[뇌 건강 관련 자료] 지능과 뇌 신경 유레카 부분에 대한 연구

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유레카 순간의 신경 상관관계

 

소개

통찰 과정에 대한 연구가 침팬지의 문제 해결 능력에 대한 Köhler의 관찰로 100여 년 전에 시작되었지만(Kohler, 1925), “통찰 과정”에 대한 포괄적인 정의는 아직 파악하기 어렵습니다. 지난 20년 동안 통찰 현상을 설명하기 위해 여러 가지 이론이 제안되었습니다. 지난 10년 동안신경영상 및 신경생리학 기술의 최근 발전 덕분에 이러한 이론 중 일부에 대한 실험적 지원이 수집되었습니다. 본 리뷰에서 우리는 통찰의 신경과학에 대한 포괄적인 요약을 제공합니다. 먼저 가장 관련성이 높은 이론적 정의와 통찰력 순간 조사에 가장 일반적으로 사용되는 도구에 대한 개요를 제공합니다. 둘째, 뇌 진동 및 사건 관련 분석에 초점을 맞춰 뇌파검사(EEG)로 수집된 증거 요약뿐만 아니라 이용 가능한 기능적 자기 공명영상(fMRI) 데이터에 대한 정량적 메타 분석의 원본 결과를 제시합니다. 셋째, 반복적 경두개 자기 자극(rTMS) 및 경두개 전기 자극(tES)과 같은 교란 기반 및 신경 조절 접근법에서 나오는 새로운 증거를 비판적으로 논의합니다. 이는 전통적인 신경 영상 매핑 데이터에 인과적 차원을 추가하여 지역적 통찰력 프로세스의 기초가 되는 두뇌 역학. 마지막으로, 우리는 통찰력 문제 해결 능력을 향상시키는 도구로 비침습적 신경조절을 사용할 가능성을 다룹니다.

 

주제 정의: 정의, 이론 및 과제

 

Insight에 대한 통찰력

많은 위대한 과학적 발견은 통찰의 순간에 의존해 왔습니다(예: 뉴턴의 발견). 중력의 법칙 발견, 케쿨레의 벤젠 구조 발견, 푸앵카레의 수학 발견, 아인슈타인의 일반 상대성 이론에 대한 최초의 이론화; Sandkühler & Bhattacharya, 2008). 처음으로 알려진 아하! 순간은 일반적으로 목욕을 하다가 변위의 원리를 발견한 후 "유레카!"를 외치며 알몸으로 거리를 달렸던 시라쿠사의 아르키메데스를 가리킨다. 이 재미있는 일화는 예측할 수 없고 자유로운 Aha의 본성을 강조합니다! 그리스인들은 “뮤즈의 특별한 선물”이라고 생각했습니다. 지능의 생물학적 네트워크에 대한 견고한 이론이 제안되었지만(Jung & Haier, 2007), 통찰을 위한 타당한 과학적 설명은 대체로 부족합니다. 이는 유체와의 많은 관련 상관관계에도 불구하고 유레카 순간을 인간 마음의 가장 흥미롭고 설명할 수 없는 과정 중 하나로 남겨둡니다(Sternberg & Davidson, 1995).

지능(Sternberg & Davidson, 1995; Paulewicz, Chudersky, & Necka, 2007), 전환 능력 및 작업 기억(WM) 용량(Murray & Byrne, 2005). 게슈탈트 심리학자들이 통찰력에 대한 적절한 정의를 만들려고 시도한 것은 20세기 초였습니다(Dietrich & Kanso, 2010). 새롭고 창의적인 해결책, 일반적으로 예상치 못한 예측할 수 없는 방식으로 발생하는 프로세스입니다.”(Kohler, 1925)

 

Aha를 더 잘 특성화하기 위해! 현재 유효한 경험적 접근 방식은 폐기하는 것입니다.

통찰력 문제 해결로 간주되지 않는 것. 일반적으로 문제 해결 전략은 분석적 문제 해결, 기억 인출, 통찰력의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다(Novick & Sherman, 2003). 분석적 문제 해결은 세 가지 주요 특징으로 특징지어집니다. (i) 의도적이고 주로 의식적입니다. (ii) 정보의 초기 처리부터 해결까지 단계적으로 진행되며 (iii) 해당 단계는 WM에서 사용할 수 있습니다. 피험자가 어떻게 해결책에 접근할 수 있었는지 자세히 설명할 수 있습니다. 문제에 대한 깊은 이해를 특징으로 하는 분석적 문제 해결과 달리, 기억 검색 과정은 당면한 문제에 적합한 이전에 획득한 지식을 간단히 정신적으로 검색하는 것으로 설명할 수 있습니다(Aziz-Zadeh, Kaplan, & Iacoboni, 2009). 통찰력 문제 해결은 다른 두 가지 전략과 매우 다른 것으로 생각됩니다. 아하! 순간은 순차적 솔루션 프로세스로는 설명할 수 없는 갑작스럽고 예상치 못한 "명백한" 솔루션으로 구성됩니다. 분석적인 문제 해결과 달리 피험자는 해결책에 도달하기 위해 따라온 정확한 경로를 쉽게 설명할 수 없습니다. 종종 통찰 현상보다 정체된 느낌이 앞서며, 통찰 문제 해결을 다단계 프로세스로 만드는 새로운 연관성의 생성을 통해 이러한 정신적 난국에서 벗어날 수 있는 방법이 제공됩니다(Bowden, Jung-Beeman, Fleck, & Kounios, 2005 ; Bowden & Jung-Beeman, 2007). 흥미롭게도 통찰력 솔루션은 일반적으로 분석 솔루션보다 더 정확합니다(Salvi, Bricolo, Kounios, Bowden, & Beeman, 2016). 가능한 설명은 Aha의 전부 아니면 전무 성격에 의존할 수 있습니다! 이는 피험자가 중간 반응을 제공하는 것을 허용하지 않고 통찰력이 의식에 올 때 긍정적인 감정의 폭발에 기여합니다(Salvi et al., 2016). 최근 유레카 순간(Kounios & Beeman, 2014)에 대한 새로운 정의에서는 이를 “자극, 상황 또는 사건에 대한 개인의 정신적 표현 요소를 재구성하여 양보하는 갑작스런 이해, 실현 또는 문제 해결”이라고 설명했습니다. 명백하지 않거나 지배적이지 않은 해석”. 이러한 관점에서 프로세스는 유레카의 신경과학이다. 거의 전적으로 무의식적인 수준에서 일어나고 있습니다. 흥미롭게도 정신적 난국은 이 정의에서 통찰의 필수 특징으로 간주되지 않습니다. 왜냐하면 이 측면은 다음과 같은 경우에 발생하는 통찰 순간을 암시적으로 제외하기 때문입니다. (i) 피험자가 문제 해결에 집중하지 않는 경우(예: 샤워하는 동안), (ii) 분석적인 문제 해결 방법을 사용했지만 아직 난관에 도달하지 않았거나 (iii) 갑자기 새로운 아이디어가 떠올랐습니다. 마지막으로, 저자들은 긍정적인 감정의 폭발(보통 아하! 순간에 수반되는)을 추가적이지만 필수적인 것은 아닌 특징으로 간주했습니다. 왜냐하면 그것이 항상 존재하는 것은 아니기 때문입니다.

 

요약하면 Aha!의 몇 가지 기능입니다. 순간이 체계적으로 겹치는 것 같습니다.

이론과 모델: (i) 통찰력은 문제에 대한 해결책을 갑자기 이해하는 형태를 취합니다. (ii) 피험자는 통찰의 순간으로 이어지는 분석 단계에 접근할 수 없습니다. (iii) 통찰력은 놀라움과 만족에서 행복감에 이르는 긍정적인 감정의 폭발을 촉발합니다.

 

프로세스 정의

통찰력 문제 해결에 대한 올바른 이해를 위해서는 정의 이상의 것이 필요합니다. 그리고 근본적인 정신 작용을 고려합니다. 아하! 를 설명하기 위해 여러 이론이 제안되었습니다. 진행 모니터링 이론(MacGregor, Ormerod, & Chronicle, 2001), 표현 변화 이론(Knoblich, Ohlsson, Haider, & Rhenius, 1999) 및 Bowden과 Beeman의 최근 개념(Bowden et al., 2005)을 포함한 순간. MacGregor, Ormerod 및 Chronicle의 진행 모니터링 이론은 다음을 기반으로 합니다. Hill-climbing 방법은 고전적인 통찰력 문제인 Nine-dot 문제(그림 1)의 성능에 적용되었습니다. 언덕 오르기 방법은 해결책이 많은 문제에 적용될 수 있습니다. 이는 무작위 솔루션을 가정하는 것에서 시작되며, 이후에 작은 변화를 만들어 조작되며 매번 목표에 가까워집니다. 이러한 프로세스가 더 이상 결과를 생성하지 않으면 피험자는 난관에 빠지고 시행착오 경험적 경로를 따라 새로운 접근 방식을 찾기 시작합니다. 이 이론은 해결자가 현재 전략이 성공하지 못할 경우 즉시 다른 문제 해결 전략으로 전환하기 위해 자신의 진행 상황을 지속적으로 모니터링한다는 것을 의미합니다. 이 이론은 아하! 순간은 중추적인 특징으로서 자신의 인지 프로세스를 지속적으로 모니터링하는 점진적인 접근 방식을 통해 달성될 수 있으며, 유레카 순간을 일반적인 문제 해결 프로세스의 의식적인 부수 현상처럼 만들 수 있습니다(Theory of Business as Usual; Bowden et al., 2005) 흔하지 않은 인지적 폭발보다는 프로세스(특수 프로세스 이론; Bowden et al., 2005; "Aha! 의 다인자적 특성: 지능, 기억력, 주의력, 기분, 인지 조절 및 수면" 단락 참조). 진행 모니터링 이론과 달리 Knoblich와 동료들은 문제 표현의 재구성의 중요성을 강조하는 표현 변화 이론(Knoblich et al., 1999). 일반적으로 저자는 문제 해결의 주요 문제가 과거 및 통합된 지식을 모델로 한 당면 문제에 대한 매우 제한적이고 환원적인 정신적 표현을 통해 불필요한 제약을 설정하려는 자발적인 인간 경향에 달려 있다고 제안합니다. 난국을 극복하고 해결책에 도달하기 위해 피험자는 (i) 문제와 연결된 기억된 지식을 비활성화하여 이러한 불필요한 제약을 제거하고 (ii) 작업 요소를 지각적 덩어리로 나누어 작업 요소를 분해해야 합니다. 제약 조건과 청크는 다를 수 있습니다. 로컬 제약 조건과 전역 제약 조건은 각각 단일 부분이나 전체 문제 표현에 적용되는 반면 느슨하고 단단한 청크는 추가 청크로 분할될 수도 있고 분할될 수도 없습니다. Knoblich와 동료들은 이러한 기계적이고 상당히 분석적인 단계를 숙달하여 문제에 대한 새로운 표현을 만들고 Aha! 에 도달할 수 있는 능력을 발휘했다고 말합니다. 순간, 어떻게든 통찰 현상의 무의식적 성격을 다시 최소화합니다. 진행 모니터링 이론과 표현 변화 이론은 모두 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 전자는 다단계 문제(예: 9점 문제, 그림 1 참조)에 더 적합하고 후자는 단일 단계 문제(예: 성냥개비 산술 문제, 그림 1)에 더 적합하다는 몇 가지 실험적 지원을 받았습니다.

 

Bowden과 Beeman은 유레카 순간을 설명하기 위해 또 다른 이론을 제안했습니다.

그들은 통찰력의 순간으로 이어지는 단계에는 (i) 해결책에 도달하는 데 중요한 새로운 정보의 약한(무의식적) 활성화와 결합된 쓸모없는 통합 정보의 강력한 활성화; (ii) 문제의 초기 표현과 관련하여 비지배적인 방식으로 요소의 이차적 통합 및 재구성, 그리고 마지막으로 (iii) 의식에 도달하는 재구성된 표현(Bowden et al., 2005). "무의식의 궤적"은 인간의 통찰 과정의 신경 기반을 조사하는 데 있어 주요한 한계였습니다. 그러나 구조를 측정하거나 정량화하는 데 있어 본질적인 어려움은 인간 인지에 대한 우리의 이해에 제한이 될 수 없으며 창의성 및 기억 검색과 같은 다른 논란의 여지가 있는 주제에 대한 제약이 되지 않았습니다(Schooler & Melcher, 1997). fMRI, EEG, 비침습적 뇌 자극(NiBS) 및 이러한 방법의 조합을 통해 통찰 문제 해결의 기본 해부학 및 생리학을 밝히기 위해서는 보다 적절한 도구가 필요합니다.

 

프레임 정의

통찰력 문제 해결에 대한 올바른 이해를 위해서는 정의하는 것이 필요합니다.

그리고 약간의 영향을 고려합니다. 아하!를 설명하기 위해 여러 가지를 제안했습니다. 진행 모니터 이론(MacGregor, Ormerod, & Chronicle, 2001), 표현 이론(Knoblich, Ohlsson, Haider, & Rhenius, 1999) 및 Bowden과 Beeman의 최근 개념(Bowden et al., 2005)을 포함한 순간. MacGregor, Ormerod 및 Chronicle의 진행 모니터링 이론은 다음을 기반으로 합니다.

Hill-climbing 방법은 공통적인 관점에서 Nine-dot 문제(그림 1)의 성능에 적용되었습니다. 스위치 오르기 방법은 클러스터가 많은 문제에 있을 수 있습니다. 취약한 구조를 가정하는 것에서 시작되고, 이후에 작은 입장을 만들 수 있기 때문에 목표에 가까워집니다. 이러한 프레임워크가 더 이상 결과를 생성하지 않는 피험자는 난관에 유일하게 고착오 경험적 경로에 따라 새로운 접근 방식을 찾기 시작합니다. 이 것은 해결자가 현재 행동이 성공하지 못하는 경우라는 것은 즉각적으로 다른 문제 해결 행동으로 전환하기 위해 자신의 처리 상황을 프로세서로 관찰한다는 것을 의미합니다. 이 식물은 아하! 순간은 중추적인 특징적인 부분의 포인트 프로세스를 덩어리로 모니터링할 수 있는 방식으로 접근할 수 있는 방식을 통해, 유레카 순간을 일반적인 문제 해결 프로세스의 의식적인 부수 현상처럼 만들 수 있습니다(Theory of Business as Usual; Bowden et al. al., 2005) 발생하지 않는 불쾌한 폭발보다는

프로세서(특수 프레임 구조; Bowden et al., 2005; "Aha!의 다인자적 좌우: 받침대, 기억력, 주의력, 기분, 심리학자 조정 및 수면" 참조).

 

진행 모니터링과 운영 Knoblich와 동료들

문제 표현의 확장을 확장하는 표현 방법론(Knoblich et al., 1999). 일반적으로 저자는 문제 해결의 주요 문제가 과거 및 통합된 지식을 모델로 한 당면 문제에 대해 매우 제한적이며 표현을 통해 표현할 수 있도록 설정하기 위한 인간 경향이 있다고 제안합니다. 난국을 극복하고 솔루션에 응답하기 위해 피험하는 사람 (i) 문제와 연결된 기억 지식을 끌어내어 이러한 결과를 제거하고 (ii) 작업 요소를 빛나는 적에게 나누어 요소 작업을 수행해야 합니다. 반대하는 것과 청렴하다고 말할 수 있습니다. 대신에 서로 반대되는 의견은 개별 부분이나 전체 표현에 적용되는 반면 느슨하고 견고한 청크는 추가 청크로 분할될 수도 있고 분할될 수도 없습니다. Knoblich와 동료들은 이러한 기계에 대해 좀 더 분석적인 단계를 숙달하여 문제에 대한 새로운 표현을 만드는 Aha! 에 도달할 수 있는 능력을 발휘한다고 말했습니다. 순간, 어떻게든 통찰 상황의 무의식적 특성을 다시 시작합니다. 가동형 모델링과 표현 가능한 특징은 모두 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 전자는 다 문제 단계 문제(예: 9점, 그림 1 참조)에 더 적합하고 범주는 단일 단계 문제(예: 성냥개비술 문제, 그림 1)에 더 적합하도록 몇 가지 실험적 지원을 했습니다.

Bowden과 Beeman은 유레카 순간을 설명하기 위해 또 다른 서비스를 제안했습니다.

그들은 통찰력의 순간으로 작용하는 단계에는 (i) 해결책에 도달하는 중요한 새로운 정보의 역할(무의식적)을 활성화하고 결합하는 데 없는 통합 정보의 활성화; (ii) 문제의 초기 표현과 관련하여 비지배적인 방식으로 요소의 이차적 통합 및 추가, 그리고 마지막으로 (iii) 의식에 추가되는 추가된 표현(Bowden et al., 2005). "무의식의 궤적"은 인간의 통찰 과정의 신경 기반을 조사하는 데 있어 주요한 관계였습니다. 그러나 구조를 측정하거나 정량화하는 데 있어 본질적인 어려움은 인간 이해에 대한 우리의 이해에 제한이 있을 수 있을 뿐 아니라 검색과 다른 기억의 여지가 있는 주제에 대해 설명하지 않았다(Schooler & Melcher, 1997) ). fMRI, EEG, 비침습적 뇌 자극(NiBS) 및 이러한 방법의 복합체를 통해 통찰 문제 해결의 기본 해부학 및 재생학을 만들기 위해 적절한 도구가 필요합니다.

 

통찰력 또는 InsightS?

활발한 논의의 주제는 유레카 프로세스가 문제 해결 영역에 특정적인지, 그리고 분석 방법과 어느 정도 분리되어 있는지입니다. 비록 대다수의 과학자들은 통찰 과정을 고차원적인 문제 해결에만 관련된 것으로 간주하고 Bowden과 동료들은 이것이 보다 일반적인 현상일 수 있다고 제안합니다. 지각(예: 흐릿하거나 모호한 그림에서 사물을 갑자기 인식하는 것)과 언어 이해(예: 농담이나 은유를 갑자기 이해하는 것)를 포괄합니다. Bowden & Jung-Beeman, 2007). 이 견해에 따르면, 아하! 순간은 지각, 언어, 의사 결정, 문제 해결 등. 따라서 통찰력을 얻는 모든 순간에는 배경에서 선언되지 않은 특정 정보를 찾아야 하며, 의식적인 해결책에 도달하기 위해 이를 무의식 수준의 사전 지식과 통합합니다(Bowden et al., 2005). 더욱이 그들은 통찰력 사이에 별개의 오버레이를 가정합니다.

문제 해결 프로세스와 비통찰 프로세스. 전자는 다른 것보다 더 독특한 기능을 암시합니다. 통찰력과 유사한 프로세스가 관련되어 있는 것으로 보이는 다양한 분야를 고려하여 Bowden과 동료들은 모든 유형의 유레카 순간이 필요하다고 가정합니다. 분석적 문제 해결과 부분적으로 공유되는 기본 신경망 및 정신적 작업(Schooler & Melcher, 1997). 그렇다면 식별이 가능할 수도 있습니다. 모든 영역에 걸친 공통 통찰력 프로세스(수학 및 언어 작업에 대해 부분적으로 공개됨(Bermejo, Castejon, & Sternberg, 1996)) 및 각 도메인에 대한 특정 통찰력 프로세스 유레카 순간이 발생할 수 있는 인지의 하위 분야(Bowden & Jung-Beeman, 2007).

 

통찰력 작업

통찰력에 대한 다수의 비단호적 이론과 정의를 고려하여 이를 해결하기 위한 많은 작업이 개발되었습니다. 게슈탈트 심리학자들은 통찰력을 처음으로 소개했습니다.

"Nine-dot 문제", "Dunker 캔들 작업" 및 "8개의 동전 문제"와 같은 거의 100년 전의 작업(리뷰는 Chu & MacGregor, 2011 및 그림 1 참조). 에도 불구하고 통찰 문제 해결 평가에 널리 사용되는 이러한 고전적 통찰 문제에는 여러 가지 제한 사항이 있습니다. (i) 일반적으로 너무 어려워서 작은 부분만 참가자의 비율은 실험적으로 호환 가능한 시간 내에 문제를 해결할 수 있습니다. (ii) 해당 솔루션에는 일반적으로 매우 복잡한 생성 작업 프로세스가 필요합니다. (iii) 단일 시도/항목 특성으로 인해 다시 테스트할 수 없습니다. (iv) 대부분 시공간 문제입니다(언어적 지식과 무관). ) 및 (v) 매우 이질적입니다. 더욱이 이러한 과제는 다른 문제 해결 전략(예: 분석 방법)을 통해 해결될 수 없으므로 통찰 문제 해결에 전적으로 의존하고 전략을 변경하여 실험 제어를 제한한다는 사실이 특징입니다. 따라서 이러한 고전적인 통찰력 작업은 적절하게 제어된 실험에 적합하지 않습니다(Bowden et al., 2005). 고전적인 통찰력 작업의 한계를 극복하기 위해 2세대 통찰력 문제가 개발되었습니다. 주로 언어적 이해를 기반으로 하며, 적절한 언어 집단과 함께 사용할 때 해결하기가 더 쉽고, 각 시험 유형에 대해 더 많은 항목이 포함되어 있으며 일반적으로 해결 속도가 더 빠릅니다. 예로는 수수께끼나 철자법을 기반으로 한 작업뿐만 아니라 성냥개비 산술 문제, 중국어 로고그림, 수수께끼 퍼즐, RAT(Remote Associates Task) 및 CRA와 같은 임시 설계 작업도 있습니다. 각 작업에 대한 그래픽 설명은 그림 1을 참조하세요. Rebus 퍼즐(MacGregor & Cunningham, 2008)은 시각적 요소와 퍼즐 요소로 구성됩니다. 익숙한 문구를 찾기 위해 통합되어야 하는 언어적 정보. 이러한 유형의 과제에서 피험자는 (표상 변화 이론에서 요구되는 대로) 복합 자극의 실제 의미를 이끌어 내기 위해 문법 규칙과 읽기에 의해 구현된 제약을 완화해야 합니다(즉, 언어와 연결된 기억된 지식 및 가정을 비활성화). 성냥개비 산술 문제(1999년 Knoblich가 개발)는 성냥개비를 사용하여 로마 숫자로 작성한 잘못된 방정식이므로 언어 및 언어 이해에 의존하지 않습니다. 피험자는 잘못된 진술을 올바른 수학적 관계로 변환하기 위해 성냥개비 하나만 움직일 수 있습니다(Knoblich et al., 1999). 철자 바꾸기(Novick & Sherman, 2003)와 수수께끼(Luo & Niki, 2003a)는 순수한 언어 문제입니다. 철자 바꾸기는 새로운 단어를 만들기 위해 글자를 재배열해야 하는 반면, 수수께끼는 통찰력 연구의 맥락에서 답을 추측해야 하는 이중 또는 가려진 의미를 가진 문구입니다. Brainteaser는 주어진 제약을 염두에 두고 틀에 얽매이지 않는 사고를 요구하는 실용적인 내용이 포함된 언어 퍼즐입니다(Sheth, Sandkühler, & Bhattacharya, 2009). 한자 표상문자는 한자에 답을 하여 획의 덧셈, 뺄셈, 대치로 풀어야 하는 시의 구, 속담, 문장을 나타내는 특별한 유형의 수수께끼입니다. 수수께끼의 함축적 의미(Wang et al., 2009).

이진화된 이미지는 원본 이미지의 저해상도 버전을 나타내는 투톤(보통 흑백, Giovannelli et al., 2010) 사진입니다. 첫눈에는 무의미해 보이지만 원래 버전에 한 번 노출된 후에는 알아볼 수 있게 됩니다(예: 프라이밍). 이 순수 시각적 작업은 특히 유레카 순간의 지각 학습 구성 요소를 평가하는 데 사용되었습니다. Mednick의 RAT(Mednick, 1962)는 1960년대에 창의성을 측정하기 위해 만들어졌습니다. 수렴적 사고이며 일반적으로 창의성을 평가하는 데 자주 사용됩니다(예: Gibson, Folley, & Park, 2009). 또한 RAT의 성능이 고전적인 통찰력 문제 해결 점수와 상관관계가 있다는 것이 입증되었기 때문에 통찰력 문제 해결 능력을 추정하는 데에도 사용됩니다(Cerruti & Schlaug, 2009; Razumnikova, 2007)(즉 철자법 상관 계수 r =. 55 , Schooler & Melcher, 1997). RAT는 Bowden과 동료들이 통찰력 성과를 평가하기 위해 가장 널리 사용되는 테스트 중 하나인 CRA를 만드는 데 영감을 주었습니다(Bowden et al., 2005). RAT와 CRA 자극은 모두 세 단어로 구성되며 피험자는 네 번째 관련 단어를 찾아야 합니다. 그러나 CRA에서는 솔루션이 다른 단어(예: "게, 소나무, 소스", 솔루션: "사과 = 크랩사과, 파인애플, 사과소스")와 복합어를 형성해야 하지만 RAT(예: " 떨어지는, 배우, 먼지”, 해결책: “별=떨어지는 별, 영화배우 및 별먼지”).

RAT와 CRA의 장점은 통찰력 연구에 있어서 중추적이다: (i) 많은 사람들이 단 몇 초 안에 해결할 수 있다는 점, (ii) 작은 시각적 공간에 제시할 수 있다는 점, (iii) 해결책은 점수 매기기를 용이하게 하는 고유한 단어입니다. (iv) 다양한 수준이 있습니다. 어려움, (v) 여러 항목 및 중요한 특징, (vi) 통찰력 또는 분석적 문제 해결 프로세스를 통해 해결될 수 있으므로(사용되는 전략은 주관적으로 보고될 수 있음) 이러한 서로 다른 항목 간의 적절한 비교가 가능합니다. 통찰 정교화의 초기 단계를 특징짓는 무의식적 구조 조정을 드러내기 위해 정신적 메커니즘. 이러한 가능성은 문제의 유형이 통찰이나 분석적 정신 작용의 발생을 결정하는 주요 요인이었던 통찰 작업에 대한 기존 개념에서 벗어나는 것을 의미합니다(Bowden & Jung-Beeman, 2007; Bowden & Jung-Beeman, 1998) ; Bowden & Jung-Beeman, 2003). 이 혁신에 따르면 CRA 점수는 각각 r = .549 및 r =. 430인 2차원 및 3차원 고전 통찰력 작업과 상관관계가 있습니다. Mourgues, Preiss, & Grigorenko, 2014). 그러나 기존 통찰력 작업과 새로운 통찰력 작업 간의 상관관계는 그리 강력하지 않아 CRA 작업에 의해 도입된 통찰력의 혁신적인 측정을 강조합니다.

 

창의성과 통찰력

 

대부분의 고전적인 통찰력 작업은 창의성을 연구하는 데에도 사용됩니다. 그러므로 창의성과 통찰력 사이의 관계를 다루는 것이 중요합니다. 통찰의 순간이 필요한지 여부 인간 창의성의 구성 요소로 간주되는 것은 여전히 논란의 여지가 있으며 실험적, 이론적 연구는 상충되는 견해를 뒷받침합니다(Schooler & Melcher, 1997). 과연 창의성은 인간의 가장 복잡한 능력 중 하나이며, 모든 분야에서 진보와 혁신의 원동력입니다. 창의성은 기존의 사고 패턴을 바꾸는 능력으로 리 이해되며, 유용하고, 새롭고, 생성적인 것을 생산하는 것(Sternberg & Davidson, 1995). 보편적으로 받아들여지는 창의성의 개념에는 다음과 같은 최신 정의도 포함될 수 있습니다.

통찰: "...자극, 상황 또는 사건에 대한 개인의 정신적 표현 요소를 재구성하여 명백하지 않거나 지배적이지 않은 해석을 산출하는 것"(Kounios & Beeman, 2014). 더욱이 창의성과 통찰력은 초점이 흐려진 주의, 무의식적 처리(Schooler & Melcher, 1997; Simonton, 2001) 및 전두엽 활성화가 적습니다(통찰 상관관계에 대한 자세한 내용은 다음 단락 참조). 따라서 아하! 순간은 창조적 인지가 의식에 도달할 수 있는 특정 하위 프로세스를 나타내는 것 같습니다(Dietrich & Kanso, 2010; Aldous, 2007). 지원 이 이론은 통찰력 성과와 창의적 테스트 사이의 긍정적인 상관관계에 대한 증거입니다(예: CRA 및 도면 제작: r =.274, p <. 001; CRA 및 대체 용도: r =. 275, p <. 001; 수수께끼 퍼즐 및 그림 제작: r =. 307, p <. 001; 수수께끼 퍼즐 및 대체 용도: r =. 211, p <. 05; Mourgues, Preiss, & Grigorenko, 2014) 및 기타 분석적 추론(예: 지각)과 관련되지 않은 다양한 인지 능력을 평가하는 테스트가 가능합니다(Bowden et al., 2005). 또한 통찰력은 모든 것에 관여하지 않습니다. 이는 창의적 사고의 단계(예: 아이디어에 대한 비판적 평가)이며, 창의적 사고의 필수 특징은 아니며, 이는 분석 과정에서 발생할 수도 있습니다. 다단계 접근법을 정의했습니다(Mumford & Whetzel, 1996). 더욱이, 다음을 포함하여 통찰력의 더 넓은 정의를 참조한다면 모든 통찰력 순간이 창의적인 프로세스로 이어지는 것은 아닙니다. 지각과 언어 이해. 이는 통찰력과 창의성 작업 사이의 매우 낮은 상관관계를 설명할 수 있으며 이러한 프로세스에 대한 보다 분리된 관점을 뒷받침합니다.

마지막으로 앞서 언급한 바와 같이 창의성과 통찰력을 평가하는 데 사용되는 작업은 완전하고 명확하게 분리될 수 없으므로 이러한 약한 긍정적 상관관계는 단순히 측정 오류의 결과. 대체 사용 과제와 같은 대부분의 창의성 과제에는 다양한 사고, 즉 개방형 문제에 대한 다양한 솔루션을 생성하는 능력이 필요합니다(Guilford, 1967). 반면, 많은 통찰력 작업은 수렴적 사고, 문제에 대한 올바른 단일 솔루션을 찾는 능력 또는 이 둘의 조합에만 의존합니다(Abraham & Windmann, 2007). 그러나 CRA 및 RAT 문제 해결은 이용 가능한 자극 사이의 가능한 연결을 탐색하는 데 필요한 확산적 사고를 포함하는 첫 번째 프로세스와 주제가 단일 솔루션으로 수렴하는 두 번째 단계(수렴적 사고)로 나눌 수 있습니다.. 따라서 창의적 사고 테스트에는 통찰력이 필요한 초기 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 통찰력과 창의성의 본질과 조직을 완전히 풀기 위해서는 신경 생리학적 토대에 대한 보다 심층적인 이해가 절대적인 우선순위를 구성해야 합니다(토론 단락의 "통찰 네트워크" 참조).

 

Aha! 의 다원적 특성: 지능, 기억력, 주의력, 기분, 인지 조절 및 수면. 가장 복잡하고 불안정한 인지 현상 중 하나인 통찰은 다양한 인지 신경과학 분야의 관심을 끌었으며 인간 행동의 다양한 특징과 연결되어 왔습니다. 예를 들어, 지능, 주의력 수준, 인지 제어, 기분 및 수면의 질이 조사되어 수많은 복잡하지만 흥미로운 시나리오가 소개되었습니다.

지능과 기억. 통찰력과 지능 사이의 상관관계는 다음과 같습니다. 지능이 높은 수행자는 지능이 낮은 수행자보다 통찰력 문제 해결을 사용하는 성향이 더 강한 것으로 어린이에게서 입증되었습니다(Bermejo et al., 1996). 성인의 경우 통찰력 능력은 일반적인 유동적 지능 측정과 강한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌습니다(Sternberg & Davidson, 1995). 후속 연구에서는 작업 메커니즘의 과도한 중복으로 인해 두 능력을 평가하는 데 사용되는 작업의 구성 타당성에 대한 의구심이 제기되었음에도 불구하고 통찰력 점수의 분산의 거의 75%를 설명하는 지능 점수를 보여주었습니다(Paulewicz et al., 2007). 또한, 병변 연구(Barbey, Colom, & Grafman, 2013)에서는 심리 측정 지능이 통찰력 문제 해결의 핵심 구성 요소인 인지 유연성을 강력하게 예측한다는 사실이 밝혀졌습니다(Subramaniam, 2008). 공간적 WM(Chein, Weisberg, Streeter, & Kwok, 2010), 언어적 단기 기억(Fleck, 2008), WM 저장 및 처리(Murray & Byrne, 2005), 언어 범위 및 공간 저장 용량(Gilhooly & Fioratou, 2009). 이러한 관계는 두 가지 지배적인 이론, 즉 특별 프로세스 또는 평소 비즈니스 관점(Chudersky, 2014; "프로세스 정의" 단락 참조) 내에서 통찰 추론을 평가하는 데 관련이 있는 것으로 생각됩니다. 따라서 전자에 따르면 WM은 통찰력과 상관관계가 없어야 하며(Van Stockum & DeCaro, 2013; 검토는 Wiley & Jarosz, 2012 참조), 두 번째 관점은 다른 고차 인지 기능에 대해 표시된 것처럼 WM과 통찰력 작업 간의 연결을 예측합니다. 창의성과 추상적 추론 등이 있습니다(Chein et al., 2010; Murray & Byrne, 2005). Chudersky(2014)의 최근 연구에 따르면 통찰력, WM 및 분석적 추론 작업의 대규모 데이터 세트에 대한 요인 분석은 WM이 통찰력 문제 해결 능력의 차이의 1/3을 설명한다는 것을 시사합니다. WM과 분석적 추론을 모두 고려하면 통찰력 차이의 2/3를 설명할 수 있습니다. 또한 WM의 두 구성 요소(저장 용량 및 실행 제어)가 통찰력에 관여하는 것처럼 보이지만 추론과 통찰력은 두 개의 분리 가능한 변수로 보입니다(즉, 분산의 26%만 공유함). 전반적으로, 두 이론 모두 통찰력 문제 해결에 상당한 WM 기여를 통해 데이터에 적합할 수 있지만 추론을 고려할 때에도 여전히 상당한 양의 설명할 수 없는 차이가 있습니다.

주목. 높은 주의력 수준은 일반적으로 매우 창의적인 주제의 전형적인 특징으로 간주됩니다(Carson, Peterson, & Higgins, 2003; Mendelsohn & Griswold, 1966; Rowe, Hirsh, & Anderson, 2007). 흥미롭게도 통찰력이 높은 피험자(통찰력 문제 해결 전략을 많이 사용하는 참가자)는 휴식 상태에서 높은 외부 시각적 주의 수준을 보이는 것처럼 보이지만(Kounios et al., 2008, 토론 섹션 및 그림 5 참조), 더 많은 통찰력으로 전환합니다. 내면의 주의는 해결책이 직관되기 직전까지 지속되는 정신적 준비 시간(Kounios et al., 2006) 동안 관찰됩니다(Jung-Beeman et al., 2004). 이 발견은 최근 시선 추적을 통해 확인되었습니다(Salvi, Bricolo, Franconeri, Kounios, & Beeman, 2015). 마지막으로, 특정 주의 패턴과 관련된 통찰 능력의 조절이 제안되었으며(Wegbreit, Suzuki, Grabowecky, Kounios, & Beeman, 2012), 피험자는 광범위한 주의 집중 작업을 완료한 후 CRA 문제에서 더 높은 점수에 도달했습니다.

 

분위기, 기분은 통찰 과정에도 영향을 미치는 것으로 밝혀졌습니다.

이전 연구(Rowe et al., 2007; Amabile, Barsade, Mueller, & Staw, 2005; Estrada, Joung, & Isen, 1994; Isen, Daubman, & Nowicki, 1987), 긍정적인 기분이 높은 참가자는 더 많은 CRA 문제를 해결했습니다. 통찰력 전략에 대해(Subramaniam, Kounios, Parrish, & Jung-Beeman, 2009). 또한, 이전에 기분 조절과 성찰 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났던 마음챙김 명상(Santarnecchi et al., 2014)은 수수께끼 퍼즐을 푸는 성과와 상관관계가 있는 것으로 보입니다(Ostafin & Kassman, 2012). 기분과 통찰력 능력 사이의 연관성은 고전적으로 의미론을 반영한다고 생각되는 N400 구성 요소와 같은 이벤트 관련 잠재력(ERP)에도 반영될 수 있습니다.

제공된 문맥에서 단어를 처리하고 통합합니다(McPherson & Holcomb, 1999). N400의 진폭은 문맥에서 제공된 단어의 관계와 반비례 관계에 있습니다(Kounios, 1996). 흥미롭게도 긍정적인 기분은 진폭의 좋은 조절자를 나타냅니다(즉, 더 작은 N400을 유도합니다; Federmeier, Kirson, Moreno, & Kutas , 2001; N400에 대한 자세한 내용은 ERP에 대한 단락을 참조하십시오. 따라서 긍정적인 기분은 약한 활성화의 접근성을 촉진하여 제공된 자극(단어)을 의미론적 맥락과 더 관련되게 만들 수 있습니다. 또 다른 설명은 긍정적인 기분이 주의력과 인지 조절을 조절하여 외부 자극의 인식과 처리를 촉진한다는 것입니다(Kounios & Beeman, 2014).

수면과 인지 조절. 마지막으로 수면과 인지 조절의 역할은 다음과 같습니다. 제안도 했습니다. 많은 과학적 발견(예: Mendeleyev의 주기율표)과 연결된 수면은 통찰력 문제 해결의 중요한 구성 요소인 주어진 정보의 정신적 재구성을 가속화할 가능성이 높습니다(Wagner, Gais, Haider, Verleger, & Born, 2004). 인지 제어에 관해 Wieth와 동료들은 최근 Morningness Eveningness Questionnaire(Wieth & Zacks, 2011)에 의해 평가된 하루 중 최적이 아닌 정신적 시간 동안 참가자들이 통찰력 문제 작업에서 더 나은 성과를 낸다는 것을 보여주었습니다. 흥미롭게도 이 결과는 인지 제어가 적은 것(즉, 일반적으로 전두엽 억제 역학이 적은 것)이 실제로 약한 의미 정보에 대한 제약을 해제하고 유레카 순간을 완화하는 최적의 인지적 맥락을 나타낸다는 것을 시사합니다.

 

통찰 과정에 대한 신경생리학적 증거 개요

통찰력의 신경 기반에 대한 포괄적인 그림을 제공하기 위해 먼저 사용 가능한 fMRI 데이터에 대한 원래의 정량적 메타 분석을 수행했습니다. 또한 우리 자발적인 뇌 진동과 ERP를 모두 포함하는 기존 EEG 증거를 조사했습니다. 마지막으로, 뇌 신경조절과 관련된 연구의 증거에 대한 논의입니다. 반복적 경두개 자기 자극(rTMS) 및 경두개 전기 자극(tES)과 같은 접근법이 제공됩니다.

 

행동 양식

문헌 검색

우리는 PubMed와 Google Scholar 데이터베이스에서 문헌 검색을 수행했습니다.

잠재적으로 관련 있는 기사를 검색하기 위한 시간적 제한. 본 검토의 목적을 특정하기 위해 "기능적 자기공명영상", "뇌파검사", "자기 뇌파검사", "경두개 자기 자극", "경두개 직류 자극", "경두개 교류 자극", "경두개 무작위"와 같은 용어를 사용합니다. 소음 자극' 및 관련 약어(fMRI, EEG, MEG, TMS, tDCS, tACS, tRNS)를 개별적으로 결합하고 'Insight', 'Insight 문제 해결', 'Insight 확산적 사고', 'Divergent Thinking' 등 인사이트 관련 키워드를 조합했습니다. ”, “유레카”, “아하”, “아하 반응”, “아하 순간”. 방법 및 연구 주제에 대한 검색은 AND 연산자로 결합되었습니다. 검색된 연구의 참고문헌도 관련 출판물에 대해 조사되었습니다. 우리는 의도적으로 (i) 기질 질환 환자를 포함한 연구, (ii) 마법적 사고 탐구, (iii) 행동 데이터에만 초점을 맞춘 연구, (iv) 논문 검토, (v) 통찰력을 사용하지 않는 한 초록에서 통찰력을 언급하지 않은 연구를 제외했습니다. CRA, RAT 또는 수수께끼와 같은 작업, (vi) MNI 또는 Talairach 좌표 공간에서 fMRI 활성화 좌표를 보고하지 않는 연구(이 기준은 신경 영상 연구에만 사용되었습니다). 최종 선택은 fMRI 관련 13개 연구, rTMS 관련 1개 연구, EEG를 사용하여 통찰력을 조사한 20개 연구, tDCS 관련 4개 연구로 구성되었습니다(그림 S1 및 S2). 표 1, 2, S1, S2, S3, S4는 조사된 각 방법론에 대한 검토에 포함된 논문의 개요를 제공합니다.

 

fMRI 연구

각 fMRI 연구에 대해 다음 정보가 검색되었습니다. (i) 피험자 수, (ii) 평균 연령, (iii) 실험 설계, (iv) 인지 작업 세부 사항, (v) 주요 결과 (표 1 및 S1). 특정 활성화 초점에 대한 데이터도 수집되어 통찰력 프로세스와 관련된 가장 일반적으로 보고되는 뇌 영역을 식별하기 위한 정량적 활성화 가능성 추정(ALE) 분석에 포함되었습니다. ALE 메타 분석 맵 계산에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하세요. ALE 맵 계산 결과는 그림 2에 보고되어 있습니다.

 

ALE 메타 분석 맵 계산

통찰력에 관해 발표된 공간 fMRI 패턴의 정량적 평가는 다음과 같습니다.

GingerALE 소프트웨어 v2.3.2(www.brainmap.org; Turkeltaub et al., 2012; Eickhoff et al., 2009a; Eickhoff, Bzdok, Laird, Kurth, & Fox, 2012)에 구현된 ALE 기술을 사용하여 수행되었습니다. 이 방법을 사용하면 우연히 예상되는 것보다 더 활동적인 뇌 복셀 세트를 나타내는 통계 지도가 생성됩니다. 이미지 공간의 모든 복셀이 활성화가 없다는 귀무가설에 대해 테스트되는 연구 내 통계 매개변수 매핑 분석과 달리 ALE 방법은 관심 있는 각 연구에 대해 활동의 주어진 공간 분포와 관련 세트가 있다고 가정합니다. 최대 좌표. 따라서 알고리즘은 동일한 구성을 조사하는 독립적으로 수행된 fMRI 연구에서 활성화 초점의 공간 위치가 어느 정도까지 상관되는지 테스트합니다.

Talairach 공간에서 보고된 연구에서 수집된 좌표는 GingerALE에 구현된 "tal2mni" 알고리즘을 사용하여 MNI 공간으로 변환되었습니다. 첫째, 각 연구의 활성화 초점은 가우스 분포로 모델링 되어 단일 3D 볼륨으로 병합되었습니다. ALE 알고리즘은 신경 영상 실험에서 일반적으로 관찰되는 대상 간 및 연구 간 변동성의 추정을 사용하여 각 활성화 초점의 공간적 불확실성(Eickhoff et al., 2009a; Eickhoff et al., 2012)을 모델링했습니다. 선험적 FWHM(Full-Wid Half Maximum) 커널. 따라서 특정 연구에 참여한 참가자 수는 사용된 가우스 함수의 공간적 범위에 영향을 미쳤습니다. GingerALE는 먼저 뇌의 각 공간 지점에서 모든 연구에 대한 활성화 확률을 모델링하여 지역화된 "활성화 가능성 추정치" 또는 ALE 값을 반환했습니다. 두 번째 단계로 ALE 값은 크게 활성화된 클러스터(1000개 순열)를 식별하기 위해 무작위로 배치된 초점이 있는 시뮬레이션된 데이터 세트에서 생성된 널 분포와 비교되었습니다. FDR(False-Discovery-Rate) 및 FWE(Family Wise Error)에 대한 클러스터 기반 수정의 민감도와 특이성 사이의 더 나은 균형을 지원하는 Eickoff와 동료의 주장(Eickhoff et al., 2012)에 따라 우리는 클러스터 수정을 적용했습니다. 클러스터 형성에 대한 수정되지 않은 p <0.001 임계값과 클러스터 수준 추론에 대한 p <0.05를 사용한 다중 비교의 경우. ALE에서 권장하는 클러스터 크기를 초과하는 크기의 클러스터만 보고되었습니다(샘플의 범위 = 250-1000mm 3). 최종 클러스터 위치의 해부학적 라벨은 Talairach Daemon(http://www.talairach.org/daemon.html)에 의해 제공되었으며 GingerALE 출력의 일부로 사용 가능합니다. 통찰력 메타 분석에는 총 236개의 Talairach/MNI 좌표가 포함된 13개의 연구가 포함되었습니다(표 1). ALE 맵은 13개 연구 각각에 대해 계산되었으며 Talairach 좌표와 함께 중요한 활동 영역이 표 3에 보고되었습니다. 상대적으로 적은 수의 연구를 고려할 때 결과는 에 대한 활성화 패턴을 평균화하여 구축된 평균 활성화 맵에 대해 표시됩니다. 다양한 통찰력 작업(그림 2) 각 ALE 맵은 MriCronGL 64(//www.mccauslandcenter.sc.edu/CRNL/tools/)를 사용하여 시각화되었습니다.

 

뇌파 연구

각 EEG 연구에 대해 (i) 피험자 수, (ii) 평균 연령, (iii)실험 설계, (iv) 사용된 인지 작업 및 (v) 뇌 진동(지형 및 전력/일관성의 변화) 및 ERP(전력 변화, 표 1, 2, S2 및 S3)에 관한 주요 결과. 또한, 자발적인 뇌 기능과 통찰력 능력 사이의 상관관계를 보여주는 연구도 분석되었습니다. 스펙트럼 파워 또는 일관성에 대해 발표된 EEG 결과의 정량적 분석을 실행할 수 없다는 점을 고려하여 그림 3, 4 및 5에 표시된 대로 저자가 EEG 증거를 수집, 논의 및 요약했습니다.

비침습적 뇌 자극 연구

각 tES 연구에 대해 (i) 피험자 수, (ii) 평균 연령, (iii) 실험 설계, (iv) tES 몽타주(대상 및 기준 전극의 위치, 온라인/오프라인 자극), (v) 조정되는 인지 작업 유형, (vi) 주요 결과(표 2 및 S4). rTMS 문헌의 경우 (i) 피험자 수, (ii) 평균 연령, (iii) 실험 설계, (iv) TMS 설정(Sham 방법, 자극 부위), (v) 작업 세부 사항, (vi) 주요 결과. 문헌 검색 결과와 NiBS에 관한 주요 결과 요약이 그림 6에 보고되어 있습니다.

 

결과

Insight 관련 fMRI 활성화

결과는 전대상피질로 구성된 복잡한 네트워크를 강조합니다.

(ACC), 전두엽 및 두정엽, claustrum, 측두엽 후두부, 중간 측두엽 및 뇌섬(그림 2A 및 B, 표 3). 놀랍게도 대부분의 활성화는 좌반구에 국한되어 있습니다. 더 자세하게는 중심전회, 중간 측두이랑, 설전, 대상이랑, claustrum, 중간 후두회, 목젖(하부 충-소뇌) 및 뇌섬입니다. 오른쪽 활성화로 지도에는 상전두회, 뇌섬엽, 설전 및 중간 측두이랑이 표시됩니다. 많은 통찰력 영역은 왼쪽 실행 기능 네트워크 및 창의성과 같은 다른 네트워크의 일부이기도 합니다(그림 2 및 토론 섹션 참조). ALE 메타 분석 맵은 http://www.tmslab.org/ESantarn에서 nifti ".nii" 체적 파일로 다운로드할 수 있습니다. 파일에는 전체 네트워크의 가중 맵, 용적 및 기능적 연결 분석을 위한 별도의 ROI로 사용할 수 있는 11개의 기능 노드에 있는 통찰력 네트워크의 클러스터 기반 구획, 각 클러스터에 대한 좌표와 크기 및 정보를 보고하는 Excel 스프레드시트가 포함되어 있습니다. 해부학적 라벨. 

 

Insight 관련 ERP

ERP 조사 결과는 전두엽에서 후두엽에 이르는 양측 네트워크를 보여줍니다(그림 3 참조). 대부분의 연구에서는 초기 양성 반응의 진폭이 광범위하게 증가했다고 보고합니다.

P300 및 N400 구성요소와 유사한 음의 피크(대기 시간 범위는 각각 200~800 및 250~800)입니다. N1200-과 같이 나중에 양수 및 음수 구성 요소가 표시됩니다. 전두엽, 두정엽 및 후두엽에서는 1500, 정수리 및 후두엽에서는 P1200-1500입니다.

 

통찰 중 뇌 진동

통찰 문제 해결 중에 우반구의 α 출력과 전두엽의 일관성(양측)이 지속적으로 감소하는 것이 관찰됩니다(그림 4; Sandkühler & Bhattacharya, 2008; Danko, Starchenko, & Bechtereva, 2003; Razumnikova, 2007). 이러한 실험은 통찰력을 평가하기 위해 매우 유사한 작업(예: RAT 및 CRA)을 사용했기 때문에 결과의 일치는 놀라운 일이 아닙니다. 그럼에도 불구하고 실험 프로토콜은 동일하지 않았습니다. Danko는 피험자가 서로 다른 의미 분야의 12개 단어 사이의 연결을 찾아야 하는 새로운 버전의 RAT를 만들었습니다. Sandkühler 등에서는 참가자에게 CRA 문제를 해결하는 데 45초가 주어졌고, 시험을 해결할 수 없는 경우 추가 단서를 제공했습니다. 마지막으로 Razumnikova의 프로토콜은 RAT 문제의 정식 사용을 따랐으며 참가자는 시간제한 없이 각 항목을 해결했습니다(자세한 내용은 표 2 및 S3 참조). 우리는 α 활동이 창의성에도 중요한 것으로 보인다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 그 반대의 경우입니다. 토런스 창의성 테스트 중 양측 전두엽에 전달된 α 대역(즉, 10Hz)의 경두개 교류 자극(tACS)은 창의성 점수를 향상시켜 창의성 점수를 향상시킵니다. α 진동에 유익한 역할을 합니다(Lustenberger, Boyle, Foulser, Mellin, & Frohlich, 2015). 통찰력과 창의성에 대한 α 활동의 차등적 기여를 제안하지만 사용되는 작업은 매우 다르다는 점에 유의해야 합니다.

α 통찰력 패턴은 일반적으로 β 범위의 반대 패턴(즉, 양측 일관성 증가, Razumnikova, 2007)과 θ 전력의 양측 증가(Razumnikova, 2007)를 동반합니다. 반대로, 전두엽의 γ 활동에 대한 결과는 우반구로 제한된 γ 전력의 증가를 특징으로 하지만(Sheth et al., 2009), 다른 연구에서는 양측 감소도 보고되었습니다(Minami, Noritake, & Nakauchi, 2014 ). 그러나 우리는 이 두 연구에 사용된 프로토콜과 자극이 매우 다르다는 점을 강조해야 했습니다. 예를 들어 Minami et al. Sheth et al.과는 반대로 이진화된 이미지를 사용하여 "지각적 통찰력"을 분석했습니다. 참가자들에게 브레인티저를 투여했습니다(자세한 프로토콜에 대한 자세한 내용은 표 S3 참조). 전반적으로, 이러한 활성화 패턴은 α 전력에 대해 다소 명확하게 나타나는 오른쪽 편측화를 갖는 양측 패턴을 제안합니다.

두정엽과 관련하여 거의 모든 주파수 대역(예: α, θ 및 γ; Jung-Beeman et al., 2004; Sheth et al., 2009; Sandkühler & Bhattacharya, 2008)에 대한 전력의 증가는 다음과 같습니다. α1(7,5-9,5Hz) 및 β2(18-24.75Hz) 대역이 보고되었습니다(Razumnikova, 2007). 전두엽에서 관찰된 바와 같이, 양측 패턴은 오른쪽 반구 우세에 대한 아이디어를 뒷받침하는 유일한 증거로서 α 파워의 오른쪽 측면 증가를 제외하고 통찰력 프로세스를 정의하는 것으로 보입니다(α 일관성의 증가는 실제로 다음으로 제한됩니다). 왼쪽 반구; Razumnikova, 2007; 그림 4).

측두엽은 일관성이 떨어지는 결과를 보여주며, 연구 결과에 따라 다른 결과가 나타났습니다. γ 활동의 폭발(Jung-Beeman et al., 2004)과 우반구의 θ 전력 증가(Danko et al., 2003) 및 Δ 1,5-3의 양측 감소를 포함한 진동 활동 ,5Hz), θ, α 및 β 일관성(Danko et al., 2003). 전반적으로 이러한 활성화는 특히 γ 밴드에서 우반구가 우세하면서 더욱 편측화되는 것으로 보입니다(그림 4). 마지막으로 후두엽 활성화는 완전히 양측성이지만 제공된 결과에 대한 연구는 일관되지 않습니다. 한 연구에서는 θ 및 γ 전력의 증가를 보고하고(Sandkühler & Bhattacharya, 2008), 다른 연구에서는 α 비동기화 및 β 전력 감소를 보고합니다(Sheth et al., 2009; Razumnikova, 2007; 그림 4). 그럼에도 불구하고 다양한 프로토콜과 작업이 이러한 다양한 결과를 초래하는 것으로 간주될 수 있습니다. 실제로 두 가지 연구(Jung-Beeman et al., 2004 및 Razumnikova, 2007)만이 시간제한이 있거나 없는 RAT 및 CRA를 사용하여 피험자가 힌트 없이 통찰 문제를 해결해야 하는 간단한 프로토콜을 만들었습니다(표 S3).

 

정신 준비 및 휴식 상태 활동 중 뇌 진동

우리는 정신적 준비와 휴식 상태 활동에 관한 두 가지 연구만을 발견했는데, 둘 다 CRA와 철자 바꾸기(Kounios et al., 2006; Kounios et al., 2008; 그림 5). 정신 준비에 관한 연구(Kounios et al., 2006)는 피험자가 정신 준비에 대해 자세히 설명하는 동안 발생하는 뇌 활동의 흐름에 초점을 맞췄습니다.

실제 인사이트 이벤트 이전에 이용 가능한 정보입니다(Aha! 이전). 그들은 감소를 보고했습니다. 전두엽, 정수리 및 측두엽 영역의 α 전력. 이 지역은 전통적으로 다음과 연관되어 있습니다. 인지 제어 및 의미 처리는 그러한 진동 패턴이 의미 활성화와 관련된 영역에서 증가된 활동의 신호일 수 있음을 시사합니다(Mason & Just, 2004; Mashal et al., 2005). 또한 후두엽 피질은 α 파워의 증가를 나타내며, 이는 외부 자극에 집중된 주의가 제거되고 "통찰력 있는 대상"이 현재 자극 사이의 가장 먼 연관성을 찾는 데 도움이 되는 보다 내성적인 정신 과정의 증가를 나타낼 수 있습니다.

흥미롭게도 정신 준비 중에 관찰된 진동 활동은 Kounios와 동료(2008)가 보여준 휴식 상태 결과와 대조됩니다. 여기서 더 나은 통찰력 기술은 왼쪽 전두엽과 양측 측두엽의 α 파워 증가뿐만 아니라 양측 후두 피질의 감소와 상관관계가 있는 것으로 보입니다(그림 5, 표 2 및 S3). 나머지 주파수 스펙트럼의 경우 측면화된 패턴이 전두엽에 나타나고 γ 및 β 전력의 향상은 우반구에서만 나타납니다. 두 개의 샘플을 기반으로 한 관찰의 모든 모방을 통해 정신적 준비 중에 발견된 진동 패턴이 통찰력 있는 피험자의 휴식 상태 활동과 매우 다르다(거의 반대)는 것이 직관적인 것 같습니다.

 

NiBS 및 통찰력

단지 5개의 논문만이 TMS 또는 tDCS의 적용을 조사했으며,

통찰력 작업 유형 및 자극 사이트(그림 6, 표 2 및 S4). 첫 번째 연구에서는 통찰력 문제 해결을 강화하기 위해 전두엽 피질에 tDCS를 사용했습니다(Cerruti & Schlaug, 2009). 이 실험에서 저자는 왼쪽 배외측 전전두엽 피질(DLPFC)에 대한 양극 자극이 동일한 부위에 대한 음극 또는 가짜 tDCS와 대조적으로 RAT 점수를 증가시켰음을 입증했으며 이는 성능에 영향을 미치지 않았습니다(양극은 흥분 효과를 유도하는 것으로 추정되지만 음극은 억제성 자극으로 이어지고 가짜는 위약 자극을 의미합니다). 두 번째 실험에서 저자는 오른쪽 DLPFC에 대한 양극 tDCS의 효과를 테스트하여 왼쪽 전두엽 피질 자극 후 테스트 점수의 개선을 확인했습니다(두 실험 모두에서 반환 전극은 반대편 안와상 영역 위에 배치되었습니다; Cerruti & Schlaug, 2009 ). Metuki와 동료들의 또 다른 연구(Metuki, Sela, & Lavidor, 2012)에서 왼쪽 전두엽 피질 위의 양극 tDCS는 가짜 자극(오른쪽 안와 전두엽 피질 위의 음극 사용)에 비해 CRA 성능을 향상시켰습니다. 그러나 이 연구는 표준 CRA 절차를 따르지 않았습니다. 대신, 참가자들은 제시된 단어가 현재 진행 중인 시험에 대한 올바른 해결책인지 질문을 받았습니다. 이는 CRA 문제를 통한 통찰의 정식 평가에서 상당한 편차를 구성할 수 있으므로 이러한 결과를 신중하게 고려해야 합니다.

측두엽에 대한 tES 동안의 효과를 보여주는 논문의 경우, 동일한 몽타주가 각각 오른쪽 및 왼쪽 전측 측두엽을 대상으로 양극 및 음극 자극을 적용했습니다(그림 6; Chi & Snyder, 2012; Chi & Snyder, 2011). 통찰력이 두 가지 다른 작업(예: 9점 및 성냥개비 문제)을 통해 색인화되었지만 두 연구 모두 가짜 자극 또는 역 전기 패턴(왼쪽 양극)과 비교하여 오른쪽 반구에 대한 양극 자극 동안 성능이 증가했다고 보고했습니다. 측두엽, 음극은 오른쪽 측두엽에 있음). 중요한 점은 9점 문제가 결과 측면에서 중요한 제한이 있는 단일 시도 과제라는 점입니다.

신뢰성: 가짜 자극 중에 참가자 중 9점 문제를 해결한 사람은 없었지만, 40%는 tDCS 3분 이내 또는 직후에 문제를 올바르게 해결했습니다(Chi & Snyder, 2012). 이러한 결과는 유망하지만 통찰력과 같은 복잡한 인지 기능을 평가하는 동안 단일 시험 작업은 피하고 보다 안정적이고 재현 가능한 도구를 선호해야 합니다. RAT 또는 CRA. 같은 맥락에서 저자들은 성냥개비와 관련된 또 다른 연구를 발표했습니다. 가짜 tDCS 동안 참가자의 20%만이 가장 어려운 시험(즉, 유형 2)을 해결한 반면, tDCS 자극 동안 성공률은 60%에 도달했습니다(Chi & Snyder, 2011). 더 쉬운 시험(유형 3)에 대해서도 동일한 패턴이 보고되었으며, 여기서 백분율은 오른쪽 측두엽에 대한 가짜 tDCS 동안 45%에서 양극 tDCS 동안 85%로 증가했습니다.

마지막으로 우리는 rTMS와 통찰력에 관한 한 가지 연구를 검색하여 지각을 평가했습니다.

통찰력-지각 능력의 척도로 저하된 이미지를 인식합니다(그림 6, 표 2 및 S4). 10Hz의 반복적 TMS(흥분 효과를 유도하는 것으로 알려져 있음, Tang et al., 2015)는 세 개의 개별 세션에서 정점뿐만 아니라 오른쪽 및 왼쪽 측면 두정엽 피질에도 적용되었습니다. 결과는 자극 제시 중에 전달된 오른쪽 및 왼쪽 두정내 고랑 자극이 학습 단계 후 30분 후에 올바르게 인식된 이진화된 이미지(즉, 흑백 2톤 그림)의 비율을 감소시키는 것으로 나타났습니다. 단일 관찰이었음에도 불구하고 이 데이터는 유레카 관련 프로세스에서 왼쪽 또는 오른쪽 두정엽 피질이 지배적인 역할을 한다는 아이디어를 뒷받침하지 않습니다. EEG 연구 결과에 따르면 자극의 특성은 특히 통합 단계에서 두 두정엽을 지각 통찰력 처리의 중요한 허브로 지원합니다. 이는 rTMS가 자극 제시 후 2초 동안 적용될 때 저하된 이미지 인식에 영향을 미치지 않는다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.

논의

유레카 순간의 신경 생리학적 기초에 대해 현재 이용 가능한 것을 통합하려는 노력의 일환으로 이용 가능한 fMRI, EEG 및 NiBS 통찰 문헌에 대한 체계적인 검토가 제공되었습니다. 여러 모델과 이론이 실험적 증거로부터 뒷받침되는 반면, 통찰력의 다른 측면은 여전히 모호한 상태로 복잡하면서도 매혹적인 그림이 나타납니다. 일상생활뿐만 아니라 기술적 성취와 인간의 진보 전반에 있어서 통찰 과정의 관련성을 고려할 때, 인간 인지의 이 중추적 특징에 대한 지식을 심화시키는 것은 절대적으로 중요합니다. 이는 NiBS를 통해 그러한 기능을 향상시키는 것을 목표로 하는 잠재적인 개입을 알리기 위한 전제 조건입니다. 검토 과정에서 강조된 주요 결과에 대한 논의가 이어지며(요약은 그림 7 참조) 인간의 통찰력과 가장 관련성이 높은 특징으로 간주되는 사항을 지적합니다.

 

통찰력 네트워크

통찰력 프로세스 중에 활성화된 영역을 조사하면 다음과 어느 정도 중복되는 것으로 나타납니다. 확산적(예: 창의성) 및 융합적 사고 능력(예: 유동 지능, 실행 기능, 그림 2)의 기반이 되는 기타 뇌 영역. 첫째, 중간 전두엽(MFG), 하전두회(IFG) 및 ACC의 활동은 기억, 주의력, 억제, 전환, 언어와 반복적으로 연관되어 있습니다(Benn et al., 2014; Yin et al., 2012; Colom , Jung, & Haier, 2007; Colom et al., 2007; Roth, Serences, & Courtney, 2006), 일반 인지 조절(Miller & Cohen, 2001) 및 창의성(Boccia, Piccardi, Palermo, Nori, & Palmiero, 2015) ). 더욱이, 등 측 전두엽 피질(DLPFC)은 유사한 관계(Boroojerdi et al., 2001; Wharton et al., 2000)와 관계 복잡성(Kroger et al., 2002)을 활용하는 문제 해결 작업과 연결되어 있습니다. 동일한 영역이 창의성 작업 중에도 활성화된 것으로 나타났습니다(Boccia et al., 2015). 이는 창의적 또는 통찰력 문제 해결 프로세스(즉, 주의 및 인지에 대한 하향식 제어; Beaty, Benedek, Kaufman, & Silvia, 2015), 이 두 프로세스에 대한 특정 네트워크를 나타내기보다는

이는 체화된 관점 수용(Wang, Callaghan, Gooding- Williams, McAllister, & Kessler, 2016), 언어 및 기억(Bogels, Barr, Garrod, & Kessler, 2015), 정신적 이미지(Kosslyn & Thompson, 2003), 창의성(Boccia et al., 2015), 장기 기억이 이용 가능한 정보를 재구성하는 데 관련 역할을 할 수 있는 모든 기능(Fink et al. ., 2012). 창의성과의 중첩에 관해서는, 연관 의미론적 지식에 대한 비언어적 테스트에서의 역할에 대한 증거에 따라(Mion et al. , 2010). 또한 왼쪽 보조 운동 영역/전두안구 영역은 통찰력과 창의성 네트워크의 공통 영역을 나타내는 것으로 보입니다. 시각적 안내 행동에서 가능한 역할의 틀에서 DLPFC와 시각 피질의 해부학적 연결을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다(Wright & Lawrence, 2008). 또한 공간 주의 제어(Moore & Fallah, 2004), 시각적 영역의 하향식 제어뿐만 아니라 시각적 인지의 여러 측면(Vernet, Quentin, Chanes, Mitsumasu, & Valero-Cabre, 2014), 창의적인 솔루션이나 통찰력의 순간을 내부적으로 검색하는 데 필요한 모든 필수 작업입니다. 그림 2에 보고된 바와 같이, 중간 측두이랑, 클라우스트럼, 중심 전이랑과 같은 많은 영역이 돌출 네트워크와 공유됩니다. 돌출 네트워크는 외부 입력 및 내부 뇌 사건과 관련된 주의력 자원을 재할당하는 데 중요하며(Bressler & Menon, 2010) 기본 모드 네트워크와 집행 제어 네트워크 간의 동적 전환에 관여하는 것으로 보입니다(Sridharan, Levitin, & Menon, 2008). 창의성과 통찰력 순간에 이러한 모든 네트워크가 관여한다는 점을 고려할 때, 돌출 영역은 이러한 인지 과정 동안 반대 네트워크 간의 동적 전환을 허용하는 기본이 될 수 있습니다(Beaty et al., 2015).

뇌 영상 및 전기 생리학 연구에서는 뇌섬엽이 말초로부터의 광범위한 내장 감각 입력과 변연계, 체성 감각, 전두엽 및 전두엽과의 상호 연결로 인해 신체 및 정서적 인식뿐만 아니라 내부 수용의 핵심 노드로 제안되었습니다(Craig, 2009). 측두엽 피질(Augustine, 1996; Mesulam & Mufson, 1982). 뇌섬엽은 신체의 내장 기능을 모니터링하는 것과 구체적으로 연관되어 있으며, 내수용성에서 이의 가능한 역할은 모든 주관적 감정에 관여할 수 있는 기반을 제공합니다(Nieuwenhuys, 2012). 자기 인식 증가(Santarnecchi et al., 2014) 통찰력(및 창의성, Boccia et al., 2015 참조) 처리는 외부 및 내부 구동 뇌 상태의 균형을 의미하여 insula를 신체 감각의 변조(즉, 억제)를 위한 핵심 노드로 만드는 것이 가능합니다. 생각 중심의 모니터링. 반면, insula는 언어 이해/생성의 여러 단계와 연결되어 있습니다(Eickhoff, Heim, Zilles, & Amunts, 2009b; Oh, Duerden, & Pang, 2014; Blank, Scott, Murphy, Warburton, & Wise, 2002; Ackermann & Riecker, 2004), 조음 계획 및 음운론적 인식(Ardila, Bernal, & Rosselli, 2014). 특히 철자 바꾸기는 양측성(Aziz-Zadeh, Kaplan, & Iacoboni, 2009) 및 우측 측면성(Vartanian & Goel, 2005) 뇌섬엽 활성화를 유도하는 것으로 밝혀졌습니다. 흥미롭게도 분석 솔루션은 왼쪽 활성화(Aziz-Zadeh et al., 2009)만 유도하여 통찰 문제 해결에 필요한 뇌 네트워크의 양측 참여를 지원합니다(Bowden 및 Beeman이 이론화한 대로). 철자법을 해결하는 언어적 구성 요소. Vartanian 및 Goel(2005)에서, 제약 없는 시험은 참가자에게 설루션을 제시하는 기준 시험과 비교하여 오른쪽 섬엽의 활성화를 유도합니다. 또한 Adank(2012)는 왜곡된 음성 이해 중에 인슐라 활성화를 발견했는데, 이는 Luo et al. (2004a) 모호한 문장에 대한 반응으로 insula 활성화.

클라우스트럼은 통찰력 네트워크의 과소평가된 노드를 구성할 수 있습니다. 이것 피질하 회백질 영역은 피각의 측면과 섬피질의 내측에 위치하며 기저핵 회로의 일부입니다(Schmitt, Eipert, Kettlitz, Lessmann, & Wree, 2016). 클라우스트럼의 활동은 주의 집중(Goll, Atlan, & Citri, 2015; Fall, Querne, Le Moing, & Berquin, 2015; deBettencourt, Cohen, Lee, Norman, & Turk-Browne, 2015), 더 구체적으로는 반구 간 활동과 관련이 있습니다. 주의 관련 영역 간의 의사소통(Smith & Alloway, 2014). 클라우스트럼의 특정 기능에 대해서는 알려진 바가 거의 없으며 일부 임상 증거에서는 의식 유지에 역할이 있을 수 있음을 시사합니다. 최근 연구에서는 간질 환자의 폐장 자극으로 인해 의식 수준이 "온-오프" 전환되는 사례가 보고되었습니다(Koubeissi, Bartolomei, Beltagy, & Picard, 2014). 통찰력 관련 처리의 맥락에서 클라우스트럼은 딴생각을 모니터링하는 센터 역할을 할 수 있으며, 사용 가능한 정보를 처음 재구성하는 동안 피험자의 마음이 표류하도록 허용하고 잠재의식적 표현에서 정답이 나올 수 있도록 합니다.

마지막으로 인사이트 처리에 중요한 역할을 하는 다른 지역은 왼쪽에 위치합니다.

전두엽(즉, IFG 및 MFG), 설전 및 하후두부 영역(Qiu et al., 2010). 흥미롭게도 통찰 문제 해결을 위한 "준비"와 실제 통찰 처리 사이의 구별이 제안되었으며(Tian et al., 2011), 이는 첫 번째 처리 단계와 IFG-MFG, 왼쪽 측두엽 및 양측 담장 활동 사이의 더 긴밀한 연결을 제안합니다. . 이 영역 풀은 실제 Aha! 를 담당하는 오른쪽 측두엽 구조의 활성화보다 먼저 활동하는 별도의 네트워크로 제안되었습니다! 경험(Tian et al., 2011; Zhao, Zhou, Xu, Fan, & Han, 2014b). 이러한 반구형 분리(전체 프로세스를 살펴보면 상호 작용)는 일반적으로 창의성과 확산적 사고의 신경 기반에 대한 가장 인기 있는 이론입니다(Beeman & Bowden, 2000; Jung-Beeman et al., 2004; Beaty et al. , 2015). 또한 최근 연구에서는 개인의 인지 프로필과 자발적인 전기(Gotts et al., 2013) 및 굵게 관련 연결 패턴(Santarnecchi, Tatti, Rossi, Serino, & Rossi, 2015)의 반구 차이 사이의 긴밀한 연관성을 제시합니다. 통찰력과 반구 간 역학 사이의 관계를 밝히는 것을 목표로 하는 향후 조사의 중요성(다음 단락 참조)

우리가 강조한 것처럼 통찰력 네트워크는 두드러진 경영진과 많은 영역을 공유했습니다.

제어, 유동적 지능, 창의성 네트워크. 그러나 fMRI 연구의 상대적인 희소성(문헌에서는 13개)과 사용된 작업 및 프로토콜의 다양성(표 S1, 그림 1)으로 인해 이러한 결과의 타당성이 제한됩니다. 실제 통찰력 신경 기질과 다른 네트워크와의 중복 역할을 밝히기 위해서는 각 유형의 통찰력 작업에 대한 더 큰 fMRI 조사 샘플과 함께 보다 표준화된 실험 프로토콜이 필요합니다.

통찰력 있는 솔루션의 타이밍: 유레카 중 이벤트 관련 잠재력!

그림 3에 표시된 대로 결과는 분명히 흐릿하며 양극 및 음극 극성이 있는 몇 가지 단기 및 장기 대기 시간 구성 요소를 보여줍니다. 그러나 정성적 분석은 왼쪽 또는 오른쪽 반구 우세 없이 전두엽과 두정엽의 정중선 영역과 관련된 ERP 활동의 주요 역할을 제안합니다(그림 3, 표 1 및 S2). 그러나 놀랍게도 ERP 데이터는 대부분 중국 로고그림 작업(표 1) 중 뇌 활동을 기반으로 하므로 이러한 결과의 일반화를 다른 것으로 제한할 수 있습니다. 통찰력 프로세스. 여기서 우리는 먼저 (i) 인지적 난국, (ii) 따뜻함의 느낌과 새로운 연상의 창조, (i) 정신 세트의 파괴 및 (ii) 새로운 연관성 형성의 기초가 되는 것으로 생각되는 긍정적인 구성 요소가 뒤따릅니다.

가장 일관된 결과는 통찰 문제 해결과 전두엽에서 기록된 N400과 같은 피크 사이의 긍정적인 상관관계입니다(그림 3). 단 하나의 연구에서만 음의 상관관계가 보고되었습니다(Zhao, Li, Shang, Zhou, & Han, 2014a).. 의미 정보 처리의 맥락에서 잘 알려진 N400은 일반적으로 쓰여진 단어를 처리하는 동안 중심두정엽에서 최대 진폭을 가지며 현재 문맥에서 단어의 의미 처리 및 통합에 대한 ERP 지수로 해석됩니다(McPherson & 홀콤, 1999). 따라서 통찰력에서 N400과 유사한 구성 요소의 진폭 증가는 주어진 상황 내에서 자극을 통합하는 데 뇌가 더 많은 노력을 기울인다는 것을 반영할 수 있습니다(Lau, Phillips, & Poeppel, 2008). 이 부정적인 잠재력에 대한 다른 해석이 제안되었습니다. Mai와 동료(2004)는 이러한 부정성(중심 초점이 있는 N380)이 정신 세트를 깨뜨리는 지표일 수 있다고 제안했습니다. 이러한 해석은 N200 및 오류 관련 부정성(ERN) 구성 요소와 관련된 영역인 ACC의 N380 파동 생성기를 국지화한 쌍극자 분석(Mai, Luo, Wu, & Luo, 2004)에서 비롯됩니다. Qiu와 동료(2006)는 유사한 결과를 발견했지만(Aha-답변은 Aha-답변이 아닌 것보다 더 큰 N320 구성요소를 유도했습니다; Qiu et al., 2006), 또 다른 변수의 도입(즉, 정답에 대한 이해)이 주도했습니다. 또 다른 (보다 구체적인) 결론. 이해되지 않은 답변이 더 큰 N320을 이끌어냈다는 사실은 이 구성 요소가 인지 장애를 극복하기 위해 새로운 사고방식을 사용할 때 발생하는 인지 갈등의 지표가 될 수 있음을 시사합니다.

 

나중에 부정적인 구성 요소

이후 시간 창으로 이동하면 다양한 대기 시간을 갖는 편향도 여러 연구에서 통찰력 문제 해결과 상관관계가 있습니다(그림 3). 한 쌍의 연구에서 Qiu와 동료들은 중국 로고그림을 사용했으며(Qiu et al., 2008; Wang et al., 2009), 1500-2000ms 및 2000-2500ms 대기 시간 범위의 늦은 음의 편향은 다음과 관련이 있었습니다. 통찰력 문제 해결. 첫 번째 연구에서 이러한 구성 요소는 각각 ACC와 두피에 위치한 생성기를 사용하여 왼쪽 전두엽 영역에서 뚜렷한 활성화를 보여주었습니다. 후대상피질(PCC). PCC 참여(감정의 인지 처리와 관련된 영역; Aoki, Cortese, & Tansella, 2015)는 다음과 같은 점에서 흥미롭습니다. Aha! 뒤에 오는 따뜻함을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 순간. 이와 대조적으로 두 번째 연구(Wang et al., 2009)에서 수행된 쌍극자 분석에서는 이 원인을 찾았습니다. 해마주위이랑과 상 전두이랑의 구성 요소로, 각각 새롭고 효과적인 연관성을 형성하고 다음 문제를 해결하는 데 관여하는 두 영역입니다.

나중에 부정적인 구성 요소

이후 시간 창으로 이동하면 다양한 대기 시간을 갖는 편향도 여러 연구에서 통찰력 문제 해결과 상관관계가 있습니다(그림 3). 한 쌍의 연구에서 Qiu와 동료들은 중국 로고그림을 사용했으며(Qiu et al., 2008; Wang et al., 2009), 1500-2000ms 및 2000-2500ms 대기 시간 범위의 늦은 음의 편향은 다음과 관련이 있었습니다.

통찰력 문제 해결. 첫 번째 연구에서 이러한 구성 요소는 각각 ACC와 두피에 위치한 생성기를 사용하여 왼쪽 전두엽 영역에서 뚜렷한 활성화를 보여주었습니다. 후대상피질(PCC). PCC 참여(감정의 인지 처리와 관련된 영역; Aoki, Cortese, & Tansella, 2015)는 다음과 같은 점에서 흥미롭습니다. Aha! 뒤에 오는 따뜻함을 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 순간. 이와 대조적으로 두 번째 연구(Wang et al., 2009)에서 수행된 쌍극자 분석에서는 이 원인을 찾았습니다.

해마주위이랑과 상 전두이랑의 구성 요소로 각각 새롭고 효과적인 연관성을 형성하고 갈등을 해결하는 데 관여하는 두 영역입니다(Luo & Niki, 2003a). 이러한 일관되지 않은 결과에 대한 설명은 실험에 사용된 프로토콜이 다르기 때문일 수 있습니다. 첫 번째 연구에서는 학습 테스트 모델이 참 및 거짓 일치 로고그래픽을 사용하고 두 번째 연구에서는 간단한 해결 패러다임이 사용되었습니다. 다른 작업을 사용하여 Lou와 동료(2011)는 구조적 유사성을 비교했습니다. 표면 유사 로고그리프(SUSL)가 있는 로고그리프(STSL)를 사용했으며 STSL의 두피 뒤쪽 영역에서 1100-1300ms의 시간 범위에서 음의 피크를 발견했습니다(Luo et al., 2011). 이 구성 요소는 유사한 지형 분포를 고려하여 지연된 N400과 유사한 구성 요소를 반영할 수도 있으며, 이는 늦은 솔버에 대한 제어 필요성을 강조합니다.

 

약 300ms의 포지티브 구성요소

긍정적인 요소는 일반적으로 소설 창작의 표시로 해석되어 왔습니다.

"컨텍스트 폐쇄" 모델의 틀에서 연관성을 보여줍니다(Picton, 1992). 가장 많이 연구된 ERP 파형 중 하나인 P300 구성 요소는 온라인 WM 업데이트 및 장기 메모리에 저장된 정보의 기억과 관련되어 있습니다. 지연 시간은 자극 분류 기간에 따라 자극 시작부터 300~600ms 사이로 다양하며 진폭은 주의력 부하를 반영하는 것으로 보입니다(Wilson, Harkrider, & King, 2012). P300과 유사한 구성 요소는 통찰력 문제 해결에 대한 여러 ERP 연구의 초점이었습니다(그림 3). Qiu와 동료들(2008)은 성공적으로 완성된 로고그래픽이 성공적으로 완성되지 않은 로고그래픽보다 더 큰 양의 편향(P200-600)과 상관관계가 있음을 보여주었습니다. 생성기는 왼쪽 상측두회와 두정-측두-후두 피질에 국한되어 있습니다(Qiu et al., 2008). 일반적으로 연관성 생성과 관련된 이러한 영역(Luo et al., 2003b)은 로고그림의 피상적인 의미를 억제하고 솔루션에 유용한 더 깊은 요소를 찾으려는 초기 시도로 해석될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 구성 요소의 대기 시간이 상대적으로 짧기 때문에 정신 세트를 깨는 과정과도 관련이 있습니다. Wang과 동료(2009)는 통찰력을 일상적인 문제와 비교하고 통찰력 문제 해결이 일상적인 문제보다 두정후두엽 두피 영역에 대한 더 긍정적인 ERP 편향(P300-800)과 연관되어 있음을 발견했으며 생성기는 ACC 및 해마랑에 국한되어 있습니다.. 채택된 참조 상태의 또 다른 변화는 추가적인 발견으로 이어졌습니다. 통찰력 솔루션은 검색 솔루션(분석적 문제 해결)과 비교할 때 더 큰 긍정적인 편향(P400-600)을 보여주었습니다. 흥미롭게도 이 활동은 지각 처리에 내재된 영역인 방추형 이랑에서 생성되는 것으로 나타났습니다(Zhang, Tian, Wu, Liao, & Qiu, 2011).

마지막으로, Zhao와 동료(2011)가 채택한 패러다임(한자 생성 작업)은 "정신 세트 파괴" 조건에서 더 큰 긍정적인 편향(P500-700)을 보여주었습니다(즉, 참가자는 새로운 문자 생성을 위해 다른 방법을 사용해야 했습니다). 한자; Zhao et al., 2011) "반복 조건"(즉, 참가자는 이전 방법을 사용하여 새로운 한자를 생성)보다 정신 세트를 깨는 지표로서 이후 P300 구성 요소에 대한 추가 증거를 제공합니다.

 

나중에 긍정적인 구성 요소

추가 증거에 따르면 위에서 설명한 초기 긍정적인 편향은 다음과 같습니다.

그 다음에는 추가로 긍정적인 편향이 발생합니다(그림 3). 이는 일반적으로 새로운 협회 창설과 WM의 리허설/보유 작업을 나타내는 지표로 해석되었습니다. 통찰 솔루션과 관련된 더 긍정적인 ERP 편향은 자극이 시작된 후 1200~1500ms에 Wang과 동료(2009)에 의해 발견되었으며, 동일한 그룹(Zhang et al. , 2011). 통찰력과 일상적인 문제를 비교하는 1200-1500ms 피크의 쌍극자 분석(Wang et al., 2009)은 해마주위와 상부 전두엽에서 생성기를 보여주었고, 640-780ms 피크에 대한 생성기는(통찰 솔루션과 비교 검색 솔루션)은 오른쪽 상부 측두엽에 국한되었습니다. 두 결과 모두 요소 간 연결 생성에서 해마주위이랑의 역할을 강조하고 상전두회가 갈등 해결과 관련이 있다는 아이디어를 뒷받침합니다. 마찬가지로 Luo와 동료(2011)는 SUSL 및 STSL 시험에서 900~1700ms 사이에서 또 다른 긍정적인 느린 파동을 발견했습니다. 즉, 피험자가 로고그림의 표면 의미를 이해하거나 깨뜨린 후 새로운 문자를 찾으려고 할 때입니다. 따라서 나중에 긍정적인 구성 요소가 정보 조각에 걸쳐 새로운 연관성을 형성하는 과정에서 역할을 할 수 있다는 것이 합리적으로 보입니다.

반구형 비대칭 및 통찰력 있는 처리

신경영상 및 신경생리학 연구의 상당 부분은 반구형 비대칭이 뇌의 근본적인 구조이자 잠재적인 기능적 기초라는 개념으로 수렴됩니다. 통찰력 문제 해결(Dietrich & Kanso, 2010), 우반구의 두드러진 역할(Kounios & Beeman, 2014; Bowden et al., 2005). 특히 중요한 역할을 하는 단어 사이의 먼 의미 관계를 찾는 데 관여하고 일반적으로 거친 의미 코딩에 관여하기 때문에 오른쪽 전상측두회에 기인합니다(Bowden & Jung-Beeman, 2007). 그러나 문헌에 대한 우리의 분석은 정신적 준비와 통찰력 있는 사건(그림 5, 즉 ALE 지도에서 중간 시간만 지도) 동안 뇌 진동 활동(그림 4) 및/또는 fMRI 활성화의 덜 눈에 띄는 측면화로 이 견해를 뒷받침하지 않습니다. 이랑과 설전은 일방적인 활성화 패턴을 보여줍니다(그림 2). 오히려 "순수한 통찰력" 연구(그림 4)에서 대부분의 활성화는 광범위하고 양측성이며 rTMS(Giovannelli et al., 2010)를 사용한 섭동 기반 조사와 대부분의 NiBS에 의해서도 양측성이 지원됩니다. 연구(아래 및 그림 6 참조). NiBS는 상관관계 정보가 아닌 인과관계 정보를 제공할 수 있는 유일한 접근 방식이므로 이는 특히 관련성이 높습니다. 소수의 진동 패턴(즉, 측두엽과 전두엽의 γ 활동 폭발, 두정엽의 α 밴드 활동, 측두엽의 θ)만이 우반구에 특이적으로 나타납니다(그림 4; Jung-Beeman et al., 2004). ; Danko 등, 2003; Sheth 등, 2009). 좌반구 활성화 측면에서 우리는 통찰력 문제 해결 중에 왼쪽 두정엽과 측두엽의 β 및 α 주파수 대역에서 통찰력과 증가된 일관성 사이의 연관성에 대한 증거만 발견했습니다(Danko et al., 2003; Razumnikova, 2007). 동일한 양측 패턴이 정신적 준비 중에도 나타나는 것으로 보이며(Kounios et al., 2006), 결과는 α 파워의 광범위한 양측 감소를 보여줍니다(그림 5).

 

휴식 상태 EEG 활동의 경우 흥미로운 패턴이 나타납니다.

해결해야 하는 작업 유형을 인식하지 못하는 피험자는 고려됩니다(그림 5). 실제로, 측면화된 활성화는 더 높은 통찰력 능력과 상관관계가 있었습니다. β 및 γ 주파수 대역의 스펙트럼 전력은 오른쪽 전두엽에서 증가하는 반면 α 및 γ 전력의 증가는 각각 왼쪽 전두엽 및 왼쪽 측두엽 영역에서 보고되었습니다( Kounios et al., 2008). 이는 휴식 시 뇌 기능적 비대칭성과 인간의 인지 사이의 연관성이 최근 실험적으로 어떻게 뒷받침되었는지(Santarnecchi et al., 2015), 그리고 측면화된 휴식 상태의 진동 패턴 중 다수가 반전된 패턴을 표시한다는 점을 고려하면 흥미롭습니다. 실제 통찰력 문제 해결 중에 설명된 내용(예: 오른쪽 측두엽의 γ 버스트).

결론적으로, EEG와 fMRI 문헌은 동질적이지 않고 단지 소수의 연구 결과가 유레카 순간 동안 우반구의 완전한 지배를 뒷받침하지 않는 것 같습니다. 올바른 활성화는 통찰력이 높은 대상의 휴식 상태 활동 중에 구체적으로 더 두드러지는 반면, 통찰력 문제 해결은 양측 영역의 광범위한 시너지 활성화와 더 관련이 있으며 특정 뇌 진동이 오른쪽 반구에서 중요한 역할을 합니다. (즉, 측두엽과 전두엽에서 γ 버스트).

 

통찰력 있는 마음의 전기적 신호

유사한 작업을 사용함에도 불구하고 서로 다른 뇌의 역할에 대한 합의

통찰력 중 진동은 현재까지 존재하지 않는 것으로 보입니다(그림 4). 그러나 α(및 아마도 γ) 활동에 대한 주요 역할이 나타나는 것으로 보이며, 가장 일관된 발견은 전두엽의 α 전력 및 일관성 감소와 통찰력 처리 중 오른쪽 두정엽의 α 전력 증가를 제안합니다. (그림 4). ERP의 경우 N400 진폭의 전반적인 증가는 양의 편향 P300뿐만 아니라 모든 문헌에서 가장 반복된 결과 중 하나인 것으로 보입니다(그림 3). 다양한 연구에서 ERP의 통찰력 상관 관계에는 미묘한 일치가 있지만, ERP의 위치 파악 능력과 전달하는 기계적 정보는 완전하지 않습니다. 확실히, 정중선을 따라 기록된 활동이 가장 널리 보고된 것 같습니다. 그러나 fMRI 데이터는 서로 다른 뇌엽의 영역이 유레카 순간에 참여하는 등 다른 패턴을 보여줍니다(그림 2). 전반적으로 주의/현저함과 관련된 영역은 통찰 과정에서 중추적인 역할을 하는 것으로 보이며, 클라우스트럼의 역할은 과소평가될 수 있습니다. 동일한 그룹이 수행한 일련의 연구와 관련되어 있음에도 불구하고 기존 문헌과 광범위하게 일치하는 유일한 영역은 초점 γ 버스트로 표시되는 굵게 활성화 및 EEG 활동의 증가가 보고된 오른쪽 측두엽입니다. 특히 통찰 처리 중에는 그러하지만 통찰적이지 않게 생성된 답변 중에는 그렇지 않습니다(그림 7; Jung-Beeman et al., 2004).

 

통찰력과 NiBS

소수의 연구만이 유레카 순간에 대한 tES 또는 TMS의 영향을 평가했으며 tES 조사는 tDCS로 제한되었습니다(그림 6, 표 2 및 S4). 증거가 수렴됨 측두엽의 역할, 양극 tDCS에 의해 유도된 우반구의 대뇌 피질 흥분성 증가(반대쪽의 감소와 결합) 통찰력 관련 성과를 향상시킬 수 있습니다. 전두엽 자극의 경우, 현재까지 두 연구 모두에서 좌반구의 자극만이 성능 향상으로 이어집니다. (Metuki et al., 2012; Cerruti & Schlaug, 2009) 이는 이 지역의 지배적인 역할을 시사하며 이는 ALE 지도 결과와 일치하는 결과입니다. 현재까지 이용 가능한 유일한 rTMS 연구 (Giovannelli et al., 2010)은 오른쪽 및 왼쪽 두정엽 피질 자극에 대한 유사한 강화 효과를 보고합니다. 그러나 이 결과는 rTMS(즉, 이진화된 이미지 작업) 중에 사용된 특정 작업으로 인해 발생할 수 있으며, 이를 통해 통찰력 처리(지각 능력)의 매우 구체적인 하위 구성 요소를 평가할 수 있으며 통찰력 문제 해결 자체는 아닐 수도 있습니다.

통찰 과정 중 전두엽 자극의 명백한 효과에도 불구하고, 특히 소위 "반환" 전극의 위치 지정과 관련된 전극 몽타주의 가변성은 "반환" 전극의 특정 역할에 대한 타당한 우려를 시사한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 대상”지역. tDCS는 두 전극이 동일한 강도이지만 반대 극성의 전기 자극을 전달하는 양극 자극이기 때문에 "반환"으로 배치된 전극에 널 효과(즉, 양극 tDCS라고 불리는 동안 음극이 있고 그 반대의 경우도 마찬가지)에 무효 효과를 부여하는 것은 오해의 소지가 있습니다. Santarnecchi et al. al., 2015). 따라서 지금까지 수집된 tES 증거는 일반화된 초점 부족으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 오른쪽 전두엽 피질에 음극을 적용하는 동안 왼쪽 전두엽에 대한 양극 자극은 (i) 전자의 피질 흥분성 증가, (ii)로 인해 상당한 효과를 유발할 수 있습니다. ) 후자의 흥분성 감소(활성화의 국소 감소 외에 반구 간 억제 과정에 대한 잠재적인 연쇄 효과 포함), (iii) 두 효과의 조합. 활성 전극 위치와 복귀 전극 위치를 신중하게 선택하는 것은 다초점/다중 전극 자극 솔루션을 고려하는 통찰력에 대한 향후 연구를 위한 중요한 요구 사항입니다(Ruffini, Fox, Ripolles, Miranda, & Pascual-Leone, 2014). 분명히, 다음을 계몽하기 위해서는 추가적인 신경 조절 실험이 필요합니다. 유레카 순간 동안 특정 뇌 영역의 인과적 역할과 진동 패턴. 지난 10년 동안 인지 향상 및 재활을 위한 기하급수적인 적용에서 볼 수 있듯이(Rossi & Rossini, 2004; Santarnecchi et al., 2015; Filmer, Dux, & Mattingley, 2014; Nitsche & Paulus, 2011), tES는 다음과 같이 생각되어야 합니다. 이중 목적 도구로서의 잠재력: 국소 및 원거리 뇌 활동의 "조절"은 현대 신경과학에서 tES가 다시 도입되는 이유로 간주되어 왔지만(예: Liew, Santarnecchi, Buch, & Cohen, 2014) 특정 네트워크/기능에서 특정 뇌 영역의 인과적 역할을 조사하기 위한 도구가 반드시 부차적인 기능으로 제공되어서는 안 됩니다. "가상 병변" 접근법(Pascual-Leone, Walsh, & Rothwell, 2000)의 맥락에서 TMS에 대해 관찰된 바와 같이, tES는 특히 Aha! 의 뇌 진동 상관관계 측면에서 주어진 네트워크의 구체적인 기여를 확립하는 데 도움이 될 수 있습니다! 교류 자극(tACS)의 주파수 및 상태 의존 효과가 활용되는 경우(Feurra et al., 2011; Feurra, Paulus, Walsh, & Kanai, 2011; Santarnecchi et al., 2013). 실제 뇌 병변의 경우, Reverberi와 동료들의 연구(Reverberi, Toraldo, D'Agostini, & Skrap, 2005)는 통찰 문제 해결 능력에서 측면 전두엽 피질의 인과적 역할을 확인했습니다. 건강한 피험자를 대상으로 어려운 성냥개비 산술 문제를 푸는 반면, 내측 전두엽 병변 환자는 수행 능력의 차이가 덜 두드러졌습니다. 불행하게도 이것은 현재까지 뇌 병변이 통찰력 능력에 미치는 영향에 대한 유일한 임상 평가를 구성합니다.

 

주의사항 및 향후 방향

이 검토에서 고려된 모든 실험에는 오른손잡이 대상만 포함됩니다. 이는 활동의 측면화 및 확산 패턴을 식별하는 데 중요한 편견이 될 수 있습니다. 사용되는 작업의 다양성과 이용 가능한 연구 수가 적기 때문에 유레카 순간의 신경생물학적 토대를 명확하게 파악하기가 어렵습니다. 동안 현재 진행 중인 리뷰는 아마도 현재까지 이용 가능한 통찰력에 대한 가장 완벽한 정량적 메타 분석, 작업별 ALE 맵 및 프로세스의 결과 분류를 나타낼 것입니다. 특정 EEG 유발 활동이 이상적입니다. 보다 신중하게 설계된 조사가 필요하며 협력적이고 다기관적인 노력이 추구되어야 합니다. NiBS의 경우 통찰력 문제 해결의 주파수별 변조 가능성을 테스트하는 조사가 필요합니다. 예를 들어 tACS를 사용하여 통찰력의 EEG 시그니처에 대한 경두개 유도 진동 전위는 다음에 요약되어 있습니다. 그림 4 및 5. 피험자가 통찰력을 해결하는 동안 γ 및 α 진동의 변조 작업은 관련성에 대한 인과적 증거를 제공할 수 있습니다. 가까운 미래에 진행 중인 EEG 활동의 특정 패턴에 따라 전기 또는 자기 자극이 전달되는 폐쇄 루프 프로토콜은 통찰력 문제 해결 및 역학에서 α/γ 활동 역할을 뒷받침하는 생리학적 메커니즘에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.

 

결론

지난 20년 동안 통찰력의 신경 기반을 평가하기 위해 수행된 많은 신경 영상 및 전기 생리학적 조사에도 불구하고 그 결과는 예상보다 더 논란의 여지가 있습니다. 전두엽과 두정엽에서 α 밴드의 역할과 같은 특정 통찰력 관련 진동 패턴에 대한 증거가 나타나고 있습니다(그림 7). 휴식 상태 활동과 정신적 준비에 대한 분석은 아직 초기 단계이지만 전두엽의 우반구 활동 분리 및 α 전력의 광범위한 감소와 같은 흥미로운 결과를 보여줍니다(그림 5). 또한 통찰력 문제 해결 중 우반구 우세의 개념은 fMRI 활성화에 대한 메타 분석(그림 2)에 의해 확인되지 않는 것으로 보이지만 부분적으로 전기 생리학적 데이터와 일치합니다(그림 4). 이러한 의미에서 완전한 우반구 지배력을 가진 피험자의 통찰력 능력을 테스트하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 더욱이, 유망하게 일관된 결과를 보여줌에도 불구하고 신경조절 연구는 주로 두 뇌 영역의 tDCS에 초점을 맞춰 왔습니다. 보다 일관된 결과는 연구 전반에 걸쳐 측측화가 일치하지 않음에도 불구하고 EEG 및 신경 영상 증거의 수렴에 따라 오른쪽 측두엽 및 전두엽 피질의 자극과 관련이 있는 것으로 보입니다(그림 7). 마지막으로, 생태학적 또는 통계적 특성이 부족함에도 불구하고 사용되는 다양한 통찰 작업을 고려하면 성공적인 Aha! 이면의 은밀한 인지 과정의 개인 가변성을 완전히 포착할 수 있는 새로운 통찰 작업의 검증이 가능합니다. 순간이 과학계의 우선순위가 되어야 합니다. 인간 정신의 근본적인 선언인 유레카 순간을 뒷받침하는 신경생리학을 이해하는 것은 더 이상 연기해서는 안 되는 핵심 신경과학적 과제입니다.