Cum de sunt geniile atât de inteligente? O echipă de neurocercetători din Institutul Würzburg, din Germania, a investigat căile de comunicare din creier pentru a estima inteligenţa. Studiul a arătat că inteligenţa necesită întregul creier şi nu doar anumite zone. Pentru a măsura inteligenţa umană, oamenii de ştiinţă au apelat la inteligenţa artificială (AI).
Ce îi face pe unii oameni mai inteligenţi decât alţii? Deşi ştim că genetica şi mediul joacă un rol important, oamenii de ştiinţă se uită din ce în ce mai mult la conectivitatea creierului - modul în care diferite părţi ale creierului comunică între ele - pentru a înţelege de ce unii indivizi au, în mod natural, o inteligenţă peste medie.
O nouă abordare a utilizat inteligenţa artificială, respectiv învăţarea automată pentru a îmbunătăţi cunoştinţele conceptuale asupra inteligenţei umane.
În acest studiu, oamenii de ştiinţă au ajuns la concluzia că nu doar anumite regiuni ale creierului sunt importante pentru inteligenţă, ci mai degrabă modul în care întregul creier coordonează şi împărtăşeşte informaţii prin intermediul unor vaste reţele neuronale.
Inteligenţa captează nivelul general de capacitate cognitivă al unei persoane şi estimează rezultate cheie pe parcuirsul vieţii, cum ar fi rezultatele academice, sănătatea şi longevitatea. Acum oamenii de ştiinţă au folosit inteligenţa artificială (AI) pentru a estima inteligenţa umană, observând conexiunile unui creier uman funcţional.
Inteligenţa reprezintă un semn distinctiv al comportamentului uman, iar un număr tot mai mare de studii estimează scorurile individuale din conectivitatea funcţională a creierului. Cu toate acestea, înţelegerea actuală a bazei neuronale a inteligenţei rămâne limitată. Studiile anterioare au sugerat că inteligenţa este larg distribuită în creier.
La fel cum internetul nu este localizat într-un singur server, ci provine din nenumărate computere conectate, inteligenţa pare să provină din activitatea coordonată a reţelelor cerebrale, mai degrabă decât dintr-o zonă anume.
Un nou studiu, condus de Jonas Thiele şi dr. Kirsten Hilger de la departamentul de psihologie din cadrul Universităţii Julius Maximilian din Würzburg (JMU), din Germania, oferă dovezi convingătoare pentru acest punct de vedere al „inteligenţei distribuite”, arătând cum modelele de conectivitate a creierului pot prezice diferite tipuri de abilităţi intelectuale.
Neuroştiinţele pot indica inteligenţa din structura şi funcţia creierului - până la un punct. Acum, o echipă de oameni de ştiinţă a utilizat modele de învăţare automată pentru a estima mai multe tipuri de inteligenţă din conexiunile creierului a 806 adulţi sănătoşi în timp ce aceştia se odihneau şi în timp ce îndeplineau anumite sarcini.
Echipa de cercetare a analizat date dintr-un proiect de partajare a datelor la scară largă, cu sediul în Statele Unite, numit Human Connectome Project (Proiectul Conectomul Uman este un efort ambiţios de a cartografia căile neuronale care stau la baza funcţiei creierului uman). Utilizând imagistica prin rezonanţă magnetică funcţională (RMNf) - o metodă de imagistică care măsoară schimbările în activitatea creierului, cercetătorii au examinat cei 806 adulţi sănătoşi cu vârste cuprinse între 22 şi 37 de ani, atât în repaus, cât şi în timp ce efectuau diverse sarcini mentale. Folosind tehnici avansate de învăţare automată - algoritmi inteligenţi care pot învăţa să identifice tipare în date complexe - au reuşit să estimeze scorurile de inteligenţă ale participanţilor analizând modul în care diferite regiuni ale creierului comunică între ele.
Cercetătorii au demonstrat modul în care modelarea predictivă poate fi aplicată strategic pentru a îmbunătăţi urmărirea conexiunilor cerebrale funcţionale predictive pentru a spori înţelegerea conceptuală a inteligenţei.
Studiul dezvăluie constatări cheie despre inteligenţă: diferenţe potenţiale în codul neuronal al faţetelor distincte de inteligenţă care nu pot fi detectate la nivel comportamental şi o distribuţie la nivel cerebral a caracteristicilor funcţionale ale creierului relevante pentru inteligenţă care le extinde pe cele propuse de principalele teorii ale inteligenţei.
Într-un context mai larg, cercetătorii oferă un cadru pentru viitoarele studii de predicţie care prioritizează perspectivele semnificative ale bazei neuronale a trăsăturilor umane complexe asupra performanţei predictive.
Trei tipuri de inteligenţă
Ceea ce diferenţiază acest studiu de cercetările anterioare este accentul pe înţelegere, mai degrabă decât doar pe predicţie. „În ultimii ani au fost publicate multe studii care estimează inteligenţa din conexiunile cerebrale şi care, de asemenea, obţin performanţe predictive destul de bune”, afirmă dr. Hilger într-un comunicat.
Pe urmele inteligenţei umane: Dr. Kirsten Hilger. (Imagine: Lutz Ziegler / Uni Würzburg, 11 decembrie 2024)
Cu toate acestea, cercetătorii au pus la îndoială semnificaţia profundă a acestor predicţii, deoarece acestea nu ar fi niciodată la fel de precise ca testele directe de inteligenţă. În schimb, ei au urmărit „să se îndepărteze de predicţia pură a scorurilor de inteligenţă şi, în schimb, să înţeleagă mai bine procesele fundamentale din creier”.
Cercetătorii au examinat trei forme distincte de inteligenţă: inteligenţa fluidă (capacitatea de a rezolva probleme noi independent de cunoştinţele existente sau de abilităţile învăţate); inteligenţa cristalizată (cunoştinţe şi abilităţi dobândite prin educaţie şi experienţă); şi inteligenţa generală, care este o combinaţie atât a inteligenţei fluide, cât şi a celei cristalizate.
Pentru a înţelege mai bine aceste concepte, vă puteţi gândi la inteligenţa fluidă ca la puterea brută de procesare a creierului uman pentru a face faţă noilor provocări - cum ar fi rezolvarea unui puzzle pentru prima oară. Inteligenţa cristalizată, în schimb, reprezintă cunoştinţele acumulate şi abilităţile dobândite - de la vocabular la fapte istorice şi expertiză specifică locului de muncă.
Au fost propuse mai multe teorii psihometrice cu privire la structura conceptuală de bază a inteligenţei. De exemplu, unii cercetători au observat că performanţa unei persoane la diferite sarcini cognitive este corelată pozitiv şi a sugerat că acest „multiplu pozitiv” rezultă dintr-un factor comun de bază - inteligenţa generală (g). O descompunere a factorului g în componente fluide (gF) şi cristalizate (gC) a fost propusă ulterior de alţi cercetători. În timp ce se presupune că inteligenţa fluidă constă în principal în abilităţi de raţionament inductiv şi deductiv care sunt mai degrabă independente de cunoştinţele anterioare şi de influenţele culturale, inteligenţa cristalizată reflectă capacitatea de a aplica cunoştinţele dobândite şi depinde astfel de experienţă şi cultură.
Cercetătorii au descoperit că pot estima scorurile de inteligenţă doar prin observarea modelelor de conectivitate a creierului, fără niciun test real de inteligenţă. Pe o scară în care zero înseamnă nicio capacitate de predicţie (ca o presupunere la întâmplare) şi 1 înseamnă predicţie perfectă (ca şi copierea unui răspuns), modelele cerebrale au estima inteligenţa generală cu o corelaţie de 0,31 - aproximativ o treime din calea către predicţia perfectă. Predicţiile au fost uşor mai puţin precise pentru inteligenţa cristalizată (0,27) şi inteligenţa fluidă (0,20).
Deşi aceste cifre pot părea modeste, ele sunt destul de semnificative în cercetarea creierului, unde complexitatea minţii umane face ca predicţiile perfecte să fie aproape imposibile. Este similar cu prognoza meteo: chiar şi o şansă de 30% de ploaie reprezintă o putere de predicţie semnificativă, având în vedere toţi factorii complecşi implicaţi. Faptul că oamenii de ştiinţă au putut estima scorurile de inteligenţă doar analizând modul în care diferite părţi ale creierului comunică între ele reprezintă o dovadă puternică a faptului că inteligenţa reiese din aceste modele de conexiune la nivelul întregului creier”.
Cercetarea, publicată recent în revista PNAS Nexus, dezvăluie, de asemenea, modele specifice în modul în care diferite stări mentale sunt legate de predicţia inteligenţei.
Datele au arătat că modelele de conectivitate cerebrală măsurate în timpul sarcinilor lingvistice au fost deosebit de bune pentru a estima inteligenţa generală şi fluidă, în timp ce modelele măsurate pe mai multe sarcini diferite au fost cele mai bune pentru a estima inteligenţa cristalizată. Acest lucru sugerează că diferite tipuri de activitate mentală ar putea dezvălui diferite aspecte ale capacităţii intelectuale.
Corelaţiile neurobiologice ale diferenţelor de inteligenţă au fost identificate în structura creierului şi în funcţia creierului. Cu toate acestea, mai degrabă decât să dezvăluie o singură „regiune cerebrală a inteligenţei”, meta-analizele şi revizuirile sistematice sugerează implicarea unei reţele cerebrale distribuite, deschizând astfel calea pentru propunerile de conectivitate structurală şi funcţională a întregului creier care stau la baza inteligenţei.
Una dintre cele mai importante constatări ale studiului contestă opiniile tradiţionale cu privire la localizarea inteligenţei în creier. În timp ce unele reţele cerebrale, în special cele implicate în atenţie, control cognitiv şi autoreflecţie, au arătat o putere de predicţie mai mare, cercetătorii au constatat că pot estima inteligenţa în mod rezonabil chiar şi atunci când excludeau reţele cerebrale întregi din analiza lor.
După cum remarcă Hilger, „interschimbabilitatea conexiunilor selectate sugerează că inteligenţa este o proprietate globală a întregului creier. Am fost capabili să estimăm inteligenţa nu doar dintr-un set specific de conexiuni cerebrale, ci din diferite combinaţii de conexiuni distribuite în întregul creier”.
Această constatare reprezintă o provocare interesantă pentru teoriile stabilite ale inteligenţei care se concentrează adesea pe anumite zone ale creierului, cum ar fi cortexul prefrontal.
„Conexiunile regiunilor creierului propuse în cele mai populare modele neurocognitive ale inteligenţei au produs rezultate mai bune decât conexiunile selectate aleatoriu”, explică dr. Hilger. „Cu toate acestea, rezultatele au fost şi mai bune atunci când au fost adăugate conexiuni complementare”. Acest lucru sugerează că aceste cunoştinţe de până acum a bazei neuronale a inteligenţei poate fi incompletă şi că luarea în considerare a modelelor de conectivitate la nivelul întregului creier ar putea oferi o imagine mai completă.
Performanţa de predicţie a modelului dezvoltat de cercetători a fost cea mai ridicată pentru inteligenţa generală, urmată de inteligenţa cristalizată şi apoi de inteligenţa fluidă. Sarcinile solicitante din punct de vedere cognitiv au produs cele mai exacte predicţii.
Inteligenţa fluidă include abilităţi de raţionament inductiv şi deductiv care nu se bazează pe context, în timp ce inteligenţa cristalizată reflectă capacitatea de a aplica cunoştinţe din experienţa individuală şi din cultură. Inteligenţa generală captează ambele tipuri de inteligenţă.
În mod interesant, modelele antrenate pe conexiuni între regiunile creierului propuse în cele mai populare teorii ale inteligenţei neurocognitive au depăşit modelele antrenate cu acelaşi număr de conexiuni între regiuni alese aleatoriu, ceea ce susţine empiric aceste teorii.
Potrivit autorilor, modelele bazate pe teorii au fost depăşite de modelele creierului întreg, ceea ce indică faptul că există încă mai multe aspecte ale inteligenţei care aşteaptă să fie descoperite şi înţelese.
Modelul conectivităţii cerebrale a inteligenţei. Ilustraţie schematică a conexiunilor cerebrale selectate care au fost legate de diferenţele în ceea ce priveşte inteligenţa în cadrul studiilor. Adaptat după Hilger & Sporns, 2021. Credit: Thiele et al.
Cât de coordonat este creierul?
Prin analiza lor, echipa de cercetare a identificat aproximativ . 000 de conexiuni neuronale cheie care erau cele mai relevante pentru prezicerea inteligenţei. Aceste conexiuni au format o reţea distribuită pe scară largă care acoperă întregul creier, cu diferite modele care apar pentru diferite tipuri de inteligenţă. Astfel, este clar că inteligenţa se bazează pe o activitate coordonată în mai multe regiuni ale creierului, în loc să fie concentrată în câteva zone-cheie.
Aceste constatări ar putea avea implicaţii importante pentru cercetarea şi aplicaţiile viitoare. De exemplu, ele sugerează că abordările axate pe îmbunătăţirea funcţiei generale a reţelei cerebrale ar putea fi mai promiţătoare decât cele care vizează regiuni individuale ale creierului, deşi acest lucru rămâne de testat.
Rezultatele ar putea informa, de asemenea, studiile viitoare privind tulburările neurologice şi dezvoltarea cognitivă, deşi ar fi nevoie de mult mai multe cercetări pentru a stabili aplicaţii practice.
Dr. Hilger speră că acest studiu va inspira o schimbare în modul în care cercetătorii abordează studiul cogniţiei umane, încurajând mai multe studii menite să îmbunătăţească cunoştinţele conceptuale, mai degrabă decât doar precizia predicţiilor. Această lucrare ne reaminteşte că, atunci când vine vorba de a înţelege ceva atât de complex precum inteligenţa umană, a pune întrebările potrivite poate fi la fel de important ca a găsi răspunsuri precise.
Rezumatul cercetării
Echipa JMU a utilizat imagistica prin rezonanţă magnetică funcţională (RMNf) pentru a măsura activitatea cerebrală a participanţilor în timpul odihnei şi în timpul îndeplinirii a şapte sarcini diferite. Apoi au calculat modul în care diferite regiuni ale creierului comunică între ele prin măsurarea corelaţiei dintre modelele lor de activitate - creând, în esenţă, o hartă a conectivităţii creierului pentru fiecare persoană. Echipa a utilizat algoritmi de inteligenţă artificială (AI) pentru a afla care modele de conectivitate erau cele mai predictive pentru scorurile de inteligenţă, care au fost măsurate printr-o serie de teste cognitive. Acest proces a fost validat prin mai multe etape pentru a se asigura că rezultatele sunt fiabile şi generalizabile.
Rezultate
Studiul a constatat că modelele de conectivitate a creierului pot estima inteligenţa generală cu o corelaţie de 0,31, inteligenţa cristalizată cu 0,27 şi inteligenţa fluidă cu 0,20 (pe o scară în care 1,0 ar fi predicţia perfectă). Deşi aceste cifre pot părea modeste, ele reprezintă o putere de predicţie semnificativă pentru trăsături psihologice atât de complexe. Cercetătorii au identificat aproximativ 1.000 de conexiuni neuronale ca fiind cele mai importante pentru predicţie, acestea variind în funcţie de tipul de inteligenţă şi de starea mentală examinată.
Limitările cercetării
Studiul a avut câteva limitări importante. Eşantionul de participanţi a fost limitat la adulţii tineri cu vârste cuprinse între 22 şi 37 de ani, astfel încât concluziile ar putea să nu se aplice copiilor sau adulţilor în vârstă. Imagistica cerebrală a fost, de asemenea, limitată la măsurarea modelelor statice de conectivitate, mai degrabă decât la modul în care aceste modele se modifică în timp. În plus, studiul a utilizat o împărţire relativ grosieră a creierului în 100 de regiuni, ceea ce ar putea duce la lipsa unor modele de conectivitate la scară mai fină.
Concluzii
Cercetarea sugerează că inteligenţa constă din activitatea coordonată a reţelelor cerebrale extinse, mai degrabă decât din localizarea în anumite regiuni. Diferitele tipuri de inteligenţă par să aibă semnături neuronale distincte, chiar dacă sunt strâns legate comportamental. Constatarea că modelele de conectivitate la nivelul întregului creier pot estima inteligenţa, chiar şi atunci când se exclud reţelele majore, sugerează că creierul are mai multe sisteme redundante pentru susţinerea comportamentului inteligent - un potenţial avantaj evolutiv care ar putea ajuta la menţinerea funcţiei cognitive chiar şi în cazul în care unele regiuni ale creierului sunt afectate.
Finanţare
Studiul a fost susţinut de Fundaţia Germană pentru Cercetare, Fundaţia Heinrich-Böll şi Institutul de Tehnologie Pervasivă al Universităţii Indiana. Datele provin din Human Connectome Project şi Amsterdam Open MRI Collection, ambele iniţiative de cercetare finanţate din fonduri publice.
