Nghiên cứu tiết lộ tại sao ký ức của chúng ta mờ nhạt dần theo thời gian

Một tấm ảnh RAW đã được chụp trong võng mạc, nhưng khi đi qua vỏ não thị giác, nó bị nén lại thành một ảnh JPEG chất lượng thấp hơn. Sau đó tấm ảnh RAW bị xóa.

Năm 1995, một họa sĩ người Mỹ 61 tuổi có tên là William Utermohlen phát hiện ra mình mắc Alzheimer- căn bệnh ảnh hưởng tới não bộ sẽ khiến những ký ức trong đời của ông rơi rụng dần.

Trong quá trình chống chọi với căn bệnh, Utermohlen quyết định làm một thử thách với hội họa và trí nhớ coi đó là bộ sưu tập tác phẩm cuối đời của mình. Trong vòng 5 năm từ 1996-2000, Utermohlen liên tục vẽ các bức tự họa chân dung của mình.

Điều đặc biệt ở chỗ, ông sẽ không soi gương mà chỉ cố gắng nhớ lại khuôn mặt của mình trong đầu để đưa bút.

Chân dung William Utermohlen vẽ năm 1976, khi chưa mắc Alzheimer

Chân dung vẽ năm 1996, sau 1 năm mắc bệnh

Bức thứ hai năm 1996

Năm 1997

Năm 1997

Năm 1998

Năm 1999

Bức vẽ hoàn chỉnh cuối cùng của Utermohlen năm 2000, trước khi ông mất khả năng vẽ

Những bức chân dung tự họa của Utermohlen bây giờ đã trở nên nổi tiếng không chỉ trong hội họa mà trong cả lĩnh vực nghiên cứu thần kinh học. Nó phản ánh sự khắc nghiệt của căn bệnh Alzheimer, và cũng là một khuếch đại cho sự kém hoàn hảo của trí nhớ con người.

Nhưng các nhà khoa học cho biết không chỉ riêng Utermohlen và các bệnh nhân Alzheimer, thị giác và hệ thống xử lý hình ảnh bên trong não bộ của mỗi người đều hoạt động không chính xác như chúng ta tưởng tượng.

Chẳng hạn khi cùng nhìn vào một bức họa, hai người có thể ngay lập tức cảm nhận nó theo hai cách rất khác nhau. Người thấy nó đẹp, người chê nó xấu. Một phần quan trọng đó là bởi não bộ họ đang xử lý các tín hiệu thị giác rất khác nhau.

Nếu cho hai người xem qua một bức họa rồi yêu cầu họ vẽ lại nó chỉ bằng trí nhớ, trong hai bức tranh ấy chắc chắn có những chi tiết không trùng khớp. Thí nghiệm đơn giản này chứng minh rằng nhận thức chủ quan của con người rất khác biệt với thực tế.

Và các nhà khoa học đang muốn tìm hiểu tại sao lại vậy: Quá trình nhận thức một sự thật khách quan bên ngoài đã biến thành chủ quan như thế nào?

Đây là một câu hỏi này nằm ngay trung tâm của lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo. Hiểu được nó là bước đầu giúp các nhà khoa học thiết kế được một mạng lưới thần kinh giống với con người, thậm chí quay lại cải tiến và tăng cường nhận thức cho chính chúng ta.

“ Những hình ảnh mà bạn thấy trong não bộ về mặt nào đó rất giống với những gì bạn đang nhìn thấy được bằng thị giác, nhưng chúng không thể giống y hệt nhau“, Thomas Naselaris, một nhà khoa học thần kinh đến từ Đại học Y khoa South Carolina nói.

Để có thể tìm hiểu sự chênh lệch và những sai số của nhận thức chủ quan so với thực tế khách quan, Naselaris đã cùng các đồng nghiệp của mình thiết lập một thí nghiệm với một hệ thống trí tuệ nhân tạo được gọi mạng lưới thần kinh tổng quát.

Đó là một mạng AI được đào tạo để có khả năng tạo ra hình ảnh cũng như xác định chúng. Cũng giống như một người đứng trước một bức họa, bạn có thể ra lệnh cho mạng thần kinh này nhìn một bức tranh rồi tự nhớ lại để tái tạo nó “ trong đầu mình”.

Phân tích này sau đó được so sánh với hoạt động trong não của các tình nguyện viên là người thật, được đo bằng máy quét fMRI. Các tình nguyện viên được cho nhìn những tấm ảnh trên một màn hình máy tính.

Sau đó, các nhà khoa học quét não của họ, để xem khu vực nào đang được kích hoạt. Xong xuôi, họ tắt hình ảnh trên màn hình và yêu cầu tình nguyện viên nhớ lại hình ảnh trong tâm trí của mình. Hoạt động não trong quá trình này cũng được MRI ghi lại.

Kết quả cho thấy hoạt động thần kinh trong mạng lưới nhân tạo và bộ não con người khớp với nhau, ít nhất là ở một mức độ nhất định. Các nhà nghiên cứu đã có thể lưu ý những điểm tương đồng, trong đó cả mạng lưới thần kinh nhân tạo và con người đều thể hiện khả năng tái tạo hình ảnh không hoàn hảo.

Đối với não người, khi các tình nguyện viên nhìn vào tấm ảnh, các bước sóng ánh sáng mang tín hiệu chính xác của nó đập tới võng mạc mắt rồi đi đến vỏ thị giác của não. Tại đây, tín hiệu xử lý bắt đầu bị sai lệch. Sau đó, khi chúng ta chỉ tưởng tượng ra tấm ảnh, tín hiệu đó sẽ mờ hơn và kém chính xác hơn.

Nó giống như một tấm ảnh RAW đã được chụp trong võng mạc, nhưng khi đi qua vỏ não thị giác, nó bị nén lại thành một ảnh JPEG chất lượng thấp hơn. Rồi sau đó tấm ảnh RAW bị xóa.

Dạy một mạng thần kinh tái tạo lại hình ảnh mà nó “nhìn” thấy

Một giả thuyết giải thích cho hiện tượng này cho rằng não bộ của chúng ta không có đủ bộ nhớ để chứa tất cả thông tin thị giác. Do đó, nó chỉ chọn để ghi nhớ những chi tiết nổi bật của một hình ảnh nó thấy. Các chi tiết khác không quan trọng sẽ bị xóa bỏ để giải phóng bộ nhớ.

Đó là lý do tại sao bạn không thể nhớ lại bất kỳ ký ức nào một cách hoàn hảo. Nhưng cũng có một số tình huống thì ngược lại, file RAW được lưu trữ lại và bạn có thể sẽ hồi tưởng lại một khung cảnh cực kỳ rõ ràng, từ mùi vị, màu sắc, âm thanh xuất hiện trong ký ức đó.

Ví dụ, một người gặp tai nạn xe hơi có thể nhớ rất rõ khoảnh khắc họ gặp tai nạn, từ tiếng còi xe, ánh sáng đèn pha, mùi xăng rò rỉ, tiếng xe cứu thương và các bác sĩ cấp cứu cho họ. Nếu là người trực tiếp gây tai nạn, khuôn mặt của nạn nhân vô tội ấy có thể là một hình ảnh được ghi nhớ chi tiết đến mức ám ảnh họ trong suốt phần đời còn lại.

Đối với những trường hợp rối loạn căng thẳng sau chấn thương (PTSD) này, những cảnh hồi tưởng và hình ảnh xâm nhập tâm trí họ thường sẽ gây rắc rối. Các nhà khoa học cho biết một khi họ có thể hiểu tại sao những hình ảnh này vẫn còn rất sống động sau nhiều năm, họ có thể tìm cách xóa mờ chúng.

Hình ảnh thị giác và hình ảnh trong tâm trí não bộ là hai tín hiệu hình ảnh khác nhau.

Ngược lại, khai thác quá trình ghi nhớ tốt hơn từ các trường hợp này có thể quay trở lại phục vụ những bệnh nhân Alzhemier và cả những người bình thường muốn có một trí nhớ vượt trội.

Ngoài ra, các nhà khoa học cho biết họ cũng có thể sử dụng những kiến thức này để thiết kế ra các mạng lưới thần kinh nhân tạo giống người hơn. Bằng cách so sánh hoạt động của não bộ trong máy MRI với hoạt động của hệ thống AI, các nhà khoa học đã tìm thấy những sự chênh lệch chưa được đồng bộ.

“Mức độ khác nhau giữa bộ não và máy móc sẽ cho bạn một số manh mối quan trọng về hoạt động của chúng”, Naselaris nói. “ Lý tưởng nhất là chúng có thể cho chúng ta thấy một hướng phát triển để làm cho máy học trở nên giống não bộ hơn”.