznych, poruszanie się w grach w wirtualnej rzeczywistości lub próby zrozumienia opowieści lub filmu. Wkrótce po powrocie do domu z Yorku połączyłem siły z Maureen Ritchey (wówczas stażystką w moim laboratorium, a obecnie profesorką w Boston College), aby przeanalizować długą listę badań przeprowadzonych na ludziach, małpach, a nawet szczurach. Wkrótce dostrzegliśmy wzór. Zaproponowaliśmy teorię, że zespoły komórek w sieci DMN przechowują schematy służące do rozumienia świata i dzielą wydarzenia, których doświadczamy, na części, abyśmy mogli je wykorzystać na nowe sposoby do konstruowania nowych wspomnień. Z kolei hipokamp mógłby łączyć te elementy w celu rejestrowania określonych wspomnień w pamięci epizodycznej. Chociaż byłem podekscytowany możliwością przetestowania naszych hipotez na temat sieci DMN, to nie wiedziałem, od czego zacząć. Prawie wszystko, co wiedzieliśmy w dziedzinie neuronauki ludzkiej pamięci, pochodziło z badań opartych na modelu Ebbinghausa, w których proszono ludzi o zapamiętywanie losowych list słów lub twarzy. Tego rodzaju testy nie dawały zbyt wielu możliwości wykorzystania pełnego potencjału schematów. Na szczęście sytuacja zaczęła się zmieniać. Pojawiły się nowe wyniki od naukowców, którzy używali fMRI do badania aktywności mózgu, gdy ludzie oglądali filmy lub słuchali opowieści. Badania te wykazały, że nie musimy ograniczać się do analizowania mikrokosmosów pamięci. Możemy być bardziej ambitni i badać pamięć w kontekście wydarzeń podobnych do tych, których doświadczamy w prawdziwym świecie. Byłem wystarczająco zainspirowany tymi pracami, aby zebrać zespół „superprzyjaciół”, w tym Sama Gershmana z Harvardu, Lucię Melloni z NYU, Kena Normana z Princeton i Jeffa Zacksa z Uniwersytetu Waszyngtońskiego, w celu opracowania i przetestowania modelu obliczeniowego obrazującego, w jaki sposób sieć DMN pomaga zapamiętywać wydarzenia ze świata rzeczywistego. Co ciekawe, przekonaliśmy Biuro Badań Marynarki Wojennej Stanów Zjednoczonych do wsparcia tego projektu, a ja postanowiłem zmienić podejście mojego laboratorium do badania mechanizmów pamięci. Przeszliśmy od badania aktywności mózgu w trakcie zapamiętywania przez ludzi pojedynczych słów lub obrazów do bardziej złożonych eksperymentów, w których uczestnicy przypominali sobie wydarzenia przedstawione w czterdziestominutowym filmie lub w opowiadaniu. Nasz zespół spędził miesiące na kręceniu filmów i pisaniu opowiadań, a jeden ze stażystów, Alex Barnett, przygotował nawet dwa filmy animowane (jeden był filmem policyjnym, a drugi można umieścić gdzieś pomiędzy Shrekiem i Grą o tron). Po całej tej pracy mogliśmy w końcu przetestować hipotezy dotyczące tego, w jaki sposób schematy pomagają nam zrozumieć świat i tworzyć wspomnienia. Jedno z naszych najciekawszych badań przeprowadził Zach Reagh, wówczas stażysta w moim laboratorium, a obecnie profesor na Uniwersytecie Waszyngtona w St. Louis. Praktycznie wszystkie nasze doświadczenia obejmują cztery podstawowe elementy: ludzi i rzeczy wchodzące w interakcje w określonych miejscach i sytuacjach. Przewidywaliśmy więc, że schematy dotyczące ludzi i rzeczy będą przechowywane w różnych częściach sieci DMN, oddzielnie od schematów dotyczących miejsc i sytuacji. Aby przetestować tę hipotezę, Zach został filmowcem amatorem. Za pomocą kamery GoPro sfilmował dwóch stażystów z mojego laboratorium, Alexa Barnetta i Kamina Kima, każdego w supermarkecie lub kawiarni. Jeden film przedstawiał Alexa wybierającego produkty z alejki z konserwami w lokalnym markecie Safeway, podczas gdy na drugim Kamin czytał książkę i pił herbatę w Mishka’s, kultowej kawiarni w Davis. Te krótkie nagrania obejmowały wydarzenia, które badani mogli łatwo zrozumieć, były więc idealne do zaobserwowania, czy ponownie wykorzystujemy schematy do rozumienia i zapamiętywania wydarzeń. Oczekiwaliśmy, że jeśli nasza hipoteza jest prawdziwa, obszary sieci DMN będą wykazywać ten sam wzorzec aktywności (czyli generować te same kody pamięci) podczas oglądania materiału filmowego przedstawiającego Alexa kupującego fasolę w puszkach w Davis Food Co-op lub Kamina kupującego organiczne jagody w Nugget (lokalna sieć spożywcza z wymyślnymi produktami). Następnie umieściliśmy badanych w skanerze MRI i zarejestrowaliśmy aktywność ich mózgów podczas oglądania wszystkich ośmiu filmów Zacha, a następnie ponownie w trakcie przywoływania przez uczestników materiału w pamięci. Po zakończeniu eksperymentu postanowiliśmy sprawdzić, czy potrafimy odczytać w danych z obrazowania fMRI (kody pamięci) wzorce, które pomogłyby zrozumieć, w jaki sposób schematy są ponownie wykorzystywane w różnych wydarzeniach. Odkryliśmy, że sieć DMN zapewniała elementy potrzebne do zrozumienia i zapamiętania każdego filmu, ale nie przechowywała epizodycznych wspomnień specyficznych dla kontekstu. Zamiast przechowywać niepowtarzalny kod pamięci dla każdego filmu, sieć DMN dzieliła każde nagranie na komponenty, które były wielokrotnie wykorzystywane do zrozumienia lub zapamiętania innych filmów z tymi samymi elementami. Kody pamięci z jednej części sieci DMN wskazywały na to, czy badany oglądał lub przypominał sobie film, którego akcja dzieje się w supermarkecie lub w kawiarni. Z kolei kody pamięci w innej części sieci DMN informowały, czy bohaterem filmu był Alex, czy Kamin. W odróżnieniu od sieci DMN hipokamp, który odpowiada za pamięć epizodyczną przez łączenie informacji z całego mózgu, przechowywał dla każdego filmu oddzielny kod pamięci. W przeciwieństwie do sieci DMN hipokamp zdawał się przechowywać tylko wspomnienia odpowiadające początkowi i końcowi każdego filmu (czyli granicom zdarzeń). Taki podział zadań między różne części sieci DMN wskazuje na to, że tworzymy różne rodzaje schematów dla różnych komponentów doświadczenia. Jeden rodzaj schematu może informować o kontekście określonych zdarzeń niezależnie od uczestniczących w nich osób. Na przykład jeśli robisz zakupy w supermarkecie, wiesz, że musisz zapłacić za swoje artykuły spożywcze niezależnie od tego, kto pracuje przy kasie. Inny rodzaj schematu może informować o konkretnych ludziach i przedmiotach. Mam na przykład schematy, które mówią mi o tym, kim są Alex i Kamin, niezależnie od tego, gdzie i kiedy ich spotykam. Dzięki sieci DMN mogę ponownie użyć schematu supermarketu za każdym razem, gdy robię zakupy spożywcze, i ponownie posłużyć się schematem Alexa za każdym razem, gdy go spotykam. Z kolei dzięki hipokampowi mogę również tworzyć różne wspomnienia każdego konkretnego spotkania Alexa w supermarkecie. Na podstawie tych odkryć doszedłem do wniosku, że formowanie się pamięci epizodycznej przypomina trochę budowanie z klocków Lego. Można rozebrać budowlę z lego przedstawiającą średniowieczne miasto, a następnie podzielić cegiełki i plastikowe ludziki na różne stosy. W podobny sposób sieć DMN może zdekonstruować wydarzenie i oddzielnie przetwarzać fragmenty dotyczące tego, kto w nim uczestniczył i co w nim występowało, oraz aspekty związane z tym, gdzie i jak wydarzenie przebiegało. Gdy bawisz się lego, możesz użyć jednej instrukcji, aby odtworzyć scenę ze średniowiecza, a za pomocą innej instrukcji połączyć te same klocki w scenę z Gwiezdnych wojen. Podobnie jest z pamięcią. Sieć DMN przechowuje elementy, które mogą być ponownie wykorzystane w wielu różnych zdarzeniach. Hipokamp wydaje się mieć instrukcje, jak łączyć te elementy, aby zapamiętywać określone zdarzenia, a aktywacja hipokampu rośnie, gdy komunikuje się on z siecią DMN na granicach zdarzeń. Tak więc podobnie jak można zajrzeć do instrukcji, aby zbudować fragment struktury z lego, a następnie poszukać kolejnych projektów w celu zbudowania następnego elementu, tak hipokamp może sterować w kluczowych momentach siecią DMN, by użyć właściwych komponentów do rekonstrukcji odpowiedniego wspomnienia. Nasze badania nad siecią DMN mogą pomóc zrozumieć chorobę Alzheimera i inne choroby neurodegeneracyjne. Obecnie wiadomo, że amyloid (białko związane z rozwojem choroby Alzheimera) gromadzi się w sieci DMN u około 20 procent starszych dorosłych na długo przed pojawieniem się jakichkolwiek objawów. Jedyne przydatne metody leczenia choroby Alzheimera będą polegały na podawaniu leków zagrożonym osobom na tym „przedklinicznym” etapie, ponieważ w późniejszym stadium choroby w sieci DMN dochodzi do masowej i nieodwracalnej śmierci komórek. Obecnie badamy, czy można wykorzystać badania pamięci z wykorzystaniem obrazowania fMRI do wykrywania dysfunkcji sieci DMN na wczesnym etapie choroby, tak aby osoby z grupy wysokiego ryzyka mogły zostać poddane leczeniu przed nieodwracalnym uszkodzeniem mózgu.
Jeśli na przyjęciu powiesz, że potrafisz przewidzieć przyszłość, prawdopodobnie spotkasz się ze sceptycznym przyjęciem. Jednak twierdzenie to nie jest dalekie od rzeczywistości. Załóżmy, że przyjaciele zapraszają Cię na ceremonię ukończenia szkoły średniej przez ich nastoletnie dziecko. Nawet jeśli nigdy nie uczestniczyłeś w takim wydarzeniu w danej szkole, możesz z dużą dozą prawdopodobieństwa przewidzieć, że usłyszysz inspirujące przemówienia, a ubrani w czapki i togi uczniowie otrzymają dyplomy przy dźwiękach marsza Pomp and Circumstance w tle.
Pomyśl ponownie o arcymistrzu szachowym, który spędził niezliczone godziny na analizowaniu i rozgrywaniu tych samych schematów w tysiącach partii. Arcymistrz posiada bibliotekę schematów gry w szachy, z których każdy zawiera szablony obejmujące całe sekwencje zwykle występujących ruchów. Schematy te pozwalają arcymistrzowi zapamiętywać sekwencje ruchów z dawnych partii, zrozumieć w czasie rzeczywistym, co dzieje się na szachownicy, a także przewidzieć prawdopodobne ruchy, które przeciwnik może wykonać w przyszłości. Dzięki wiedzy eksperckiej na pozór skomplikowaną konfigurację figur można łatwo zrozumieć jako jeden krok w serii posunięć, które mogą doprowadzić do zbicia wielu bierek i doprowadzić do mata.
Jeśli chodzi o wykorzystywanie wiedzy, zawodowi sportowcy często przypominają arcymistrzów szachowych. W szybkich sportach zespołowych, takich jak koszykówka, futbol amerykański czy piłka nożna, świetne zdolności fizyczne nie wystarczą. Aby naprawdę się wyróżniać, trzeba studiować grę i opracować arsenał schematów, które można szybko wykorzystać, gdy są potrzebne. LeBron James, jeden z najwybitniejszych koszykarzy w historii NBA i rekordzista pod względem liczby zdobytych punktów w karierze, jest również znany ze swojej zdolności do dokładnego przypominania sobie, z wyjątkowymi szczegółami, sekwencji zagrań z wcześniejszych spotkań. James utrzymuje, że posiada pamięć fotograficzną, ale jego prawdziwą siłą jest to, co trener z ligi NBA (i była legenda kalifornijskiej koszykówki) Jason Kidd nazywa „inteligencją koszykarską”. LeBron, niczym arcymistrz szachowy, czerpie ze swojej wiedzy o grze, aby szybko kompresować informacje o złożonych sekwencjach działań. W czasie rzeczywistym potrafi porównywać to, co widzi, ze swoją bogatą mentalną bazą danych schematów zdarzeń, dzięki czemu może trafnie przewidywać zagrania, które mają się wkrótce wydarzyć.
Jak opisuje to Jason Kidd, LeBron „gra tak, jakby przewidywał, co się zaraz stanie. Kiedy masz wysoką inteligencję koszykarską, rozumiesz, co będzie dalej, zanim zrobi to ktokolwiek inny”101. LeBron opisuje swoją inteligencję koszykarską w podobny sposób: „Pozwala mi widzieć rzeczy, zanim się wydarzą, umieszczać mentalnie zawodników pozycjach, w jakimś sensie czytać kolegów z drużyny na podstawie wiedzy o tym, kto jest w formie, a kto nie, świadomości wyniku i minuty gry, tego, kto gra w drużynie przeciwnej, znajomości rozwiązań lubianych i nielubianych przez rywali. Potrafię połączyć to wszystko i uwzględnić w danej sytuacji w trakcie gry”.
LeBron wykorzystuje pamięć w ten sam zaawansowany sposób, gdy gra w gry wideo z przyjaciółmi. Jak ujął to jego wieloletni przyjaciel Brandon Weems: „Będzie wiedział, jakie strategie stosowałeś w przeszłości, kiedy z nim grałeś, i wybierze drużynę przeciwną na podstawie tego, jakimi zagraniami chcesz się posłużyć. […] Ponadto lepiej nie ujawniaj swoich najlepszych zagrań, ponieważ będzie pamiętał, co zrobiłeś wcześniej w danej sytuacji, i będzie na to gotowy”102. Przewaga LeBrona nad rywalami wynika po części z optymalnego wykorzystania pamięci.
Schematy pozwalają nam przejrzeć zdarzenie na wylot, ponieważ reprezentują powiązania między wszystkimi elementami na głębszym poziomie. W ten sposób możemy skompresować wspomnienia setek, a nawet tysięcy sytuacji do postaci umożliwiającej wnioskowanie i przewidywanie wydarzeń, których jeszcze nie doświadczyliśmy. Schematy pozwalają wykorzystać wiedzę o tym, co się wydarzyło, aby uzyskać przewagę w sytuacjach, które się wydarzą.
Jednak, jak opisuję w następnym rozdziale, korzyści, jakie czerpiemy z takiego generatywnego systemu pamięci, wiążą się z potencjalnymi kosztami. Skoro ponownie wykorzystujemy wiedzę w różnych wydarzeniach, co się dzieje, gdy zanadto polegamy na schematach i uzupełniamy luki w pamięci w sposób odbiegający od tego, czego faktycznie doświadczyliśmy?
Charan Ranganath
Dlaczego pamiętamy? Odkrywanie sekretów pamięci, aby zachować to, co ważne
Wydawnictwo Naukowe Helion, 2025
Pamięć to nie tylko archiwum przeszłości- Bestseller „New York Timesa” i „Los Angeles Timesa” już w polskich księgarniach!
To siła napędowa codziennych decyzji, klucz do samoświadomości, a także narzędzie do uzdrawiania i rozwoju. W książce „Dlaczego pamiętamy? Odkrywanie sekretów pamięci, aby zachować to, co ważne”, światowej sławy neurobiolog i psycholog Charan Ranganath przedstawia nowe, przełomowe spojrzenie na funkcjonowanie pamięci – oparte na najnowszych odkryciach naukowych i kilkudziesięciu latach własnych badań.
To fascynująca podróż po umyśle i mózgu, która pokazuje, jak wspomnienia kształtują naszą tożsamość, wpływają na emocje, relacje, procesy uczenia się i sposób podejmowania decyzji. Ranganath nie tylko tłumaczy, dlaczego pamiętamy i zapominamy, ale też jak możemy lepiej korzystać z pamięci – by efektywniej się uczyć, zmieniać nawyki, uwalniać się od traumy czy planować szczęśliwszą przyszłość.
Dlaczego warto przeczytać?
– Dowiesz się, dlaczego zapominanie to nie wada, ale niezbędna funkcja mózgu
– Poznasz sposoby tworzenia trwałych wspomnień i tego, jak manipulować pamięcią, by działała na Twoją korzyść
– Przeczytasz o ludziach z niezwykłymi przypadkami pamięci – od tych, którzy pamiętają zbyt wiele, po tych, którzy nie pamiętają nic
– Odkryjesz, jak pamięć może wspierać Twój rozwój osobisty, zawodowy i emocjonalny
„Dlaczego pamiętamy?” to książka, która – jak mówi dr Matthew Walker, autor Dlaczego śpimy – oferuje „zupełnie nowe i interesujące wyjaśnienie tego, jak i dlaczego pamiętamy”.
To lektura obowiązkowa dla miłośników literatury popularnonaukowej, psychologii, samorozwoju, ale też dla każdego, kto chce lepiej zrozumieć siebie i świat.
