Kuidas teie aju mõistab "suuremat pilti"?
Meie aju tunneb mustreid ära ja suudab detailidest kaugeneda, et näha „suuremat pilti“. Teadlased püüavad nüüd välja selgitada, kuidas täpselt aju suudab perspektiivi saada.
Inimaju on keeruline masin, mis suudab neelata, töödelda, hoida, ajakohastada ja meenutada tohutut hulka teavet, mis on võimaldanud meil liigina mitte ainult ellu jääda, vaid areneda maailmas, mis on täis väljakutseid igal sammul.
Varakult saavad imikud õppida nägusid eristama ja ära tundma, konkreetseid helisid tuvastama ja neile eelistusi näitama ning isegi põhjus-tagajärg seoseid töötlema.
Kuidas suudab meie aju siiski keerulistes infovoogudes navigeerida ja moodustada kasulikke seoseid? Sellele küsimusele on asunud vastama kolm Philadelphia Pennsylvania ülikooli teadlast - Christopher Lynn, Ari Kahn ja Danielle Bassett.
Teadlased selgitavad, et seni on teadlased arvanud, et aju kasutab keerulisi protsesse statistiliste seoste kõrgema astme struktuuri loomiseks.
Oma praeguses uuringus esitasid kolm uurijat siiski teistsuguse mudeli, mis viitab sellele, et meie aju soovib informatsiooni lihtsustada, et nad saaksid "laiemat pilti näha".
"[Inimaju] üritab pidevalt ennustada, mis edasi saab. Näiteks kui külastate loengut teemal, millest midagi teate, on teil juba kõrgema astme struktuurist aru saadud. See aitab teil ideid omavahel ühendada ja ennustada, mida järgmisena kuulete. "
Christopher Lynn
Tagajärgede ennetamine
Oma uues mudelis, mille nad esitlesid Ameerika Füüsika Seltsi märtsikuu koosolekul 2019, selgitavad uurijad, et aju peab kõrgemat sorti ideeühenduste loomiseks spetsiifikast eemalduma.
Pöördudes selle kontseptsiooni illustreerimiseks impressionistliku kunsti poole, märgib Lynn, et "kui vaatate lähedalt maalivat pointillisti, saate iga punkti õigesti tuvastada." Kuid: "Kui astute 20 jalga tagasi, muutuvad üksikasjad uduseks, kuid saate paremini aru üldisest struktuurist."
Tema ja tema kolleegide arvates läbivad inimese aju sarnase protsessi, mis tähendab ka seda, et nad sõltuvad suuresti varasematest vigadest õppimisest.
Selle hüpoteesi kontrollimiseks viisid teadlased läbi katse, kus nad palusid osalejatel vaadata arvutiekraani, mis näitab viit ruutu järjest. Osalejate ülesandeks oli ekraanil kuvatava järjestusega sobitamiseks vajutada klahvikombinatsiooni.
Reaktsiooniaegade mõõtmisel leidsid teadlased, et osalejad kippusid õiget klahvikombinatsiooni kiiremini vajutama, kui nad suutsid tulemust ette näha.
Katse osana esindasid teadlased stiimuleid sõlmedena, mis moodustasid osa võrgustikust. Osaleja näeks ühte stiimulit selle võrgu sõlmena ja üks neljast sellega külgnevast sõlmest esindaks järgmist stiimulit.
Lisaks moodustasid võrgud kas „moodulgraafiku”, mis koosnes kolmest ühendatud viisnurgast, või „võregraafiku”, mis koosnes viiest kolmnurgast, milles neid ühendavad jooned.
Teadlased märkisid, et osalejad reageerisid moodulgraafikutele kiiremini kui võre graafikutele.
Uurijate sõnul näitab see tulemus, et osalejatel oli lihtsam mõista moodulgraafiku struktuuri - see tähendab "suurema pildi" aluseks olevat loogikat -, mis võimaldas neil teha kiiremaid ennustusi suurema täpsusega.
Nende leidude abil püüdsid Lynn ja tema kolleegid hinnata muutuvat väärtust, mille nad nimetasid beetaväärtuseks. Teadlaste sõnul näis beetaväärtus olevat madalam inimestel, kellel oli tõenäolisem ennustusvigu, ja kõrgem neil, kes selle ülesande täpsemalt sooritasid.
Tulevikus on teadlaste eesmärk analüüsida funktsionaalseid MRT-uuringuid, et näha, kas erinevaid beeta-väärtusi esitavate inimeste aju on nii-öelda erinevalt "programmeeritud".
