Kaip jūsų smegenys įprasmina „didesnį vaizdą“?
Mūsų smegenys atpažįsta modelius ir gali „atsiriboti“ nuo detalių, kad pamatytų „didesnį vaizdą“. Tyrėjai dabar siekia išsiaiškinti, kaip smegenys geba įgyti perspektyvą.
Žmogaus smegenys yra sudėtinga mašina, galinti įsisavinti, apdoroti, laikyti, atnaujinti ir prisiminti didžiulį kiekį informacijos, kuri leido mums, kaip rūšiai, ne tik išgyventi, bet ir klestėti pasaulyje, kuriame gausu iššūkių. kiekvieną žingsnį.
Anksti kūdikiai gali išmokti atskirti ir atpažinti veidus, nustatyti specifinius garsus ir parodyti jiems pirmenybę, netgi apdoroti priežasties ir pasekmės ryšius.
Kaip vis dėlto mūsų smegenys sugeba naršyti sudėtingus informacijos srautus ir užmegzti naudingas asociacijas? Į šį klausimą ketino atsakyti trys mokslininkai iš Pensilvanijos universiteto Filadelfijoje - Christopheris Lynnas, Ari Kahnas ir Danielle'as Bassettas.
Tyrėjai paaiškina, kad iki šiol mokslininkai manė, kad smegenys naudoja sudėtingus procesus, kad nustatytų aukštesnės eilės statistinių santykių struktūrą.
Tačiau dabartiniame tyrime trys tyrėjai pateikė kitokį modelį, teigdami, kad mūsų smegenys trokšta supaprastinti informaciją, kad galėtų „pamatyti didesnį vaizdą“.
„[Žmogaus smegenys] nuolat bando numatyti, kas bus toliau. Pavyzdžiui, jei lankotės paskaitoje tema, apie kurią ką nors žinote, jūs jau suprantate aukštesnės eilės struktūrą. Tai padeda susieti idėjas ir numatyti tai, ką išgirsite toliau “.
Christopheris Lynnas
Numatyti pasekmes
Savo naujame modelyje, kurį jie pristatė 2019 m. Amerikos fizinės visuomenės kovo susitikime, tyrėjai paaiškina, kad smegenys turi nutolti nuo specifikos, kad sukurtų aukštesnio lygio idėjų ryšius.
Kreipdamasis į impresionistų meną, norėdamas iliustruoti šią koncepciją, Lynn pažymi, kad „jei pažvelgsite į iš arti nutapytą pointillistą, galite teisingai identifikuoti kiekvieną tašką“. Bet: „Jei atsitrauksite 20 pėdų atgal, detalės bus neryškios, bet jūs geriau suprasite bendrą struktūrą“.
Žmonių smegenys, jo ir jo kolegų įsitikinimu, išgyvena panašų procesą, o tai taip pat reiškia, kad jie labai priklauso nuo mokymosi iš ankstesnių klaidų.
Norėdami patvirtinti šią hipotezę, mokslininkai atliko eksperimentą, kurio metu jie paprašė dalyvių peržiūrėti kompiuterio ekraną, kuriame pavaizduoti penki kvadratai iš eilės. Dalyvių užduotis buvo paspausti klavišų derinį, kad atitiktų ekrano seką.
Matuodami reakcijos laiką, mokslininkai nustatė, kad dalyviai buvo linkę greičiau paspausti teisingą klavišų kombinaciją, kai sugebėjo numatyti rezultatą.
Eksperimento metu mokslininkai stimulus vaizdavo kaip mazgus, kurie sudarė tinklo dalį. Dalyvis matytų vieną dirgiklį kaip mazgą tame tinkle, o vienas iš keturių kitų šalia jo esančių mazgų būtų kitas stimulas.
Be to, tinklai sudarė „modulinį grafiką“, susidedantį iš trijų sujungtų penkiakampių, arba „gardelių grafiką“, susidedantį iš penkių trikampių su juos jungiančiomis linijomis.
Tyrėjai pažymėjo, kad dalyviai greičiau reagavo į modulinius grafikus nei į grotelių grafikus.
Tyrėjai teigia, kad šis rezultatas rodo, kad dalyviams buvo lengviau suprasti modulinio grafiko struktūrą - tai yra pagrindinė „didesnio vaizdo“ logika - tai leido greičiau prognozuoti ir tiksliau.
Naudodamiesi šiomis išvadomis, Lynn ir jo kolegos bandė įvertinti kintamąją vertę, kurią jie pavadino „beta“ verte. Tyrėjai teigia, kad beta vertė buvo mažesnė žmonėms, kurie dažniau padarė prognozavimo klaidas, ir didesni tiems, kurie tiksliau atliko užduotį.
Ateityje mokslininkai siekia išanalizuoti funkcinius MRT tyrimus, kad išsiaiškintų, ar skirtingų beta reikšmių žmonių smegenys, galima sakyti, „užprogramuotos“ skirtingai.
