네트워크 신경 과학 이론 지능의 최고의 예측
날짜:
2022년 12월 20일
원천:
University of Illinois at Urbana-Champaign, 뉴스 뷰로
요약:
과학자들은 수십 년 동안 뇌 구조와 기능적 연결성이 어떻게 지능을 이끌어내는지 이해하기 위해 노력했습니다. 새로운 분석은 다양한 뇌 영역과 신경망이 일반 지능으로 알려진 특성인 다양한 맥락에서 사람의 문제 해결 능력에 어떻게 기여하는지에 대한 가장 명확한 그림을 제공한다고 연구원들이 보고했습니다.
과학자들은 수십 년 동안 뇌 구조와 기능적 연결성이 어떻게 지능을 이끌어내는지 이해하기 위해 노력했습니다. 새로운 분석은 다양한 뇌 영역과 신경망이 일반 지능으로 알려진 특성인 다양한 맥락에서 사람의 문제 해결 능력에 어떻게 기여하는지에 대한 가장 명확한 그림을 제공한다고 연구원들이 보고했습니다.
그들은 Human Brain Mapping 저널에 연구 결과를 자세히 설명합니다 .
이 연구는 뇌가 어떻게 지능을 발생시키는지에 대한 5가지 이론을 비교하기 위해 "커넥톰 기반 예측 모델링"을 사용했다고 일리노이 대학교 어바나 샴페인(Urban-Champaign)의 심리학, 생명공학 및 신경과학 교수인 Aron Barbey가 말했습니다. 저자 Evan Anderson, 현재 Ball Aerospace and Technologies Corp.의 연구원으로 공군 연구소에서 일하고 있습니다.
"지능의 기초가 되는 놀라운 인지 능력을 이해하기 위해 신경과학자들은 뇌의 생물학적 기초를 살펴봅니다."라고 Barbey는 말했습니다. "현대 이론은 우리의 문제 해결 능력이 뇌의 정보 처리 구조에 의해 어떻게 활성화되는지 설명하려고 시도합니다."
앤더슨은 이러한 인지 능력을 생물학적으로 이해하려면 "지능과 문제 해결 능력의 개인차가 뇌 네트워크의 기본 구조 및 신경 메커니즘과 어떻게 관련되는지 특성화"해야 한다고 말했습니다.
역사적으로 지능 이론은 계획, 문제 해결 및 의사 결정과 같은 인지 과정에서 중요한 역할을 하는 전두엽 피질과 같은 국소화된 뇌 영역에 초점을 맞췄습니다. 보다 최근의 이론은 특정 뇌 네트워크를 강조하는 반면, 다른 이론은 서로 다른 네트워크가 어떻게 중첩되고 상호 작용하는지 조사한다고 Barbey는 말했습니다. 그와 앤더슨은 강력한 연결과 약한 연결을 모두 포함하는 뇌의 전체 구조에서 지능이 나온다고 가정하는 자체 "네트워크 신경과학 이론"에 대해 이러한 확립된 이론을 테스트했습니다.
앤더슨은 "강력한 연결은 우리가 세상에 대해 배우고 익숙한 문제를 해결하는 데 능숙해질 때 확립되는 고도로 연결된 정보 처리 허브를 포함한다"고 말했다. "약한 연결은 신경 연결이 적지만 유연성과 적응형 문제 해결을 가능하게 합니다." 함께, 이러한 연결은 "우리가 인생에서 직면하는 다양한 문제를 해결하는 데 필요한 네트워크 아키텍처를 제공합니다."
그들의 아이디어를 테스트하기 위해 팀은 인구학적으로 다양한 297명의 학부생 풀을 모집했으며, 먼저 각 참가자에게 다양한 상황에서 문제 해결 기술과 적응력을 측정하도록 설계된 포괄적인 테스트 배터리를 받도록 요청했습니다. 이와 유사하게 다양한 테스트는 일반 지능을 측정하는 데 일상적으로 사용된다고 Barbey는 말했습니다.
연구원들은 다음으로 각 참가자의 휴식 상태 기능 MRI 스캔을 수집했습니다.
Barbey는 "인간 두뇌의 정말 흥미로운 특성 중 하나는 우리가 쉬고 있을 때에도 활성화되는 풍부한 네트워크 집합을 구현하는 방법입니다."라고 말했습니다. "이러한 네트워크는 마음의 생물학적 인프라를 만들고 뇌의 본질적인 속성으로 생각됩니다."
여기에는인지 제어 및 목표 지향적 의사 결정을 가능하게하는 전두엽 네트워크가 포함됩니다. 시각적 및 공간적 인식을 돕는 지느러미 주의 네트워크; 그리고 가장 관련성이 높은 자극에 주의를 기울이는 돌출 네트워크. 이전 연구에서는 사람이 깨어 있지만 작업에 참여하지 않거나 외부 이벤트에 주의를 기울이지 않을 때 이러한 네트워크 및 기타 네트워크의 활동이 "신뢰할 수 있게 우리의 인지 기술과 능력을 예측"한다고 Barbey는 말했습니다.
인지 테스트와 fMRI 데이터를 사용하여 연구자들은 지능 테스트에서 참가자의 수행 방식을 가장 잘 예측한 이론을 평가할 수 있었습니다.
앤더슨은 "우리는 이론이 수반하는 뇌 영역이나 네트워크의 연결성을 기반으로 이론이 일반 지능을 얼마나 잘 예측하는지 체계적으로 조사할 수 있다"고 말했다. "이 접근법을 통해 우리는 현재 이론에 의해 만들어진 신경과학 예측에 대한 증거를 직접 비교할 수 있었습니다."
연구원들은 전체 뇌의 특징을 고려하는 것이 사람의 문제 해결 적성과 적응력을 가장 정확하게 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이는 분석에 포함된 뇌 영역의 수를 고려할 때에도 마찬가지였습니다.
다른 이론들도 지능을 예측했지만, 네트워크 신경과학 이론은 여러 측면에서 국부적인 뇌 영역이나 네트워크로 제한된 이론을 능가했다고 연구원들은 말했습니다.
연구 결과는 뇌의 "전역적 정보 처리"가 개인이 인지 문제를 얼마나 잘 극복하는지에 대한 기본임을 밝혀준다고 Barbey는 말했습니다.
그는 "특정 지역이나 네트워크에서 발생하기보다는 지능이 뇌의 글로벌 아키텍처에서 나타나고 시스템 전체 네트워크 기능의 효율성과 유연성을 반영하는 것으로 보인다"고 말했다.
출처 : https://www.sciencedaily.com/