Теория теменно-фронтальной интеграции корреляция между IQ и взаимодействием

Теория теменно-фронтальной интеграции: корреляция между IQ и взаимодействием левой фронтальной коры с правой теменной

Вес мозга и талант Как узнать, чем мозг гения отличается от мозга обыкновенного человека? Первое предположение — это вес мозга. Взвешиванием головного мозга талантливых людей занимались более 700 лет. В основном привлекало изучение мозга представителей искусства, науки, литературы, политики и криминальной среды. Ученые надеялись, что удастся обнаружить связь между весом мозга и талантом или криминальными наклонностями. Однако надежды оказались напрасными. Результаты показали, что у обывателей она не уступает, а часто и превосходит массу мозга самых выдающихся личностей. В известной работе Бишофа было исследовано около 2000 экземпляров мозга человека. Самая большая масса мозга — 1650, 1678, 1770, 1925 г — была найдена у рабочих, а не у дворян или ученых. Мозг И. С. Тургенева (2200 г. ) отличается от мозга А. Франса (1100 г. ) в два раза. Это огромное различие по массе не сказалось на возможностях этих писателей. Талант не зависит от веса мозга. Исследователи приходят к мысли о том, что существенны внутренние взаимодействия между структурами мозга и нервными клетками в нейронных сетях.

Отчего одни люди умнее других? С давних времен ученые и медики надеялись найти не только теоретическое, но и практическое решение этой проблемы. Иероним Босх «Извлечение камня глупости» , музей Прадо (изображение с сайта www. ibiblio. org)

Разная динамика развития коры у детей с разным IQ (Nature, 2006) [ «очень умные» (IQ = 121– 149), «просто умные» (IQ = 109– 120), «средние» (IQ = 83– 108)] Скорость изменения толщины коры в правой верхней и средней лобных извилинах (где различия в динамике изменений наиболее выражены). Положительные значения соответствуют утолщению коры, отрицательные — утончению. Точка пересечения кривой с осью Х соответствует моменту, когда толщина коры максимальна Источник: P. Shaw, D. Greenstein, J. Lerch, L. Clasen, R. Lenroot, N. Gogtay, A. Evans, J. Rapoport, J. Giedd. Intellectual ability and cortical development in children and adolescents // Nature. 2006. V. 440. P. 676 -679. Различия по толщине разных участков коры между «очень умными» и «средними» индивидуумами в зависимости от возраста (возраст обозначен цифрами рядом со схематическими изображениями правого полушария). Фиолетовые и синие тона показывают участки, в которых у «средних» детей кора толще, чем у «очень умных» ; красные, желтые и зеленые — участки, где более толстая кора характерна для «самых умных» . Видно, что в раннем возрасте у «средних» детей во многих участках кора толще, затем начиная с 10 -11 лет более толстая кора характерна для «очень умных» (особенно в лобных долях), эти различия достигают максимума к 13 годам и затем постепенно сходят на нет

Эфроимсон В. П. : «подагра и гений»

Интерфейс мозг-компьютер на основе распознавания паттернов ЭЭГ, соответствующих воображению движений 2012

Нейроны зрительной памяти

Доказательство существования нейронов зрительной памяти у человека Эксперимент состоит из двух частей. Вначале испытуемому показывают разные объекты и смотрят, на что активируется тот или иной конкретный нейрон (височная область). А затем после окончания эксперимента его просят вспомнить (перечислить), что он видел, и при этом опять отслеживают активность того же нейрона. Обнаружили, что нейрон селективно разряжается как при запоминании, так и при воспоминании строго одного объекта. Далее, оказалось, что когда человек вспоминал про тот иной объект, у него вначале активировался соответствующий нейрон памяти, а только потом с небольшой задержкой следовала речевая реакция.

От нейрона памяти – к интерфейсу «мозг-ЭВМ» Это открывает возможность чтения мыслей мозга (reading brain), т. е перейти от данных по нейронам памяти – к созданию интерфейса «мозг-компьютер» . Представьте, что вы возьмете активность такого нейрона у крысы, который активируется к моменту нажатия на педаль, и регистрируете сигнал с этого нейрона, когда крыса нажимает на этот рычаг, и получает пододвигающуюся к ней кормушку с подкреплением. А затем сигнал с этого нейрона запустите на кормушку еще до того, как животное нажмет на рычаг. У нас получится парадоксальная ситуация, когда животное собирается нажать на рычаг, чтобы получить подкрепление в кормушке, и, еще не нажав, получает подкрепление. То есть, то, что она хотела, опережает через внешний контур управления, созданный экспериментатором, то, что она должна сделать для этого. Крысы начинают вести себя в этой ситуации удивительным образом. Они некоторое время механически продолжают нажимать на рычаг, хотя кормушка уже поступила. Но через некоторое время они соображают, в чем дело, и начинают запускать передвижение кормушки с подкреплением просто активностью своего мозга, уже перестав подбегать к педали. Животные начинают мысленно управлять внешним устройством через электронный интерфейс. Это принцип был положен в основу так называемых мозг-машинных или мозг-компьютерных интерфейсов.

Интерфейс мозг-компьютер – система, предназначенная для создания канала прямой связи между активностью мозга и техническими устройствами.

Используется многоканальная регистрация ЭЭГ

BCI основан на распознавании паттернов ЭЭГ, специфичных для выполнения различных ментальных задач Две стадии Калибровка Тестирование Ментальные задачи – воображение движений различных исполнительных органов тела (верхние и нижние конечности) Преимущества • • • mu-ритм – подавление или усиление соответствует естественным движения топографическое представление конечностей

Проекция человеческого тела на кору больших полушарий мозга:

Берлинский интерфейс - устройство для набора текста ( Ганноверская ярмарка новых технологий, 2006) – стал настоящей сенсацией.

Right arm movements OE LA RA LL RL actual movement imaging movement eyes CE

Legs movements OE LA RA LL RL actual movement imagin movement eyes CE

Researchers at the University of Pittsburgh have demonstrated a monkey controlling an advanced robotic arm by using its thoughts. The experiments were led by Dr. Andrew Schwartz, a professor of neurobiology and involved a high degree of complexity in the robotic arm, the level of control, and the intricacy of the manipulations.