अध्ययन से पता चलता है कि मस्तिष्क अपनी सीमाओं को कैसे पार करता है: अनिश्चितता की भरपाई करने की रणनीतियाँ मस्तिष्क को कठिन मानसिक गणनाओं में सफल होने में मदद करती हैं

कल्पना कीजिए कि आप अपना नाम लिखने की कोशिश कर रहे हैं ताकि इसे आईने में पढ़ा जा सके. आपके मस्तिष्क में आपके लिए आवश्यक सभी दृश्य जानकारी है, और आप अपना नाम लिखने में माहिर हैं. फिर भी, अधिकांश लोगों के लिए यह कार्य बहुत कठिन है. ऐसा इसलिए है क्योंकि इसके लिए मस्तिष्क को एक मानसिक परिवर्तन करने की आवश्यकता होती है जिससे वह परिचित नहीं है: अपने हाथ को पीछे की ओर लिखने के लिए सटीक रूप से मार्गदर्शन करने के लिए दर्पण में जो देखता है उसका उपयोग करना.

एमआईटी न्यूरोसाइंटिस्ट्स का एक अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि मस्तिष्क संज्ञानात्मक कार्यों को कैसे संभालता है, जैसे दर्पण लेखन, जिसमें जटिल मानसिक परिवर्तन शामिल हैं. छवि: एमआईटी समाचार

एमआईटी न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने अब पता लगाया है कि मस्तिष्क किस तरह से उन कार्यों में अपने खराब प्रदर्शन की भरपाई करने की कोशिश करता है जिनके लिए इस तरह के जटिल परिवर्तन की आवश्यकता होती है. जैसा कि अन्य प्रकार की स्थितियों में भी होता है जहां उसे अपने निर्णयों पर बहुत कम भरोसा होता है, मस्तिष्क पिछले अनुभवों पर भरोसा करके अपनी कठिनाइयों को दूर करने का प्रयास करता है.

"यदि आप कुछ ऐसा कर रहे हैं जिसके लिए एक कठिन मानसिक परिवर्तन की आवश्यकता है", और इसलिए अधिक अनिश्चितता और अधिक परिवर्तनशीलता पैदा करता है, आप अपने पूर्व विश्वासों पर भरोसा करते हैं और जो आप जानते हैं कि अच्छा कैसे करना है, उसके प्रति पूर्वाग्रह रखते हैं, उस परिवर्तनशीलता की भरपाई करने के लिए,मेहरदाद जज़ायेरीक कहते हैं, रॉबर्ट ए. जीवन विज्ञान के स्वानसन कैरियर विकास प्रोफेसर, एमआईटी के मैकगवर्न इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन रिसर्च के एक सदस्य, और अध्ययन के वरिष्ठ लेखक.

यह रणनीति वास्तव में समग्र प्रदर्शन में सुधार करती है, शोधकर्ताओं ने अपने अध्ययन में रिपोर्ट किया, जो अक्टूबर में दिखाई देता है. 24 पत्रिका का अंक प्रकृति संचार. इवान रेमिंगटन, एक मैकगवर्न इंस्टीट्यूट पोस्टडॉक, कागज के प्रमुख लेखक हैं, और तकनीकी सहायक टिफ़नी पार्क भी कागज पर एक लेखक हैं.

शोर गणना

न्यूरोसाइंटिस्ट कई दशकों से जानते हैं कि मस्तिष्क ईमानदारी से ठीक वैसा ही पुनरुत्पादन नहीं करता है जैसा कि आंखें देखती हैं या कान जो सुनते हैं. बजाय, "शोर" का एक बड़ा सौदा है - मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि के यादृच्छिक उतार-चढ़ाव, जो हम देख या सुन रहे हैं उसके बारे में अनिश्चितता या अस्पष्टता से आ सकता है. यह अनिश्चितता सामाजिक अंतःक्रियाओं में भी आती है, जैसा कि हम अन्य लोगों की प्रेरणाओं की व्याख्या करने की कोशिश करते हैं, या पिछली घटनाओं की यादों को याद करते समय.

पिछले शोध ने कई रणनीतियों का खुलासा किया है जो मस्तिष्क को इस अनिश्चितता की भरपाई करने में मदद करती हैं. बायेसियन एकीकरण के रूप में ज्ञात ढांचे का उपयोग करना, मस्तिष्क कई को जोड़ता है, संभावित रूप से परस्पर विरोधी जानकारी और उनकी विश्वसनीयता के अनुसार उन्हें महत्व देते हैं. उदाहरण के लिए, अगर दो स्रोतों से जानकारी दी जाती है, हम उस पर अधिक भरोसा करेंगे जिसे हम अधिक विश्वसनीय मानते हैं.

अन्य मामलों में, जैसे आंदोलन करना जब हम अनिश्चित हों कि कैसे आगे बढ़ना है, मस्तिष्क अपने पिछले अनुभवों के औसत पर निर्भर करेगा. उदाहरण के लिए, अंधेरे में लाइट स्विच के लिए पहुंचने पर, अपरिचित कमरा, हम अपना हाथ एक निश्चित ऊंचाई की ओर और चौखट के करीब ले जाएंगे, जहां पिछले अनुभव से पता चलता है कि एक लाइट स्विच स्थित हो सकता है.

इन सभी रणनीतियों को पहले एक विशेष परिणाम के प्रति पूर्वाग्रह बढ़ाने के लिए एक साथ काम करने के लिए दिखाया गया है, जो हमारे समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाता है क्योंकि यह परिवर्तनशीलता को कम करता है, जज़ायेरी कहते हैं.

संवेदी जानकारी को मोटर प्लान में मानसिक रूप से बदलने में भी शोर हो सकता है. कई मामलों में, यह एक सरल कार्य है जिसमें शोर न्यूनतम भूमिका निभाता है - उदाहरण के लिए, एक मग के लिए पहुँचना जिसे आप अपने डेस्क पर देख सकते हैं. तथापि, अन्य कार्यों के लिए, जैसे दर्पण-लेखन अभ्यास, यह रूपांतरण बहुत अधिक जटिल है.

"आपका प्रदर्शन परिवर्तनशील होगा, और ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि आप नहीं जानते कि आपका हाथ कहाँ है, और ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि आप नहीं जानते कि छवि कहाँ है,जज़ायेरी कहते हैं. "इसमें अनिश्चितता का एक पूरी तरह से अलग रूप शामिल है", प्रसंस्करण जानकारी के साथ क्या करना है. सूचना के मानसिक परिवर्तन करने का कार्य स्पष्ट रूप से परिवर्तनशीलता को प्रेरित करता है।"

उस प्रकार का मानसिक रूपांतरण शोधकर्ताओं ने नए अध्ययन में पता लगाने के लिए निर्धारित किया है. वैसे करने के लिए, उन्होंने विषयों को तीन अलग-अलग कार्य करने के लिए कहा. हर एक के लिए, उन्होंने कार्य के एक संस्करण में विषयों के प्रदर्शन की तुलना की जहां संवेदी जानकारी को मोटर कमांड से मैप करना आसान था, और एक संस्करण जहां एक अतिरिक्त मानसिक परिवर्तन की आवश्यकता थी.

एक उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने सबसे पहले प्रतिभागियों को एक रेखा खींचने के लिए कहा, जो उन्हें दिखाई गई रेखा के समान ही थी, जो हमेशा के बीच था 5 तथा 10 सेंटीमीटर. अधिक कठिन संस्करण में, उन्हें एक रेखा खींचने के लिए कहा गया था 1.5 मूल पंक्ति से कई गुना अधिक.

प्रयोगों के इस सेट के परिणाम, साथ ही अन्य दो कार्य, दिखाया कि उस संस्करण में जिसे कठिन मानसिक परिवर्तनों की आवश्यकता थी, लोगों ने उन्हीं रणनीतियों का उपयोग करके अपने प्रदर्शन को बदल दिया जो वे संवेदी धारणा और अन्य क्षेत्रों में शोर को दूर करने के लिए उपयोग करते हैं. उदाहरण के लिए, रेखा-आरेखण कार्य में, जिसमें प्रतिभागियों को से लेकर रेखाएँ खींचनी थीं 7.5 प्रति 15 सेंटीमीटर, मूल रेखा की लंबाई के आधार पर, वे उन रेखाओं को खींचने की प्रवृत्ति रखते थे जो उन सभी रेखाओं की औसत लंबाई के करीब थीं जो उन्होंने पहले खींची थीं. इसने उनकी प्रतिक्रियाओं को समग्र रूप से कम परिवर्तनशील और अधिक सटीक बना दिया.

"अनिश्चितता होने पर प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए माध्य के लिए यह प्रतिगमन एक बहुत ही सामान्य रणनीति है",जज़ायेरी कहते हैं.

शोर में कमी

नए निष्कर्षों ने शोधकर्ताओं को यह अनुमान लगाने के लिए प्रेरित किया कि जब लोग किसी ऐसे कार्य में बहुत अच्छे हो जाते हैं जिसके लिए जटिल गणना की आवश्यकता होती है, शोर छोटा और समग्र प्रदर्शन के लिए कम हानिकारक हो जाएगा. अर्थात्, लोग अपनी गणनाओं पर अधिक भरोसा करेंगे और औसत पर भरोसा करना बंद कर देंगे.

"जैसा कि यह आसान हो जाता है, हमारी भविष्यवाणी है कि पूर्वाग्रह दूर हो जाएगा, क्योंकि वह गणना अब शोर गणना नहीं है,जज़ायेरी कहते हैं. "आप गणना में विश्वास करते हैं"; आप जानते हैं कि गणना अच्छी तरह से काम कर रही है।"

शोधकर्ता अब आगे अध्ययन करने की योजना बना रहे हैं कि क्या लोगों के पूर्वाग्रह कम हो जाते हैं क्योंकि वे एक जटिल कार्य को बेहतर ढंग से करना सीखते हैं. प्रयोगों में उन्होंने के लिए प्रदर्शन किया प्रकृति संचार अध्ययन, उन्हें कुछ प्रारंभिक साक्ष्य मिले कि प्रशिक्षित संगीतकारों ने उस कार्य में बेहतर प्रदर्शन किया जिसमें एक विशिष्ट अवधि के समय अंतराल का उत्पादन शामिल था.

स्रोत: एचटीटीपी://news.mit.ed, ऐनी ट्रैफ्टन द्वारा