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Chantel Prat는 "당신의 두뇌가 인생을 통해 당신을 조종 할 수있는 두 가지 근본적인 방법이 있습니다. 좋은 일을 향하거나 잘되지 않는 일에서 멀어지게합니다."라고 Chantel Prat는 말합니다. (신용: 폴 벤스 / 플리커)
새로운 연구에 따르면 백업하고 다시 시작하기 위해서만 퍼즐을 풀려고 애 쓰고있는 경우, 그것은 현재 전략이 작동하지 않는다는 것과 문제를 해결하기위한 새로운 방법이 필요하다는 것을 두뇌가 인식하는 것입니다.
약 200 명의 수수께끼 꾼, 컴퓨터 모델 및 기능적 MRI (fMRI) 이미지의 도움으로 연구자들은 추론 및 추론 과정에 대해 더 많이 배웠습니다. 의사 결정, 문제 해결이 남쪽으로 진행될 때 행동으로 튀어 나오는 뇌 경로를 정확히 찾아냅니다.
이 저널의 새로운 연구의 공동 저자이자 심리학 부교수 인 Chantel Prat는 "당신의 두뇌가 인생을 통해 당신을 조종 할 수있는 두 가지 근본적인 방법이 있습니다. 좋은 일을 향해 또는 잘 작동하지 않는 일에서 멀어지게합니다." 인지 과학. "이러한 프로세스는 내부에서 일어나기 때문에 둘 중 하나가 얼마나 운전하고 있는지 알 필요는 없습니다."
연구진은 브라운 대학의 Michael Frank가 개발 한 의사 결정 작업을 사용하여 각 사람의 두뇌에서 "조향"이 얼마나 덜 보람있는 것에서 멀어지는 것이 아니라 보람있는 것으로 이동하는 방법을 배우는 데 얼마나 관여하는지 정확히 측정했습니다. Prat와 그녀의 공동 저자는 문제 해결에 능숙한 사람을 이해하는 데 집중했습니다.
연구팀은 먼저 퍼즐로 구성된 표준 실험실 테스트 인 Raven의 고급 성능 매트릭스 (Raven)를 해결하는 데 필요한 일련의 단계를 지정하는 컴퓨터 모델을 개발했습니다. 성공하려면 퍼즐을 푸는 사람은 패턴을 식별하고 시퀀스의 다음 이미지를 예측해야합니다.
이 모델은 본질적으로 사람들이 퍼즐을 풀기 위해 취하는 네 단계를 설명합니다.
- 패턴의 핵심 기능을 식별합니다.
- 시퀀스에서 해당 기능이 나타나는 위치를 파악하십시오.
- 기능을 조작하기위한 규칙을 마련하십시오.
- 규칙이 전체 패턴에 대해 참인지 확인하십시오.
각 단계에서 모델은 진행 중인지 여부를 평가했습니다. 모델에 해결해야 할 실제 문제가 주어 졌을 때, 발전에 도움이되지 않는 기능과 전략에서 벗어날 수있을 때 가장 잘 수행되었습니다. 저자들에 따르면, "생각의 기차가 잘못된 길에있을 때"를 아는이 능력은 정답을 찾는 데 핵심이었습니다.
다음 단계는 이것이 사람들에게 사실인지 확인하는 것이 었습니다. 이를 위해 팀은 세 그룹의 참가자가 세 가지 다른 실험에서 퍼즐을 풀도록했습니다. 첫 번째로 그들은 종이와 연필 테스트를 사용하여 Raven의 원래 문제 세트를 해결했으며, Frank의 테스트는 최선의 옵션을 "선택"하고 더 나쁜 옵션을 "피하는"능력을 별도로 측정했습니다. 그들의 결과는 문제 해결 성공과 관련된 최악의 옵션을 "피할 수있는"능력 만 있음을 시사했습니다. 최고를 인정하는 능력과는 관련이 없다 선택 의사 결정 테스트에서 효과적으로 퍼즐을 풀 수 있습니다.
두 번째 실험은 퍼즐의 종이와 연필 버전을 MRI 뇌 스캔 환경에서도 구현할 수있는 더 짧은 컴퓨터 버전의 작업으로 대체했습니다. 이 결과는 의사 결정 작업에서 더 나쁜 옵션을 피하는 데 최선을 다한 사람들이 최고의 문제 해결 자임을 확인했습니다.
마지막 참가자 그룹은 fMRI를 사용하여 뇌 활동을 기록하면서 컴퓨터 퍼즐을 완성했습니다. 이 모델을 기반으로 연구자들은 뇌의 어느 부분이 문제 해결 성공을 이끌 것인지를 측정했습니다. 그들은 기저핵에 초점을 맞추 었습니다. Prat는 전두엽 피질 또는 뇌의“CEO”에 대한“행정 보조”라고 부르는 것입니다. 기저핵은 병렬 경로를 사용하여 취할 조치를 결정하는 데 전전두엽 피질을 돕습니다. 하나는 관련성이 있다고 생각하는 정보의 볼륨을 "높이"고 다른 하나는 관련이 없다고 생각하는 신호에 대해 볼륨을 "낮추는"것입니다. Frank와 관련된 "선택"및 "회피"행동 의사 결정 테스트는이 두 경로의 기능과 관련이 있습니다.
이 실험의 결과는 기저핵의“볼륨 감소”과정이 참가자들이 퍼즐을 얼마나 성공적으로 풀 었는지 예측했음을 시사합니다.
“우리의 두뇌는 가장 좋은 것을 피하고 최상의 것을 얻기위한 병렬 학습 시스템을 가지고 있습니다. 많은 연구가 우리가 좋은 것을 찾는 법을 배우는 데 초점을 맞추었지만,이 전염병은 왜 우리가 두 시스템을 모두 가지고 있는지에 대한 훌륭한 예입니다. 때로는 좋은 옵션이 없을 때 가장 나쁜 옵션을 선택해야합니다! 여기서 발견 한 것은 이것이 작동하는 것을 인식하는 것보다 복잡한 문제 해결에 훨씬 더 중요하다는 것입니다.”
UW Royalty Research Fund, UW 스타트 업 펀드 상, Bezos Family Foundation이이 작업에 자금을 지원했습니다. 기존 연구
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