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Wie macht Ihr Gehirn Sinn für "das Ganze"?

Unser Gehirn erkennt Muster und kann sich von den Details "distanzieren", um "das größere Bild" zu sehen. Die Forscher bemühen sich nun, herauszufinden, wie das Gehirn die Perspektive einnehmen kann.


Wir müssen noch genau lernen, wie unser Gehirn komplexe Verbindungen herstellt.

Das menschliche Gehirn ist ein komplexes Gerät, das in der Lage ist, eine Vielzahl von Informationen zu absorbieren, zu verarbeiten, aufzubewahren, zu aktualisieren und abzurufen, die es uns als Spezies ermöglicht haben, nicht nur in einer Welt voller Herausforderungen zu überleben, sondern auch zu gedeihen jeder Schritt.

Säuglinge können schon früh lernen, Gesichter zu unterscheiden und zu erkennen, bestimmte Geräusche zu erkennen und ihnen eine Vorliebe zu zeigen und sogar Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verarbeiten.

Wie gelingt es unseren Gehirnen, durch komplexe Informationsströme zu navigieren und hilfreiche Assoziationen zu bilden? Dies ist die Frage, die drei Wissenschaftler der University of Pennsylvania in Philadelphia - Christopher Lynn, Ari Kahn und Danielle Bassett - beantworten wollten.

Die Forscher erklären, dass die Wissenschaftler bisher davon ausgegangen sind, dass das Gehirn hoch entwickelte Prozesse nutzt, um die Struktur statistischer Beziehungen höherer Ordnung herzustellen.

In ihrer aktuellen Studie haben die drei Ermittler jedoch ein anderes Modell vorgeschlagen, was darauf hindeutet, dass unser Gehirn die Informationen so vereinfachen möchte, dass sie "das größere Bild" sehen können.

"[Das menschliche Gehirn] versucht ständig vorherzusagen, was als nächstes kommen wird. Wenn Sie beispielsweise an einem Vortrag über ein Thema teilnehmen, über das Sie etwas wissen, haben Sie bereits ein gewisses Verständnis für die Struktur höherer Ordnung. Das hilft Ihnen, Ideen zu verbinden zusammen und antizipieren, was Sie als nächstes hören werden. "

Christopher Lynn

Konsequenzen antizipieren

In ihrem neuen Modell, das sie auf der March Meeting 2019 der American Physical Society vorgestellt hatten, erklären die Ermittler, dass das Gehirn sich von den Besonderheiten entfernen muss, um Ideenverbindungen höherer Ordnung zu schaffen.

In Bezug auf die impressionistische Kunst, um dieses Konzept zu veranschaulichen, stellt Lynn fest: "Wenn Sie sich eine Pointillist-Malerei aus nächster Nähe ansehen, können Sie jeden Punkt richtig identifizieren." Aber, "Wenn Sie 20 Fuß zurücktreten, werden die Details unscharf, aber Sie erhalten ein besseres Verständnis für die Gesamtstruktur."

Er und seine Kollegen gehen davon aus, dass menschliche Gehirne einen ähnlichen Prozess durchlaufen, was 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, in dem sie die Teilnehmer aufforderten, einen Computerbildschirm mit fünf Feldern in einer Reihe anzusehen. Die Aufgabe der Teilnehmer bestand darin, eine Tastenkombination zu drücken, um die Reihenfolge auf dem Bildschirm abzugleichen.

Bei der Messung der Reaktionszeiten stellten die Forscher fest, dass die Teilnehmer die richtige Tastenkombination schneller drückten, 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 benachbarten Knoten würde den nächsten Stimulus darstellen.

Darüber hinaus bildeten die Netzwerke entweder einen "modularen Graphen", der aus drei verbundenen Fünfecken besteht, oder einen "Gittergraphen", der fünf Dreiecke mit Linien umfasst, die sie miteinander verbinden.

Die Forscher stellten fest, dass die Teilnehmer schneller auf die modularen Graphen als auf die Gittergraphen reagierten.

Dieses Ergebnis, so die Ermittler, legt nahe, dass es den Teilnehmern leichter fiel, die Struktur des modularen Graphen - das heißt die zugrunde liegende Logik des "größeren Bildes" - zu verstehen, was es ihnen ermöglichte, schnellere Vorhersagen mit höherer Genauigkeit zu treffen.

Mit diesen Befunden versuchten Lynn und Kollegen, einen variablen Wert zu bewerten, den sie als "Beta" bezeichneten. Die Forscher sagen, dass der Beta-Wert bei Menschen, die eher Prognosefehler machten, niedriger zu sein schien, und bei denjenigen, die die Aufgabe genauer beendeten, höher war.

Zukünftig wollen die Forscher funktionelle MRI-Scans analysieren, um zu sehen, ob die Gehirne von Menschen, die unterschiedliche Beta-Werte aufweisen, sozusagen unterschiedlich "programmiert" werden.

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