Menu

ABOVE: © DUNG HOANG

W 1987 roku politolog James Flynn z Uniwersytetu Otago w Nowej Zelandii udokumentował ciekawe zjawisko: szeroki przyrost inteligencji w wielu ludzkich populacjach na przestrzeni czasu. W 14 krajach, w których przez dziesięciolecia dostępne były średnie wyniki IQ dużej części populacji, we wszystkich nastąpiły skoki w górę – niektóre z nich dramatyczne. Dzieci w Japonii, na przykład, zyskały średnio 20 punktów w teście znanym jako Skala Inteligencji Wechslera dla Dzieci w latach 1951-1975. We Francji przeciętny 18-letni mężczyzna uzyskał w 1974 roku o 25 punktów lepszy wynik w teście rozumowania niż jego odpowiednik z 1949 roku.1

Flynn początkowo podejrzewał, że trend ten odzwierciedla wadliwe testy. Jednak w następnych latach coraz więcej danych i analiz potwierdzało tezę, że ludzka inteligencja wzrasta wraz z upływem czasu. Proponowane wyjaśnienia tego zjawiska, znanego obecnie jako efekt Flynna, obejmują rosnącą edukację, lepsze odżywianie, większe wykorzystanie technologii i zmniejszoną ekspozycję na ołów, by wymienić tylko cztery. Począwszy od osób urodzonych w latach 70-tych, trend ten odwrócił się w niektórych krajach Europy Zachodniej, pogłębiając zagadkę tego, co kryje się za fluktuacjami pokoleniowymi. Ale nie osiągnięto konsensusu w sprawie podstawowej przyczyny tych tendencji.

Podstawowym wyzwaniem w zrozumieniu efektu Flynna jest zdefiniowanie inteligencji. Na początku XX wieku angielski psycholog Charles Spearman po raz pierwszy zaobserwował, że średnie wyniki ludzi w różnych pozornie niezwiązanych ze sobą zadaniach umysłowych – na przykład ocena, czy jeden ciężar jest cięższy od drugiego, lub szybkie naciśnięcie przycisku po zapaleniu się światła – przewidują nasze średnie wyniki w zupełnie innym zestawie zadań. Spearman zaproponował, że pojedyncza miara inteligencji ogólnej, g, była odpowiedzialna za tę wspólność.

Naukowcy zaproponowali biologiczne mechanizmy różnic w poziomach g u poszczególnych osób, począwszy od wielkości i gęstości mózgu, poprzez synchronizację aktywności neuronalnej, aż po ogólną łączność w obrębie kory mózgowej. Ale dokładne fizjologiczne pochodzenie g jest dalekie od ustalenia, a proste wyjaśnienie różnic w inteligencji między osobami nadal wymyka się badaczom. Ostatnie badania przeprowadzone na 1475 nastolatkach z całej Europy wykazały, że inteligencja, mierzona testem poznawczym, była związana z szeregiem cech biologicznych, w tym ze znanymi markerami genetycznymi, modyfikacjami epigenetycznymi genu zaangażowanego w sygnalizację dopaminową, gęstością istoty szarej w prążkowiu (głównym uczestniku kontroli motorycznej i reakcji na nagrodę) oraz aktywacją prążkowia w odpowiedzi na zaskakującą wskazówkę dotyczącą nagrody.2

Zrozumienie ludzkiego sprytu stało się jeszcze większym wyzwaniem przez wysiłki niektórych wewnątrz i na zewnątrz pola, aby wprowadzić pseudonaukowe koncepcje do mieszanki. Badania nad inteligencją były czasami skażone eugeniką, „naukowym” rasizmem i seksizmem, na przykład. Jeszcze w 2014 roku były pisarz naukowy New York Timesa, Nicholas Wade, znalazł się pod ostrzałem za to, co krytycy uznali za błędną interpretację badań genetycznych, sugerującą, że rasa może korelować ze średnimi różnicami w inteligencji i innych cechach. Pomijając zasadność takich analiz, dla dzisiejszych badaczy inteligencji kategoryzacja nie jest celem ostatecznym.

„Powodem, dla którego interesują mnie testy inteligencji płynnej”- które skupiają się raczej na zdolności rozwiązywania problemów niż na wyuczonej wiedzy-„nie jest tak naprawdę to, że chcę wiedzieć, co sprawia, że jedna osoba radzi sobie lepiej od drugiej”, mówi neurobiolog z Uniwersytetu w Cambridge, John Duncan. „Jest to ważne dla każdego, ponieważ te funkcje są obecne w umyśle każdego człowieka i byłoby bardzo miło wiedzieć, jak one działają.”

W poszukiwaniu g

G oraz testy IQ (lub ilorazu inteligencji), które mają na celu jego pomiar, okazały się niezwykle trwałe od czasów Spearmana. Liczne badania potwierdziły jego odkrycie wymiernej korelacji między wynikami poszczególnych osób w różnych testach poznawczych. A g interesuje badaczy, ponieważ jego efekty wykraczają daleko poza wyniki w nauce i pracy. W kolejnych badaniach wykazano, że wyższe IQ wiąże się z takimi efektami, jak wyższe dochody i wykształcenie, a także z niższym ryzykiem chorób przewlekłych, niepełnosprawności i wczesnej śmierci.

Wcześniejsze badania osób z urazami mózgu zakładały, że płaty czołowe są niezbędne do rozwiązywania problemów. W późnych latach 80-tych, Richard Haier z Uniwersytetu Kalifornijskiego, Irvine, i współpracownicy obrazowali mózgi ludzi, jak rozwiązywali abstrakcyjne zagadki rozumowania, które ożywiły konkretne obszary w płatach czołowych, ciemieniowych i potylicznych mózgu, jak również komunikacji między nimi. Płaty czołowe związane są z planowaniem i uwagą; płaty ciemieniowe interpretują informacje sensoryczne; a płat potyliczny przetwarza informacje wizualne – wszystkie umiejętności przydatne w rozwiązywaniu zagadek. Ale większa aktywność nie oznaczała większej sprawności poznawczej, zauważa Haier. „Ludzie z najwyższymi wynikami testów wykazywali najniższą aktywność mózgu, co sugeruje, że to nie to, jak ciężko pracował twój mózg, czyniło cię inteligentnym, ale to, jak wydajnie pracował twój mózg.”

W 2007 roku, w oparciu o te i inne badania neuroobrazowania, Haier i Rex Jung z Uniwersytetu Nowego Meksyku zaproponowali teorię integracji parieto-frontalnej, twierdząc, że obszary mózgu zidentyfikowane w badaniach Haiera i innych są kluczowe dla inteligencji.3 (Patrz infografika.) Jednak Haier i inni badacze odkryli, że wzorce aktywacji różnią się, nawet wśród osób o podobnej inteligencji, podczas wykonywania tych samych zadań umysłowych. Sugeruje to, jak mówi, że istnieją różne ścieżki, których mózg może użyć, aby osiągnąć ten sam punkt końcowy.

Ludzie z najwyższymi wynikami testów faktycznie wykazywali najniższą aktywność mózgu, co sugeruje, że to nie to, jak ciężko pracował twój mózg, czyniło cię inteligentnym, ale to, jak skutecznie pracował twój mózg.

-Richard Haier, Uniwersytet Kalifornijski, Irvine

Kolejny problem z lokalizacją siedziby g poprzez obrazowanie mózgu, niektórzy twierdzą, że nasze instrumenty są nadal po prostu zbyt prymitywne, aby dać satysfakcjonujące odpowiedzi. Skany PET Haiera w latach osiemdziesiątych, na przykład, śledziły radioznakowaną glukozę przez mózg, aby uzyskać obraz aktywności metabolicznej podczas 30-minutowego okna w narządzie, którego komórki komunikują się ze sobą w porządku milisekund. A nowoczesne skany fMRI, choć bardziej precyzyjne czasowo, śledzą jedynie przepływ krwi przez mózg, a nie rzeczywistą aktywność poszczególnych neuronów. „To tak, jakbyś próbował zrozumieć zasady ludzkiej mowy, a jedyne, czego mógłbyś słuchać, to natężenie hałasu dobiegającego z całego miasta” – mówi Duncan.

Modele inteligencji

Poza zwykłym brakiem wystarczająco ostrych narzędzi, niektórzy badacze zaczynają kwestionować założenie, że klucz do inteligencji można dostrzec w anatomicznych cechach mózgu. „Dominujący pogląd na mózg w XX wieku był taki, że anatomia jest przeznaczeniem,” mówi neurofizjolog Earl Miller z MIT’s Picower Institute for Learning and Memory; ale w ciągu ostatnich 10-15 lat stało się jasne, że ten pogląd jest zbyt uproszczony.

Badacze zaczęli proponować alternatywne właściwości mózgu, które mogą leżeć u podstaw inteligencji. Miller, na przykład, śledził zachowanie fal mózgowych, które powstają, gdy wiele neuronów strzela w synchronizacji, w poszukiwaniu wskazówek na temat IQ. W jednym z ostatnich badań on i jego koledzy podłączyli elektrody EEG do głów małp, które zostały nauczone puszczać pasek, jeśli widziały tę samą sekwencję obiektów, które widziały chwilę wcześniej. Zadanie to opierało się na pamięci roboczej, zdolności dostępu i przechowywania bitów istotnych informacji, i powodowało wybuchy fal γ o wysokiej częstotliwości i fal β o niższej częstotliwości. Kiedy wybuchy nie były zsynchronizowane w typowych momentach podczas zadania, zwierzęta popełniały błędy.4

Przeanaliza inteligencji

Biologiczne podstawy różnic w ludzkiej inteligencji nie są dobrze poznane, ale badania w neuronauce, psychologii i innych dziedzinach zaczęły przynosić wgląd w to, co może leżeć u podstaw takich różnic. Jedna z dobrze znanych hipotez, poparta dowodami ze skanów mózgu i badań osób z uszkodzeniami mózgu, proponuje, że inteligencja jest umiejscowiona w szczególnych skupiskach neuronów w mózgu, z których wiele znajduje się w korze przedczołowej i ciemieniowej. Znana jako integracja czołowo-ciemieniowa, hipoteza ta utrzymuje, że struktura tych obszarów, ich aktywność i połączenia między nimi różnią się u poszczególnych osób i korelują z wynikami w zadaniach poznawczych.

Badacze zaproponowali również wiele innych hipotez wyjaśniających indywidualne zróżnicowanie ludzkiej inteligencji. Różnorodność proponowanych mechanizmów podkreśla naukową niepewność co do tego, jak powstaje inteligencja. Poniżej przedstawiamy trzy z tych hipotez, z których każda poparta jest dowodami eksperymentalnymi i modelowaniem obliczeniowym:

Miller podejrzewa, że fale te „kierują ruchem” w mózgu, zapewniając, że sygnały neuronowe docierają do odpowiednich neuronów, kiedy tego potrzebują. „Gamma jest oddolna – przenosi treść tego, o czym myślisz. A beta jest z góry na dół – przenosi sygnały sterujące, które określają, o czym myślisz” – mówi. „Jeśli twoje beta nie jest wystarczająco silne, aby kontrolować gamma, dostajesz mózg, który nie może filtrować rozproszenia.”

Ogólny wzór komunikacji mózgu jest kolejnym kandydatem do wyjaśnienia inteligencji. Na początku tego roku Aron Barbey, badacz psychologii na Uniwersytecie Illinois w Urbana-Champaign, zaproponował ten pomysł, który nazywa teorią neuronauki sieciowej5 , powołując się na badania, w których wykorzystano techniki takie jak MRI z tensorem dyfuzji do śledzenia połączeń między regionami mózgu. Barbey nie jest pierwszym, który zasugerował, że zdolność różnych części mózgu do komunikowania się ze sobą jest kluczowa dla inteligencji, ale całomózgowa natura teorii neuronauki sieciowej kontrastuje z bardziej ugruntowanymi modelami, takimi jak teoria integracji przyśrodkowo-czołowej, które koncentrują się na konkretnych regionach. „Ogólna inteligencja wywodzi się z indywidualnych różnic w systemowej topologii i dynamice ludzkiego mózgu”, mówi Barbey do The Scientist.

Ogólna inteligencja wywodzi się z indywidualnych różnic w systemowej topologii i dynamice ludzkiego mózgu.

-Aron Barbey, University of Illinois at Urbana-Champaign

Emiliano Santarnecchi z Uniwersytetu Harvarda i Simone Rossi z Uniwersytetu w Sienie we Włoszech również twierdzą, że inteligencja jest właściwością całego mózgu, ale widzą ogólną plastyczność jako klucz do sprytu. Plastyczność, zdolność mózgu do reorganizacji, może być mierzona poprzez charakter aktywności mózgu generowanej w odpowiedzi na przezczaszkową stymulację magnetyczną lub elektryczną, mówi Santarnecchi. „Istnieją osoby, które generują odpowiedź, która jest tylko z innymi węzłami tej samej sieci, do której zmierzamy,” mówi.I wtedy są ludzie, w których mózgach „sygnał zaczyna rozprzestrzeniać się wszędzie.” Jego grupa odkryła, że wyższa inteligencja, mierzona za pomocą testów IQ, odpowiada bardziej specyficznej odpowiedzi sieciowej, co według hipotezy Santarnecchi „odzwierciedla pewien rodzaj. . wyższą wydajność w bardziej inteligentnych mózgach.”

Pomimo odkrytych wskazówek na temat tego, jak powstaje inteligencja, Santarnecchi jest sfrustrowany, że badania nie przyniosły bardziej konkretnych odpowiedzi na temat tego, co uważa za jeden z głównych problemów neuronauki. Aby zaradzić temu niedociągnięciu, Santarnecchi stanął na czele konsorcjum złożonego z neuronaukowców poznawczych, inżynierów, biologów ewolucyjnych i badaczy innych dyscyplin, którego celem jest przedyskutowanie sposobów dotarcia do biologicznych podstaw inteligencji. Santarnecchi chciałby zobaczyć, jak manipuluje się mózgiem – na przykład poprzez nieinwazyjną stymulację – aby odkryć związki przyczynowo-skutkowe pomiędzy aktywnością mózgu a wydajnością poznawczą. „Wiemy teraz dużo o inteligencji”, mówi, „ale myślę, że nadszedł czas, by spróbować odpowiedzieć na to pytanie w inny sposób.”

Umieszczenie g w genach

Podczas gdy neuronaukowcy badają mózg pod kątem tego, jak jego struktura i aktywność wiążą się z inteligencją, genetycy podeszli do inteligencji z innej strony. Opierając się na dotychczasowych odkryciach, badaczka psychologii Sophie von Stumm z London School of Economics szacuje, że około 25 procent indywidualnego zróżnicowania inteligencji zostanie wyjaśnione przez polimorfizmy pojedynczych nukleotydów w genomie.

Aby znaleźć geny odgrywające rolę w inteligencji, badacze przeskanowali genomy tysięcy ludzi. Na początku tego roku, na przykład, ekonomista Daniel Benjamin z Uniwersytetu Południowej Kalifornii i jego współpracownicy przeanalizowali dane dotyczące ponad 1,1 miliona osób pochodzenia europejskiego i zidentyfikowali ponad 1200 miejsc w genomie związanych z poziomem wykształcenia, powszechnym wskaźnikiem inteligencji.7 Ponieważ osoby badane w wielu rodzajach badań medycznych, w których sekwencjonuje się DNA, są pytane o swój status edukacyjny, co pomaga kontrolować czynniki społeczno-ekonomiczne w późniejszych analizach, takie dane są obfite. I chociaż korelacja pomiędzy wykształceniem a inteligencją jest niedoskonała, „inteligencja i osiągnięcia szkolne są wysoce skorelowane, a genetycznie bardzo wysoce skorelowane”, mówi von Stumm, który niedawno był współautorem przeglądu na temat genetyki inteligencji.8 W sumie, zidentyfikowane dotychczas geny odpowiadały za około 11 procent indywidualnej zmienności poziomu wykształcenia w badaniu Benjamina; dla porównania, dochód gospodarstwa domowego wyjaśniał 7 procent.

Takie badania asocjacyjne obejmujące cały genom (GWAS) były ograniczone w tym, co ujawniały na temat biologii działającej w inteligencji i osiągnięciach edukacyjnych, ponieważ wiele pozostaje do odkrycia na temat zidentyfikowanych dotychczas genów. Ale są pewne wskazówki, mówi Benjamin. Na przykład, geny o znanych funkcjach, które pojawiły się w jego ostatnich badaniach „wydają się być zaangażowane w prawie wszystkie aspekty rozwoju mózgu i komunikacji między neuronami, ale nie w komórki glejowe” – mówi Benjamin. Ponieważ komórki glejowe wpływają na to, jak szybko neurony przekazują sygnały do siebie nawzajem, sugeruje to, że szybkość wypalania nie jest czynnikiem różnic w osiągnięciach edukacyjnych.

Inne geny wydają się łączyć inteligencję z różnymi chorobami mózgu. Na przykład, w opublikowanym w zeszłym roku preprint GWAS, Danielle Posthuma z VU University Amsterdam i współpracownicy zidentyfikowali związki pomiędzy wynikami testów poznawczych a wariantami, które są ujemnie skorelowane z depresją, ADHD i schizofrenią, wskazując na możliwy mechanizm znanych korelacji pomiędzy inteligencją a niższym ryzykiem zaburzeń psychicznych. Badacze znaleźli również warianty związane z inteligencją, które są pozytywnie skorelowane z autyzmem.9

Von Stumm jest sceptyczny, że dane genetyczne przyniosą w najbliższym czasie użyteczne informacje na temat tego, w jaki sposób inteligencja wynika ze struktury lub funkcji mózgu. Ale GWAS może przynieść wgląd w inteligencję w mniej bezpośredni sposób. Na podstawie swoich wyników Benjamin i współpracownicy opracowali poligeniczny wynik, który koreluje z poziomem wykształcenia. Chociaż nie jest on na tyle silny, by można go było wykorzystać do przewidywania indywidualnych zdolności, Benjamin twierdzi, że wynik ten powinien okazać się przydatny dla badaczy, ponieważ pozwala im kontrolować genetykę w analizach mających na celu identyfikację czynników środowiskowych wpływających na inteligencję. „Nasze badania pozwolą na uzyskanie lepszych odpowiedzi na pytania o to, jakie rodzaje interwencji środowiskowych poprawiają wyniki uczniów,” mówi.

Von Stumm planuje wykorzystać poligeniczny wynik Benjamina, aby poskładać razem to, jak geny i środowisko oddziałują na siebie. „Po raz pierwszy możemy bezpośrednio sprawdzić,” mówi von Stumm, „czy dzieci, które dorastają w zubożałych rodzinach. . z mniejszymi zasobami, czy ich różnice genetyczne mają taki sam wpływ na ich osiągnięcia szkolne, jak w przypadku dzieci dorastających w bogatszych rodzinach, które mają wszystkie możliwości na świecie, by skorzystać z okazji do nauki, które odpowiadają ich genetycznym predyspozycjom.”

Podnoszenie IQ

Pomysł manipulowania inteligencją jest kuszący i nie brakuje wysiłków, by to osiągnąć. Jedną z taktyk, która kiedyś wydawała się być obiecująca dla zwiększenia inteligencji, jest wykorzystanie gier ćwiczących mózg. Dzięki praktyce, gracze poprawiają swoje wyniki w tych prostych grach wideo, które opierają się na umiejętnościach takich jak szybki czas reakcji lub krótkotrwałe zapamiętywanie. Jednak przeglądy licznych badań nie znalazły dobrych dowodów na to, że takie gry wzmacniają ogólne zdolności poznawcze, a trening mózgu tego rodzaju jest obecnie powszechnie uważany za rozczarowanie.
Transcranial brain stimulation, który wysyła łagodne impulsy elektryczne lub magnetyczne przez czaszkę, wykazał pewien potencjał w ostatnich dziesięcioleciach w celu zwiększenia inteligencji. W 2015 roku, na przykład, neurolog Emiliano Santarnecchi z Harvard Medical School i współpracownicy stwierdzili, że badani rozwiązywali zagadki szybciej z jednym rodzajem przezczaszkowej stymulacji prądem zmiennym, podczas gdy metaanaliza z 2015 roku znalazła „znaczące i wiarygodne efekty” innego rodzaju stymulacji elektrycznej, przezczaszkowej stymulacji prądem stałym (Curr Biol, 23:1449-53).
Choć stymulacja magnetyczna przyniosła podobnie kuszące rezultaty, badania zarówno stymulacji elektrycznej, jak i magnetycznej również wzbudziły wątpliwości co do skuteczności tych technik, a nawet badacze, którzy wierzą, że mogą one poprawić wydajność poznawczą, przyznają, że jesteśmy dalecy od stosowania ich klinicznie.

Zobacz „Noninvasive Brain Stimulation Modulates Memory Networks”

Jednym sprawdzonym sposobem, o którym wiedzą badacze, aby zwiększyć inteligencję, jest stara dobra edukacja. W meta-analizie opublikowanej na początku tego roku, zespół kierowany przez ówczesnego neuropsychologa z Uniwersytetu w Edynburgu Stuarta Ritchie (obecnie w King’s College London) odsiał czynniki zakłócające z danych zgłoszonych w wielu badaniach i stwierdził, że nauka w szkole – niezależnie od wieku i poziomu edukacji – podnosi IQ średnio o jeden do pięciu punktów rocznie (Psychol Sci, 29:1358-69). Naukowcy, w tym neurobiolożka zajmująca się rozwojem poznawczym na Uniwersytecie Kolumbii Brytyjskiej, Adele Diamond, pracują nad zrozumieniem, jakie elementy edukacji są najbardziej korzystne dla mózgu.
„Inteligencja jest predyktorem całej masy ważnych rzeczy”, takich jak osiągnięcia edukacyjne, sukces zawodowy oraz zdrowie fizyczne i psychiczne, pisze Ritchie w e-mailu do The Scientist, „więc byłoby niezwykle użyteczne, gdybyśmy mieli niezawodne sposoby jej podnoszenia.”

Myślenie o myśleniu

Nie tylko biologia inteligencji pozostaje czarną skrzynką; badacze wciąż próbują owinąć swoje umysły wokół samej koncepcji. Rzeczywiście, pomysł, że g reprezentuje pojedynczą właściwość mózgu, został zakwestionowany. Podczas gdy użyteczność i moc predykcyjna g jako wskaźnika jest powszechnie akceptowana, zwolennicy alternatywnych modeli postrzegają ją jako średnią lub sumę zdolności poznawczych, a nie przyczynę.

W zeszłym roku neurobiolog z Uniwersytetu Cambridge Rogier Kievit i współpracownicy opublikowali badanie, które sugeruje, że IQ jest wskaźnikiem zbiorowej siły bardziej wyspecjalizowanych umiejętności poznawczych, które wzajemnie się wzmacniają. Wyniki opierały się na wynikach testów słownictwa i rozumienia wzrokowego dla setek mieszkańców Wielkiej Brytanii w późnych latach nastoletnich i wczesnych latach dwudziestych oraz dla tych samych osób około półtora roku później. Mając dane dotyczące tych samych osób w dwóch punktach czasowych, naukowcy mogli zbadać, czy wyniki w jednej umiejętności poznawczej, takiej jak słownictwo lub rozumowanie, mogą przewidzieć tempo poprawy w innej dziedzinie. Używając algorytmów do przewidywania, jakie zmiany powinny nastąpić w ramach różnych modeli inteligencji, badacze doszli do wniosku, że najlepiej pasuje mutualizm, czyli koncepcja, że różne zdolności poznawcze wspierają się nawzajem w pętlach dodatniego sprzężenia zwrotnego.10

W 2016 roku Andrew Conway z Claremont Graduate University w Kalifornii i Kristóf Kovács, obecnie z Eötvös Loránd University na Węgrzech, przedstawili inny argument za zaangażowaniem wielu procesów poznawczych w inteligencję.11 W ich modelu sieci neuronowe specyficzne dla danego zastosowania – potrzebne na przykład do wykonywania prostych działań matematycznych lub nawigacji w środowisku – oraz wysokopoziomowe procesy wykonawcze ogólnego przeznaczenia, takie jak rozkładanie problemu na serię małych, możliwych do opanowania bloków, odgrywają rolę w pomaganiu człowiekowi w wykonywaniu zadań poznawczych. To właśnie fakt, że różne zadania wykorzystują te same procesy wykonawcze, wyjaśnia, dlaczego wyniki poszczególnych osób w różnych zadaniach korelują ze sobą, i to właśnie średnia siła tych procesów wyższego rzędu, a nie pojedyncza zdolność, jest mierzona przez g, twierdzą naukowcy. Neurobiolodzy mogą poczynić większy postęp w zrozumieniu inteligencji, szukając cech mózgu, które realizują poszczególne procesy wykonawcze, a nie siedziby pojedynczego czynnika g, twierdzi Kovács.

Podczas gdy badacze zmagają się z trudnym do opanowania zjawiskiem inteligencji, pojawia się filozoficzne pytanie: Czy nasz gatunek jest wystarczająco inteligentny, by zrozumieć podstawy naszej własnej inteligencji? Chociaż osoby zajmujące się tą dziedziną ogólnie zgadzają się, że nauka ma przed sobą długą drogę, aby zrozumieć, w jaki sposób myślimy, większość z nich wyraża ostrożny optymizm, że nadchodzące dekady przyniosą istotne spostrzeżenia.

„Widzimy teraz rozwój, nie tylko mapowanie połączeń mózgowych u ludzi … zaczynamy również widzieć mapowanie synaps”, mówi Haier. „To przeniesie nasze zrozumienie podstawowych mechanizmów biologicznych rzeczy takich jak inteligencja … na zupełnie nowy poziom”.

1. J. Flynn, „Masywne wzrosty IQ w 14 narodach: What IQ tests really measure,” Psychol Bull, 101:171-91, 1987.
2. J.A. Kaminski et al., „Epigenetic variance in dopamine D2 receptor: A marker of IQ malleability?”. Transl Psychiat, 8:169, 2018.
3. R.E. Jung, R.J. Haier, „The parieto-frontal integration theory (P-FIT) of intelligence: Converging neuroimaging evidence,” Behav Brain Sci, 30:135-87, 2007.
4. M. Lundqvist et al., „Gamma and beta bursts during working memory readout suggest roles in its volitional control,” Nat Comm, 9:394, 2018.
5. A.K. Barbey, „Network neuroscience theory of human intelligence,” Trends Cogn Sci, 22:8-20, 2018.
6. E. Santarnecchi, S. Rossi, „Advances in the neuroscience of intelligence: From brain connectivity to brain perturbation,” Span J Psychol, 19:E94, 2016.
7. J.J. Lee et al., „Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals,” Nat Genet, 50:1112-21, 2018.
8. R. Plomin, S. von Stumm, „The new genetics of intelligence,” Nat Rev Genet, 19:148-59, 2018.
9. J.E. Savage et al., „Genome-wide association meta-analysis in 269,867 individuals identifies new genetic and functional links to intelligence,” Nat Genet, 50:912-19, 2018.
10. R.A. Kievit et al., „Mutualistic coupling between vocabulary and reasoning supports cognitive development during late adolescence and early adulthood,” Psychol Sci, 28:1419-31, 2017.
11. K. Kovács, A.R.A. Conway, „Process overlap theory: A unified account of the general factor of intelligence,” Psychol Inq, 27:151-177, 2016.

.