, которых становится все больше. Например, на уровне «3 назад» нужно нажать одну клавишу на клавиатуре, если вы вспомнили, что такую же букву уже произносили три хода назад, и одновременно другую клавишу, заметив, что точка на экране находится в том же месте, где она была тремя шагами ранее.
Вот так вот. Ничего себе, да?
Исследователи настолько усложнили задачу, для того чтобы в буквальном смысле слова запутать, ошеломить мозг испытуемого и отключить ментальные стратегии, которые мы обычно вырабатываем для решения математических задач, разгадывания кроссвордов, игры в слова и тому подобных занятий. Ученые решили, что если люди добиваются прогресса, практикуясь на двойном N-back, то, возможно, объем их рабочей памяти действительно увеличивается.
Подобно Клингбергу, в свое время позаимствовавшему тренинговую схему у Мерцениха, Бушкюль и Джегги тоже переняли ее: участники их исследования занимались на двойном N-back по 25 минут в день пять дней в неделю. А еще Бушкюль разработал специальную компьютерную программу, которая постоянно адаптировала задачи с учетом текущих способностей каждого испытуемого. Как только человек начинал точно отслеживать и произносимые вслух буквы, и квадратики на сетке на уровне «2 назад», его автоматически переводили на уровень «3 назад» и т. д.
Для участия в исследовании ученые пригласили пару десятков студентов из Бернского университета. Первым делом их подвижный интеллект оценили с помощью прогрессивных матриц Равена. Любой, кто когда-либо проходил тесты на определение умственных способностей, видел матрицы, похожие на используемые в тесте Равена. Представьте себе три ряда графических символов, по три в каждом: квадраты, круги, точки и прочее. Увеличиваются ли квадраты по мере перемещения слева направо? Изменяется ли площадь заполнения серым цветом в кругах внутри квадратов по мере перемещения сверху вниз? Один из девяти символов в матрице отсутствует, и ваша задача – выявить лежащий в ее основе шаблон – вверх, вниз, поперек – и выбрать нужный символ из шести возможных вариантов. Хотя поначалу решения для большинства людей очевидны, постепенно задача усложняется – до тех пор, пока не оказывается по зубам только умнейшим из умнейших.
На первый взгляд не слишком понятно, почему эти матрицы считаются «золотым стандартом» оценки подвижного интеллекта. Но подумайте только, насколько распознавание шаблонов важно для успеха в жизни. Например, если вы хотите уметь находить сокровища, похороненные в сухой статистике бейсбольных матчей, приглашать благодаря этому в свою команду отличных игроков, недооцененных другими тренерами, и в результате выигрывать, то вам нужно уметь разбираться в матрицах. Если вы стремитесь распознавать циклы взлетов и падений на фондовом рынке и получать благодаря этому прибыль; если вы хотите выявлять общие логические предпосылки, легшие в основу судебных решений по десяти делам, изучаемым вами по программе юридического института, – иными словами, если вы желаете понимать природу огромного мохнатого мамонта, чтобы загнать, убить и съесть его, – то помните, что для всего этого используются одни и те же когнитивные навыки, которые тестируются матрицами Равена.