Bagaimana otak anda memahami 'gambaran yang lebih besar?'
Otak kita mengenali corak dan dapat "menjauhkan" diri mereka dari perincian untuk melihat "gambaran yang lebih besar." Para penyelidik kini berusaha untuk mengetahui bagaimana, tepatnya, otak dapat memperoleh perspektif.
Otak manusia adalah mesin yang kompleks, mampu menyerap, memproses, menahan, mengemas kini, dan mengingat sejumlah besar maklumat yang telah memungkinkan kita, sebagai spesies, bukan hanya untuk bertahan hidup tetapi berkembang maju di dunia yang penuh dengan cabaran di setiap langkah.
Pada awalnya, bayi dapat belajar membezakan dan mengenali wajah, mengenal pasti suara tertentu dan menunjukkan keutamaan untuk mereka, dan bahkan untuk memproses hubungan sebab-akibat.
Bagaimana otak kita berjaya menavigasi aliran maklumat yang kompleks dan membentuk persatuan yang bermanfaat? Inilah persoalan yang telah dijawab oleh tiga saintis dari University of Pennsylvania di Philadelphia - Christopher Lynn, Ari Kahn, dan Danielle Bassett.
Para penyelidik menjelaskan bahawa setakat ini, saintis berpendapat bahawa otak menggunakan proses yang canggih untuk mewujudkan struktur hubungan statistik yang lebih tinggi.
Namun, dalam kajian mereka saat ini, ketiga penyiasat itu mengemukakan model yang berbeda, menunjukkan bahwa otak kita ingin mempermudah maklumat sehingga mereka dapat "melihat gambaran yang lebih besar."
"[Otak manusia] sentiasa berusaha untuk meramalkan apa yang akan berlaku seterusnya. Sekiranya, misalnya, anda menghadiri kuliah mengenai subjek yang anda ketahui, anda sudah memahami struktur peringkat tinggi. Itu membantu anda menghubungkan idea bersama dan menjangkakan apa yang akan anda dengar seterusnya. "
Christopher Lynn
Menjangka akibat
Dalam model baru mereka, yang mereka kemukakan di American Physical Society March Meeting 2019, para penyelidik menjelaskan bahawa otak mesti menjauh dari spesifik untuk membuat hubungan idea yang lebih tinggi.
Beralih ke seni Impresionis untuk menggambarkan konsep ini, Lynn menyatakan bahawa, "jika anda melihat lukisan pointillist dari dekat, anda dapat mengenal pasti setiap titik dengan betul." Tetapi, "Jika anda mundur sejauh 20 kaki, perinciannya menjadi kabur, tetapi anda akan mendapat gambaran keseluruhan struktur yang lebih baik."
Otak manusia, dia dan rakannya percaya, melalui proses yang serupa, yang juga bermaksud bahawa mereka sangat bergantung pada pembelajaran dari kesalahan sebelumnya.
Untuk mengesahkan hipotesis ini, para penyelidik melakukan eksperimen di mana mereka meminta peserta untuk melihat skrin komputer yang menunjukkan lima kotak berturut-turut. Tugas peserta adalah menekan kombinasi kekunci untuk menyesuaikan dengan urutan di skrin.
Ketika mereka mengukur masa reaksi, para penyelidik mendapati bahawa para peserta cenderung menekan kombinasi kekunci yang betul pada kadar yang lebih cepat apabila mereka dapat menjangka hasilnya.
Sebagai sebahagian daripada eksperimen, para penyelidik mewakili rangsangan sebagai nod yang membentuk sebahagian daripada rangkaian. Seorang peserta akan melihat satu rangsangan sebagai simpul dalam rangkaian itu, dan salah satu daripada empat nod lain yang berdekatan dengannya akan mewakili rangsangan berikutnya.
Selanjutnya, jaringan membentuk "grafik modular" yang terdiri daripada tiga pentagon yang bersambung atau "grafik kisi" yang terdiri daripada lima segitiga dengan garis yang menghubungkannya.
Para penyelidik menyatakan bahawa para peserta bertindak balas dengan lebih cepat terhadap grafik modular daripada grafik kisi.
Hasil ini, kata penyelidik, menunjukkan bahawa para peserta lebih mudah memahami struktur grafik modular - iaitu, logik yang mendasari "gambaran yang lebih besar" - yang memungkinkan mereka membuat ramalan lebih cepat dengan ketepatan yang lebih tinggi.
Dengan menggunakan penemuan ini, Lynn dan rakan sekerja berusaha menilai nilai pemboleh ubah yang mereka namakan sebagai nilai "beta". Para penyelidik mengatakan bahawa nilai beta nampaknya lebih rendah pada orang yang lebih cenderung membuat kesalahan ramalan dan lebih tinggi pada mereka yang menyelesaikan tugas dengan lebih tepat.
Di masa depan, para penyelidik bertujuan untuk menganalisis imbasan MRI berfungsi untuk melihat apakah otak orang yang menunjukkan nilai beta yang berlainan, "diprogramkan" secara berbeza.
