Các tác giả, dẫn đầu bởi Aron Barbey và Ramsey Wilcox, kiểm định Lý thuyết Thần kinh Mạng lưới để giải thích trí tuệ tổng quát. Nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Communications và phân tích dữ liệu hình ảnh não cùng dữ liệu nhận thức từ Dự án Human Connectome và một mẫu độc lập.
Họ kết hợp đo lường cấu trúc và chức năng não và tìm rằng trí tuệ tổng quát là một mẫu: nhiều năng lực liên quan dương với nhau. Mẫu này phản ánh khác biệt trong hiệu quả tổ chức và điều phối của các mạng não, không phải chức năng của một vùng đơn lẻ hay một "mạng trí tuệ" kinh điển.
Các phát hiện nhấn mạnh vai trò của kết nối tầm xa và các vùng kiểm soát như điểm nút để lựa chọn và phối hợp mạng phù hợp. Kết quả cũng giúp giải thích các mẫu phát triển, lão hóa và độ nhạy cảm với tổn thương não lan tỏa.
Từ khó
- kiểm định — dùng dữ liệu để xem lý thuyết đúng hay sai
- trí tuệ tổng quát — khả năng chung suy nghĩ và giải quyết vấn đề
- mạng não — tổ hợp vùng não liên kết với nhau
- điều phối — sắp xếp và chỉ đạo hoạt động chung
- điểm nút — vùng hoặc vị trí quan trọng kết nối mạng
- tổn thương — hư hại mô hoặc tế bào trong cơ thể
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Theo bạn vì sao kết nối tầm xa và vùng kiểm soát lại quan trọng cho trí tuệ?
- Làm thế nào việc kết hợp dữ liệu hình ảnh não và dữ liệu nhận thức giúp hiểu trí tuệ hơn?
- Bạn nghĩ tổn thương não lan tỏa sẽ ảnh hưởng thế nào đến nhiều năng lực nhận thức?
Bài viết liên quan
Tại sao mô hình ngôn ngữ lớn khó nhân số bốn chữ số
Một nghiên cứu do University of Chicago dẫn đầu giải thích vì sao nhiều mô hình ngôn ngữ lớn không nhân đúng hai số có bốn chữ số. Nghiên cứu so sánh huấn luyện tinh chỉnh tiêu chuẩn và phương pháp Chuỗi suy luận ẩn (ICoT) và thấy ICoT giúp mô hình lưu và dùng kết quả trung gian.
