Как ваш мозг понимает «большую картину»?
Наш мозг распознает закономерности и может «дистанцироваться» от деталей, чтобы увидеть «более широкую картину». В настоящее время исследователи пытаются выяснить, как именно мозг может видеть перспективу.
Человеческий мозг - это сложный механизм, способный поглощать, обрабатывать, удерживать, обновлять и вспоминать огромное количество информации, которая позволила нам, как виду, не только выжить, но и процветать в мире, полном сложных проблем. каждый шаг.
На раннем этапе младенцы могут научиться различать и распознавать лица, распознавать определенные звуки и отдавать им предпочтение и даже обрабатывать причинно-следственные связи.
Как же нашему мозгу удается ориентироваться в сложных потоках информации и формировать полезные ассоциации? Это вопрос, на который намеревались ответить трое ученых из Пенсильванского университета в Филадельфии - Кристофер Линн, Ари Кан и Даниэль Бассетт.
Исследователи объясняют, что до сих пор ученые думали, что мозг использует сложные процессы для установления структуры статистических отношений более высокого порядка.
Однако в своем текущем исследовании трое исследователей предложили другую модель, предполагающую, что наш мозг стремится упростить информацию, чтобы они могли «увидеть более широкую картину».
«[Человеческий мозг] постоянно пытается предсказать, что будет дальше. Если, например, вы посещаете лекцию по предмету, о котором что-то знаете, вы уже имеете некоторое представление о структуре высшего порядка. Это помогает объединить идеи и предвидеть то, что вы услышите дальше ».
Кристофер Линн
Предвидение последствий
В своей новой модели, которую они представили на мартовском собрании Американского физического общества в 2019 году, исследователи объясняют, что мозг должен отойти от специфики, чтобы создать связи идей более высокого порядка.
Обращаясь к искусству импрессионизма, чтобы проиллюстрировать эту концепцию, Линн отмечает, что «если вы посмотрите на картину пуантилистов вблизи, вы сможете правильно определить каждую точку». Но «если вы отступите на 20 футов, детали станут нечеткими, но вы получите лучшее представление об общей структуре».
Он и его коллеги считают, что человеческий мозг проходит через аналогичный процесс, а это также означает, что он очень сильно зависит от обучения на предыдущих ошибках.
Чтобы проверить эту гипотезу, исследователи провели эксперимент, в котором они попросили участников посмотреть на экран компьютера, показывающий пять квадратов в ряд. Задача участников заключалась в нажатии комбинации клавиш в соответствии с последовательностью на экране.
Когда они измерили время реакции, исследователи обнаружили, что участники, как правило, нажимали правильную комбинацию клавиш в более быстром темпе, когда они были в состоянии предвидеть результат.
В рамках эксперимента исследователи представили стимулы как узлы, составляющие часть сети. Участник будет видеть один стимул как узел в этой сети, а один из четырех других соседних с ним узлов будет представлять следующий стимул.
Кроме того, сети образовывали либо «модульный граф», состоящий из трех соединенных пятиугольников, либо «решетчатый граф», состоящий из пяти треугольников с линиями, соединяющими их.
Исследователи отметили, что участники быстрее реагировали на модульные графы, чем на решетчатые.
Этот результат, по словам исследователей, предполагает, что участникам было легче понять структуру модульного графа, то есть основную логику «большей картины», что позволило им делать более быстрые прогнозы с более высокой точностью.
Используя эти результаты, Линн и его коллеги попытались оценить значение переменной, которое они назвали значением «бета». Исследователи говорят, что значение бета было ниже у людей, которые с большей вероятностью делали ошибки в прогнозе, и выше у тех, кто выполнил задачу более точно.
В будущем исследователи намерены проанализировать функциональные снимки МРТ, чтобы увидеть, не запрограммирован ли мозг людей с разными бета-значениями, так сказать, по-разному.
