Hogyan értelmezi az agyad a „nagyobb képet”?
Az agyunk felismeri a mintákat és „elhatárolódhat” a részletektől annak érdekében, hogy lássa a „nagyobb képet”. A kutatók most arra törekszenek, hogy kiderítsék, pontosan hogyan képes az agy perspektívát szerezni.
Az emberi agy egy olyan összetett gép, amely képes befogadni, feldolgozni, megtartani, frissíteni és felidézni azt az óriási mennyiségű információt, amely fajként nemcsak túlélést, hanem fejlődését is lehetővé tette a kihívásokkal teli világban. minden lépés.
Korán a csecsemők megtanulhatják megkülönböztetni és felismerni az arcokat, azonosítani a konkrét hangokat, és előnyben részesíteni őket, sőt az ok-okozati összefüggéseket is feldolgozni.
Hogyan tud az agyunk eljutni a bonyolult információáramlatok között, és mégis hasznos asszociációkat alakítani? Erre a kérdésre válaszolt a filadelfiai Pennsylvaniai Egyetem három tudósa - Christopher Lynn, Ari Kahn és Danielle Bassett.
A kutatók elmagyarázzák, hogy eddig a tudósok azt gondolták, hogy az agy kifinomult folyamatokat használ a statisztikai kapcsolatok magasabb rendű struktúrájának megállapításához.
Jelen tanulmányukban azonban a három nyomozó egy másik modellt vetett fel, ami azt sugallja, hogy agyunk szívesen egyszerűsíti az információkat, hogy „nagyobb képet láthassanak”.
„[Az emberi agy] folyamatosan próbálja megjósolni, mi következik. Ha például olyan témában tart előadást, amelyről tud valamit, akkor már valamennyire megérti a magasabb rendű struktúrát. Ez segít összekapcsolni az ötleteket, és előre látni, hogy mit fog hallani a továbbiakban. "
Christopher Lynn
A következmények előrejelzése
Az Amerikai Fizikai Társaság 2019. évi márciusi találkozóján bemutatott új modelljükben a nyomozók kifejtik, hogy az agynak el kell mozdulnia a sajátosságoktól a magasabb rendű ötletkapcsolatok létrehozása érdekében.
Az impresszionista művészethez fordulva, hogy szemléltesse ezt a koncepciót, Lynn megjegyzi, hogy "ha közelről nézel egy pointillistát, akkor minden pontot helyesen azonosíthatsz." De: "Ha 20 lábnyival hátrébb lép, a részletek homályosak lesznek, de jobban megérzi az általános struktúrát."
Kollégái szerint az emberi agy hasonló folyamaton megy keresztül, ami azt is jelenti, hogy nagyon támaszkodnak a korábbi hibákból való tanulásra.
Ennek a hipotézisnek a igazolására a kutatók egy kísérletet hajtottak végre, amelyben arra kérték a résztvevőket, hogy tekintsék meg a számítógép képernyőjét, amely öt négyzetet mutat egymás után. A résztvevők feladata az volt, hogy a képernyőn megjelenő sorrendnek megfelelően nyomják meg a billentyűkombinációt.
A reakcióidők mérésekor a kutatók azt találták, hogy a résztvevők hajlamosak voltak gyorsabb ütemben megnyomni a megfelelő billentyűkombinációt, amikor meg tudták számítani az eredményt.
A kísérlet részeként a kutatók az ingereket csomópontként képviselték, amelyek egy hálózat részét képezték. A résztvevők az egyik ingert csomópontnak tekintik a hálózatban, és a vele szomszédos négy másik csomópont egyike képviseli a következő ingert.
Ezenkívül a hálózatok vagy egy „moduláris gráfot” alkottak, amely három összekapcsolt ötszögből áll, vagy egy „rácsgráfot”, amely öt háromszöget tartalmaz, összekötő vonalakkal.
A kutatók megjegyezték, hogy a résztvevők gyorsabban reagáltak a moduláris grafikonokra, mint a rácsdiagramokra.
Ez az eredmény a kutatók szerint azt sugallja, hogy a résztvevők könnyebben megértették a moduláris gráf szerkezetét - vagyis a „nagyobb kép” mögöttes logikáját -, amely lehetővé tette számukra, hogy gyorsabb előrejelzéseket végezzenek nagyobb pontossággal.
Ezen eredmények felhasználásával Lynn és munkatársai megpróbáltak értékelni egy változó értéket, amelyet „béta” értéknek neveztek el. A kutatók szerint a béta érték alacsonyabbnak tűnt azoknál az embereknél, akik nagyobb valószínűséggel követtek el jóslási hibákat, és magasabbak azoknál, akik pontosabban teljesítették a feladatot.
A jövőben a kutatók célja a funkcionális MRI-vizsgálatok elemzése, hogy lássák, vajon a különböző béta-értékeket bemutató emberek agya úgymond „programozva” van-e.
