Kako vaši možgani razumejo "širšo sliko?"
Naši možgani prepoznajo vzorce in se lahko "oddaljijo" od podrobnosti, da bi videli "širšo sliko." Raziskovalci si zdaj prizadevajo ugotoviti, kako natančno možgani lahko dobijo perspektivo.
Človeški možgani so zapleten kos strojev, ki lahko absorbira, obdela, zadrži, posodobi in prikliče ogromno informacij, ki so nam kot vrsti omogočile ne samo preživetje, temveč tudi uspevanje v svetu, polnem izzivov vsak korak.
Dojenčki se lahko že zgodaj naučijo razlikovati in prepoznavati obraze, prepoznati določene zvoke in pokazati naklonjenost do njih ter celo obdelati vzročno-posledične povezave.
Kako pa naši možgani uspevajo krmariti po zapletenih tokovih informacij in tvoriti koristna združenja? To vprašanje so si zastavili trije znanstveniki z univerze Pennsylvania v Philadelphiji - Christopher Lynn, Ari Kahn in Danielle Bassett.
Raziskovalci pojasnjujejo, da so doslej znanstveniki mislili, da možgani uporabljajo zapletene procese za vzpostavitev strukture višjega reda statističnih odnosov.
V svoji trenutni študiji pa so trije preiskovalci predstavili drugačen model, ki nakazuje, da si naši možgani želijo poenostaviti informacije, da bodo lahko "videli širšo sliko".
»[Človeški možgani] nenehno poskušajo napovedati, kaj sledi. Če se na primer udeležujete predavanja na temo, o kateri nekaj veste, že nekoliko razumete strukturo višjega reda. To vam pomaga povezati ideje in predvideti, kaj boste slišali. "
Christopher Lynn
Predvidevanje posledic
V svojem novem modelu, ki so ga predstavili na marčevskem srečanju Ameriškega fizičnega društva 2019, preiskovalci pojasnjujejo, da se morajo možgani oddaljiti od posebnosti, da bi ustvarili idejne povezave višjega reda.
Lynn se je za ponazoritev tega koncepta obrnila na impresionistično umetnost in ugotovila, da "če pogledate pointilistično sliko od blizu, lahko pravilno prepoznate vsako piko." Ampak, "Če stopite 20 metrov nazaj, podrobnosti postanejo nejasne, vendar boste bolje razumeli celotno strukturo."
Po njegovem mnenju s sodelavci človeški možgani gredo podobno, kar pomeni tudi, da so zelo odvisni od učenja iz prejšnjih napak.
Da bi preverili to hipotezo, so raziskovalci izvedli eksperiment, v katerem so udeležence prosili, naj si ogledajo računalniški zaslon, ki prikazuje pet kvadratov zapored. Naloga udeležencev je bila, da pritisnejo kombinacijo tipk, da se ujemajo z zaporedjem na zaslonu.
Ko so merili reakcijski čas, so raziskovalci ugotovili, da so udeleženci ponavadi hitreje pritisnili pravilno kombinacijo tipk, ko so lahko predvideli rezultat.
V okviru eksperimenta so raziskovalci dražljaje predstavljali kot vozlišča, ki so bila del mreže. Udeleženec bi videl enega dražljaja kot vozlišče v tej mreži, eno od štirih drugih vozlišč, ki mejijo nanj, pa bi predstavljalo naslednji dražljaj.
Poleg tega so omrežja tvorila bodisi „modularni graf“, sestavljen iz treh povezanih peterokotnikov, bodisi „mrežni graf“, ki obsega pet trikotnikov s črtami, ki jih povezujejo.
Raziskovalci so ugotovili, da so se udeleženci hitreje odzvali na modularne grafe kot na mrežne grafe.
Preiskovalci pravijo, da ta rezultat kaže, da so udeleženci lažje razumeli strukturo modularnega grafa - to je osnovno logiko "večje slike" -, ki jim je omogočala hitrejše napovedi z večjo natančnostjo.
Z uporabo teh ugotovitev so Lynn in sodelavci poskušali oceniti spremenljivo vrednost, ki so jo poimenovali vrednost "beta". Raziskovalci pravijo, da se je zdelo, da je vrednost beta nižja pri ljudeh, ki so bolj verjetno naredili napake pri napovedovanju, in višja pri tistih, ki so nalogo natančneje opravili.
V prihodnosti si raziskovalci želijo analizirati funkcionalne preiskave z magnetno resonanco, da bi ugotovili, ali so možgani ljudi, ki imajo različne vrednosti beta, tako rekoč drugače "programirani".
