Исследователи сделали поразительное открытие относительно интеллекта и скорости принятия решений. Их результаты показывают, что люди с более высоким IQ быстрее решают простые задачи, но им требуется больше времени для решения сложных проблем по сравнению с людьми с более низким IQ. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature Communications.
Новизна исследования
Используя персонализированное моделирование мозга 650 испытуемых, ученые заметили, что мозг с пониженной синхронностью между областями склонен «спешить с выводами», в то время как мозг людей с более высокими показателями занимает больше времени, но делает меньше ошибок. Эти результаты могут существенно повлиять на наше понимание функций мозга и могут быть применимы при лечении нейродегенеративных заболеваний.
Умные люди думают быстрее?
Исследователи из Берлина вместе с коллегой из Барселоны сделали неожиданный вывод: участники с более высокими показателями интеллекта быстрее решали только простые задачи, в то время как им требовалось больше времени для решения сложных задач, чем испытуемым с более низкими показателями IQ.
В ходе персонализированного моделирования мозга 650 участников исследователи смогли определить, что мозг с пониженной синхронностью между областями мозга буквально «спешит с выводами» при принятии решений, и не ждет, пока вышестоящие области мозга завершат этапы обработки, необходимые для решения проблемы. На самом деле, модели мозга для участников с более высокими баллами также требовали больше времени для решения сложных задач, но допускали меньше ошибок.
Сколько нейронов в человеческом мозге?
В человеческом мозгу примерно 100 миллиардов нейронов. Каждый из них связан примерно с 1000 соседними или удаленными нейронами. Эта непостижимая сеть является ключом к удивительным возможностям мозга, но это также то, что делает так трудно понять, как работает мозг.
Профессор Петра Риттер (Petra Ritter) в Берлинском институте здравоохранения в Шарите моделирует человеческий мозг с помощью компьютеров.
«Мы хотим понять, как работают мозговые процессы принятия решений и почему разные люди принимают разные решения», — комментирует она, описывая текущий проект.
Для моделирования механизмов человеческого мозга Риттер с соавторами используют цифровые данные сканирования мозга, такие как магнитно-резонансная томография (МРТ), а также математические модели, основанные на теоретических знаниях о биологических процессах.
Сначала это приводит к «общей» модели человеческого мозга. Затем ученые уточняют эту модель, используя данные отдельных людей, создавая таким образом «персонализированные модели мозга».
«Именно правильный баланс возбуждения и торможения нейронов влияет на принятие решений и более или менее позволяет человеку решать проблемы», — объясняет Риттер.
Интересно, что «более медленный» мозг как у людей, так и у моделей был более синхронизирован, т. е. во времени друг с другом. Эта большая синхронность позволяла нейронным цепям в лобной доле откладывать принятие решений дольше, чем мозгу, который был менее хорошо скоординирован.
Модели показали, как снижение временной координации приводит к тому, что информация, необходимая для принятия решений, недоступна, когда это необходимо, и не хранится в рабочей памяти.
В персонализированном моделировании мозга 650 участников исследователи смогли определить, что мозг с ограниченной функциональной связью буквально «спешит с выводами» при принятии решений, а не ждет, пока вышестоящие области мозга завершат этапы обработки, необходимые для решения проблемы.
«В более сложных задачах вы должны сохранять предыдущий прогресс в рабочей памяти, пока вы изучаете другие пути решения, а затем интегрируете их друг в друга. Этот сбор доказательств для конкретного решения иногда может занять больше времени, но он также приводит к лучшим результатам. Мы смогли использовать модель, чтобы показать, как баланс между возбуждением и торможением на глобальном уровне всей сети мозга влияет на принятие решений и рабочую память на более детальном уровне отдельных нейронных групп», — комментирует автор исследования.
Практическая значимость работы
Риттер доволен тем, что результаты, наблюдаемые у компьютерных «мозговых аватаров», совпадают с результатами, наблюдаемыми у «настоящих» здоровых людей. В конце концов, ее основной интерес заключается в помощи пациентам, страдающим нейродегенеративными заболеваниями, такими как слабоумие и болезнь Паркинсона.
«Технология моделирования, используемая в этом исследовании, добилась значительных успехов и может использоваться для улучшения индивидуального планирования хирургических и медикаментозных вмешательств, а также терапевтической стимуляции мозга. Например, врач уже может использовать компьютерную симуляцию, чтобы оценить, какое вмешательство или лекарственный препарат лучше всего подойдет конкретному пациенту и будет иметь наименьшее количество побочных эффектов».
Авторы другого исследования утверждают, что обнаружен ген, ответственный за принятие решений
