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Teoria da neurociência de rede em superdotados

A inteligência cristalizada envolve estados de rede de fácil acesso, utilizando conhecimento e experiência prévios, enquanto a inteligência fluida recruta estados de rede de difícil acesso, apoiando a flexibilidade cognitiva e a resolução adaptativa de problemas.

por Redação CPAH

Barbey (2018) propõe uma Teoria da Neurociência de Rede da Inteligência Humana, sugerindo que a inteligência geral (g) emerge da topologia de mundo pequeno das redes cerebrais e da reorganização dinâmica de sua estrutura de comunidade, promovendo flexibilidade e adaptação em todo o sistema. A inteligência cristalizada envolve estados de rede de fácil acesso, utilizando conhecimento e experiência prévios, enquanto a inteligência fluida recruta estados de rede de difícil acesso, apoiando a flexibilidade cognitiva e a resolução adaptativa de problemas.

A capacidade de transição flexível entre estados de rede é a base para o fator g, permitindo a rápida troca de informações entre redes e capturando diferenças individuais no processamento de informações em nível global. A pesquisa em neurociência de rede destaca a importância da dinâmica da rede cerebral na inteligência, em vez de focar em regiões cerebrais específicas ou redes isoladas.

O artigo revisa evidências de neurociência para elucidar como o fator g emerge de diferenças individuais na arquitetura de rede do cérebro humano. Ele discute como a topologia de mundo pequeno das redes cerebrais, com conexões de curta e longa distância, permite alta eficiência local e global no processamento de informações.

A Teoria da Neurociência de Rede oferece uma nova perspectiva sobre a inteligência, enfatizando a flexibilidade e a dinâmica da rede em vez da localização funcional. Essa estrutura estabelece as bases para novas abordagens na compreensão das diferenças individuais na inteligência geral, examinando a topologia e a dinâmica da rede cerebral global.

Referência:

BARBEY, Aron K. Network neuroscience theory of human intelligence. Trends in Cognitive Sciences, v. 22, n. 1, p. 8-20, 2018.

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