Temuan ini membuka kemungkinan bahwa cara kita mengingat cerita bisa dijelaskan dengan rumus matematika.
Ilustrasi dibuat oleh AI. Ringkasan
- Cerita disimpan dalam memori sebagai struktur bercabang mirip pohon, dengan simpul-simpul yang mewakili ringkasan.
- Model ini diuji lewat eksperimen mengingat cerita dengan 100+ partisipan dan terbukti cocok dengan pola ingatan manusia.
- Temuan ini membuka peluang integrasi antara matematika dan AI dalam memahami memori dan kognisi.
INGAT waktu kamu coba menceritakan ulang film favorit ke teman? Mungkin kamu mulai dari ringkasan besar (“Ini film tentang pembalasan dendam”) lalu menjabarkan adegan-adegan penting yang kamu ingat.
Nah, cara kamu bercerita itu ternyata bukan sekadar kebiasaan, tapi cerminan dari cara otak menyimpan narasi—dan itu bisa dimodelkan secara matematis.
Sebuah studi yang dipublikasikan di Physical Review Letters oleh tim gabungan dari Institute for Advanced Study, Emory University, dan Weizmann Institute of Science, menunjukkan, memori naratif kita mengikuti struktur pohon acak.
Dalam struktur ini, setiap "simpul" adalah ringkasan dari bagian cerita yang lebih kecil, seperti batang pohon yang bercabang jadi dahan dan ranting.
Dipimpin oleh Misha Tsodyks, para peneliti mengembangkan model matematis yang disebut “ensemble of random trees”. Mereka ingin memahami, apakah ada pola umum ketika kita mengingat cerita, dari yang pendek sampai yang panjang?
Untuk membuktikannya, mereka melakukan eksperimen online dengan lebih dari 100 peserta yang diminta mengingat kembali 11 cerita yang berasal dari arsip ahli linguistik William Labov.
Cerita ini bervariasi panjangnya—mulai dari 20 hingga 200 kalimat.
Hasilnya? Konsisten. Para peserta cenderung meringkas bagian besar cerita menjadi satu atau dua kalimat, dan mengingat bagian tertentu lebih dalam.
Ini sesuai dengan model pohon acak yang menunjukkan bahwa memori kita menyusun cerita sebagai hierarki, dari inti besar ke cabang-cabang kecil yang penuh detail.
Yang menarik, para peneliti juga menggunakan alat modern seperti model bahasa besar (large language models) untuk menganalisis data dari arsip cerita lisan 1960-an.
Teknologi ini membantu mereka melihat pola ringkasan dan pengingatan dengan lebih akurat.
Dengan kata lain, penemuan ini menunjukkan bahwa meski setiap orang punya cara unik memahami cerita, struktur memorinya secara umum tetap mirip, berakar pada ringkasan dan bercabang pada detail.
Ini bisa menjelaskan kenapa kita sering mengingat intisari cerita lebih dulu sebelum detailnya muncul.
Studi ini punya dampak besar, mulai dari pendidikan, terapi trauma, sampai pengembangan kecerdasan buatan yang bisa memahami manusia lebih dalam.
Jika memori manusia bisa dimodelkan sebagai pohon, maka mesin pun bisa belajar menyimpan dan memahami cerita seperti kita.
Bagi para pengembang AI atau pendidik, ini artinya mereka bisa merancang sistem atau metode yang lebih cocok dengan cara alami manusia menyerap informasi—yakni dengan struktur naratif yang terorganisir.
Dan siapa sangka, cerita yang kita simpan di kepala ternyata bukan hanya tinggal begitu saja, tapi tumbuh dan bercabang, layaknya pohon memori.
Disadur dari artikel berjudul Mathematical ‘random tree model’ reveals how we store and recall narratives yang tayang di Interesting Engineering.
Posting Komentar