Si parla spesso della relazione fra intelligenza fluida e memoria di lavoro, al punto che alcuni ricercatori considerano questi due costrutti teorici in gran parte sovrapponibili[5][6][7]. Questa intuizione si basa su studi che mettono in evidenza attivazioni cerebrali simili durante i compiti che li riguardano.[3][10]

Alcuni scienziati sono arrivati a ipotizzare (e forse a trovare evidenza) che allenando la memoria di lavoro si potrebbe arrivare a migliorare la propria intelligenza fluida[1].

Nonostante tutto, è evidente che il ragionamento richieda anche altre capacità come il cambio di prospettiva e la creatività[2] e partendo da questi presupposti, un team di ricerca svedese[11] ha ipotizzato che i compiti di ragionamento richiedano più processi cognitivi della sola memoria di lavoro, processi che includono reti di attivazioni cerebrali molto più estese rispetto a quest’ultima.

La ricerca

Per testare la loro ipotesi i ricercatori hanno sottoposto un gruppo di volontari a un periodo di allenamento della memoria di lavoro. Prima e dopo il training sono stati sottoposti a test cognitivi riguardanti sia l’intelligenza (o, più precisamente, il ragionamento fluido visuo-spaziale) sia memoria di lavoro stessa; tutto ciò è stato fatto allo scopo di vedere se il training di memoria di lavoro conducesse a miglioramenti della capacità di ragionamento.
Diversamente da quanto osservato in altri studi[1], in questo caso non ci sono stati cambiamenti significativi a livello di pensiero astratto nelle persone che avevano allenato e potenziato la propria memoria di lavoro.

I ricercatori però non si sono limitati a questo: i volontari che hanno fatto parte dello studio, durante i test cognitivi sono stati sottoposti a risonanza magnetica funzionale, una tecnica di visualizzazione dell’attività cerebrale. Così facendo hanno potuto osservare due risultati interessanti:

  • Un’efficiente memoria di lavoro richiede un aumento di modularità fra reti di neuroni mentre un’efficiente capacità di ragionamento richiede una minore modularità.
    Detto in altri termini, all’aumento della difficoltà nei compiti di memoria di lavoro il cervello avrebbe bisogno di far lavorare alcune parti come se fossero sconnesse dalle altre; al contrario, nei compiti di ragionamento si osserverebbe un aumento di integrazione dell’attività di diverse parti del cervello.
  • Sembra che il training di memoria di lavoro aumenti la capacità del cervello di segregare i propri network neurali.

Conclusioni

Date le conclusioni di questa ricerca, si ipotizza una spiegazione ai risultati contrastanti emersi nelle ricerche per migliorare l’intelligenza fluida tramite il potenziamento della memoria di lavoro[1][9]; non tutte le ricerche, infatti, mostrano miglioramenti significativi nella capacità di ragionamento a seguito di un training di memoria di lavoro.

Ciò potrebbe essere spiegato proprio dalle diverse modalità di attivazione cerebrale presenti nei due tipi di compiti: la memoria di lavoro richiederebbe un incremento di modularità che va di pari passo con l’aumentare di difficoltà del compito, mentre i compiti di ragionamento attiverebbero un tipo di risposta cerebrale contraria, andando a diminuire la modularità con l’incremento di difficoltà.

Dal momento che i training per la memoria di lavoro attiverebbero delle modalità di funzionamento cerebrale differenti rispetto a quelle impiegate nei compiti di ragionamento, questo farebbe ipotizzare la necessità di trovare altre strade per lavorare sull’intelligenza fluida.

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bibliografia

  1. Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, G. J., Buschkuehl, M., & Jaeggi, S. M. (2015). Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis. Psychonomic bulletin & review22(2), 366-377.
  2. Benedek, M., Jauk, E., Sommer, M., Arendasy, M., & Neubauer, A. C. (2014). Intelligence, creativity, and cognitive control: The common and differential involvement of executive functions in intelligence and creativity. Intelligence46, 73-83.
  3. Clark, C. M., Lawlor-Savage, L., & Goghari, V. M. (2017). Comparing brain activations associated with working memory and fluid intelligence. Intelligence63, 66-77.
  4. Carpenter, P. A., Just, M. A., & Shell, P. (1990). What one intelligence test measures: a theoretical account of the processing in the Raven Progressive Matrices Test. Psychological review97(3), 404.
  5. Chuderski, A. (2013). When are fluid intelligence and working memory isomorphic and when are they not?. Intelligence41(4), 244-262.
  6. Colom, R., Abad, F. J., Quiroga, M. Á., Shih, P. C., & Flores-Mendoza, C. (2008). Working memory and intelligence are highly related constructs, but why?. Intelligence36(6), 584-606.
  7. Conway, A. R., Kane, M. J., & Engle, R. W. (2003). Working memory capacity and its relation to general intelligence. Trends in cognitive sciences7(12), 547-552.
  8. Gray, J. R., Chabris, C. F., & Braver, T. S. (2003). Neural mechanisms of general fluid intelligence. Nature neuroscience6(3), 316.
  9. Harrison, T. L., Shipstead, Z., Hicks, K. L., Hambrick, D. Z., Redick, T. S., & Engle, R. W. (2013). Working memory training may increase working memory capacity but not fluid intelligence. Psychological Science24(12), 2409-2419.
  10. Hearne, L. J., Mattingley, J. B., & Cocchi, L. (2016). Functional brain networks related to individual differences in human intelligence at rest. Scientific reports6, 32328.
  11. Lebedev, A. V., Nilsson, J., & Lövdén, M. (2018). Working Memory and Reasoning Benefit from Different Modes of Large-scale Brain Dynamics in Healthy Older Adults. Journal of cognitive neuroscience, (Early Access), 1-14.
  12. Little, D. R., Lewandowsky, S., & Craig, S. (2014). Working memory capacity and fluid abilities: The more difficult the item, the more more is better. Frontiers in psychology5, 239.
  13. Oberauer, K., Süβ, H. M., Wilhelm, O., & Wittmann, W. W. (2008). Which working memory functions predict intelligence?. Intelligence36(6), 641-652.
  14. Wiley, J., Jarosz, A. F., Cushen, P. J., & Colflesh, G. J. (2011). New rule use drives the relation between working memory capacity and Raven’s Advanced Progressive Matrices. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition37(1), 256.

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