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"दो बुनियादी तरीके हैं, आपका मस्तिष्क आपको जीवन के माध्यम से आगे बढ़ा सकता है - उन चीजों की ओर जो अच्छे हैं, या उन चीजों से दूर हैं जो बाहर काम नहीं कर रहे हैं," Chantel प्रेट कहते हैं। (साभार: पॉल बेंस / फ्लिकर)

यदि आप कभी अटक गए हैं तो केवल एक पहेली को हल करने और शुरू करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आपका मस्तिष्क यह पहचान रहा है कि आपकी वर्तमान रणनीति काम नहीं कर रही है, और आपको नए शोध के अनुसार समस्या को हल करने के लिए एक नए तरीके की आवश्यकता है।

लगभग 200 पहेली लेने वालों, एक कंप्यूटर मॉडल और कार्यात्मक एमआरआई (fMRI) चित्रों की मदद से, शोधकर्ताओं ने तर्क की प्रक्रियाओं के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त की है और निर्णय लेने, मस्तिष्क मार्ग है कि कार्रवाई में स्प्रिंग्स जब समस्या को सुलझाने दक्षिण चला जाता है।

जर्नल में नए अध्ययन के सहयोगी और मनोविज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर चैनटेल प्रात कहते हैं, "आपके दिमाग में दो बुनियादी तरीके हैं, जो आपको जीवन से जोड़ सकते हैं - जो चीजें अच्छी हैं, या उन चीजों से दूर हैं, जो काम नहीं कर रही हैं।" संज्ञानात्मक विज्ञान। "क्योंकि ये प्रक्रियाएं हुड के नीचे हो रही हैं, आप जरूरी नहीं जानते कि एक या दूसरे ड्राइविंग कितना कर रहे हैं।"

ब्राउन यूनिवर्सिटी में माइकल फ्रैंक द्वारा विकसित एक निर्णय लेने वाले कार्य का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने सटीक रूप से मापा कि प्रत्येक व्यक्ति के मस्तिष्क में "स्टीयरिंग" कितना फायदेमंद है, जो कम-पुरस्कृत चीजों से दूर रहने के विपरीत पुरस्कृत चीजों की ओर बढ़ना सीखता है। प्रेट और उसके साथियों ने यह समझने पर ध्यान केंद्रित किया कि समस्या-समाधान में किसी को क्या अच्छा लगता है।


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शोध टीम ने सबसे पहले एक कंप्यूटर मॉडल विकसित किया, जिसमें रेवेन के एडवांस्ड परफॉरमेंस मैट्रिसेस (रेवेन) -ए स्टैण्डर्ड लैब टेस्ट ऑफ़ द पजल को हल करने के लिए आवश्यक चरणों की श्रृंखला को निर्दिष्ट किया गया था। सफल होने के लिए, पहेली लेने वाले को पैटर्न की पहचान करनी चाहिए और अनुक्रम में अगली छवि की भविष्यवाणी करनी चाहिए।

मॉडल अनिवार्य रूप से एक पहेली को हल करने के लिए लोगों द्वारा उठाए गए चार चरणों का वर्णन करता है:

  • एक पैटर्न में एक प्रमुख विशेषता को पहचानें;
  • यह पता लगाएं कि अनुक्रम में वह सुविधा कहां दिखाई देती है;
  • सुविधा में हेरफेर के लिए एक नियम के साथ आओ;
  • जांचें कि क्या नियम पूरे पैटर्न के लिए सही है।

प्रत्येक चरण में, मॉडल ने मूल्यांकन किया कि क्या यह प्रगति कर रहा है। जब मॉडल को हल करने के लिए वास्तविक समस्याएं दी गई थीं, तो यह सबसे अच्छा प्रदर्शन किया जब यह उन विशेषताओं और रणनीतियों से दूर जाने में सक्षम था जो प्रगति करने में मदद नहीं कर रहे थे। लेखकों के अनुसार, यह जानने की क्षमता जब आपके "विचार की ट्रेन गलत रास्ते पर है" सही उत्तर खोजने के लिए केंद्रीय थी।

अगला कदम यह देखना था कि क्या लोगों में यह सच था। ऐसा करने के लिए, टीम में तीन अलग-अलग प्रयोगों में प्रतिभागियों के तीन समूहों को हल करना था। पहले में, उन्होंने फ्रैंक और टेस्ट के साथ-साथ एक पेपर-पेंसिल परीक्षण का उपयोग करके रेवेन की समस्याओं के मूल सेट को हल किया, जिसने अलग-अलग विकल्पों को "चुनने" और सबसे खराब विकल्पों को "बचने" की उनकी क्षमता को मापा। उनके परिणामों ने सुझाव दिया कि केवल समस्या-समाधान की सफलता से संबंधित सबसे खराब विकल्पों से "बचने" की क्षमता है। सर्वश्रेष्ठ पहचानने की क्षमता के बीच कोई संबंध नहीं था चुनाव निर्णय लेने की परीक्षा में, और पहेलियों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए।

दूसरे प्रयोग ने पहेली के पेपर और पेंसिल संस्करण को टास्क के कम्प्यूटरीकृत संस्करण के साथ बदल दिया, जिसे एमआरआई मस्तिष्क-स्कैनिंग वातावरण में भी लागू किया जा सकता था। इन परिणामों ने पुष्टि की कि जो लोग निर्णय लेने के कार्य में बदतर विकल्पों से बच रहे थे, वे भी सर्वश्रेष्ठ समस्या हल करने वाले थे।

प्रतिभागियों के अंतिम समूह ने कम्प्यूटरीकृत पहेलियाँ पूरी कीं, जबकि उनके मस्तिष्क की गतिविधि को एफएमआरआई का उपयोग करके रिकॉर्ड किया गया। मॉडल के आधार पर, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि मस्तिष्क के किन हिस्सों में समस्या को सुलझाने में सफलता मिलेगी। वे बेसल गैन्ग्लिया पर शून्य करते हैं - क्या प्रैट प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स, या मस्तिष्क के "सीईओ" को "कार्यकारी सहायक" कहते हैं। बेसल गैन्ग्लिया यह तय करने में प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स की सहायता करता है कि समानांतर रास्तों का उपयोग करने के लिए कौन सी कार्रवाई की जाए: एक वह जो जानकारी को "ऊपर" कर देता है, ऐसा माना जाता है कि यह प्रासंगिक है, और दूसरा जो संकेतों को "डाउन" में बदल देता है, इसे अप्रासंगिक मानते हैं। फ्रैंक के साथ जुड़े व्यवहार को "चुनें" और "से बचें" निर्णय लेने परीक्षण इन दो मार्गों के कामकाज से संबंधित है।

इस प्रयोग के परिणामों से पता चलता है कि बेसल गैन्ग्लिया में "वॉल्यूम कम करने" की प्रक्रिया ने अनुमान लगाया कि पहेली को हल करने में प्रतिभागी कितने सफल थे।

“हमारे दिमाग में कम से कम अच्छी चीज़ से बचने और सबसे अच्छी चीज़ पाने के लिए समानांतर लर्निंग सिस्टम हैं। बहुत सारे शोधों पर ध्यान केंद्रित किया गया है कि हम अच्छी चीजों को कैसे सीखते हैं, लेकिन यह महामारी एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि हमारे पास दोनों प्रणालियां क्यों हैं। कभी-कभी, जब कोई अच्छा विकल्प नहीं होता है, तो आपको कम से कम बुरा चुनना होगा! हमने यहां जो पाया वह यह था कि जो काम कर रहा है उसे पहचानने की तुलना में यह जटिल समस्या-समाधान के लिए और भी महत्वपूर्ण है। ”

यूडब्ल्यू रॉयल्टी रिसर्च फंड, एक यूडब्ल्यू स्टार्टअप फंड अवार्ड और बेजोस फैमिली फाउंडेशन ने इस काम के लिए फंड दिया। मूल अध्ययन

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