人間の脳は数字の「4」を認識しますが、数字の「5」は認識しません。四天王F4はすべて「4」（ドージェ）であることを科学的証拠が裏付ける｜Nature

0.5 秒以内に答えてください。下の写真にはリンゴが何個ありますか:

一目で左側に 4 個あることが分かりますか? ...右側にたくさんありますか？どれが右側なのか即座に判断できないのはなぜでしょうか?

この現象以外にも、「四」大天王、F「4」、「四」小華丹など、同様の例がいくつかあります。なぜこれが数字の「4」と関係があるのでしょうか？

Nature の最新のレポートは、この現象を説明する直接的な根拠を提供します - 脳は「4」を認識しますが、「5」は認識しません。

ドイツ、ボン大学医療センターの研究者らは、単一ニューロンの活動を観察し、その結果、脳は数字の「1～4」と「1～4」の認識に異なるシステムを使用していることを発見しました。数字「5-9」境界は「4」です。

具体的には、ニューロンが 1 ～ 4 の数字を処理する場合、特定のニューロンが使用されますが、5 ～ 9 を処理する場合、応答は特定ではなく、 隣接する数字によって干渉されます。

例: 数字 3 を好むニューロンは 3 にのみ応答しますが、数字 8 を好むニューロンは 8 に応答しますが、数字 7 と 9 にも応答します

これこの発見は人間の思考の性質を理解する上で非常に重要です。ジョンズ・ホプキンス大学の心理学者であるリサ・ファイゲンソンは次のように述べています:

基本的に、この問題は心の構造に関係しています。人間の心の基礎は何でしょうか?

人間の脳は「4」を認識しますが、「5」は認識しません

1871年に「ネイチャー」誌に掲載された記事で、経済学者で論理学者のウィリアム・スタンレー・ジェボンズは人間の数え方を調査しました。

数字「5」の大きさを判断できない人がいる

数字「5」の大きさを判断できない人がいる数字「5」

研究者らはその後、これは脳が 1 つの計数システムのみを使用しているためであり、数字が大きくなると精度が低くなるためであると分析しました。他の人は、この違いは 2 つの計数システムがあるという事実に由来していると仮説を立てました。システム を使用してカウントし、脳波検査や機能的磁気共鳴画像法などの技術を使用してさらに研究しましたが、結果には一貫性がなく、どのモデルが正しいかを判断することはできませんでした。

最近まで、ドイツのボン大学の研究チームは、新しいテクノロジーを使用して人間の脳の

単一ニューロンの活動を記録し、最終的に小さなニューロン間の神経コーディングの違いを発見しました。数と大きな数。

具体的には、データは 17 人のてんかん患者から得られました。医師がてんかんの原因を見つけるのを助けるために、これらの患者は侵襲的な医療モニタリングを受けました。つまり、脳に微小電極が埋め込まれました。

患者がモニタリング手術を受けている間、微小電極は

801の活動を記録しました。単一のニューロン

。これらのニューロンは、扁桃体、海馬、腹内側側頭葉、腹側側頭葉の 4 つの脳領域から来ています。 記録プロセス中に、患者は数量判断タスクを実行する必要があります:

画面には、0 ～ 9 の範囲で記号化されていない「ドット マトリクス」画像が表示され、各画像が表示されます。 0.5秒続きます。参加者は、左右のキーを押して、画像上の数字が偶数か奇数かを示す必要があります。

ドット マトリクスは、標準形式と制御形式で表示されます。 . 以下の 3 つのドットマトリックス配置 ：

△ (左) 標準レイアウト、点のサイズと位置は可変 (中) コントロール レイアウト、総面積点の密度とバランスが取れている; (右) 点が直線状に配置されている

行動テストでは、患者の少量の判断が大幅に正確になり、反応時間が短くなり、

「サブ化」が示されました。

の特徴。

(心理学と認知科学の用語である飽和とは、少量のアイテムをすばやく推定する人間の能力を指します。)

量が次より大きい場合4 では、

「数量見積もり」

プロセスを反映して、判断が遅くなり、エラー率が増加します。 研究者らは、エラー率と反応時間をそれぞれ計算し、最終的にサブ化範囲の上限が平均 3.7 (エラー率) と 3.6 (反応時間) であると決定しました。

ニューロン反応の分析により、行動結果の正確性がさらに確認されました。

10 進数値化システムと大数推定システム

単一ニューロンでメタレベルでは、研究者らは同様のコーディングパターンも観察しました。

彼らは、4つの記録脳領域の非記号化量に選択的に反応するニューロンを発見しました。これらの選択的なニューロンは、0〜9の完全な量範囲をカバーしていました。

さまざまな脳領域における選択的ニューロンの割合は約 15.1% であり、これはランダム レベルよりも大幅に高くなります。

研究者らは、ニューロンの調整曲線の特性と相関関係を分析した結果、次のことを発見しました:

1 ～ 4 の小さな数字の場合、ニューロンは優先される数字に対して高度に選択的であり、優先されない数字を抑制します。応答性が向上し、認識効果が向上します。

量の変化に敏感なニューロンの場合、特定の量に対して最大の反応が生成されます。最大の反応を引き起こす量が、ニューロンの「優先量」です

数値が 4 より大きい場合、ニューロンの調整曲線は広くなり、選択性が低下し、数値が増加するにつれてベースライン レベルに戻ります。これは数値推定の特性と一致します

研究者らはさらに、SVM を使用して選択的なニューロンをデコードし、状態空間分析とクラスタリング分析を実施し、ニューロン グループの統計を実施しました。 このテストでは、数量を判断するための分類境界であり、最も重要な違いは数量 4 と 5 の間です。

この境界は人間の直感的な判断と非常に一致しています

この研究は、小さな数の「部分化」システムと大きな数の「推定」システムが共存できるという直接的な証拠を提供します

「サブ化された」システムは、注意力と作業記憶に関連している可能性があります。これは、少量の情報に対する私たちの鋭い判断を説明しますが、脳は、容量を超える入力については、より低速で体系的な情報処理に依存する必要があります。

ただし、研究者らは、他の脳領域にも同様のコーディングの違いがあるかどうか、この現象がより複雑な認知タスクでも観察できるかどうかなど、より複雑なネットワークメカニズムをさらに調査する必要があるとも述べています。抑制ループなどの時間的影響

論文リンク: https://www.nature.com/articles/d41586-023-03136-w

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