The neuroscience of intelligence by richard haier
高智力的神經生理基礎是什麼? 高智力的大腦有什麼特徵? 有沒有什麼方法提高智力?
“Life is a long mental test battery.”
by Professor Linda Gottfredson
智力對我們生存下去很重要,而且我們亦能夠直覺地分辨誰人比較聰明。作者研究智力40多年,認為智力是種客觀的生物表現和現象,可以進行測量和研究其本質,本書一邊回顧早期實驗,一邊評論。他也提醒讀者,腦科學家的判斷、結論、假說、對實驗結果的解釋是開放和不一定正確的。本書有討論到基因遺傳的影響,但我不太熟悉和關心這方面所以直接飛,他寫道: 尋找與智力有關的特定基因的工作進展緩慢,令人失望,由此得出的結論是,許多基因肯定都與智力有關,但每個基因的影響都很小。
1.理論背景:
首先智力是什麼?
作者給出一個研究者公認的定義,智力是由一系列心理能力組成的
Here’s a widely accepted definition among researchers:
Intelligence is “a very general mental capability that, among other things, involves the ability to reason, plan, solve problems, think abstractly, comprehend complex ideas, leam quickly and leam from experience ... It is not merely book learning, a narrow academic skill, or test-taking smarts. Rather it reflects a broader and deeper capability for comprehending our surroundings - ‘catching on’, ‘making sense’ of things, or ‘figuring out’ what to do” (Gottfredson, 1997a ).智力是一種非常普遍的心理能力,涉及推理、計劃、解決問題、抽象思考、理解複雜想法、快速學習和從經驗中學習的能力……這不僅僅是從書本學習,狹隘的學術技能,或應付考試的智慧。 相反,它反映了一種更廣泛、更深入的理解我們周圍環境的能力——捕捉、理解事物或弄清楚該怎樣做。
作者採用由carroll(1993)發展出的G-FACTOR階層模型理論來理解智力,他用因素分析的方法,將智力這個概念整體分解成由各種特定能力所組成。結構上是這樣的,數字表示了因素之間的相關程度:
當我們知道了各種特定能力的強弱,就能夠計算出整體的智力數值。
可以參閱The g Factor: The Science of Mental Ability
《智力測驗的歷史iq : a smart history of a failed idea》
2.1980s早期的正子斷層造影(PET)研究
研究方法是一邊讓受試者回答智力測驗問題(raven's test),一邊測量大腦的活化程度,由於PET技術的時間分辨率較大,能夠藉住測量葡萄糖代謝率看到大腦的神經活動強弱。
左邊是得分較低的受試者,右邊是得分較高的受試者
結果發現智力測驗結果有較高得分的人,他們大腦的活躍水平較低,而智力測驗得分較低的人,大腦活躍程度較高,換言之看起來高智力的人消耗較少的能量就能夠完成認知任務。與我們直覺所認為:‘’聰明的人思考問題會付出更多腦力‘’ 相反。
於是他們建立了關於人類智力的[大腦效率假說],但這個假說是有問題的,會不會只是因為大腦熟悉了解決相關問題所以就比較低消耗? 熟能生巧?後來他們做了另一個實驗,要求受試者一邊玩俄羅斯方塊,一邊做PET造影,找兩批受試者做對比,新手和受過訓練的人,結果尷尬地發現同樣結果:
再於是科學家就尋找中度智障的人來與控制組作對比,發現支持同樣結論,高智力的人解決問題比低智力的人消耗較少能量和大腦資源,左邊兩個是智力低的人,右邊是控制組:
結論是大腦效率假說仍然可以接受
• 從最初的研究來看,大多數研究人員都清楚地認識到,智力不僅僅集中在額葉,還涉及分佈在整個大腦的網絡。
• 一個令人驚訝的早期發現是智力測試分數與由葡萄糖代謝率決定的大腦活動之間存在負相關,這表明有效的信息流是較高智力的一個要素的假設。
3.核磁共振成像(MRI)研究,及頂葉-額葉整合理論
後來MRI技術發展,時間分辨率變小,科學家能夠測出更短暫的大腦活動,他們發現大腦的前額葉和頂葉在解決問題時參與度更高,分佈在左右腦的兩個腦區的連接與智力測驗分數相關性較高,於是建立了頂葉-額葉整合理論the parietal-frontal integration theory(PFIT) 他們覺得智力與以上區域的連接和訊息傳遞高效率有關。前額葉負責制定計劃和整理各種資訊,頂葉負責整合感覺資訊和計算。重點是黃色那條神經連線通路high way.
根據新近FMRI研究發現,基本上PFIT所包括的腦區就是大腦進行推理、計算會用到嘅相關腦區域:
有些研究者認為,神經細胞的連接效率是關鍵:
最後將腦成像研究的結果整合,目前發現與智力高度相關的腦區:
Chapter 4 Summary
• New neuroimaging methods, especially graph analysis, have revealed structural and functional brain networks related to intelligence test scores.
• Overall, the brain networks identified in many intelligence studies are consistent with the PFIT framework with possible modifications for consideration.
• Although many studies find correlations between brain measures and IQ scores, predicting intelligence from brain images is not yet practical for several reasons, but there is exciting progress.
• In general, neuroimaging studies of reasoning report results that are consistent with studies of intelligence, although many studies of reasoning avoid discussing any overlap. More collaboration between reasoning researchers, with cognitive expertise, and intelligence researchers, with psychometric expertise, is the best way to integrate these two rich empirical traditions.
• The combination of molecular genetics and neuroimaging has identified specific genes and related brain mechanisms that may influence individual differences in intelligence.
由於本書是2017年出版,只能到此為止,另外,以暫時科技,沒有辦法能提高智力,理論上還不能全面解釋智力的神經基礎是什麼。
作者本人的訪談:
https://www.youtube.com/watch?v=hppbxV9C63g&t=796s