تتحدى دراسة نُشرت مؤخرًا الاعتقاد السائد بأن الأذكياء يفكرون بشكل أسرع. اكتشفت الدراسة أن الأشخاص الذين يتمتعون بذكاء سائل أعلى ، وهو مقياس لقدرة حل المشكلات ، استغرقوا وقتًا أطول لحل المهام الصعبة مقارنةً بالأشخاص ذوي الذكاء المنخفض.
تساهم النتائج المنشورة في Nature Communications في فهم أفضل للذكاء البشري ولها آثار محتملة في مختلف المجالات ، بما في ذلك علم الأعصاب وعلم النفس والذكاء الاصطناعي.
عثر الباحثون بالصدفة على النتائج أثناء إنشاء نماذج شبكة الدماغ الشخصية (BNMs) بناءً على بيانات من مشروع الاتصال البشري. تحاكي BNMs نشاط الدماغ بناءً على التفاعل بين مناطق الدماغ المختلفة. تم تمثيل كل منطقة دماغية بنماذج سكانية مثيرة ومثبطة ، والتي كانت تستند إلى الوصلات الهيكلية المقدرة من بيانات تصوير الدماغ.
قال المؤلف الرئيسي مايكل شيرنر ، كبير العلماء في معهد برلين للصحة في Charité – Universitätsmedizin Berlin ، “يركز بحثي على محاكاة الدماغ”. “لقد قمت ببناء نماذج حسابية للدماغ البشري من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ، وهي جزء من مشروع الدماغ الافتراضي . عند العمل على تحسين نماذج الدماغ ، وجدنا البيانات التجريبية حول الذكاء “.
لمقارنة محاكاة الدماغ ببيانات العالم الحقيقي ، حلل الباحثون بيانات من 650 مشاركًا خضعوا لاختبار Penn Matrix Reasoning Test (PMAT). يتألف هذا الاختبار من مهام مطابقة الأنماط ذات الصعوبة المتزايدة ، والمصممة لقياس ذكاء السوائل.
كان المشاركون ذوو الذكاء العالي أسرع فقط عندما كانت أسئلة الاختبار بسيطة. ومع ذلك ، عند مواجهة مهام أكثر صعوبة تتطلب قدرًا أكبر من حل المشكلات ، استغرق المشاركون ذوو الذكاء العالي مزيدًا من الوقت للتوصل إلى حلول صحيحة.
“الفكرة الأكثر إثارة للدهشة: نظرًا لوجود اختبارات الذكاء (حوالي عام 1890) ، كان هناك دائمًا افتراض بأن الأشخاص الأكثر ذكاءً هم أكثر ذكاءً لأن لديهم أدمغة أسرع. اتضح: كلا! ” لاحظ شيرنر.
أشارت الأبحاث السابقة إلى أن الأفراد ذوي الذكاء العالي يميلون إلى الحصول على أوقات رد فعل أسرع. ومع ذلك ، فإن نتائج هذه الدراسة تحدت هذه الفكرة من خلال إظهار أن وقت رد الفعل لا يشير دائمًا إلى الذكاء. اقترح الباحثون مفاضلة بين سرعة اتخاذ القرار والدقة ، والتي تتماشى مع نظريات من مجالات مثل الاقتصاد وعلم النفس على التفكير السريع والبطيء.
وجد الباحثون أن التزامن بين مناطق الدماغ يلعب دورًا في حل المشكلات. كان الدماغ الأكثر تزامنًا أفضل في حل المشكلات ، ولكن ليس بالضرورة أسرع. سمح التزامن العالي بتكامل أفضل للأدلة وذاكرة عمل أكثر قوة. استند هذا الاكتشاف إلى المبادئ الديناميكية التي لوحظت في نماذج شبكة الدماغ الشخصية.
أوضحت بيترا ريتر من جامعة شاريتي ، كبيرة مؤلفي الدراسة: “نظرًا لتقليل التزامن ، تقفز دوائر اتخاذ القرار في الدماغ بشكل أسرع إلى الاستنتاجات ، بينما يسمح التزامن العالي بين مناطق الدماغ بتكامل أفضل للأدلة وذاكرة عمل أكثر قوة”.
تابع ريتر: “حدسيًا ، هذا ليس مفاجئًا: إذا كان لديك المزيد من الوقت وفكرت في المزيد من الأدلة ، فإنك تستثمر أكثر في حل المشكلات والتوصل إلى حلول أفضل”. “هنا لا نعرض هذا فقط بشكل تجريبي ، ولكننا نوضح كيف أن اختلافات الأداء الملحوظة هي نتيجة للمبادئ الديناميكية في نماذج شبكة الدماغ الشخصية.”
قال شيرنر لموقع PsyPost: “ما يذهلني هو أن الذكاء مرتبط بتزامن الدماغ ، والذي يعتمد بدوره على توازن الإثارة والتثبيط”.
استخدمت الدراسة محاكاة الدماغ كأداة تكميلية لبيانات المراقبة لفهم كيفية تأثير الشبكات البيولوجية على صنع القرار. كان الهدف النهائي هو تطوير إطار نظري لفهم عمل الدماغ وتطبيق هذه المعرفة لتطوير أدوات مستوحاة من الحيوية والتطبيقات الروبوتية. اقترح الباحثون أن النماذج الواقعية بيولوجيًا قد تتفوق على أنظمة الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية في المستقبل.
قال شيرنر: “من الممكن الآن محاكاة صنع القرار البشري بطريقة معقولة أكثر مما نتخيل ، على سبيل المثال ، أن الذكاء يعمل عند النظر إلى ChatGPT”. “هناك بعض الاختلافات الجوهرية في كيفية عمل الذكاء البيولوجي والاصطناعي.”
بينما تقدم الدراسة رؤى قيمة حول العلاقة بين الذكاء وسرعة اتخاذ القرار وديناميكيات شبكة الدماغ ، إلا أنها تحتوي أيضًا على بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار. تستند BNMs الشخصية المستخدمة في الدراسة إلى عمليات محاكاة وتبسيط للدماغ البشري الفعلي. في حين أنها توفر إطارًا مفيدًا لفهم ديناميكيات الدماغ ، إلا أنها لا تزال مجرد أفكار مجردة ولا تلتقط التعقيد الكامل لبنية الدماغ ووظيفته.
وأوضح شيرنر: “نود أن نبني ذكاءً على مستوى الإنسان (ذكاء عام اصطناعي) عن طريق الهندسة العكسية للدماغ ، وكانت هذه الدراسة مجرد خطوة واحدة في هذا الاتجاه”. “هناك الكثير للقيام به. على سبيل المثال ، نحن بحاجة إلى نماذج دماغية أكثر تفصيلاً ، مع قدرات تعلُّم مباشرة أكثر بكثير “.
الدراسة ، ” تعلم كيف تشكل بنية الشبكة عملية صنع القرار للحوسبة المستوحاة من الأحياء ” ، كتبها مايكل شيرنر ، وغوستافو ديكو ، وبيترا ريتر.
