Семантическая память: общие знания о мире

Семантическая память: что это такое? Общая информация о мире, факты, понятия и знания, накопленные в течение жизни. Отличие от эпизодической памяти.

16 мин чтения

100%

Источник: Semantic memory — Wikipedia

Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.

Содержание

Введение

Тип памяти, относящийся к общим знаниям о мире.

Семантическая память – это совокупность общих знаний о мире, накопленных человеком в течение жизни. Эти общие знания (значения слов, понятия, факты и идеи) связаны с опытом и зависят от культуры. Новые понятия усваиваются посредством применения знаний, полученных ранее. Семантическая память отличается от эпизодической памяти – памяти о пережитых событиях и конкретных эпизодах жизни, которые можно воспроизвести. Например, семантическая память может содержать информацию о том, что такое кошка, в то время как эпизодическая память может хранить воспоминание о том, как гладили конкретную кошку. Семантическая и эпизодическая память являются разновидностями явной (или декларативной) памяти – памяти о фактах и событиях, которые можно сознательно вспомнить и сформулировать. Противоположностью явной (или декларативной) памяти является неявная (также известная как недекларативная) память.

Модели

Содержание семантической памяти не привязано к конкретному эпизоду переживания, в отличие от эпизодической памяти. Вместо этого, в семантической памяти хранится "суть" опыта – абстрактная структура, применимая к широкому спектру объектов опыта и определяющая категориальные и функциональные связи между ними. С момента первоначального обоснования Тулвингом различий между семантической и эпизодической памятью, было разработано множество подтеорий, связанных с семантической памятью; одним из примеров является представление об иерархической организации семантической памяти, где различная информация, усвоенная человеком, ассоциируется с определенными уровнями взаимосвязанных знаний. Согласно этой теории, мозг способен устанавливать связи между конкретной информацией и различными несвязанными идеями, даже если нет отдельных воспоминаний о моменте, когда эти знания были приобретены. Эта теория иерархии также находит применение в отношении эпизодической памяти, как, например, в работах Уильяма Брюэра, посвященных концепции автобиографической памяти.

Сетевые модели

Сети различных типов играют важную роль во многих теориях семантической памяти. Как правило, сеть состоит из набора узлов, соединенных связями. Узлы могут представлять понятия, слова, перцептивные признаки или не представлять собой ничего. Связи могут иметь различный вес, то есть некоторые из них могут быть сильнее других, или, что эквивалентно, различную длину, из-за чего прохождение по некоторым связям занимает больше времени, чем по другим. Все эти характеристики сетей использовались в моделях семантической памяти.

Учитель языка

Одним из первых примеров сетевой модели семантической памяти является обучаемый языковой компрессор (TLC). В этой модели каждый узел – это слово, представляющее понятие (например, птица). Внутри каждого узла хранится набор свойств (например, «может летать» или «имеет крылья»), а также связи с другими узлами (например, курица). Узел напрямую связан с узлами, являющимися его подклассом или суперклассом (то есть, птица будет связана как с курицей, так и с животным). Свойства хранятся на самом высоком уровне категории, к которой они применимы; например, «жёлтый» будет храниться с канаркой, «имеет крылья» – с птицей (на один уровень выше), а «может двигаться» – с животным (на другой уровень выше). Узлы также могут хранить отрицания свойств своих суперклассов (то есть, «НЕ может летать» будет храниться с «пингвином»). Обработка в TLC представляет собой форму распространения активации. Когда узел активируется, эта активация распространяется на другие узлы по связям между ними. В этом случае, время ответа на вопрос «Является ли курица птицей?» зависит от того, насколько далеко должна распространиться активация между узлами, представляющими курицу и птицу, или от количества связей между этими узлами. Изначальная версия TLC не присваивала веса связям между узлами. Эта версия показывала результаты, сопоставимые с человеческими во многих задачах, но не смогла предсказать, что люди будут быстрее отвечать на вопросы о более типичных представителях категории, чем о менее типичных. Позже Аллан Коллинз и Квиллиан обновили TLC, добавив взвешенные связи для учёта этого эффекта, что позволило объяснить как эффект знакомства, так и эффект типичности. Главное преимущество TLC заключается в том, что он чётко объясняет прайминг: информация из памяти с большей вероятностью извлекается, если связанная информация («праймер») была представлена незадолго до этого. Существует ряд феноменов памяти, которые TLC не объясняет, в том числе, почему люди способны быстро отвечать на очевидно ложные вопросы (например, «курица – это метеор?») даже если соответствующие узлы в сети находятся очень далеко друг от друга.

One of the first examples of a network model of semantic memory is the teachable language comprehender (TLC). In this model, each node is a word, representing a concept (like bird). Within each node is stored a set of properties (like "can fly" or "has wings") as well as links to other nodes (like chicken). A node is directly linked to those nodes of which it is either a subclass or superclass (i. e., bird would be connected to both chicken and animal). Properties are stored at the highest category level to which they apply; for example, "is yellow" would be stored with canary, "has wings" would be stored with bird (one level up), and "can move" would be stored with animal (another level up). Nodes may also store negations of the properties of their superordinate nodes (i. e., "NOT can fly" would be stored with "penguin"). Processing in TLC is a form of spreading activation. When a node becomes active, that activation spreads to other nodes via the links between them. In that case, the time to answer the question "Is a chicken a bird?" is a function of how far the activation between the nodes for chicken and bird must spread, or the number of links between those nodes. The original version of TLC did not put weights on the links between nodes. This version performed comparably to humans in many tasks, but failed to predict that people would respond faster to questions regarding more typical category instances than those involving less typical instances. Allan Collins and Quillian later updated TLC to include weighted connections to account for this effect, which allowed it to explain both the familiarity effect and the typicality effect. Its biggest advantage is that it clearly explains priming: information from memory is more likely to be retrieved if related information (the "prime") has been presented a short time before. There are still a number of memory phenomena for which TLC has no account, including why people are able to respond quickly to obviously false questions (like "is a chicken a meteor?") when the relevant nodes are very far apart in the network.

Семантические сети

TLC является примером более общего класса моделей, известных как семантические сети. В семантической сети каждый узел интерпретируется как представление конкретного понятия, слова или признака; каждый узел – это символ. Семантические сети обычно не используют распределённые представления для понятий, в отличие от нейронных сетей. Основной характеристикой семантической сети является то, что её связи почти всегда направленные (то есть указывают только в одном направлении, от исходной точки к целевой) и представлены множеством различных типов, каждый из которых обозначает определённое отношение, которое может существовать между любыми двумя узлами. Семантические сети широко применяются в моделях анализа дискурса и логического понимания, а также в области искусственного интеллекта. В этих моделях узлы соответствуют словам или основам слов, а связи отражают синтаксические отношения между ними.

Особенности моделей

Модели признаков рассматривают семантические категории как состоящие из относительно неструктурированных наборов признаков. Семантическая модель сравнения признаков описывает память как состоящую из списков признаков для различных понятий. Согласно этому подходу, отношения между категориями не извлекаются напрямую, а вычисляются косвенно. Например, испытуемые могут проверять истинность утверждения, сравнивая наборы признаков, представляющие понятия субъекта и предиката. К таким моделям вычислительного сравнения признаков относятся модели, предложенные Мейером (1970), Рипсом (1975) и Смитом и др. (1974), а также вероятностные или глобальные модели сходства, используемые для проверки принадлежности к категории.

Ассоциативные модели

Набор ассоциаций между набором элементов в памяти эквивалентен связям между узлами в сети, где каждый узел соответствует уникальному элементу в памяти. Фактически, нейронные и семантические сети можно охарактеризовать как ассоциативные модели познания. Однако ассоциации часто более наглядно представляются в виде матрицы N×N, где N – число элементов в памяти; каждая ячейка матрицы соответствует силе ассоциации между элементом строки и элементом столбца. Считается, что обучение ассоциациям обычно происходит посредством геббианского процесса, при котором, когда два элемента в памяти активируются одновременно, ассоциация между ними усиливается, и возрастает вероятность того, что один элемент активирует другой. Подробные реализации ассоциативных моделей представлены ниже.

Поиск ассоциативной памяти

Стандартной моделью памяти, использующей ассоциации подобным образом, является модель поиска ассоциативной памяти (SAM). Хотя SAM изначально разрабатывалась для моделирования эпизодической памяти, её механизмов достаточно для поддержки некоторых семантических представлений. Модель содержит кратковременное хранилище (STS) и долговременное хранилище (LTS), где STS представляет собой кратковременно активированное подмножество информации в LTS. STS имеет ограниченную ёмкость и влияет на процесс извлечения, ограничивая объём информации, которая может быть отобрана, и время, в течение которого отобранное подмножество находится в активном состоянии. Процесс извлечения в LTS зависит от сигналов и является вероятностным, то есть сигнал инициирует процесс извлечения, а выбранная информация из памяти определяется случайным образом. Вероятность отбора зависит от силы ассоциации между сигналом и извлекаемым элементом, при этом элементы с более сильными ассоциациями отбираются первыми. Размер буфера определяется как r, а не фиксированным числом, и по мере повторения элементов в буфере, сила их ассоциаций линейно возрастает в зависимости от общего времени пребывания в буфере. В SAM, когда любые два элемента одновременно находятся в буфере рабочей памяти, сила их ассоциации увеличивается; элементы, которые чаще встречаются вместе, оказываются более тесно связаны. Элементы в SAM также ассоциируются с конкретным контекстом, при этом сила этой ассоциации определяется продолжительностью присутствия каждого элемента в данном контексте. В SAM воспоминания состоят из набора ассоциаций между элементами в памяти и между элементами и контекстами. Присутствие набора элементов и/или контекста с большей вероятностью вызовет некоторое подмножество элементов из памяти. Степень, в которой элементы вызывают друг друга – либо благодаря общему контексту, либо благодаря совместному появлению – является показателем семантической связанности элементов. В обновлённой версии SAM учёт существующих семантических ассоциаций осуществляется с помощью семантической матрицы. В ходе эксперимента семантические ассоциации остаются фиксированными, что отражает предположение о том, что эпизодический опыт одного эксперимента не оказывает существенного влияния на семантические ассоциации. Два метода, используемые для измерения семантической связанности в этой модели, – это латентный семантический анализ (LSA) и пространства ассоциаций слов (WAS). Метод LSA утверждает, что сходство между словами отражается в их совместном появлении в локальном контексте. WAS был разработан на основе анализа базы данных норм свободных ассоциаций, и в нём "слова с похожими ассоциативными структурами располагаются в схожих областях пространства".

A standard model of memory that employs association in this manner is the search of associative memory (SAM) model. Though SAM was originally designed to model episodic memory, its mechanisms are sufficient to support some semantic memory representations. The model contains a short term store (STS) and long term store (LTS), where STS is a briefly activated subset of the information in the LTS. The STS has limited capacity and affects the retrieval process by limiting the amount of information that can be sampled and limiting the time the sampled subset is in an active mode. The retrieval process in LTS is cue dependent and probabilistic, meaning that a cue initiates the retrieval process and the selected information from memory is random. The probability of being sampled is dependent on the strength of association between the cue and the item being retrieved, with stronger associations being sampled before one is chosen. The buffer size is defined as r, and not a fixed number, and as items are rehearsed in the buffer the associative strengths grow linearly as a function of the total time inside the buffer. In SAM, when any two items simultaneously occupy a working memory buffer, the strength of their association is incremented; items that co occur more often are more strongly associated. Items in SAM are also associated with a specific context, where the strength of that association determined by how long each item is present in a given context. In SAM, memories consist of a set of associations between items in memory and between items and contexts. The presence of a set of items and/or a context is more likely to evoke some subset of the items in memory. The degree to which items evoke one another—either by virtue of their shared context or their co occurrence—is an indication of the items' semantic relatedness. In an updated version of SAM, pre existing semantic associations are accounted for using a semantic matrix. During the experiment, semantic associations remain fixed showing the assumption that semantic associations are not significantly impacted by the episodic experience of one experiment. The two measures used to measure semantic relatedness in this model are latent semantic analysis (LSA) and word association spaces (WAS). The LSA method states that similarity between words is reflected through their co occurrence in a local context. WAS was developed by analyzing a database of free association norms, and is where "words that have similar associative structures are placed in similar regions of space".

ACT-R: модель производственной системы

Адаптивный контроль мысли (ACT) (и позднее ACT R (Адаптивный контроль мысли – рациональный)) – это теория познания, представляющая декларативную память (включая семантическую память) в виде «фрагментов», состоящих из метки, набора определенных связей с другими фрагментами (например, «это есть…» или «это имеет…»), а также любого количества специфических свойств фрагмента. Фрагменты можно представить в виде семантической сети, где каждый узел – это фрагмент с его уникальными свойствами, а каждая связь – отношение фрагмента к другому фрагменту. В ACT активация фрагмента уменьшается со временем с момента его создания и увеличивается с количеством извлечений из памяти. Фрагменты также могут получать активацию от гауссовского шума и от их сходства с другими фрагментами. Например, если слово «курица» используется в качестве сигнала для поиска, «канарейка» получит активацию благодаря своему сходству с этим сигналом. При извлечении элементов из памяти ACT рассматривает наиболее активный фрагмент; если его активация превышает пороговое значение, он извлекается; в противном случае происходит «ошибка пропущения», и элемент забывается. Существует также задержка извлечения, которая обратно пропорциональна величине, на которую активация извлеченного фрагмента превышает порог извлечения. Эта латентность используется для измерения времени реакции модели ACT и сравнения его с показателями человеческой деятельности.

Статистические модели

Некоторые модели описывают усвоение семантической информации как форму статистического вывода на основе набора дискретных переживаний, распределенных по множеству контекстов. Хотя эти модели различаются в деталях, они, как правило, используют матрицу (Элемент × Контекст), где каждая ячейка отражает количество появлений элемента в памяти в данном контексте. Семантическая информация извлекается посредством статистического анализа этой матрицы. Многие из этих моделей имеют сходство с алгоритмами, применяемыми в поисковых системах, однако пока не установлено, используют ли они действительно одни и те же вычислительные механизмы.

Латентный семантический анализ

Одной из наиболее популярных моделей является латентный семантический анализ (ЛСА). В ЛСА из текстового корпуса строится матрица T × D, где T — количество терминов в корпусе, а D — количество документов (здесь «контекст» интерпретируется как «документ», и в качестве элементов памяти рассматриваются только слова или словосочетания). Каждая ячейка в матрице затем преобразуется в соответствии с уравнением:

где — вероятность того, что контекст *j* активен, при условии, что элемент *i* встретился (это получается простым делением частоты встречаемости *f<sub>ij</sub>* на сумму элементов вектора элемента, ).

Гиперпространство аналогично языку (HAL)

Модель гиперпространственного аналога языка (HAL) рассматривает контекст только как слова, непосредственно окружающие заданное слово. HAL вычисляет матрицу NxN, где N – количество слов в его лексиконе, используя 10-словное окно чтения, которое последовательно перемещается по корпусу текста. Подобно SAM, всякий раз, когда два слова одновременно оказываются в окне, сила связи между ними увеличивается, то есть соответствующая ячейка в матрице NxN инкрементируется. Чем больше расстояние между двумя словами, тем меньше величина увеличения связи (в частности, , где – расстояние между двумя словами в окне).

Расположение семантической памяти в мозге

Когнитивная нейробиология семантической памяти – это предмет споров, по которому существует два основных подхода. Многие исследователи и клиницисты полагают, что семантическая память хранится в тех же мозговых системах, которые задействованы в эпизодической памяти, то есть в медиальных височных долях, включая гиппокампальное образование. В этой системе гиппокампальное образование "кодирует" воспоминания или делает возможным их формирование, а неокортекс хранит воспоминания после завершения первоначального процесса кодирования. В последнее время были представлены новые данные, подтверждающие более точную интерпретацию этой гипотезы. Гиппокампальное образование включает в себя, помимо прочего: сам гиппокамп, энторинальную кору и периринальную кору. Последние две образуют парагиппокампальную кору. Пациенты с амнезией, у которых поврежден гиппокамп, но частично сохранена парагиппокампальная кора, смогли продемонстрировать определенную степень сохранности семантической памяти, несмотря на полную потерю эпизодической памяти, что убедительно свидетельствует о том, что физиологической основой кодирования информации, приводящей к семантической памяти, не является гиппокамп. Другие исследователи считают, что гиппокамп участвует только в эпизодической памяти и пространственной ориентации, что ставит вопрос о локализации семантической памяти. Некоторые полагают, что семантическая память локализована в височной коре, в то время как другие считают, что она распределена по всем областям мозга.

Нейронные корреляты и биологические процессы

Гиппокамп связывает семантическую память с декларативной памятью. Левая нижняя префронтальная кора и левая задняя височная область – другие области, участвующие в использовании семантической памяти. Повреждение височной доли, затрагивающее латеральную и медиальную кору, связано с семантическими нарушениями. Повреждение различных областей мозга по-разному влияет на семантическую память. Данные нейровизуализации показывают, что левые области гиппокампа демонстрируют увеличение активности во время выполнения задач на семантическую память. Во время семантического извлечения две области в правой средней лобной извилине и область правой нижней височной извилины также показывают увеличение активности. Категорические нарушения могут указывать на то, что знания могут в разной степени опираться на сенсорные и моторные свойства, закодированные в отдельных областях мозга (Farah и McClelland, 1991). Категорические нарушения могут затрагивать корковые области, где представлены живые и неживые объекты, а также области, где представлены признаки и концептуальные связи. В зависимости от повреждения семантической системы, один тип представления может быть предпочтительнее другого. Во многих случаях существует разница в эффективности между разными типами представлений (например, представление живых и неживых объектов по сравнению с признаками и концептуальными связями, или наоборот). Различные заболевания и расстройства могут влиять на биологические механизмы семантической памяти. Было проведено множество исследований, чтобы определить влияние на различные аспекты семантической памяти. Например, Ламбон, Лоу и Роджерс изучали различные эффекты семантической деменции и энцефалита, вызванного вирусом простого герпеса, на семантическую память. Они обнаружили, что семантическая деменция характеризуется более генерализованными семантическими нарушениями. Кроме того, дефициты семантической памяти, возникающие в результате энцефалита, вызванного вирусом простого герпеса, как правило, проявляются в более специфических категориальных нарушениях. Различные нейровизуализационные исследования и данные указывают на то, что семантическая и эпизодическая память формируются в различных областях мозга. Другие исследования предполагают, что как семантическая, так и эпизодическая память являются частью единой декларативной системы памяти, но представляют собой различные сектора и компоненты в рамках целого. Различные области мозга активируются в зависимости от того, к семантической или эпизодической памяти осуществляется доступ.

The hippocampal areas associate semantic memory with declarative memory. The left inferior prefrontal cortex and the left posterior temporal areas are other areas involved in semantic memory use. Temporal lobe damage affecting the lateral and medial cortexes have been related to semantic impairments. Damage to different areas of the brain affect semantic memory differently. Neuroimaging evidence suggests that left hippocampal areas show an increase in activity during semantic memory tasks. During semantic retrieval, two regions in the right middle frontal gyrus and the area of the right inferior temporal gyrus similarly show an increase in activity. Category specific impairments might indicate that knowledge may rely differentially upon sensory and motor properties encoded in separate areas (Farah and McClelland, 1991). Category specific impairments can involve cortical regions where living and nonliving things are represented and where feature and conceptual relationships are represented. Depending on the damage to the semantic system, one type might be favored over the other. In many cases, there is a point where one domain is better than the other (such as the representation of living and nonliving things over feature and conceptual relationships or vice versa). Different diseases and disorders can affect the biological workings of semantic memory. A variety of studies have been done in an attempt to determine the effects on varying aspects of semantic memory. For example, Lambon, Lowe, & Rogers studied the different effects semantic dementia and herpes simplex virus encephalitis have on semantic memory. They found that semantic dementia has a more generalized semantic impairment. Additionally, deficits in semantic memory as a result of herpes simplex virus encephalitis tend to have more category specific impairments. Various neural imaging and research points to semantic memory and episodic memory resulting from distinct areas in the brain. Other research suggests that both semantic memory and episodic memory are part of a singular declarative memory system, yet represent different sectors and parts within the greater whole. Different areas within the brain are activated depending on whether semantic or episodic memory is accessed.

Семантические нарушения, специфичные для категории

Категорически специфические семантические нарушения – это нейропсихологический феномен, при котором способность индивида идентифицировать определенные категории объектов избирательно нарушается, в то время как другие категории остаются неповрежденными. Это состояние может быть результатом повреждения мозга, которое является обширным, очаговым или локализованным. Исследования показывают, что височная доля, в особенности структурная система описания, может быть ответственна за категорически специфические нарушения семантической памяти. Для категорически специфических нарушений существуют модально-специфические теории, основанные на нескольких общих предсказаниях. Эти теории утверждают, что повреждение визуальной модальности приведет к дефициту в распознавании биологических объектов, в то время как повреждение функциональной модальности приведет к дефициту небиологических объектов (артефактов). Модально-специфические теории предполагают, что при повреждении модально-специфических знаний, будут повреждены все категории, входящие в эту модальность. В этом случае, повреждение визуальной модальности приведет к дефициту во всех биологических объектах, без дефицита, ограниченного более конкретными категориями. Например, не будет категорически специфических семантических дефицитов только для "животных" или только для "фруктов и овощей". У пациентов с семантической деменцией довольно редко развиваются категорически специфические нарушения, хотя задокументированы случаи их возникновения. Как правило, более генерализованные семантические нарушения возникают из-за ослабленных семантических репрезентаций в мозге. Болезнь Альцгеймера является подкатегорией семантической деменции, которая может вызывать схожие симптомы. Основное различие между ними заключается в том, что болезнь Альцгеймера характеризуется атрофией обеих полушарий мозга, в то время как семантическая деменция характеризуется потерей ткани мозга в передней части левой височной доли. Например, на ранних стадиях болезни Альцгеймера у пациентов наблюдаются незначительные трудности с категорией артефактов. По мере прогрессирования заболевания, категорически специфические семантические дефициты также прогрессируют, и пациенты демонстрируют более выраженный дефицит в распознавании объектов живой природы. Иными словами, дефицит, как правило, более выражен в отношении живых существ, чем неживых. В таких случаях у пациентов обычно наблюдается повреждение височной доли, затрагивающее медиальную и латеральную кору, а также лобную долю. Исследования также показали, что у пациентов с HSVE частота категорически специфических семантических дефицитов значительно выше, чем у пациентов с семантической деменцией, хотя оба состояния вызывают нарушение потока информации через височную долю.

Category specific semantic impairments are a neuropsychological occurrence in which an individual ability to identify certain categories of objects is selectively impaired while other categories remain undamaged. This condition can result in brain damage that is widespread, patchy, or localized. Research suggests that the temporal lobe, more specifically the structural description system, might be responsible for category specific impairments of semantic memory disorders. For category specific impairments, there are modality specific theories that are based on a few general predictions. These theories state that damage to the visual modality will result in a deficit of biological objects, while damage to the functional modality will result in a deficit of non biological objects (artifacts). Modality based theories assume that if there is damage to modality specific knowledge, then all the categories that fall under it will be damaged. In this case, damage to the visual modality would result in a deficit for all biological objects with no deficits restricted to the more specific categories. For example, there would be no category specific semantic deficits for just "animals" or just "fruits and vegetables". It is fairly rare for patients with semantic dementia to develop category specific impairments, though there have been documented cases of it occurring. Typically, a more generalized semantic impairment results from dimmed semantic representations in the brain. Alzheimer's disease is a subcategory of semantic dementia which can cause similar symptoms. The main difference between the two is that Alzheimer's is categorized by atrophy to both sides of the brain, while semantic dementia is categorized by loss of brain tissue in the front portion of the left temporal lobe. For example, in the initial onset of Alzheimer's disease, patients have mild difficulty with the artifacts category. As the disease progresses, the category specific semantic deficits progress as well, and patients see a more concrete deficit with natural categories. In other words, the deficit tends to be worse with living things as opposed to non living things. When this happens, patients typically have damage temporal lobe damage that affects the medial and lateral cortex as well as the frontal lobe. Studies have also shown that patients with HSVE have a much higher incidence of category specific semantic deficits than those with semantic dementia, though both cause a disruption of flow through the temporal lobe.

Семантические нарушения памяти

Семантические нарушения памяти делятся на две группы. Семантические расстройства доступа противопоставляются семантическим расстройствам хранения по четырем факторам: временным факторам, последовательности ответов, частоте и семантической связанности. Ключевой особенностью семантических расстройств доступа являются временные искажения, проявляющиеся в замедлении времени реакции на определенные стимулы по сравнению с нормальными показателями. При расстройствах доступа наблюдается непоследовательность в понимании и реагировании на стимулы, представленные неоднократно. Временные факторы влияют на последовательность ответов. При расстройствах хранения непоследовательная реакция на конкретные элементы не наблюдается. Частота стимулов определяет эффективность на всех этапах когнитивной деятельности. Выраженные эффекты частоты слов характерны для семантических расстройств хранения, в то время как при семантических расстройствах доступа эффекты частоты слов минимальны. Сравнение близких и отдаленных групп позволяет оценить семантическую связанность. Близкие группы содержат слова, связанные общностью категории, например, список видов одежды. Отдаленные группы содержат слова с существенными категориальными различиями, то есть не связанные между собой. Сравнение близких и отдаленных групп показывает, что при расстройствах доступа семантическая связанность оказывает негативное влияние, чего не наблюдается при расстройствах семантического хранения. Категориальные и модальные специфические нарушения являются важными компонентами при расстройствах доступа и хранения семантической памяти.

Нынешние и будущие исследования

Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяют когнитивным нейробиологам исследовать различные гипотезы относительно организации нейронной сети семантической памяти. Используя эти методы нейровизуализации, исследователи могут наблюдать активность мозга участников во время выполнения когнитивных задач. Эти задачи могут включать, помимо прочего, называние объектов, определение, относятся ли два стимула к одной и той же категории объектов, или сопоставление изображений с их письменными или устными названиями. Развивающаяся теория предполагает, что семантическая память, подобно восприятию, может быть подразделена на типы визуальной информации – цвет, размер, форму и движение. Томпсон Шилл (2003) обнаружил, что левая или билатеральная вентральная височная кора, по-видимому, участвует в извлечении знаний о цвете и форме, левая латеральная височная кора – в знаниях о движении, а париетальная кора – в знаниях о размере. Исследования нейровизуализации указывают на обширную, распределенную сеть семантических представлений, организованную преимущественно по атрибутам и, возможно, дополнительно по категориям. Эти сети включают "обширные области вентральной (знания о форме и цвете) и латеральной (знания о движении) височной коры, париетальной коры (знания о размере) и премоторной коры (знания о манипулировании). Другие области, такие как более передние отделы височной коры, могут быть вовлечены в представление неперцептивных (например, вербальных) концептуальных знаний, возможно, организованных категориально."