聪明的人思考得更快吗?答案是“未必”

聪明的人思考得更快吗?柏林国立卫生研究院和慈善机构Universit?tsmedizin Berlin的研究人员，以及来自巴塞罗那的一位同事，得出了一个令人惊讶的发现:智商得分较高的参与者只是在处理简单任务时速度更快，而他们解决难题的时间比智商得分较低的参与者要长。在对650名参与者的个性化大脑模拟中，研究人员可以确定，在做决定时，大脑区域之间同步度降低的大脑实际上是“直接得出结论”，而不是等到上游大脑区域完成解决问题所需的处理步骤。

　　

   

   

聪明的人思考得更快吗?柏林国立卫生研究院和慈善机构Charité – Universitätsmedizin Berlin的研究人员，以及来自巴塞罗那的一位同事，得出了一个令人惊讶的发现:智商得分较高的参与者只是在处理简单任务时速度更快，而他们解决难题的时间比智商得分较低的参与者要长。在对650名参与者的个性化大脑模拟中，研究人员可以确定，在做决定时，大脑区域之间同步度降低的大脑实际上是“直接得出结论”，而不是等到上游大脑区域完成解决问题所需的处理步骤。事实上，得分较高的参与者的大脑模型也需要更多的时间来解决具有挑战性的任务，但犯的错误更少。科学家们已经在《Nature Communications》杂志上发表了他们的发现。

人类大脑中大约有1000亿个神经元。每一个神经元都与大约1000个相邻或远处的神经元相连。这个深不可测的网络是大脑惊人能力的关键，但它也使得理解大脑的工作方式变得如此困难。

柏林慈善大学健康研究所(BIH)和柏林慈善大学神经病学和实验神经病学学系脑模拟科主任Petra Ritter教授使用计算机模拟人类大脑。“我们想了解大脑的决策过程是如何工作的，以及为什么不同的人会做出不同的决定，”她在描述当前的项目时说。

个性化大脑模型

为了模拟人类大脑的机制，Ritter和她的团队使用了磁共振成像(MRI)等脑部扫描的数字数据，以及基于生物过程理论知识的数学模型。这最初会产生一个“通用”的人类大脑模型。然后，科学家们使用来自个人的数据来完善这个模型，从而创造出“个性化的大脑模型”。

在目前的研究中，科学家们使用了650名人类连接组项目(Human Connectome Project)参与者的数据，这是一项自2010年9月以来一直在研究人脑神经连接的美国倡议。Ritter解释说:“这是影响决策的神经元的兴奋-抑制平衡，或多或少能使一个人解决问题。”她的团队知道参与者在广泛的认知测试中的表现，以及他们的智商得分。

人工大脑的行为就像生物大脑一样

“我们可以非常有效地重现个体大脑的活动，”Ritter说。“在这个过程中，我们发现这些硅大脑的行为彼此不同，与它们的生物对偶物的行为方式相同。我们的虚拟替身的智力表现和反应时间与他们的生物模拟物相当。”

有趣的是，人类和模型中“较慢”的大脑更加同步，即在时间上彼此同步。与协调性较差的大脑相比，这种更强的同步性使得额叶的神经回路在做决定时耽搁得更久。这些模型揭示了时间协调的减少是如何导致决策所需的信息在需要的时候既不可用，也不存储在工作记忆中。

收集证据需要时间，也需要做出正确的决定

静息状态功能核磁共振扫描显示，较慢的解题者大脑区域之间的平均功能连接或时间同步更高。在对650名参与者的个性化大脑模拟中，研究人员可以确定，在做决定时，功能连接减少的大脑实际上是“直接得出结论”，而不是等到上游大脑区域完成解决问题所需的处理步骤。

参与者被要求在一系列模式中识别逻辑规则。随着每项任务的完成，这些规则变得越来越复杂，因此更难破译。在日常生活中，一项简单的任务可能包括在红灯时迅速刹车，而一项困难的任务则需要有条不紊地在路线图上找出最佳路线。在这个模型中，所谓的赢者通吃的竞争发生在参与决策的不同神经组之间，有更有力证据的神经组占主导地位。然而，在复杂决策的情况下，这样的证据往往不够清晰，无法快速做出决策，这实际上迫使神经群匆忙得出结论。

“同步，即大脑中功能性网络的形成，改变了工作记忆的特性，从而改变了‘忍受’长时间不做决定的能力，”该研究的主要作者、Ritter实验室的科学家Michael Schirner解释说。“在更有挑战性的任务中，你必须在探索其他解决方案的同时，将之前的进展存储在工作记忆中，然后将这些解决方案整合在一起。为一个特定的解决方案收集证据有时可能需要更长的时间，但它也会带来更好的结果。我们能够使用这个模型来展示整个大脑网络全球水平上的兴奋-抑制平衡如何影响单个神经群更精细水平上的决策和工作记忆。”

研究结果对治疗计划很有意义

Ritter很高兴地看到，在基于计算机的“大脑化身”中观察到的结果与在“真实的”健康受试者身上看到的结果相符。毕竟，她的主要兴趣是帮助患有痴呆症和帕金森病等神经退行性疾病的患者。“这项研究中使用的模拟技术已经取得了重大进展，可以用来改善手术和药物干预以及治疗性脑刺激的个性化计算机规划。例如，医生已经可以使用计算机模拟来评估哪种干预措施或药物可能对特定患者最有效，并且副作用最小。”

Learning how network structure shapes decision-making for bio-inspired computing