Você pode pensar que pessoas inteligentes pensam mais rapidamente.
No entanto, um estudo recente descobriu que isto é apenas parcialmente verdadeiro e aplica-se apenas à simples resolução de problemas. Quando o nível de dificuldade é maior, aqueles com QI alto demoram.
Esta descoberta surpreendente foi feita por investigadores do BIH e da Charité–Universitätsmedizin Berlin, com um colega de Barcelona, que publicou as suas conclusões na revista Nature Communications .
Os pesquisadores organizaram um teste envolvendo 650 participantes, aos quais foram mostrados padrões e solicitados a encontrar as regras que regem esses padrões. Os padrões tornam-se progressivamente mais desafiadores.
Os cientistas mediram o QI dos participantes usando testes convencionais e mediram a conexão entre o QI medido, os padrões de ativação e o desempenho geral do teste.
“É o equilíbrio certo entre excitação e inibição dos neurônios que influencia a tomada de decisões e mais ou menos permite que uma pessoa resolva problemas”, disse uma das pesquisadoras, a professora Petra Ritter, do Instituto de Saúde de Berlim em der Charité, num comunicado publicado pelo IFLScience.
Os resultados surpreendentes do teste
Os participantes com QI mais elevados puderam ver rapidamente as soluções para os problemas fáceis. No entanto, esse não foi o caso quando a complexidade dos problemas aumentou. Eles ainda produziram as soluções corretas, mas demoraram muito mais para responder às perguntas.
Os pesquisadores sugeriram que isso foi explicado pela forma como o cérebro dos participantes funcionava. Eles pareciam mostrar mais paciência, pois todas as áreas do cérebro realizavam o processamento necessário, em vez de tirar conclusões precipitadas.
Os investigadores explicam que esta resposta lenta foi derivada da coordenação dos seus percursos mentais porque as pessoas com QI mais elevado têm cérebros mais sincronizados. Isso significa que os circuitos neurais do lobo frontal são impedidos de tomar decisões até que todas as partes do cérebro reservem um tempo para processar as informações solicitadas.
“Em tarefas mais desafiadoras, você tem que armazenar o progresso anterior na memória de trabalho enquanto explora outros caminhos de solução e depois integrá-los uns aos outros”, disse o autor principal do artigo, professor Michael Schirner, cientista do Departamento de Neurologia com Neurologia Experimental, Charité – Universitätsmedizin Berlin.
“Esta recolha de provas para uma solução específica pode por vezes demorar mais tempo, mas também leva aos melhores resultados.”
Comparação com o cérebro Silico
Ritter e seus colegas decidiram comparar seus dados com dados de um modelo “geral” do cérebro humano, uma simulação computacional de um cérebro humano que foi gerada a partir de exames cerebrais e modelos matemáticos e é conhecida como “cérebro silico”.
“Podemos reproduzir a atividade dos cérebros individuais de forma muito eficiente”, disse Ritter.
Os resultados mostraram que as respostas dos participantes e as dos cérebros criados artificialmente coincidem.
“Descobrimos no processo que esses cérebros de silício se comportam de maneira diferente uns dos outros – e da mesma forma que seus equivalentes biológicos. Nossos avatares virtuais correspondem ao desempenho intelectual e aos tempos de reação de seus análogos biológicos”, disse Ritter.
Os investigadores disseram esperar que a sua experiência ajude a compreender a função do cérebro e como encontrar alvos de intervenção específicos para pessoas que sofrem de doenças neurodegenerativas.
O que é um cérebro Silico?
O cérebro silico foi concebido inicialmente como parte de um projeto do pesquisador Henry Markram, que iniciou o Human Brain Project e o Blue Brain Project (BBP), que buscavam simular o cérebro humano dentro de um computador.
Cérebro Silico refere-se a um modelo computacional ou simulação do cérebro criado usando algoritmos e técnicas de computador. O objetivo de Markham era replicar a estrutura e a funcionalidade do cérebro humano dentro de um sistema de computador, o que envolve modelar as interações complexas de neurônios, sinapses e circuitos neurais que fundamentam a função cerebral.
Ele teve algum sucesso com o projeto BBP em 2015, lançando uma simulação de 30 mil neurônios de ratos. No entanto, isto representa apenas 0,15% do cérebro do roedor.
Markham espera que, ao simular o cérebro no computador, cientistas e pesquisadores possam entender melhor como o cérebro funciona, estudar seu comportamento sob diferentes condições e, potencialmente, desenvolver tratamentos para distúrbios e doenças cerebrais.
No entanto, os projetos dirigidos por Markham foram fortemente criticados, com muitos neurocientistas argumentando que a ideia de que se poderia mapear como os neurônios se conectam e cooperam e como o cérebro forma decisões e memórias é ridícula.
“Não é óbvio para mim o que a natureza em grande escala da simulação realizaria”, disse Anne Churchland, do Cold Spring Harbor Laboratory, ao The Atlantic.
Churchland e sua equipe trabalham na simulação de redes de neurônios para estudar como os cérebros combinam informações visuais e auditivas.
“Eu poderia implementar isso com centenas de milhares de neurônios, e não está claro o que isso me compraria se eu tivesse 70 bilhões”, disse ela.
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