كيف يفهم دماغك "الصورة الأكبر"؟
تتعرف أدمغتنا على الأنماط ويمكنها "إبعاد" نفسها عن التفاصيل من أجل رؤية "الصورة الأكبر". يسعى الباحثون الآن لمعرفة كيف ، بالضبط ، يمكن للدماغ أن يكتسب منظورًا.
الدماغ البشري عبارة عن قطعة معقدة من الآلات ، قادرة على امتصاص ومعالجة وحفظ وتحديث واستدعاء كمية هائلة من المعلومات التي سمحت لنا ، كنوع ، ليس فقط بالبقاء على قيد الحياة بل بالازدهار في عالم مليء بالتحديات في كل خطوة.
في وقت مبكر ، يمكن للأطفال تعلم التمييز والتعرف على الوجوه ، وتحديد أصوات معينة وإظهار تفضيل لهم ، وحتى معالجة علاقات السبب والنتيجة.
كيف يمكن لأدمغتنا أن تتنقل في تيارات معقدة من المعلومات وتشكل ارتباطات مفيدة؟ هذا هو السؤال الذي شرع ثلاثة علماء من جامعة بنسلفانيا في فيلادلفيا للإجابة عليه - كريستوفر لين وآري كان ودانييل باسيت.
أوضح الباحثون أنه حتى الآن ، اعتقد العلماء أن الدماغ يستخدم عمليات معقدة لإنشاء بنية أعلى مرتبة للعلاقات الإحصائية.
ومع ذلك ، في دراستهم الحالية ، طرح الباحثون الثلاثة نموذجًا مختلفًا ، مما يشير إلى أن أدمغتنا حريصة على تبسيط المعلومات حتى يتمكنوا من "رؤية الصورة الأكبر".
"يحاول [الدماغ البشري] باستمرار توقع ما سيأتي بعد ذلك. على سبيل المثال ، إذا كنت تحضر محاضرة حول موضوع تعرف شيئًا عنه ، فلديك بالفعل بعض الفهم لبنية الترتيب الأعلى. يساعدك ذلك على ربط الأفكار معًا وتوقع ما ستسمعه بعد ذلك ".
كريستوفر لين
توقع العواقب
في نموذجهم الجديد ، الذي قدموه في اجتماع مارس 2019 للجمعية الفيزيائية الأمريكية ، أوضح المحققون أن الدماغ يجب أن يبتعد عن التفاصيل لإنشاء روابط فكرة عالية المستوى.
بالانتقال إلى الفن الانطباعي لتوضيح هذا المفهوم ، يلاحظ لين أنه "إذا نظرت إلى لوحة تنقيطية عن قرب ، يمكنك تحديد كل نقطة بشكل صحيح." ولكن ، "إذا عدت مسافة 20 قدمًا إلى الوراء ، فستصبح التفاصيل غامضة ، لكنك ستكتسب إحساسًا أفضل بالهيكل العام."
يعتقد هو وزملاؤه أن العقول البشرية تمر بعملية مماثلة ، مما يعني أيضًا أنها تعتمد بشكل كبير على التعلم من الأخطاء السابقة.
للتحقق من هذه الفرضية ، أجرى الباحثون تجربة طلبوا فيها من المشاركين مشاهدة شاشة كمبيوتر تظهر خمسة مربعات متتالية. كانت مهمة المشاركين الضغط على مجموعة من المفاتيح لمطابقة التسلسل على الشاشة.
عندما قاموا بقياس أوقات رد الفعل ، وجد الباحثون أن المشاركين يميلون إلى الضغط على مجموعة المفاتيح الصحيحة بوتيرة أسرع عندما كانوا قادرين على توقع النتيجة.
كجزء من التجربة ، مثل الباحثون المنبهات كعقد تشكل جزءًا من شبكة. قد يرى أحد المشاركين حافزًا واحدًا كعقدة داخل تلك الشبكة ، وستمثل إحدى العقد الأربع الأخرى المجاورة لها الحافز التالي.
علاوة على ذلك ، شكلت الشبكات إما "رسم بياني معياري" يتكون من ثلاثة خماسيات متصلة أو "رسم بياني شبكي" يشتمل على خمسة مثلثات مع خطوط تربطهم.
لاحظ الباحثون أن المشاركين تفاعلوا بسرعة أكبر مع الرسوم البيانية المعيارية مقارنة بالرسوم البيانية الشبكية.
يقول المحققون إن هذه النتيجة تشير إلى أن المشاركين وجدوا أنه من الأسهل فهم بنية الرسم البياني المعياري - أي المنطق الأساسي لـ "الصورة الأكبر" - مما سمح لهم بعمل تنبؤات أسرع وبدقة أعلى.
باستخدام هذه النتائج ، حاول لين وزملاؤه تقييم قيمة متغيرة أطلقوا عليها اسم "بيتا". يقول الباحثون إن قيمة بيتا بدت أقل لدى الأشخاص الذين كانوا أكثر عرضة لارتكاب أخطاء تنبؤية وأعلى في أولئك الذين أكملوا المهمة بشكل أكثر دقة.
في المستقبل ، يهدف الباحثون إلى تحليل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي لمعرفة ما إذا كانت أدمغة الأشخاص الذين يقدمون قيمًا بيتا مختلفة ، إذا جاز التعبير ، "مبرمجة" بشكل مختلف.
