聪明人在解决问题时是否比其他人思考得更快？柏林夏里特大学（Charité University Berlin）人脑项目的研究人员和他们在巴塞罗那庞培法布拉大学（University Pompeu Fabra in Barcelona）的合作伙伴的新发现质疑了这一在智力研究领域根深蒂固的观点。

他们的研究成果最近发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。

他们从生物学角度出发，构建了650个个性化大脑网络模型（BNM）。这些模型是利用从人类连接组项目（Human Connectome Project）收集到的数据创建的，使研究小组能够模拟大脑在解决问题过程中所经历的过程。

大脑模拟的观察结果与参加宾大矩阵推理测试（PMAT）的650名参与者的经验数据进行了比较，宾大矩阵推理测试包括一系列难度越来越高的模式匹配任务。这些结果被量化为参与者的流体智能（FI），大致可以描述为在新情况下做出困难决定的能力。

"我们发现，与流体智力（FI）较低的人相比，流体智力（FI）较高的人需要更多的时间来完成难度较大的任务。他们只是在回答简单问题时更快，"该研究的资深作者、夏里特大学的Petra Ritter解释说。"我们首先在模拟实验中观察到了这一点，然后才发现参加智力测验者的经验数据与这一趋势相符"。里特尔的实验室和HBP的许多其他研究小组使用大脑模拟来补充观察数据，以便建立大脑如何工作的理论框架。"

"在这种情况下，大脑模拟被用来确定大脑功能和结构连通性与认知能力之间的联系。同步性更强的大脑更善于解决问题，但速度不一定更快。"里特尔说："随着同步性的降低，大脑中的决策回路会更快地得出结论，而大脑区域之间的同步性越高，就能更好地整合证据和更强大的工作记忆。直觉上这并不令人惊讶：如果你有更多的时间并考虑更多的证据，你就会在解决问题上投入更多，并提出更好的解决方案。在这里，我们不仅从经验上证明了这一点，而且还证明了所观察到的成绩差异是个性化大脑网络模型动态原理的结果。因此，我们提出了新的证据，对人类智力的一个普遍概念提出了挑战。"

以前建立的工作记忆（WM）和决策（DM）的局部电路模型对智力都很重要，这些模型被插入到虚拟大脑（TVB）中，后者提供了全脑水平的模拟。

模拟使用多尺度脑建模方法运行；脑成像数据使用自动化容器流水线处理。高敏感脑数据的处理在EBRAINS健康数据云的安全虚拟研究环境中进行。这些技术通过EBRAINS向全球研究界开放。

这项研究的最终目标不是要找出你应该思考得有多快，而是要了解生物网络如何决定决策，以开发生物启发工具和机器人应用。因此，智能决策的大脑动力学建模是构建智能应用的一种很有前景的方法。里特尔说："我们认为，生物学上更现实的模型未来可能会超越经典人工智能。"