Wie macht Ihr Gehirn Sinn für das Gesamtbild?
Unser Gehirn erkennt Muster und kann sich von den Details „distanzieren“, um „das Gesamtbild“ zu sehen. Die Forscher versuchen nun herauszufinden, wie genau das Gehirn Perspektive gewinnen kann.
Das menschliche Gehirn ist eine komplexe Maschinerie, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Informationen aufzunehmen, zu verarbeiten, zu halten, zu aktualisieren und abzurufen, die es uns als Spezies ermöglicht haben, in einer Welt voller Herausforderungen nicht nur zu überleben, sondern auch zu gedeihen jeder Schritt.
Frühzeitig können Säuglinge lernen, Gesichter zu unterscheiden und zu erkennen, bestimmte Geräusche zu identifizieren und sie zu bevorzugen und sogar Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verarbeiten.
Wie schafft es unser Gehirn, durch komplexe Informationsströme zu navigieren und hilfreiche Assoziationen zu bilden? Diese Frage haben sich drei Wissenschaftler der University of Pennsylvania in Philadelphia - Christopher Lynn, Ari Kahn und Danielle Bassett - gestellt.
Die Forscher erklären, dass Wissenschaftler bisher angenommen haben, dass das Gehirn ausgefeilte Prozesse verwendet, um die Struktur statistischer Beziehungen höherer Ordnung zu etablieren.
In ihrer aktuellen Studie haben die drei Forscher jedoch ein anderes Modell vorgeschlagen, was darauf hindeutet, dass unser Gehirn bestrebt ist, Informationen zu vereinfachen, damit sie „das Gesamtbild sehen“ können.
"[Das menschliche Gehirn] versucht ständig vorherzusagen, was als nächstes kommt. Wenn Sie beispielsweise eine Vorlesung zu einem Thema besuchen, über das Sie etwas wissen, haben Sie bereits ein gewisses Verständnis für die Struktur höherer Ordnung. Auf diese Weise können Sie Ideen miteinander verbinden und vorhersehen, was Sie als Nächstes hören werden. "
Christopher Lynn
Konsequenzen antizipieren
In ihrem neuen Modell, das sie auf dem März-Meeting 2019 der American Physical Society vorstellten, erklären die Forscher, dass sich das Gehirn von den Besonderheiten entfernen muss, um Ideenverbindungen höherer Ordnung herzustellen.
Lynn wendet sich der impressionistischen Kunst zu, um dieses Konzept zu veranschaulichen: „Wenn Sie sich ein pointillistisches Gemälde aus der Nähe ansehen, können Sie jeden Punkt korrekt identifizieren.“ "Wenn Sie 20 Fuß zurücktreten, werden die Details unscharf, aber Sie erhalten ein besseres Gefühl für die Gesamtstruktur."
Er und seine Kollegen glauben, dass das menschliche Gehirn einen ähnlichen Prozess durchläuft, was auch bedeutet, dass sie in hohem Maße darauf angewiesen sind, aus früheren Fehlern zu lernen.
Um diese Hypothese zu überprüfen, führten die Forscher ein Experiment durch, bei dem sie die Teilnehmer aufforderten, einen Computerbildschirm mit fünf Quadraten hintereinander anzuzeigen. Die Aufgabe der Teilnehmer bestand darin, eine Tastenkombination zu drücken, die der Bildschirmsequenz entspricht.
Bei der Messung der Reaktionszeiten stellten die Forscher fest, dass die Teilnehmer dazu neigten, die richtige Tastenkombination schneller zu drücken, wenn sie das Ergebnis vorhersehen konnten.
Im Rahmen des Experiments stellten die Forscher die Reize als Knoten dar, die Teil eines Netzwerks waren. Ein Teilnehmer würde einen Stimulus als Knoten innerhalb dieses Netzwerks sehen, und einer der vier anderen angrenzenden Knoten würde den nächsten Stimulus darstellen.
Darüber hinaus bildeten die Netzwerke entweder einen "modularen Graphen", der aus drei verbundenen Pentagonen besteht, oder einen "Gittergraphen", der fünf Dreiecke mit Linien umfasst, die sie verbinden.
Die Forscher stellten fest, dass die Teilnehmer schneller auf die modularen Graphen als auf die Gittergraphen reagierten.
Dieses Ergebnis, so die Forscher, deutet darauf hin, dass die Teilnehmer die Struktur des modularen Graphen - dh die zugrunde liegende Logik des „Gesamtbildes“ - leichter verstehen konnten, was es ihnen ermöglichte, schnellere Vorhersagen mit höherer Genauigkeit zu treffen.
Anhand dieser Ergebnisse versuchten Lynn und Kollegen, einen variablen Wert zu bewerten, den sie als „Beta“ -Wert bezeichneten. Die Forscher sagen, dass der Beta-Wert bei Personen, bei denen die Wahrscheinlichkeit von Vorhersagefehlern höher war, niedriger und bei Personen, die die Aufgabe genauer erledigten, höher zu sein schien.
In Zukunft wollen die Forscher funktionelle MRT-Scans analysieren, um festzustellen, ob das Gehirn von Menschen mit unterschiedlichen Beta-Werten sozusagen unterschiedlich „programmiert“ ist.
