聪明的人脑筋动得更快，其实不一定。 最近刊登在《自然通讯》期刊上的德国科学家研究发现，智商高的人在处理简单任务时的确速度更快，但面对复杂问题时，他们需要的时间其实更长，而且准确度愈高。

德国夏里特医学大学（Charité– Universitätsmedizin Berlin）神经学科学家表示，自从智力测试在大约1890年出现以来，人们总是认为聪明的人之所以聪明，是因为他们的大脑处理速度更快，但不全然如此。 他使用 MRI 数据创建个性化大脑网络模型，为了将大脑模拟与现实世界的数据进行比较，找来 650 名参加宾州大学矩阵推理测试（PMAT） 的参与者数据，该测试包括难度不断增加的模式匹配任务，目的是测量流动智力。 流动智力是指在混乱状态中发现意义、解决新问题的能力。

结果发现，只有面对简单问题时，智力较高的参与者才会更快。 但当面临更具挑战性、需要更多解决问题的任务时，智力较高的参与者实际上需要更多时间才能得出正确的解决方案。

大脑同步性愈高，想的更深远

关键在于大脑区域之间的同步性。 人脑中有大约1000亿个神经元，每一个神经元都与大约1，000个邻近或远处的神经元相连，这个深不可测的网络是大脑惊人能力的关键，但也正是它让人们很难理解大脑的工作原理。 科学家表示，大脑各区域间更高的同步性有助于整合证据，以及表现更强大的工作记忆，因此更同步的大脑更能解决问题，但不一定更快。

研究人员可以确定，大脑区域之间同步性降低的大脑，不会经过上游大脑区域完成解决问题所需的处理步骤，而是直接跳到结论，所以速度更快。 但得分较高的人，由于大脑中更高的同步性使额叶的神经回路比协调性较差的大脑延迟更长时间做出决定，因此实际上需要更多的时间来解决具有挑战性的任务，但犯的错误却更少。 而同步性又取决于大脑神经元回路中兴奋与抑制平衡调节能力的好坏。

科学家表示，这是可以理解的，因为在更具挑战性的任务中，大脑必须将之前的进度储存在工作记忆中，同时探索其他解决方案路径，然后将它们相互整合，为特定解决方案收集证据有时可能需要更长的时间，但也会带来更好的结果。

这项研究的最终目标不是要知道一个聪明的人脑筋动得有多快，而是使用大脑模拟作为观察数据的补充工具，目的是了解生物网络如何影响决策，并将这些知识应用于仿生工具和机器人应用的开发。 研究人员相信，生物智能和人工智能的工作原理存在一些关键差异，生物现实模型在未来可能会超越经典人工智能系统。