Mô hình mạng nơ-ron giúp hiểu rõ hơn về sự chú ý của con người

Giờ đây, nhờ vào một mô hình mạng nơ-ron mới, các nhà nghiên cứu tại Đại học Washington – Hoa Kỳ đã có công cụ tốt hơn để khám phá cơ chế thần kinh giúp con người tập trung giữa nhiều yếu tố gây xao nhãng.

Mô hình này, vừa được công bố trên tạp chí Nature Human Behaviour, chỉ ra rằng con người không tập trung bằng cách cố gắng hết sức vào một chủ đề mà bằng cách bỏ qua những yếu tố gây xao nhãng đã xuất hiện trước đó.

Wouter Kool-trợ lý giáo sư tại Đại học Washington cho biết: “Các nghiên cứu trước đây cho thấy khi đối mặt với một nhiệm vụ khó khăn, con người điều chỉnh sự chú ý để không bị phân tâm bởi những yếu tố mới. Tuy nhiên, cách họ thực hiện điều chỉnh này vẫn chưa rõ ràng”. Không phải con người không thể vừa tập trung vừa giảm thiểu yếu tố gây nhiễu, mà cách họ làm điều đó có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ khó của nhiệm vụ trước đó. Trong nghiên cứu của chúng tôi, mức độ khó trước đó có ảnh hưởng rõ ràng đến sự nhạy cảm của họ với độ khó hiện tại.

Điểm đột phá trong nghiên cứu này nằm ở cách tiếp cận khác biệt. Thay vì chỉ có một nguồn thông tin quan trọng và một nguồn gây nhiễu như các nghiên cứu trước đây, nhóm nghiên cứu đã mở rộng số lượng yếu tố gây xao nhãng, mô phỏng môi trường thực tế như trong một bữa tiệc hay cuộc họp.

Một ví dụ điển hình của phương pháp cũ là bài kiểm tra hiệu ứng Stroop, trong đó người tham gia phải đọc tên màu sắc khi màu chữ có thể trùng hoặc không trùng với nghĩa của từ. Bằng cách đo độ trễ trong thời gian phản ứng khi các từ và màu không khớp, các nhà nghiên cứu đã tạo ra những mô hình mạng nơ-ron đơn giản để hiểu cách con người tập trung vào nhiệm vụ. Tuy nhiên, bài kiểm tra này chỉ có một yếu tố gây nhiễu và một nhiệm vụ duy nhất.

Hiệu ứng Stroop: Trong tâm lý học, hiệu ứng Stroop là một cách chứng minh sự giảm thời gian phản ứng, tức là thì giờ cần để trả lời, đối với một việc làm. 

Tiến sĩ Davide Gheza nói rằng: “Muốn thay đổi điều đó, chúng tôi đã tăng số lượng nguồn gây nhiễu, tạo ra một môi trường giống như trong một bữa tiệc hoặc một cuộc họp”.

Khác với bài kiểm tra hiệu ứng Stroop chỉ sử dụng từ và màu đơn giản, nhiệm vụ mới yêu cầu người tham gia lựa chọn giữa hai hình ảnh phức tạp có sự khác biệt về hình dạng, màu sắc, viền và hướng chuyển động, tạo ra tổng cộng bốn nguồn thông tin. Khi cho người tham gia thực hiện nhiều thử nghiệm với mỗi nguồn thông tin có thể là nhiệm vụ chính hoặc yếu tố gây nhiễu, nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng con người điều chỉnh sự chú ý chủ yếu bằng cách bỏ qua yếu tố gây nhiễu, thay vì tập trung nhiều hơn vào nhiệm vụ chính.

Wouter Kool nhận định: “Con người điều chỉnh sự chú ý một cách rất cụ thể. Nếu một thứ gì đó đã gây xao nhãng trước đây, bạn sẽ học cách bỏ qua nó trong tương lai, nhưng vẫn giữ sự cởi mở với những thông tin có thể giúp hoàn thành nhiệm vụ”.

Bước tiếp theo của nhóm nghiên cứu là thử nghiệm mô hình này trên dữ liệu quét não thu thập được khi người tham gia thực hiện nhiệm vụ trong máy chụp cộng hưởng từ (MRI). Họ tin rằng điều này sẽ giúp xác định chính xác những gì đang xảy ra trong não bộ khi con người đối mặt và vượt qua nhiều yếu tố gây xao nhãng.

Theo: vista.gov.vn