4 мин. чтения
6/5/2023 6:00:00 AM

Интеллектуальному мозгу требуется больше времени для решения сложных проблем

Умные люди думают быстрее? Исследователи из BIH и Charité — Universitätsmedizin Berlin вместе с коллегой из Барселоны сделали удивительное открытие, что участники с более высокими показателями интеллекта были быстрее только при решении простых задач, в то время как им требовалось больше времени для решения сложных задач, чем испытуемым с более низкими показателями IQ.

Featured Image Фото: BIH / Петра Риттер

В персонализированном моделировании мозга на выборке из 650 участников исследователи смогли определить, что мозг с пониженной синхронностью между областями мозга буквально «делает поспешные выводы» при принятии решений, а не ждет, пока вышестоящие области мозга смогут завершить 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 делали меньше ошибок. Ученые опубликовали свои выводы в журнале Nature Communications.

В человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов. Каждый из них связан примерно с 1 соседними или отдаленными нейронами. Эта непостижимая сеть является ключом к удивительным возможностям мозга, но это также то, что затрудняет понимание того, как работает мозг.

Персонализированные модели мозга

Чтобы смоделировать механизмы человеческого мозга, автор исследования Риттер и ее команда используют цифровые данные сканирования мозга, такие как магнитно-резонансная томография (МРТ), а также математические модели, основанные на теоретических знаниях о биологических процессах. Первоначально это приводит к «общей» модели человеческого мозга. Затем ученые уточняют эту модель, используя данные отдельных людей, создавая таким образом «персонализированные модели мозга».

Для настоящего исследования ученые работали с данными 650 участников проекта Human Connectome Project, американской инициативы, которая изучает нейронные связи в человеческом мозге с сентября 2010 года. «Это правильный баланс возбуждения-торможения нейронов, который влияет на принятие решений и более или менее позволяет человеку решать проблемы», — объясняет Риттер. Ее команда знала, как участники справляются с обширными когнитивными тестами и каковы их показатели IQ.

Image 1 Различные корреляции

Искусственные мозги ведут себя так же, как и их биологические аналоги

«Мы можем очень эффективно воспроизводить активность отдельных мозгов», — говорит Риттер. «В процессе мы обнаружили, что смоделированные мозги ведут себя по-разному друг от друга — и так же, как и их биологические аналоги. Наши виртуальные аватары соответствуют интеллектуальным показателям и времени реакции своих биологических аналогов».

Интересно, что «более медленный» мозг как у людей, так и у моделей был более синхронизирован, то есть во времени друг с другом. Эта большая синхронность позволила нейронным цепям в лобной доле дольше откладывать принятие решений, чем мозг, который был менее хорошо скоординирован. Модели показали, как снижение временной координации приводит к тому, что информация, необходимая для принятия решений, не доступна при необходимости и не сохраняется в рабочей памяти.

Сбор доказательств требует времени и приводит к правильным решениям

Функциональная МРТ-визуализация в состоянии покоя показала, что более медленные люди имели более высокую среднюю функциональную связь или временную синхронность между областями мозга. В персонализированном моделировании мозга исследователи смогли определить, что мозг с ограниченной функциональной связностью буквально «делает поспешные выводы» при принятии решений, а не ждет, пока вышестоящие области мозга смогут завершить этапы обработки, необходимые для решения проблемы.

Участников попросили определить логические правила в серии шаблонов. Эти правила становились все более сложными с каждой задачей. В повседневном плане легкая задача будет состоять в быстром торможении на красный свет, в то время как сложная задача потребует методичной разработки наилучшего маршрута на дорожной карте. В модели происходит так называемое соревнование «победитель получает все» между различными нейронными группами, участвующими в принятии решения, причем преобладают нейронные группы, для которых есть более убедительные доказательства. Тем не менее, в случае сложных решений такие доказательства часто недостаточно ясны для быстрого принятия решений, буквально заставляя нейронные группы делать поспешные выводы.

«Синхронизация, то есть формирование функциональных сетей в мозге, изменяет свойства рабочей памяти и, следовательно, способность «терпеть» длительные периоды без решения», — объясняет Майкл Ширнер, ведущий автор исследования и ученый в лаборатории Риттера.

«В более сложных задачах вы должны хранить предыдущий прогресс в рабочей памяти, пока вы исследуете 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 возбуждения-торможения на глобальном уровне всей мозговой сети влияет на принятие решений и рабочую память на более детальном уровне отдельных нейронных групп».

Оригинал статьи: Michael Schirner et al, Learning how network structure shapes decision-making for bio-inspired computing, Nature Communications (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-38626-y 🔗

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Гибкий и эффективный преобразователь мощности постоянного тока для устойчивых микрогридов

4/20/2024 · 4 мин. чтения

Гибкий и эффективный преобразователь мощности постоянного тока для устойчивых микрогридов

Microsoft Vasa-1 делает фотографии и поет с правдоподобными выражениями лица

4/20/2024 · 4 мин. чтения

Microsoft Vasa-1 делает фотографии и поет с правдоподобными выражениями лица