علماء نورث ويسترن يوجهون الأحلام لتعزيز حل الألغاز

أظهر عصبيون في جامعة نورث ويسترن أن إشارات صوتية خفيفة أثناء نوم حركة العين السريعة (REM) يمكن أن تؤثر على محتوى الأحلام، مما يؤدي إلى تحسين الإبداع في حل الألغاز الذهنية. في دراسة شملت 20 مشاركًا، أفاد 75% منهم بأحلام مرتبطة بالألغاز المُشار إليها، والتي حلّوها بنسب أعلى في اليوم التالي. تشير النتائج إلى أن النوم قد يلعب دورًا رئيسيًا في حل المشكلات بشكل إبداعي.

أجرى باحثون في جامعة نورث ويسترن تجربة لاختبار ما إذا كان يمكن توجيه الأحلام لتعزيز الإبداع. شملت الدراسة 20 مشاركًا ذوي خبرة في الأحلام الواضحة. حاول كل منهم حل سلسلة من الألغاز الذهنية الصعبة في المختبر، بثلاث دقائق لكل لغز. تم ربط الألغاز بموسيقى مميزة، وبقيت معظمها غير محلولة بسبب صعوبتها. نام المشاركون ليلة كاملة في المختبر، مراقبين عبر البوليصومنوغرافيا لنشاط الدماغ والإشارات الفسيولوجية. أثناء نوم حركة العين السريعة، طبق الباحثون إعادة تنشيط الذاكرة المستهدفة (TMR) بإعادة تشغيل الموسيقى المرتبطة بنصف الألغاز غير المحلولة، ولكن فقط بعد التأكيد على النوم. في الصباح التالي، وصف المشاركون أحلامهم. في 12 من 20 حالة، أشار الأحلام بشكل أكثر تكرارًا إلى الألغاز المُشار إليها مقارنة بالأخرى. بشكل عام، أفاد 75% من المشاركين بعناصر أحلام مرتبطة بالألغاز المستهدفة. تم حل الألغاز التي ظهرت في الأحلام بنسبة 42%، مقابل 17% لتلك التي لم تظهر. بالنسبة للألغاز المُعاد تنشيطها تحديدًا، ارتفعت معدلات النجاح من 20% إلى 40%. «كثير من المشكلات في العالم اليوم تتطلب حلولًا إبداعية. من خلال تعلم المزيد عن كيفية قدرة أدمغتنا على التفكير الإبداعي... يمكن أن تساعد هندسة النوم»، قال المؤلف الرئيسي كين بالر، أستاذ علم النفس ومدير برنامج علم الأعصاب المعرفي في نورث ويسترن. أبرزت المؤلفة الرئيسية كارين كونكولي، باحثة ما بعد الدكتوراه، التأثيرات غير المتوقعة حتى بدون وضوح. «حتى بدون وضوح، طلب أحد الرائين مساعدة شخصية في الحلم لحل اللغز الذي كنا نشير إليه. آخر شير باللغز 'الأشجار' واستيقظ يحلم بالمشي في غابة»، قالت. تشير الدراسة إلى أن الإشارات شكّلت الأحلام، لكن عوامل أخرى مثل الفضول قد تساهم في الأداء الأفضل. لا تثبت بشكل قاطع أن الحلم يسبب الحلول، لكنها تتقدم في فهم دور النوم في الإبداع. يهدف الفريق إلى استكشاف وظائف الأحلام في تنظيم العواطف والتعلم. البحث بعنوان «Creative problem-solving after experimentally provoking dreams of unsolved puzzles during REM sleep» نُشر في Neuroscience of Consciousness في 5 فبراير.

مقالات ذات صلة

MIT researchers analyze rotating brain wave patterns on a screen in a lab, with an animal model, illustrating how the brain refocuses after distraction.
صورة مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي

علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يكتشفون أن موجات الدماغ الدوارة تساعد العقل على إعادة التركيز بعد التشتت

من إعداد الذكاء الاصطناعي صورة مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تم التحقق من الحقائق

يبلغ باحثون في معهد بيكوور بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن موجات الدوران للنشاط العصبي تساعد الدماغ على استعادة التركيز بعد التشتت. في دراسات على الحيوانات، تتبع مدى هذه الدورانات الأداء: دورانات كاملة تتوافق مع الاستجابات الصحيحة، بينما الدورات غير المكتملة ترتبط بالأخطاء. كما أن التوقيت بين التشتت والاستجابة كان مهماً، مما يشير إلى دورة استعادة تعتمد على التوقيت.

وجد الباحثون أن تشغيل أصوات مرتبطة بألغاز غير محلولة أثناء نوم حركة العين السريعة (REM) يمكن أن يساعد المتحلمين الواعين على حل تلك الألغاز بشكل أكثر فعالية في اليوم التالي. شملت الدراسة 20 مشاركًا أشاروا إلى وعيهم في الأحلام من خلال حركات العين والشهقات. هذه التقنية، المعروفة باسم إعادة تنشيط الذاكرة المستهدفة، تستفيد من عمليات الذاكرة في الدماغ لتعزيز التعلم أثناء النوم.

من إعداد الذكاء الاصطناعي

كشفت بحث جديد من MIT أن الأشخاص المحرومين من النوم عندما يعانون من فشل في الانتباه، يطلق أدمغتهم موجات من السائل الدماغي النخاعي لإزالة النفايات، محاكية عملية تشبه النوم. هذا التعويض يعطل التركيز مؤقتاً لكنه قد يساعد في الحفاظ على صحة الدماغ. النتائج، المنشورة في Nature Neuroscience، تبرز الاستجابة التكيفية للدماغ تجاه الراحة المفقودة.

تكشف أبحاث جديدة أن المشاهد والأصوات اليومية يمكن أن تقيد بعض الأشخاص في خيارات ضارة من خلال التأثير على أدمغتهم عبر التعلم الارتباطي. يواجه الأشخاص شديدو الحساسية لهذه الإشارات صعوبة في تحديث استجاباتهم عندما تصبح النتائج سلبية، مما يؤدي إلى سلوك محفوف بالمخاطر مستمر. تبرز النتائج، بقيادة جوزيبي دي بيليغرينو من جامعة بولونيا، آثارًا على الإدمان والقلق.

من إعداد الذكاء الاصطناعي تم التحقق من الحقائق

أفاد باحثو ستانفورد ميديسين وشركاؤهم بأن نموذج ذكاء اصطناعي يُدعى SleepFM يمكنه تحليل دراسة بوليصومنوغرافيا ليلة واحدة وتقدير مخاطر مستقبلية لأكثر من 100 حالة طبية، بما في ذلك الخرف وأمراض القلب وبعض السرطانات. يقول الفريق إن النظام يتعلم أنماطًا عبر إشارات فيزيولوجية متعددة مسجلة أثناء النوم وقد يكشف علامات إنذار مبكرة سنوات قبل التشخيص السريري.

كبار السن الذين لديهم إيقاعات يومية للراحة والنشاط أضعف أو أكثر عدم انتظامًا كانوا أكثر عرضة للتشخيص بالخرف على مدى حوالي ثلاث سنوات، وفقًا لدراسة نُشرت في *Neurology*. ربطت البحوث أيضًا قمم النشاط في وقت متأخر من بعد الظهر بمخاطر أعلى للخرف، على الرغم من أنها لم تثبت أن اضطرابات الإيقاع اليومي تسبب الخرف.

من إعداد الذكاء الاصطناعي تم التحقق من الحقائق

تقرير دراسة في PLOS Biology أن تزامن النشاط بين مناطق الدماغ الأمامية والجدارية باستخدام تحفيز كهربائي غير جراحي زاد قليلاً من استعداد المشاركين لمشاركة المال في مهمة اقتصادية قياسية، بما في ذلك الخيارات التي قللت من عوائدهم الخاصة.

 

 

 

يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط

نستخدم ملفات تعريف الارتباط للتحليلات لتحسين موقعنا. اقرأ سياسة الخصوصية الخاصة بنا سياسة الخصوصية لمزيد من المعلومات.
رفض