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    《自然》子刊:聪明的大脑更“懒惰”!科学家发现,智商高者大脑神经元反而更不活跃
    发布时间:2018-07-11     作者: 代丝雨   来源:奇点网   分享到:

    极速赛车 www.gjmh.net     我们常说,某某某有个聪明的“大脑袋”。聪明人脑袋一定大吗?可能是。但是聪明人的大脑一定更“勤奋”吗?那可不好说!

        近期的《自然通讯》杂志上,来自波鸿鲁尔大学的Erhan Genc博士研究团队为我们带来了一项令人哭笑不得的研究。研究者利用最新的成像方法检测了志愿者脑内的神经元树突水平,发现那些智商更高的人,虽然往往具有更大的脑体积和更多的神经元,但是在思考的时候活动神经元反而比较少[1]!

        原来聪明人的大脑竟然是更“懒惰”的!人家也有懒的资本呀,都是达成一样的目标,我们靠脑细胞“加班”,人家靠“效率高”!

     

                

                                                                  通讯作者Erhan Genc博士

     

        纵观整个自然界,聪明的动物往往都有一个“大脑袋”,比如各种灵长类动物,又比如海豚,它们的脑容积与身形比起来,可都算是挺独树一帜的了。在人类的进化过程中,脑袋也是发生变化最大的部位。和能人比起来,现代人的脑容量足足大了三倍!

        科学家对这个也很好奇啊,是不是脑袋更大就意味着更聪明呢?

        19世纪的时候,科学家们开始着手研究,初步确定大脑的尺寸和智力水平确实存在正相关[2]。那时候科技手段还比较落后,后来的日子里,我们有了MRI、有了PET、有了脑电图,各种方法的研究结果都显示,拥有“大脑袋”的人,在完成与智商有关的任务时表现会更好。

     

                  

                                                           人类进化过程中,脑子变大了好几倍

     

        至于为什么脑袋大就聪明,科学家也给出了合理的解释。那些脑袋更大的人,他们可能会有更多的神经元,那么在解决事情的时候,就有更高的计算能力,支撑得起复杂的逻辑推理[3]。

        20世纪80年代后期,科学家们发现了一个怪现象??蒲Ъ页⑹栽谌弥驹刚呓腥鹞闹巧滩馐缘耐苯蠵ET扫描,检查大脑相关区域的代谢率。结果显示,智商测试得分高的人,其实大脑消耗的能量反而比较低[4]。

        基于这类研究,科学家们提出了智力的神经效率假说——聪明,不是因为大脑工作努力,而是因为效率高。近期也有科学家提出,个体之间的智力差异也并非由于脑子的大小,而是在于微观神经元结构的不同[5]。

        遗憾的是,对大脑解剖结构的研究止步于尸检,这是由于缺乏实际的体内研究方法,能够在树突水平上确认大脑处理信息的过程。

     

              

                                                    瑞文测试说来陌生,不过好多人应该都做过

     

        Genc博士团队采用了一种新的方法,名为轴突定向分散和密度成像(NODDI),用这个方法就能够准确检测大脑内神经元树突的分布水平和密度。

    研究者招募了259名志愿者,其中138名为男性。研究者依据BOMAT智力测试测定他们的智力水平,并且用NODDI扫描他们的大脑活动。结果可见,智商一般的人在完成测试时,树突更加密集,神经元之间“密集沟通”;反观那些聪明人,真叫一个轻松写意,每个神经元都超级有目的性,伸出寥寥无几的树突准确找到另一个伙伴,毫不费力地就把事情做完了。

        在另外一个近500人的验证队列中,研究者也得到了类似的结果。

     

                 

                                                      论你为啥拼命加班还是做不好工作……

     

        这项研究倒是也很符合之前的研究成果,智商高的人,确实有“大脑袋”的几率更大,不过呢这也不绝对,比如说爱因斯坦大大的脑子重量就比男性平均水平要低一些。

    关键不是脑子大不大,而是脑子的结构??!如果说爱因斯坦的脑子是罗马大道,那咱们的脑子应该是西直门立交桥吧……

     

        参考资料:

    [1] Gen? E, Fraenz C, Schlüter C, et al. Diffusion markers of dendritic density and arborization in gray matter predict differences in intelligence[J]. Nature communications, 2018, 9(1): 1905.

    [2] Galton, F. Head growth in students at the University of Cambridge. Nature 38, 14–15 (1888).

    [3] Leuba, G. & Kraftsik, R. Changes in volume, surface estimate, three-dimensional shape and total number of neurons of the human primary visual cortex from midgestation until old age. Anat. Embryol. 190, 351–366 (1994).

    [4] Raven, J. C., Court, J. H. & Raven, J. Manual for Raven's Progressive Matrices and vocabulary scales. Section 4, Advanced Progressive Matrices (H. K. Lewis, London, 1983).

    [5] Neubauer, A. C. & Fink, A. in Cognition and Intelligence: Identifying the Mechanisms of the Mind(eds Sternberg, R. J. & Pretz, J. E.) 68–87 (Cambridge University Press, Cambridge, 2005).

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