长期以来研究人员一直试图理解智力的生物学基础。早期研究通常集中于识别负责高级认知能力的特定脑区。特别是额叶和顶叶经常与推理、问题解决和复杂决策相关联。近期的理论提出智力还可能依赖于大脑网络在解决问题时在不同活动模式之间灵活转换的能力。2026年在《Communications Biology》上发表了题为“Decoding the human brain during intelligence testing”的研究。该研究首次对多层加工理论MLPT的核心假设进行了实证检验。研究者分别采用功能磁共振成像fMRI67名参与者和脑电图EEG131名参与者在参与者完成瑞文推理测验一种标准智力测试时记录大脑活动。fMRI图论分析显示额叶和顶叶区域的连接多样性参与系数与个体智力得分显著正相关且这些额顶区域作为高效的“连接枢纽”在解决复杂问题时协调不同脑网络之间的信息交流。EEG多尺度熵分析进一步表明较高智力得分与较粗糙时间尺度上更高的信号复杂度相关同时在较精细时间尺度上趋势水平表现出较低的复杂度。这些发现支持MLPT的关键假设更高的智力源于更灵活的长程全局过程较粗糙时间尺度协调更简单的短程局部过程较精细时间尺度。研究还发现从静息态到任务态的转换中这些脑网络特征发生显著重组提示网络灵活性可能是成功智力表现的核心机制。该研究旨在对新提出的智力多层加工理论MLPT进行首次实证检验该理论认为人类智力依赖于在多个空间和时间尺度上运行的加工过程。科学家们没有研究人们在休息或执行简单任务时的大脑活动而是考察了参与者完成一项著名的智力测试——瑞文推理测验时的大脑活动。在这个测试中参与者观察图形模式并必须判断哪个选项能正确完成逻辑序列。为了探索这些多尺度脑加工过程科学家分析了在两个不同实验室收集的两组不同数据。在第一组数据中67名参与者26名女性平均年龄23岁在完成智力测试时使用功能性磁共振成像fMRI测量了他们的大脑活动。这种方法追踪大脑中的血流使研究人员能够看到在任务期间哪些脑区通过不同空间网络相互交流。fMRI的度中心性所有67名参与者中的平均值fMRI的参与系数在样本1的所有67名参与者中的平均值在第二组数据中131名参与者65名女性平均年龄24岁完成相同类型的推理测试同时使用脑电图EEG记录他们的大脑活动EEG测量大脑产生的电信号。与fMRI不同EEG能够捕捉大脑活动中非常快速的变化使研究人员能够研究大脑信号的复杂度如何随时间变化。fMRI结果揭示了一个关键的细微差别在智力测试中获得更高分数的个体并非仅仅拥有“更强”的整体大脑连接。相反他们在大脑额叶和顶叶区域的脑区之间表现出更多样化的交流。这些区域似乎充当着高效的“连接枢纽”在参与者解决复杂问题时将完全不同的脑网络连接在一起以协调信息。在智力测试过程中智力与fMRI的中心性度量相关联。EEG分析显示智力得分较高的个体在较长较粗糙时间尺度上表现出更大的信号复杂度这表明更丰富、更灵活的大尺度大脑动态。同时存在一个较弱且不显著的趋势表明在非常短较精细的时间尺度上复杂度较低这可能反映了较小脑回路内更简单、更高效的局部加工。总之这些发现支持了这样一种观点智力并非源自单个脑区而是源于不同区域如何在空间和时间的各个尺度上有效协同工作。研究人员总结道“我们的研究结果为多层加工理论的关键假设提供了首个实证证据该理论认为更高的智力源于更灵活的全局长程过程在较粗糙时间尺度上运作这些过程协调着更精细时间尺度上较小神经元群集内的更简单短程过程。”尽管有这些发现研究人员仍提醒说该研究存在几个局限性。例如fMRI扫描和EEG记录来自不同的参与者群体这意味着两组数据无法直接比较。此外样本量相对较小这可能限制统计功效并且所有参与者都是年轻人意味着结果不一定能推广到儿童或老年人。解读脑海科技参考文献Thiele JA, Faskowitz J, Sporns O, Chuderski A, Jung R, Hilger K. Decoding the human brain during intelligence testing. Commun Biol. 2025 Dec 23;9(1):90. doi: 10.1038/s42003-025-09354-4. PMID: 41436777; PMCID: PMC12820092.资讯来源https://www.psypost.org/first-test-of-a-new-neuroscience-theory-shows-how-smart-brains-coordinate-information/
长期以来研究人员一直试图理解智力的生物学基础。早期研究通常集中于识别负责高级认知能力的特定脑区。特别是额叶和顶叶经常与推理、问题解决和复杂决策相关联。近期的理论提出智力还可能依赖于大脑网络在解决问题时在不同活动模式之间灵活转换的能力。2026年在《Communications Biology》上发表了题为“Decoding the human brain during intelligence testing”的研究。该研究首次对多层加工理论MLPT的核心假设进行了实证检验。研究者分别采用功能磁共振成像fMRI67名参与者和脑电图EEG131名参与者在参与者完成瑞文推理测验一种标准智力测试时记录大脑活动。fMRI图论分析显示额叶和顶叶区域的连接多样性参与系数与个体智力得分显著正相关且这些额顶区域作为高效的“连接枢纽”在解决复杂问题时协调不同脑网络之间的信息交流。EEG多尺度熵分析进一步表明较高智力得分与较粗糙时间尺度上更高的信号复杂度相关同时在较精细时间尺度上趋势水平表现出较低的复杂度。这些发现支持MLPT的关键假设更高的智力源于更灵活的长程全局过程较粗糙时间尺度协调更简单的短程局部过程较精细时间尺度。研究还发现从静息态到任务态的转换中这些脑网络特征发生显著重组提示网络灵活性可能是成功智力表现的核心机制。该研究旨在对新提出的智力多层加工理论MLPT进行首次实证检验该理论认为人类智力依赖于在多个空间和时间尺度上运行的加工过程。科学家们没有研究人们在休息或执行简单任务时的大脑活动而是考察了参与者完成一项著名的智力测试——瑞文推理测验时的大脑活动。在这个测试中参与者观察图形模式并必须判断哪个选项能正确完成逻辑序列。为了探索这些多尺度脑加工过程科学家分析了在两个不同实验室收集的两组不同数据。在第一组数据中67名参与者26名女性平均年龄23岁在完成智力测试时使用功能性磁共振成像fMRI测量了他们的大脑活动。这种方法追踪大脑中的血流使研究人员能够看到在任务期间哪些脑区通过不同空间网络相互交流。fMRI的度中心性所有67名参与者中的平均值fMRI的参与系数在样本1的所有67名参与者中的平均值在第二组数据中131名参与者65名女性平均年龄24岁完成相同类型的推理测试同时使用脑电图EEG记录他们的大脑活动EEG测量大脑产生的电信号。与fMRI不同EEG能够捕捉大脑活动中非常快速的变化使研究人员能够研究大脑信号的复杂度如何随时间变化。fMRI结果揭示了一个关键的细微差别在智力测试中获得更高分数的个体并非仅仅拥有“更强”的整体大脑连接。相反他们在大脑额叶和顶叶区域的脑区之间表现出更多样化的交流。这些区域似乎充当着高效的“连接枢纽”在参与者解决复杂问题时将完全不同的脑网络连接在一起以协调信息。在智力测试过程中智力与fMRI的中心性度量相关联。EEG分析显示智力得分较高的个体在较长较粗糙时间尺度上表现出更大的信号复杂度这表明更丰富、更灵活的大尺度大脑动态。同时存在一个较弱且不显著的趋势表明在非常短较精细的时间尺度上复杂度较低这可能反映了较小脑回路内更简单、更高效的局部加工。总之这些发现支持了这样一种观点智力并非源自单个脑区而是源于不同区域如何在空间和时间的各个尺度上有效协同工作。研究人员总结道“我们的研究结果为多层加工理论的关键假设提供了首个实证证据该理论认为更高的智力源于更灵活的全局长程过程在较粗糙时间尺度上运作这些过程协调着更精细时间尺度上较小神经元群集内的更简单短程过程。”尽管有这些发现研究人员仍提醒说该研究存在几个局限性。例如fMRI扫描和EEG记录来自不同的参与者群体这意味着两组数据无法直接比较。此外样本量相对较小这可能限制统计功效并且所有参与者都是年轻人意味着结果不一定能推广到儿童或老年人。解读脑海科技参考文献Thiele JA, Faskowitz J, Sporns O, Chuderski A, Jung R, Hilger K. Decoding the human brain during intelligence testing. Commun Biol. 2025 Dec 23;9(1):90. doi: 10.1038/s42003-025-09354-4. PMID: 41436777; PMCID: PMC12820092.资讯来源https://www.psypost.org/first-test-of-a-new-neuroscience-theory-shows-how-smart-brains-coordinate-information/
