Uczenie się jak z Matrixa już za rogiem

Marzenie o tym, że podłączymy się do jakiejś maszyny, która w ciągu 10 minut nauczy nas czegoś zupełnie nowego (języka, matematyki, czy pilotażu helikopterem) towarzyszy większości z nas od zawsze (a na pewno towarzyszy ono wszystkim uczniom przed klasówką). Już niedługo jednak uczenie się niczym w Matrixie stanie się rzeczywistością.

Marzenie o tym, że podłączymy się do jakiejś maszyny, która w ciągu 10 minut nauczy nas czegoś zupełnie nowego (języka, matematyki, czy pilotażu helikopterem) towarzyszy większości z nas od zawsze (a na pewno towarzyszy ono wszystkim uczniom przed klasówką). Już niedługo jednak uczenie się niczym w Matrixie stanie się rzeczywistością.

Kilka miesięcy temu pisaliśmy o naukowcach z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, którzy . Tym razem japońsko-amerykański zespół badaczy wykorzystał tę samą technikę - lecz w drugą stronę - aby wygenerować pewne wzorce w naszym mózgu, które potem mogą zostać użyte do nauczenia nas nowych rzeczy.

Działa to w ten sposób, że najpierw musimy wybrać zadanie, które w dużym stopniu zaangażuje naszą korę wzrokową - na przykład żonglowanie piłką. Następnie odnajdujemy osobę, która jest mistrzem w tej sztuce - wsadzamy ją do maszyny fMRI i nagrywamy co się dzieje w jej mózgu podczas żonglerki. Gdy mamy już to nagrane, wystarczy że sami do tej maszyny wejdziemy i odtworzymy nagrany wcześniej program przy użyciu neurologicznego sprzężenia zwrotnego. W tym czasie nie musimy nawet skupiać naszej uwagi na cały procesie. Nasz umysł jednak zapoznaje się bliżej z podawanym mu wzorem i tym samym stajemy się lepsi w żonglowaniu.

Badanie pokazało, że faktycznie dzięki tej metodzie można uzyskać długotrwałą poprawę w wykonywaniu czynności wymagających od nas intensywnego używania zmysłu wzroku. W teorii więc wirtualne uczenie się rodem z Matrixa stało się już niemal rzeczywistością. Czekamy z niecierpliwością na dopracowanie technologii i wprowadzenie jej do naszych domów.

Źródło:

Geekweek
Masz sugestie, uwagi albo widzisz błąd?
Dołącz do nas