A recuperação da informação da memória de trabalho: evidências baseadas em tarefas de imagem mental e de memória visual

A imagem mental e a memória visual têm sido consideradas como componentes distintos na codificação da informação, e associados a processos diferentes da memória de trabalho. Evidências experimentais mostram, por exemplo, que o desempenho em tarefas de memória baseadas na geração de imagem mentais (imaginação visual) sofre a interferência do ruído visual dinâmico (RVD), mas não se observa o mesmo efeito em tarefas de memória visual baseadas na percepção visual (memória visual). Embora várias evidências mostrem que tarefas de imaginação e de memória visual sejam baseadas em processos cognitivos diferentes, isso não descarta a possibilidade de utilizarem também processos em comum e que alguns resultados experimentais que apontam diferenças entre as duas tarefas resultem de diferenças metodológicas entre os paradigmas utilizados para estuda-las. Nosso objetivo foi equiparar as tarefas de imagem mental visual e memória visual por meio de tarefas de reconhecimento, com o paradigma de dicas retroativas espaciais. Sequências de letras romanas na forma visual (tarefa de memória visual) e acústicas (tarefa de imagem mental visual) foram apresentadas em quatro localizações espaciais diferentes. No primeiro e segundo experimento analisou-se o tempo do curso de recuperação tanto para o processo de imagem quanto para o processo de memória. No terceiro experimento, comparou-se a estrutura das representações dos dois componentes, por meio da apresentação do RVD durante a etapa de geração e recuperação. Nossos resultados mostram que não há diferenças no armazenamento da informação visual durante o período proposto, porém o RVD afeta a eficiência do processo de recuperação, isto é o tempo de resposta, sendo a representação da imagem mental visual mais suscetível ao ruído. No entanto, o processo temporal da recuperação é diferente para os dois componentes, principalmente para imaginação que requer mais tempo para recuperar a informação do que a memória. Os dados corroboram a relevância do paradigma de dicas retroativas que indica que a atenção espacial é requisitada em representações de organização espacial, independente se são visualizadas ou imaginadas.

Contexto e modularização em redes neurais recorrentes para aprendizagem de seqüências temporais

Este trabalho apresenta um sistema neural modular, que processa separadamente informações de contexto espacial e temporal, para a tarefa de reprodução de sequências temporais. Para o desenvolvimento do sistema neural foram considerados redes neurais recorrentes, modelos estocásticos, sistemas neurais modulares e processamento de informações de contexto. Em seguida, foram estudados três modelos com abordagens distintas para aprendizagem de seqüências temporais: uma rede neural parcialmente recorrente, um exemplo de sistema neural modular e um modelo estocástico utilizando a teoria de modelos markovianos escondidos. Com base nos estudos e modelos apresentados, esta pesquisa propõe um sistema formado por dois módulos sucessivos distintos. Uma rede de propagação direta (módulo estimador de contexto espacial) realiza o processamento de contexto espacial identificando a seqüência a ser reproduzida e fornecendo um protótipo do contexto para o segundo módulo. Este é formado por uma rede parcialmente recorrente (módulo de reprodução de sequências temporais) para aprender as informações de contexto temporal e reproduzir em suas saídas a seqüência identificada pelo módulo anterior. Para a finalidade mencionada, este mestrado utiliza a distribuição de Gibbs na saída do módulo para contexto espacial de forma que este forneça probabilidades de contexto espacial, indicando o grau de certeza do módulo e possibilitando a utilização de procedimentos especiais para os casos de dúvida. O sistema neural foi testado em conjuntos contendo trajetórias abertas, fechadas, e com diferentes situações de ambigüidade e complexidade. Duas situações distintas foram avaliadas: (a) capacidade do sistema em reproduzir trajetórias a partir de pontos iniciais treinados; e (b) capacidade de generalização do sistema reproduzindo trajetórias considerando pontos iniciais ou finais em situações não treinadas. A situação (b) é um problema de difícil ) solução em redes neurais devido à falta de contexto temporal, essencial na reprodução de seqüências. Foram realizados experimentos comparando o desempenho do sistema modular proposto com o de uma rede parcialmente recorrente operando sozinha e um sistema modular neural (TOTEM). Os resultados sugerem que o sistema proposto apresentou uma capacidade de generalização significamente melhor, sem que houvesse uma deterioração na capacidade de reproduzir seqüências treinadas. Esses resultados foram obtidos em sistema mais simples que o TOTEM.