Uma conexão surpreendente foi revelada em um estudo recente

Um estudo publicado recentemente desafia a crença amplamente difundida de que pessoas inteligentes pensam mais rápido. O estudo descobriu que pessoas com inteligência fluida mais alta, que é uma medida da capacidade de resolução de problemas, demoravam mais para resolver tarefas difíceis do que pessoas com QI mais baixo.

Resultados publicados em Natureza Comunicaçõescontribuindo para uma melhor compreensão da inteligência humana e tem implicações potenciais para vários campos, incluindo neurociência, psicologia e inteligência artificial.

Os pesquisadores se depararam com as descobertas enquanto criavam Personal Brain Network Models (BNMs) com base em dados do Human Connectivity Project. BNMs imitam a atividade cerebral com base na interação entre diferentes regiões do cérebro. Cada região do cérebro foi representada por modelos populacionais excitatórios e inibitórios, baseados em conexões estruturais estimadas a partir de dados de imagens cerebrais.

“Minha pesquisa está focada em simular o cérebro”, disse o principal autor Michael Scherner, cientista sênior do Instituto de Saúde de Berlim na Charité – Universitätsmedizin Berlin. “Eu construí modelos de computador do cérebro humano a partir de dados de ressonância magnética, que fazem parte do Projeto Cérebro Virtual. Ao trabalhar na melhoria dos modelos cerebrais, encontramos dados empíricos sobre inteligência.”

Para comparar as simulações cerebrais com dados do mundo real, os pesquisadores analisaram dados de 650 participantes que fizeram o Penn Matrix Reasoning Test (PMAT). Este teste consistia em tarefas de correspondência de padrões de dificuldade crescente, projetadas para medir a inteligência fluida.

Os participantes altamente inteligentes só foram mais rápidos quando as perguntas do teste eram simples. No entanto, quando confrontados com tarefas mais difíceis que exigiam maior resolução de problemas, os participantes com maior inteligência levaram mais tempo para encontrar soluções corretas.

“A ideia mais surpreendente: desde que surgiram os testes de inteligência (por volta de 1890), sempre houve a suposição de que pessoas mais inteligentes são mais inteligentes porque têm cérebros mais rápidos. Acontece que: não!”, observou Scherner.

Pesquisas anteriores indicaram que indivíduos com maior inteligência tendem a ter tempos de reação mais rápidos. No entanto, os resultados deste estudo desafiaram essa noção, mostrando que o tempo de reação nem sempre é indicativo de inteligência. Os pesquisadores propuseram um compromisso entre velocidade e precisão na tomada de decisões, que se alinha com teorias de áreas como economia e psicologia sobre pensamento rápido e lento.

Os pesquisadores descobriram que a sincronização entre as regiões do cérebro desempenha um papel na resolução de problemas. Um cérebro mais sincronizado era melhor na resolução de problemas, mas não necessariamente mais rápido. A maior simultaneidade permitiu uma melhor integração de evidências e uma memória de trabalho mais robusta. Esta descoberta foi baseada em princípios dinâmicos observados em modelos de rede cerebral pessoal.

“Devido à sincronização reduzida, os circuitos de tomada de decisão do cérebro chegam a conclusões mais rápidas, enquanto uma maior sincronização entre as regiões do cérebro permite uma melhor integração de pistas e uma memória de trabalho mais robusta”, explicou Petra Ritter, da Charité University, autora sênior do estudo.

Intuitivamente, não é surpreendente: se você tem mais tempo e considera mais evidências, investe mais na solução de problemas e na criação de soluções melhores, continuou Ritter. “Aqui nós não apenas mostramos isso experimentalmente, mas mostramos como as diferenças de desempenho observadas são uma consequência de princípios dinâmicos em modelos de rede cerebral pessoal”.

“O que me surpreende é que a inteligência está relacionada à sincronização cerebral, que por sua vez depende do equilíbrio entre excitação e inibição”, disse Scherner ao PsyPost.

O estudo utilizou a simulação cerebral como ferramenta complementar aos dados observacionais para entender como as redes biológicas influenciam a tomada de decisões. O objetivo final era desenvolver uma estrutura teórica para entender o funcionamento do cérebro e aplicar esse conhecimento para desenvolver ferramentas bioinspiradas e aplicativos robóticos. Os pesquisadores sugeriram que os modelos biologicamente realistas podem superar os sistemas clássicos de IA no futuro.

“Agora é possível simular a tomada de decisão humana de forma mais plausível do que imaginamos, por exemplo, inteligência para operar ao olhar para o ChatGPT”, disse Sherner. “Existem algumas diferenças fundamentais em como funcionam as inteligências biológica e artificial”.

Embora o estudo forneça informações valiosas sobre a relação entre inteligência, velocidade de decisão e dinâmica da rede cerebral, ele também apresenta algumas limitações que precisam ser levadas em consideração. Os BNMs pessoais usados ​​no estudo são baseados em simulações e simplificações do cérebro humano real. Embora forneçam uma estrutura útil para entender a dinâmica do cérebro, ainda são ideias abstratas e não captam toda a complexidade da estrutura e função do cérebro.

“Gostaríamos de construir inteligência de nível humano (inteligência geral artificial) por engenharia reversa do cérebro, e este estudo foi apenas um passo nessa direção”, explicou Sherner. “Há muito mais a fazer. Por exemplo, precisamos de modelos cerebrais mais detalhados, com capacidades de aprendizagem muito mais diretas.”

o estudo, “Saiba como a arquitetura de rede molda a tomada de decisões para a computação inspirada na vizinhançaEscrito por Michael Sherner, Gustavo Deco e Petra Ritter.