Германски учени разкриха изненадваща връзка между интелигентността и скоростта на мислене

Учени от Берлинския институт по здравеопазване разкриха изненадващо откритие за връзката между интелигентността и скоростта на вземане на решения. Хората с висок коефициент на интелигентност отговарят по-бързо на простите въпроси, но когато задачите стават сложни, те намаляват темпото си. Причината е, че техният мозък анализира задълбочено информацията, вместо да прибързва с изводите.

Изследването, публикувано в престижното научно списание Nature Communications през май 2023 година, обхваща данни от 1176 участници в проекта Human Connectome Project. Учените използваха функционален ядрено-магнитен резонанс, за да наблюдават как се активират мозъчните връзки при решаването на проблеми с различна степен на трудност.

Синхронизацията прави разликата

"Правилният баланс между възбуждане и потискане на невроните е този, който влияе върху вземането на решения и повече или по-малко позволява на човек да решава проблеми", заяви професор Петра Ритър, ръководител на изследването.

Резултатите показват, че участниците с по-висока интелигентност и по-голяма мозъчна синхронизация намират решение на лесните задачи значително по-бързо от останалите. Когато обаче трудността нараства, те демонстрират търпение и изчакват, докато всички области на мозъка извършат необходимата обработка на информацията.

При по-сложни въпроси мозъчната синхронизация корелира с по-бавни отговори. Докато по-слабо синхронизираните мозъци прибързват с изводите, невронните вериги на фронталния лоб при по-интелигентните участници се въздържат от бързи заключения. Вместо това те изчакват целият мозък да има време да обработи наличната информация.

Как работи мозъкът при сложни задачи

"При по-сложни задачи трябва да съхранявате досегашния прогрес в работната памет, докато изследвате други пътища за решение и след това ги интегрирате един в друг", обяснява водещият автор професор Майкъл Ширнер. "Това събиране на доказателства за определено решение понякога може да отнеме повече време, но също така води до по-добри резултати."

Участниците в изследването са решавали тестове от типа Penn Matrix Reasoning Test, който включва серия от модели с нарастваща сложност. Задачата им е била да идентифицират логиката зад моделите - от прости задачи, които всеки може да реши бързо, до сложни проблеми, които изискват дълбоко анализиране и интегриране на информация.

Моделиране на индивидуални мозъци

Професор Ритър успя да постигне амбициозната си цел - да създаде изкуствени мозъчни мрежи, които имитират характеристиките на индивидуалните човешки мозъци. За всеки от 650-те участници в детайлната част на изследването тя разработи персонализиран модел, чиято свързаност наподобява тази на реалния му мозък.

"В процеса на работа открихме, че тези мозъци се държат различно един от друг и досущ като биологичните си аналози", заяви Ритър. Тя се надява, че разработването на такива персонализирани модели ще помогне в бъдеще при лечението на хора с невродегенеративни заболявания.

Последици за образователната система

Откритията на учените повдигат важни въпроси за начина, по който се провеждат изпитите в училищата и университетите. Ако резултатите от изследването се отнасят и за други видове тестове, строгите времеви ограничения може да са подходящи за изпити, включващи много сравнително прости въпроси.

Когато обаче учениците трябва да отговорят на малък брой по-сложни задачи, ограничаването на времето може да се окаже контрапродуктивно. Това би могло да елиминира именно най-обещаващите кандидати - тези, които отделят необходимото време за задълбочен анализ, вместо да прибързват с повърхностни отговори.

Тъй като времето остава ограничен ресурс, не е изненадващо, че както изследователите на интелигентността, така и организаторите на входни изпити за университетите предпочитат кратките формати. Новото изследване обаче предлага аргументи за преразглеждане на тази практика, особено когато се оценяват способности за решаване на сложни проблеми.

Изследването е публикувано в Nature Communications, според IFLScience.