Снимка Пиксабей Учени от Берлинския институт по здравеопазване разкриха изненадващо откритие за връзката между интелигентността и скоростта на вземане на решения. Хората с висок коефициент на интелигентност отговарят по-бързо на простите въпроси, но когато задачите стават сложни, те намаляват темпото си. Причината е, че техният мозък анализира задълбочено информацията, вместо да прибързва с изводите.
Изследването, публикувано в престижното научно списание Nature Communications през май 2023 година, обхваща данни от 1176 участници в проекта Human Connectome Project, пише Дунав мост. Учените използваха функционален ядрено-магнитен резонанс, за да наблюдават как се активират мозъчните връзки при решаването на проблеми с различна степен на трудност.
"Правилният баланс между възбуждане и потискане на невроните е този, който влияе върху вземането на решения и повече или по-малко позволява на човек да решава проблеми", заяви професор Петра Ритър, ръководител на изследването.
Резултатите показват, че участниците с по-висока интелигентност и по-голяма мозъчна синхронизация намират решение на лесните задачи значително по-бързо от останалите. Когато обаче трудността нараства, те демонстрират търпение и изчакват, докато всички области на мозъка извършат необходимата обработка на информацията. При по-сложни въпроси мозъчната синхронизация корелира с по-бавни отговори.
Докато по-слабо синхронизираните мозъци прибързват с изводите, невронните вериги на фронталния лоб при по-интелигентните участници се въздържат от бързи заключения. Вместо това те изчакват целият мозък да има време да обработи наличната информация.
Как работи мозъкът при сложни задачи "При по-сложни задачи трябва да съхранявате досегашния прогрес в работната памет, докато изследвате други пътища за решение и след това ги интегрирате един в друг", обяснява водещият автор професор Майкъл Ширнер.
"Това събиране на доказателства за определено решение понякога може да отнеме повече време, но също така води до по-добри резултати." Участниците в изследването са решавали тестове от типа Penn Matrix Reasoning Test, който включва серия от модели с нарастваща сложност.
Задачата им е била да идентифицират логиката зад моделите - от прости задачи, които всеки може да реши бързо, до сложни проблеми, които изискват дълбоко анализиране и интегриране на информация. Моделиране на индивидуални мозъци Професор Ритър успя да постигне амбициозната си цел - да създаде изкуствени мозъчни мрежи, които имитират характеристиките на индивидуалните човешки мозъци. За всеки от 650-те участници в детайлната част на изследването тя разработи персонализиран модел, чиято свързаност наподобява тази на реалния му мозък.
Повече в petel.bg
17.11.2025