Ako dáva váš mozog zmysel „väčšiemu obrazu“?
Náš mozog rozpoznáva vzory a dokáže sa „dištancovať“ od detailov, aby videli „väčší obrázok“. Vedci sa teraz snažia zistiť, ako presne je mozog schopný získať perspektívu.
Ľudský mozog je komplexné zariadenie, ktoré je schopné absorbovať, spracovať, uchovať, aktualizovať a vybaviť si obrovské množstvo informácií, ktoré nám ako druhu umožnili nielen prežiť, ale aj prosperovať vo svete plnom výziev na každý krok.
Dojčatá sa na začiatku môžu naučiť rozlišovať a rozpoznávať tváre, identifikovať konkrétne zvuky a dávať prednosť svojim hlasom, dokonca aj spracovávať vzťahy medzi príčinami a následkami.
Ako sa však nášmu mozgu darí prechádzať zložitými tokmi informácií a vytvárať si užitočné asociácie? To je otázka, na ktorú si odpovedali traja vedci z Pensylvánskej univerzity vo Philadelphii - Christopher Lynn, Ari Kahn a Danielle Bassett.
Vedci vysvetľujú, že doteraz si vedci mysleli, že mozog využíva zložité procesy na vytvorenie štruktúry štatistického vzťahu vyššieho rádu.
Vo svojej súčasnej štúdii však traja vyšetrovatelia navrhli odlišný model, ktorý naznačuje, že náš mozog dychtí po zjednodušení informácií, aby mohli „vidieť väčší obraz“.
„[Ľudský mozog] sa neustále snaží predvídať, čo príde ďalej. Ak napríklad navštevujete prednášku o predmete, o ktorom niečo viete, máte už prehľad o štruktúre vyššieho rádu. To vám pomôže spojiť nápady a predvídať, čo budete ďalej počuť. “
Christopher Lynn
Predvídanie následkov
Vo svojom novom modeli, ktorý predstavili na marcovom stretnutí Americkej fyzickej spoločnosti 2019, vyšetrovatelia vysvetľujú, že mozog sa musí odkloniť od špecifík, aby vytvoril myšlienkové spojenia vyššieho rádu.
Pokiaľ ide o ilustráciu tohto konceptu, obrátime sa na impresionistické umenie a Lynn poznamenáva, že „ak sa pozriete na maľbu pointilistu zblízka, môžete správne identifikovať každú bodku.“ Ale: „Ak o krok ustúpite o 20 stôp, podrobnosti budú rozmazané, získate však lepší prehľad o celkovej štruktúre.“
Podľa jeho názoru aj ľudský mozog prechádza podobným procesom, čo tiež znamená, že sú veľmi závislé od učenia sa z predchádzajúcich chýb.
Na overenie tejto hypotézy vedci uskutočnili experiment, v ktorom požiadali účastníkov o zobrazenie obrazovky počítača s piatimi štvorcami v rade. Úlohou účastníkov bolo stlačiť kombináciu klávesov tak, aby zodpovedali postupnosti na obrazovke.
Keď merali reakčné časy, vedci zistili, že účastníci mali tendenciu stlačiť správnu kombináciu klávesov rýchlejším tempom, keď boli schopní predvídať výsledok.
V rámci experimentu vedci predstavovali stimuly ako uzly, ktoré tvorili súčasť siete. Účastník by videl jeden stimul ako uzol v rámci tejto siete a jeden zo štyroch ďalších susedných uzlov by predstavoval ďalší stimul.
Siete ďalej tvorili buď „modulárny graf“ pozostávajúci z troch spojených päťuholníkov, alebo „mriežkový graf“ pozostávajúci z piatich trojuholníkov s čiarami, ktoré ich spájajú.
Vedci poznamenali, že účastníci reagovali rýchlejšie na modulárne grafy ako na mriežkové grafy.
Tento výsledok, podľa vyšetrovateľov, naznačuje, že účastníkom bolo ľahšie pochopiť štruktúru modulárneho grafu - to znamená základnú logiku „väčšieho obrazu“ - čo im umožnilo rýchlejšie predpovedať s vyššou presnosťou.
Pomocou týchto zistení sa Lynn a kolegovia pokúsili vyhodnotiť premennú hodnotu, ktorú nazvali „beta“. Vedci tvrdia, že hodnota beta sa zdala byť nižšia u ľudí, u ktorých bola vyššia pravdepodobnosť chyby v predikcii, a vyššia u tých, ktorí úlohu dokončili presnejšie.
V budúcnosti sa vedci zameriavajú na analýzu funkčných vyšetrení MRI, aby zistili, či sú mozgy ľudí, ktorí prezentujú rôzne hodnoty beta, takpovediac „naprogramované“ odlišne.
