現在のところで幸せになれば、進化の恩恵を受ける

「自己啓発の作者からの幸せなアドバイスに盲目的に頼るのではなく、自分の脳や心がどのようなものか、それがどのように働くのか、どのように世界と交流するのか、自分自身を知ること。シモン・エデルマンは言う。 (クレジット:Shari Alisha / Flickr)

計算モデルにおける擬似世代の進化からの発見は、中国、ギリシャ、インドからの古代の哲学的洞察を支持し、長期的な満足を養うことを奨励します。

「進化的な意味では、今起こったこと以上のことに基づいてあなたの人生を評価しなければなりません。 コメル大学心理学教授のシモン・エデルマン(Shimon Edelman)は次のように述べています。 PLoSのONE.

研究者のモデルで子孫を生み出すために生き延びた「代理人」またはシミュレートされた俳優は、瞬間幸福よりも長期幸福に重点を置いたものであり、特に食糧が不足していた場合にそうであった。 彼らはまた、過去の幸福よりも長い時間、過去の幸福を「記憶」していました。

食糧が豊富であるか不足しているかにかかわらず、より肯定的な見通しを持っていたエージェントは、ダウンスウィングよりも自分たちの状況でアップスウィングをより重視していました。 短期的な喜びと否定的な態度にもっと注意を払った彼らの対応者は亡くなりました。


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そして、エージェントが彼らの食糧資源を彼らの友人と比較したとき、彼らは食糧が豊富であったときに悪化した。

「少なくとも希少性や逆境の条件では、瞬時の快楽よりも長期的な幸福や満足感に焦点を当て、隣人のことを羨ましくないようにすることは、実際には望ましいことかもしれません。 また、一般的に、幸せな出来事に不幸な出来事をマークすることが賢明かもしれません」とエーデルマンは言います。

エーデルマンは最近、コンピューターサイエンスの博士論文を擁護した博士候補であるYue Gao氏と共著しています。

GaoとEdelmanは脳や心の理解のための統合的な計算の枠組みについて研究しています。心は、肉体的にも肉体的にも肉体的に位置する脳によって実現される計算プロセスのバンドルとみなされます。 計算フレームワークは、研究者が感情の明白な機能モデルをテストすることを可能にする。

ガオとエーデルマンは、即時性と長期性の幸福が進化的にどのような割合で有益であるかを発見しました。 「私たちの仮説は、少なくともいくつかの条件では、生活満足度のような長期的な検討や、今よりも長期間の検討に重きを置くことは有利だろう」とエーデルマンは語る。

そこで彼らは、6つの実験の過程で、4つのタイプのシミュレートされた地形で食物のために飼育された形質の組み合わせを有するエージェントを作成するアルゴリズムを書いた。 その特徴には、短期(快楽)または長期(eudaimonic)幸福に重点を置いた肯定的または否定的な見通し、および友人の業績と比較する傾向または嫌悪感が含まれていました。 地形の種類ごとに、無作為かつ希少なパターンから、よりクラスター化され豊富な分布へと、食物の分布が異なっていました。

EdelmanとGaoは400世代の各世代の40エージェントを各環境に配置し、6回の実験10回を繰り返しました。

設定されたサイクル数の後、パフォーマーの上半分の各エージェントは、次世代のエージェントを形成する子孫を生成することができました。 下部の50パーセントが終了しました。 このようにして、研究者らは、進化時代の人口における罹患率を追跡することによって形質の有効性を評価した。

研究者たちはまた、より保守的な見通しを持つ人々が進化の適応度が高い唯一の状況は、毒が食物と一緒に分配される厳しい環境であることを発見した。

幸福への明確な道を模索する人たちのために、この研究は何を言っていますか?

自分自身を知って、エーデルマンは言う。

「自己啓発の作者からの幸せなアドバイスに盲目的に頼るのではなく、自分の脳や心がどのようなものか、それがどのように働くのか、どのように世界と交流するのか、自分自身を知ること。あなた自身のためにより良い立場を決めることができます」とEdelman氏は言います。

情報源: コー​​ネル大学

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