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「あなたの脳が人生を通してあなたを導くことができるXNUMXつの基本的な方法があります-良いものに向かって、またはうまくいかないものから離れて」とシャンテルプラットは言います。 （クレジット： ポールベンツェ/ Flickr)
新しい研究によると、パズルを解いてバックアップしてやり直すだけで行き詰まった場合、それは現在の戦略が機能していないこと、そして問題を解決するための新しい方法が必要であることを脳が認識していることです。
約200人のパズルを解く人、コンピューターモデル、および機能的MRI（fMRI）画像の助けを借りて、研究者は推論のプロセスと 意思決定、問題解決が南に進むときに行動を起こす脳の経路を特定します。
「あなたの脳が人生を通してあなたを導くことができるXNUMXつの基本的な方法があります-良いものに向かって、またはうまくいかないものから離れて」と心理学の准教授であり、ジャーナルの新しい研究の共著者であるシャンテルプラットは言います 認知科学。 「これらのプロセスは内部で行われているため、どちらか一方がどれだけ運転しているかを必ずしも認識しているとは限りません。」
ブラウン大学のマイケル・フランクによって開発された意思決定タスクを使用して、研究者は、各人の脳の「ステアリング」が、報酬の少ないものから離れるのではなく、報酬のあるものに向かって移動することを学ぶことを正確に測定しました。 プラットと彼女の共著者は、何が誰かを問題解決に長けさせるのかを理解することに焦点を合わせました。
研究チームは最初に、パズルで作られた標準的なラボテストであるレイヴンの高度なパフォーマンスマトリックス（レイヴン）を解くために必要であると彼らが信じる一連のステップを指定するコンピューターモデルを開発しました。 成功するには、パズルを解く人はパターンを特定し、シーケンス内の次の画像を予測する必要があります。
モデルは基本的に、パズルを解くために人々がとるXNUMXつのステップを説明しています。
- パターン内の主要な機能を特定します。
- その機能がシーケンスのどこに表示されるかを把握します。
- 機能を操作するためのルールを考え出します。
- パターン全体にルールが当てはまるかどうかを確認します。
各ステップで、モデルは進行しているかどうかを評価しました。 モデルに解決すべき実際の問題が与えられたとき、モデルの進歩に役立たなかった機能や戦略から離れることができたときに、モデルは最高のパフォーマンスを発揮しました。 著者によると、あなたの「思考の流れが間違った方向に進んでいる」ことを知るこの能力は、正しい答えを見つけるための中心でした。
次のステップは、これが人々に当てはまるかどうかを確認することでした。 そのために、チームはXNUMXつのグループの参加者にXNUMXつの異なる実験でパズルを解かせました。 最初に、彼らは紙と鉛筆のテストを使用してレイヴンの問題の元のセットを解決し、フランクのテストは最良のオプションを「選択」し、より悪いオプションを「回避」する能力を別々に測定しました。 彼らの結果は、問題解決の成功に関連する最悪の選択肢を「回避」する能力だけが示唆されました。 最高のものを認識する能力の間に関係はありませんでした 選択 意思決定テストで、そしてパズルを効果的に解決するために。
XNUMX番目の実験では、紙と鉛筆のバージョンのパズルを、MRI脳スキャン環境でも実装できる短いコンピューター化されたバージョンのタスクに置き換えました。 これらの結果は、意思決定タスクでより悪い選択肢を回避するのに最も優れた人々が、最も優れた問題解決者でもあることを確認しました。
参加者の最後のグループは、fMRIを使用して脳の活動を記録しながら、コンピューター化されたパズルを完成させました。 モデルに基づいて、研究者たちは脳のどの部分が問題解決の成功を促進するかを測定しました。 彼らは大脳基底核、つまりプラットが前頭前野の「エグゼクティブアシスタント」または脳の「CEO」と呼んでいるものに焦点を合わせました。 大脳基底核は、平行経路を使用して実行するアクションを決定する際に前頭前野を支援します。XNUMXつは、関連すると思われる情報で音量を「上げ」、もうXNUMXつは、無関係と思われる信号で音量を「下げ」ます。 フランクの行動に関連する「選択」および「回避」行動 意思決定 テストは、これらXNUMXつの経路の機能に関連しています。
この実験の結果は、大脳基底核の「音量を下げる」プロセスが、参加者がパズルを解くのにどれだけ成功したかを予測したことを示唆しています。
「私たちの脳には、最も悪いことを避け、最も良いことを得るための並列学習システムがあります。 多くの研究は、私たちが良いものを見つける方法を学ぶことに焦点を当てていますが、このパンデミックは、私たちが両方のシステムを持っている理由の優れた例です。 時々、良い選択肢がないとき、あなたは最も悪いものを選ばなければなりません！ ここで私たちが見つけたのは、これは、何が機能しているかを認識することよりも、複雑な問題解決にとってさらに重要であるということでした。」
UWロイヤルティ研究基金、UWスタートアップ基金賞、およびBezos FamilyFoundationがこの作業に資金を提供しました。 最初の研究
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