La memoria humana tiene una forma curiosa de seleccionar lo que guarda. A veces se recuerdan conversaciones completas; otras veces, apenas se conserva una impresión general de lo que se dijo. Es común que alguien cuente una historia que oyó hace años, resumiendo en un par de frases un episodio que originalmente duraba minutos. Lo asombroso es que esa forma de condensar la información no es aleatoria ni caótica, sino que puede seguir patrones matemáticos predecibles.
Un nuevo estudio publicado en Physical Review Letters propone que el cerebro humano (ese gran desconocido) organiza las historias que recuerda en forma de árboles jerárquicos. Esta representación no solo refleja cómo se comprenden los relatos, sino también cómo se almacenan y se recuperan. Mediante un modelo matemático inédito, los investigadores han logrado describir cómo las personas comprimen, estructuran y relatan información compleja de forma sorprendentemente sistemática.
De los árboles reales a los árboles mentales
El equipo liderado por Misha Tsodyks, del Instituto de Ciencia Weizmann, junto con investigadores de Emory University y el Institute for Advanced Study de Princeton, propuso una hipótesis simple pero poderosa: la memoria de una historia se organiza como un árbol aleatorio. En este árbol, cada nodo representa una unidad de significado, desde ideas generales hasta detalles específicos. Cuanto más cerca del “tronco” (el nodo raíz), más abstracta es la información. Hacia las “ramas” y “hojas”, el contenido se vuelve más detallado.
Este tipo de organización no es una metáfora visual, sino una estructura formal, descrita como un árbol matemático. Los investigadores analizaron cómo las personas recuerdan fragmentos narrativos y observaron que la longitud media del recuerdo crece de forma sublineal con respecto al tamaño de la historia original, lo que indica un proceso de compresión organizado. Como señalan los autores en el artículo científico, “las personas tienden a resumir segmentos cada vez más largos de una narrativa en cada oración de recuerdo”.
Este descubrimiento desafía la idea de que los recuerdos narrativos son demasiado complejos para ser formalizados. Al contrario, muestra que es posible describir regularidades estadísticas en el recuerdo humano de historias mediante principios sencillos.
El modelo: principios, simulaciones y predicciones
El modelo presentado por el equipo se basa en dos principios fundamentales.
- Después de comprender una historia, el cerebro la convierte en una estructura jerárquica. Esta estructura está formada por unidades de significado que se agrupan en distintos niveles de abstracción, desde los conceptos más generales hasta los detalles más específicos.
- El recuerdo de la historia implica recorrer esa estructura en forma de árbol, empezando por la raíz —que representa la idea global— y avanzando hacia las ramas, donde se encuentran los elementos concretos. Este proceso está limitado por la capacidad de la memoria de trabajo, que solo puede mantener activas unas pocas unidades a la vez.
Este proceso de recuerdo no es completamente libre. Está limitado por la capacidad de la memoria de trabajo, que suele permitir manejar solo unos pocos elementos a la vez. Para representar esto, el modelo utiliza un parámetro K=4, que indica cuántas ramas puede tener un nodo, y un número de niveles D=4, correspondiente a la profundidad máxima del recuerdo dentro del árbol. Como explican los autores: “la capacidad de la memoria de trabajo limita el número de nodos que pueden mantenerse simultáneamente en la mente”.
El equipo probó su modelo con datos reales obtenidos de 11 narraciones, algunas extraídas de registros orales clásicos de William Labov y otras generadas con modelos de lenguaje como GPT-4. Cien participantes leyeron las historias y luego intentaron recordarlas. Los investigadores analizaron qué partes fueron recordadas, cómo se resumieron y cuántos fragmentos de la historia original contenía cada oración del recuerdo.
Los resultados confirmaron las predicciones del modelo. Las personas no recuerdan todos los detalles, sino que sintetizan episodios completos en frases breves. Además, el número de oraciones recordadas tiende a estabilizarse en torno a un límite predecible, incluso cuando las historias son más largas.
Una fórmula que predice cuántas frases puedes recordar
El modelo desarrollado por los investigadores no solo ofrece una explicación cualitativa sobre cómo recordamos historias, sino que también permite hacer predicciones cuantitativas. En otras palabras, es posible calcular, con una fórmula matemática, cuántas frases recordará una persona en promedio al resumir una narrativa.
La fórmula clave del estudio es la siguiente:
Aquí, C representa la longitud media del recuerdo, es decir, el número esperado de frases que una persona pronunciará al tratar de recordar una historia. Este valor depende de dos parámetros clave:
- K, que indica cuántas partes puede dividirse una unidad de información (en el estudio, se fija en K = 4, relacionado con la capacidad típica de la memoria de trabajo);
- D, que es la profundidad máxima de recuerdo (también fijada en D = 4).
El término P(n(D) = 0) indica la probabilidad de que no haya nodos recordados en el nivel más profundo del árbol. Así, el factor [1 − P(n(D) = 0)] refleja la fracción de nodos a los que sí se accede durante el recuerdo. Esta fórmula sirve como aproximación útil y comprensible del comportamiento del modelo: permite anticipar cuántas frases resumen una historia en función de su estructura jerárquica y de las limitaciones cognitivas.
Ahora bien, esta no es la fórmula que describe de forma completa el modelo, sino una versión simplificada que resume uno de sus efectos más importantes. La expresión que realmente representa el funcionamiento del modelo en términos matemáticos es más compleja y aparece como Ecuación (4) en el artículo:
Esta fórmula describe la distribución de tamaños de los nodos en el nivel más profundo del árbol de memoria, a partir de las reglas de ramificación que se aplican en cada nivel. Es decir, permite calcular cuántas cláusulas de la narrativa original quedan agrupadas bajo una misma frase recordada, lo que se conoce como ratio de compresión. Es a partir de esta ecuación que se derivan fenómenos fundamentales del modelo, como la invarianza de escala: una regularidad que hace que la proporción entre lo recordado y lo original se mantenga estable, incluso cuando las historias son mucho más largas.
Una estructura que revela cómo pensamos
El hallazgo más destacado del estudio es que, con independencia del contenido específico de la historia, los recuerdos siguen un patrón similar. Esto sugiere que el cerebro humano podría estar usando una arquitectura común para procesar el significado narrativo. Los autores lo explican con claridad: “para narrativas suficientemente largas, emerge un límite universal e invariante de escala”. Es decir, las proporciones entre lo que se recuerda y lo que se resume se mantienen, sin importar la longitud de la historia.
Este fenómeno de invarianza de escala es característico de muchos sistemas complejos en la naturaleza, y su aparición en la memoria narrativa apunta a un principio profundo de organización cognitiva. Para describirlo, los autores desarrollaron una función de escala matemática que predice la distribución de los “ratios de compresión”, es decir, cuántas cláusulas del texto original quedan resumidas en una sola oración del recuerdo.
La figura 1(d) del artículo muestra que, conforme crece la longitud del texto original, la distribución de estos ratios se ajusta a una función matemática precisa, con una forma que se mantiene constante a escala. Este tipo de regularidad es inusual en psicología cognitiva y refuerza la idea de que los recuerdos no son caprichosos, sino estructurados.
Limitaciones, variabilidad y futuro del modelo
A pesar de su precisión estadística, el modelo no ignora la diversidad humana. Los investigadores encontraron que no todas las personas recuerdan lo mismo ni del mismo modo, y que existen diferencias individuales en la profundidad y extensión del recuerdo. De hecho, las variaciones observadas pueden estar relacionadas con diferencias en la capacidad de la memoria de trabajo, que varía típicamente entre 2 y 6 elementos.
El modelo también se enfrenta a limitaciones técnicas. Para analizar los recuerdos, el equipo utilizó modelos de lenguaje como GPT-4 y DeepSeek, que asignaban cada oración del recuerdo a la sección correspondiente del texto original. Aunque los resultados fueron consistentes, en los casos de recuerdos más abstractos o resúmenes amplios, los modelos mostraron desacuerdos, especialmente cuando se trataba de vincular una frase general con múltiples partes del texto fuente.
Además, el modelo se centra únicamente en el recuerdo de información narrativa, y no aborda cómo se forman esas representaciones durante la lectura inicial ni cómo se modifica la información durante la producción de relatos propios. Los autores reconocen estas limitaciones y señalan que una dirección futura será estudiar el proceso de adquisición y construcción del árbol mental desde el momento en que se comprende una historia.
Otra línea abierta es la aplicación del modelo a otros tipos de textos, como ficción, narrativas autobiográficas o discursos persuasivos. La estructura arborescente puede no ser universal, pero la evidencia reunida hasta ahora sugiere que es un patrón común en la comprensión narrativa.
Más allá de las historias: lo que este modelo dice sobre el pensamiento humano
Los relatos son una parte central de la vida humana. Desde las anécdotas cotidianas hasta las historias que se cuentan en familia o los relatos que forman la historia de un país, las narrativas son formas esenciales de organizar la experiencia. Por eso, entender cómo se recuerdan puede aportar pistas valiosas sobre cómo pensamos, aprendemos y compartimos información.
Este nuevo modelo matemático ofrece un marco formal para estudiar el recuerdo narrativo con herramientas cuantitativas, sin reducir su complejidad. Al proponer que los recuerdos siguen estructuras de árbol jerárquicas, el estudio pone de relieve el papel central de la organización estructural en la memoria.
La posibilidad de describir cómo funciona el recuerdo narrativo con ecuaciones matemáticas no solo es un avance en neurociencia cognitiva. También es una invitación a explorar el cerebro humano con el mismo rigor que se aplica en otras ciencias formales. En este sentido, el modelo de árboles aleatorios marca un punto de encuentro entre la psicología, las matemáticas, la inteligencia artificial y la filosofía de la mente.
Referencias
- Weishun Zhong, Tankut Can, Antonis Georgiou, Ilya Shnayderman, Mikhail Katkov y Misha Tsodyks. Random Tree Model of Meaningful Memory. Physical Review Letters, 134(23):237402, 2025. https://doi.org/10.1103/g1cz-wk1l.
Cortesía de Muy Interesante
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