Быстро или качественно? Как сложность задачи и уровень IQ влияют на скорость мышления

Исследователи из Берлина и Барселоны обнаружили, что люди с высоким IQ быстрее решают простые задачи , но медленнее справляются со сложными проблемами, чем люди с низким IQ. Для этого они использовали персонализированные компьютерные модели мозга 650 участников из проекта Human Connectome Project.

По словам профессора Петры Риттер, главы лаборатории по моделированию мозга в Берлинском институте здравоохранения при Шарите (BIH), они хотели понять, как работают процессы принятия решений в мозге и почему разные люди принимают разные решения.

Для создания моделей мозга ученые использовали данные магнитно-резонансной томографии (МРТ) и математические модели, основанные на теоретических знаниях о биологических процессах. Оказалось, что виртуальные мозги ведут себя так же, как и их биологические аналоги: они соответствуют интеллектуальным способностям и скорости реакции своих хозяев.

Интересно, что “медленные” мозги как в людях, так и в моделях были более синхронизированы, то есть работали в одном ритме. Это позволяло нейронным цепям в лобной доле откладывать решения подольше, чем мозгам, которые были менее скоординированы.

В моделях происходил так называемый конкурентный выбор между разными нейронными группами, участвующими в принятии решения. Побеждали те группы, для которых было больше доказательств. Однако в случае сложных решений такие доказательства часто не были достаточно ясными для быстрого выбора, заставляя нейронные группы “прыгать к выводам”.

“Синхронизация, то есть формирование функциональных сетей в мозге, меняет свойства рабочей памяти и способность ‘выдерживать’ длительные периоды без решения”, - объясняет Михаэль Ширнер, главный автор статьи и сотрудник лаборатории Риттер.

При более сложных задачах нужно хранить предыдущий прогресс в рабочей памяти, пока исследуешь другие пути решения и затем интегрируешь их друг с другом. Это сбор доказательств для конкретного решения иногда занимает больше времени, но и приводит к лучшим результатам.

Это исследование может иметь большое значение для понимания работы мозга и возможного применения в лечении нейродегенеративных заболеваний, таких как деменция и болезнь Паркинсона.

“Технология моделирования, используемая в этом исследовании, значительно продвинулась и может быть использована для улучшения персонализированного планирования хирургических и лекарственных вмешательств, а также терапевтической стимуляции мозга”, - говорит Риттер.

“Например, врач уже может использовать компьютерную симуляцию для оценки того, какое вмешательство или лекарство лучше подойдет для конкретного пациента и будет иметь меньше побочных эффектов”.