Автор – Альбина Галлямова
Для интеллекта можно предложить много определений, и мы на эту тему говорили два с половиной часа в нашем подкастике с нейробиологом В. Алиповым (см. также Стабильность интеллекта на протяжении жизни: крупнейший лонгитюдный мета-анализ развития когнитивных способностей от младенчества до зрелости, Интеллект в условиях экстремальной бедности: соотношение генов и среды в беднейшей стране Африки, Наследуемость интеллекта у шимпанзе, Интеллект: наследственность или среда? Две исследовательские программы в свете теории и методологии исследовательских программ Имре Лакатоса). Но если обобщить, то интеллект - это по сути способность человека быстро и эффективно решать новые задачи, зачастую связанные с какими-то абстрактными вещами. В любом случае, интеллект это не просто сумма знаний или объема памяти, в наиболее общем смысле - интеллект сопряжён с гибкостью мышления, умением ориентироваться в новых ситуациях, использовать накопленный опыт, учиться, адаптироваться к новым условиям, стремительно решать проблемы и эффективно применять имеющиеся знания. Но как его измерить?
Тест на IQ показывает, что вы умеете проходить тест на IQ?
Что такое IQ (Intelligence Quotient)? Показатель IQ был предложен как некоторая мера, оценка интеллекта. Однако критики утверждают, что это просто показатель того, как человек хорошо проходит IQ тест. Но это слишком карикатурный взгляд… Уже мемное выражение “Тест на IQ показывает, что вы умеете проходить тест на IQ” по всей видимости концептуально восходит к трём людям: Э. Боринг (американский экспериментальный психолог, профессор психологии в университетах Кларка и Гарварда), К. Ричардсон (бывший старший преподаватель в Открытом университете в Великобритании, ныне на пенсии) и С. Гулд (американский палеонтолог и биолог-эволюционист, профессор Гарварда).
Э. Боринг является автором знаменитой фразы “Интеллект — это то, что проверяют тесты на интеллект”, использованной в своей статье, опубликованной аж в 1923 г. Обратите внимание, фраза Боринга, что “Интеллект — это то, что проверяют тесты на интеллект”, это далеко не то же самое, что фраза “Тест на IQ показывает, что вы умеете проходить тест на IQ”, поскольку статья Боринга это часть дискуссии того времени об операционализме, как теории измерения в психологии. Но по всей видимости именно эта фраза легла в основу её новой, “критической” версии.
В свою очередь, К. Ричардсон это человек, который всю карьеру боролся с IQ, с 70х гг. он написал несколько книг, где резко критиковал тестирование IQ и связанные с ним концепции психометрики. Он утверждает, что в основе определения интеллекта и предположений о его причинах лежит правая политическая идеология, способствующая усилению социального неравенства, и призывал запретить тесты IQ. По его мнению тесты IQ измеряют не когнитивные способности, а скорее соответствие уровню разработчиков тестов.
Наконец, С. Гулд, будучи также известным левым активистом, подверг критике концепцию IQ в своей книге “The Mismeasure of Man” (1981 г.). Он утверждал, что IQ — это показатель, который не отражает врождённый интеллект, а является результатом упрощённого и ошибочного подхода к измерению когнитивных способностей. По его мнению, тесты IQ игнорируют социальные и культурные факторы, подкрепляют идею биологического детерминизма и используются для оправдания социальной иерархии и дискриминации, способствуя несправедливому ранжированию людей и неравенству.
Гулд был не только левым активистом и хорошим учёным (в своей сфере), но и легендарным популяризатором науки, поэтому его скептический взгляд на IQ довольно широко распространился. Однако такие критические мнения об IQ среди учёных в целом это скорее маргинальная позиция. В частности, есть заявление “Mainstream Science on Intelligence”, опубликованное в 1994 г. в газете The Wall Street Journal с целью обобщить научный консенсус о природе интеллекта и его измерении, поскольку эта тема с начала XX в. до сего для уже изучена практически вдоль и и поперёк. Этот документ был подписан 52 известными учёными, которые стремились прояснить утверждения и устранить недоразумения, вызванные тогда в США обсуждениями вокруг книги Р. Хернштейна и Ч. Мюррэя “The Bell Curve”. Основные положения включали признание различий в интеллекте между индивидами и группами. Среди подписавшихся были в частности:
- Пол Э. Мил (Paul E. Meehl) — известный психолог, внёсший значительный вклад в клиническую психологию и философию науки.
- Роберт Пломин (Robert Plomin) — один из ведущих мировых исследователей в области генетики поведения, особенно известен своими исследованиями генетических основ интеллекта.
- Роберт М. Торндайк (Robert M. Thorndike) — американский психолог, специализировавшийся на психометрике и тестировании интеллекта.
- Сандра Скарр (Sandra Scarr) — психолог, известная своими работами по развитию детей и генетике интеллекта.
- Реймонд Б. Каттелл (Raymond B. Cattell) — психолог, внёсший большой вклад в изучение личности и тестирование интеллекта.
Учёные поддержали публикацию документа, чтобы подтвердить научную обоснованность изучения интеллекта и подчеркнуть важность открытого обсуждения сложных вопросов в науке.
Возвращаясь непосредственно к IQ тестам, можно с уверенностью сказать, что по крайней мере в аспектах скорости и эффективности они довольно хорошо подходит для оценки интеллекта, их задания являются генерализованными и даются на время. Изначально IQ тесты, разработанные для измерения различных аспектов когнитивных способностей (напр., вербальных и логических навыков, пространственного мышления и памяти), предоставляют количественный показатель, позволяющий сравнить интеллектуальные способности человека с общей популяцией. Среднее значение IQ было установлено на уровне 100, и большинство людей находятся в диапазоне от 85 до 115.
Огромное количество исследований показывают, что результаты IQ тестов надёжно связаны с показателями успеваемости, социально-экономическим положением, здоровьем и продолжительностью жизни, уровнем функционирования в повседневной жизни и т.д. Кроме того, даже на бытовом уровне вряд ли мы можем назвать умным человека, который одновременно имеет бедный словарный запас, не дружит с логикой, имеет плохую память, скудную эрудицию, не может проводить элементарные математические операции и т.д., и наоборот.
С экокультурной точки зрения, мы можем предложить наше собственное определение - IQ по сути представляет собой показатель когнитивной адаптированности к современности, то есть к современному обществу, к демократическому, к WEIRD, к “странному” обществу (см. Как люди Запада обрели психологическое своеобразие и чрезвычайно преуспели? Климат или Церковь). Когда востребована наука и технологии, квалифицированный труд, умение решать абстрактные задачи (математика и программирование). Соответственно, востребовано быстро и эффективно решать эти задачи современного общества, а не использовать интеллект, чтобы охотится на мамонта.
Что такое g-фактор (фактор общего интеллекта)?
В 1904 г. Ч. Спирмен заметил, что между результатами школьных тестов и показателями интеллекта существует положительная взаимосвязь. Это наблюдение привело его к идее о едином общем измерении когнитивных способностей, которое он назвал "общим интеллектом" или g-фактором, стремясь объяснить, почему люди, успешные в одном виде когнитивных задач, как правило, успешны и в других. Он предположил, что g-фактор представляет собой основную когнитивную способность, влияющую на производительность во всех умственных задачах. Также предполагается, что, помимо g-фактора, существует также специфический для каждого теста фактор, называемый s-фактором, который объясняет часть дисперсии, уникальную для данного теста.
То есть иерархическая модель когнитивных способностей предполагает наличие трёх уровней, объясняющих вариативность в IQ тестах:
1. Специфическая для каждого теста дисперсия (s-фактор).
2. Широкие домены когнитивных функций (напр., рассуждение, скорость обработки, память).
3. Общий фактор g.
С тех пор десятки тысяч исследований подтвердили, что, если оценивать когнитивные способности по множеству различных тестов, можно обнаружить g-фактор, объясняющий от 25% до 50% общей дисперсии тестов (в зависимости от выборки и состава тестов). Этот общий фактор стимулировал исследования, направленные на изучение его биологических основ, от молекулярных до нейроанатомических, а также когнитивных уровней.
Давайте более наглядно разберём, что такое g-фактор. Представьте батарею когнитивных текстов начиная от памяти заканчивая словарным запасом. Если посчитать корреляции между результатами по этим тестам, то все они будут положительно связаны. Эта положительная связь между результатами тестов называется положительным многообразием.
Положительное многообразие: все результаты 29 тестов на различные способности положительно коррелируют между собой
Однако, грубо говоря, если мы начнём складывать результаты тестов в единый балл IQ, может получиться, что некоторые широкие домены когнитивных функций могут внести слишком большой вклад. Например, ниже на рисунке гипотетическая ситуация, когда человек получил за тестирование 100 баллов IQ, однако этот средний балл он получил в основном за счёт тестов на память, остальные же способности были оценены значительно ниже 100.
Схематическое изображение ситуация тестирования IQ, когда средний показатель равен 100 баллам, однако эта общая оценка завышена из-за более высоких баллов по тестам на память
Как избежать последствий от подобной когнитивной дифференциации? Нужно “взвесить” эти баллы, используя факторный анализ. Первый фактор в результате факторного анализа как раз и будет тем самым g-фактором. То есть здесь применятся логика рефлективной (отражающей) измерительной модели, что существует латентная (т.е. ненаблюдаемая) переменная - интеллект, эта переменная влияет на выполнения тестов, тогда Результат по каждому домену теста = Интеллект (g-фактор) + Специфическая для каждого теста дисперсия (s-фактор) + Ошибка измерения. Следовательно, если в результате факторного анализа избавиться от s-фактора и ошибки измерения, то, в отличие от непрямой оценки интеллекта посредством IQ теста, мы получим “чистое” измерение интеллекта. Ниже схематично изобразим эту логику.
Схематическое изображение идеи g-фактора, когда уникальные особенности по каждому тесту отбрасываются, а учитывается только общая способность (“интеллект”), задействованная во всех тестах
Исследования близнецов показывают, что наследуемость g-фактора довольно велика, что указывает на генетическую основу корреляций между когнитивными чертами. Однако современные методы генетического анализа позволяют рассматривать g и s на уровне отдельных генетических локусов, что раньше было невозможно. Полногеномные исследования (GWAS) позволяют выявлять гены, связанные с когнитивными способностями. Применение таких исследований для отдельных когнитивных тестов затруднено из-за сложности выделения вклада общих и специфических факторов. Однако недавно была предпринята попытка напрямую исследовать генетический g-фактор с помощью геномного моделирования структурными уравнениями (Genomic SEM). Этот статистический метод помогает оценить как общую, так и уникальную для отдельных когнитивных черт генетическую архитектуру.
Использовались данные UK Biobank — биомедицинской базы данных, собирающей информацию о генетике и здоровье участников из Великобритании. Участников оценивали по семи когнитивным чертам, которые отражают основные аспекты когнитивных способностей: время реакции, распознавание матриц, вербально-числовые рассуждения, подстановка символов и цифр, запоминание пар, тесты на прокладывание пути (trail-making) и перестановки башни. По классике, в результате анализа наблюдалась положительная взаимосвязь между всеми когнитивными чертами, что подтверждает наличие положительного многообразия, описанного ещё Спирменом. Фактор общего интеллекта (g) объяснял в среднем 26.5% дисперсии семи широких доменов когнитивных функций.
С помощью Genomic SEM удалось построить модель генетической ковариации, позволяющую оценить, как g-фактор определяет дисперсию генетических черт. Так генетический g-фактор объяснял в среднем 58.4% генетической дисперсии когнитивных черт, что значительно выше, чем фенотипический g-фактор. Это указывает на то, что генетическая структура когнитивных черт может быть более “связной”, чем их фенотипическое проявление.
Далее проводилось исследование конкретных генетических локусов, связанных с g-фактором. Это позволило выявить четыре типа значимых геномных локусов:
1. Локусы, значимые для g-фактора, но не значимые для отдельных когнитивных черт.
2. Локусы, значимые для g и для одной или нескольких когнитивных черт.
3. Локусы, значимые для отдельных черт, но не для g.
4. Локусы, показывающие значительную гетерогенность, то есть отклонения от общей генетической структуры, предполагающей их специфику для отдельных черт.
Эти результаты помогают различить локусы, важные для общего интеллекта, от локусов, важных для конкретных когнитивных способностей. Для дополнительной проверки полученных результатов был проведён ещё один анализ на данных Generation Scotland. Для этого были созданы полигенные индексы (PGS) для g и отдельных когнитивных тестов, которые затем использовались для предсказания когнитивной эффективности и уровня образования. Результаты поддержали идею, что комбинация g и специфических факторов позволяет лучше предсказывать когнитивные показатели.
Данное исследование представляет собой шаг вперёд в понимании генетической основы положительного многообразия и общей структуры когнитивных способностей. Генетический g-фактор объясняет большую часть генетической дисперсии когнитивных черт и позволяет различать локусы, общие для всех способностей, и специфичные для отдельных тестов. Эти результаты открывают перспективы для дальнейших исследований, направленных на понимание того, как генетические вариации связаны с когнитивными способностями.
Квадраты представляют наблюдаемые переменные (фенотипы, которые измеряются напрямую). Круги представляют латентные переменные, которые статистически выводятся из данных, то есть генетические (вверху) и фенотипические (внизу) g-факторы. Генетические компоненты наблюдаемых фенотипов, рассчитывались с помощью LDSC (регрессия оценки неравновесного сцепления генов). Стрелки представляют собой стандартизированные факторные нагрузки, которые можно интерпретировать как стандартизированные регрессионные связи от переменной-предиктора к переменной-ауткаму. Генетический g-фактор объяснял в среднем 58.4% генетической дисперсии в семи когнитивных чертах. Фенотипический g-фактор объяснял в среднем 26.5% наблюдаемой фенотипической дисперсии в семи когнитивных чертах.
Модель AACog и g-фактор
Современные исследования показывают, что g-фактор — это не просто общий показатель интеллекта, а результат работы ключевых когнитивных процессов. В центре этой модели находится так называемый механизм AACog (Alignment, Abstraction, Cognizance), который можно описать как основу нашего умственного развития. Модель AACog состоит из трёх главных процессов:
· Согласование (Alignment) — это умение сопоставлять и находить связи между объектами или идеями. Например, когда мы понимаем, что круг похож на мяч, а квадрат — на коробку.
· Абстрагирование (Abstraction) — это способность выделять общее из частного. Например, осознать, что яблоко и апельсин — оба являются фруктами, несмотря на их различия.
· Осознание (Cognizance) — это умение осознавать свои мысли и действия, то есть понимать, что мы делаем и почему.
Эти процессы позволяют нам анализировать информацию, решать задачи и делать выводы. На каждом этапе взросления они развиваются и взаимодействуют с другими когнитивными функциями, такими как внимание, рабочая память и логическое мышление. Считается, что AACog — это ядро g-фактора. В раннем возрасте дети используют процессы согласования и внимания, чтобы учиться и понимать мир. Постепенно, с возрастом, они начинают абстрагировать информацию и осознавать свои действия, что помогает им решать более сложные задачи. Таким образом, g-фактор меняется с возрастом, перерабатывая и улучшая свои ключевые функции.
Простой пример: если в дошкольном возрасте ребёнок учится замечать похожие формы (согласование) и держать их в памяти (рабочая память), то в школьные годы он уже способен использовать эти навыки, чтобы решать логические задачи или находить решения в новых ситуациях. Эти открытия помогают понять, что g-фактор — это не просто статистическая цифра, а реальное отражение умственного развития и взаимодействия важных когнитивных процессов.
Альтернативные теории
Хотя, как мы разобрались, концепция g-фактора имеет значительную эмпирическую поддержку, не все учёные согласны с идеей, что интеллект можно свести к фактору общего интеллекта. В частности, чтобы объяснить положительное многообразие — факт положительных корреляций между результатами различных когнитивных тестов — были предложены несколько альтернативных теорий: теория выборки Томсона, теория мутуализма и теория перекрытия процессов.
Г. Томсон в 1916 г. выдвинул теорию выборки, в которой утверждается, что каждый тест на интеллект “выбирает” определённые когнитивные процессы, и g-фактор появляется как статистический артефакт из-за частичного пересечения этих процессов. Например, если тесты A и B включают процесс зрительной памяти, то у людей с развитой зрительной памятью результаты будут выше и в тесте A, и в тесте B. Таким образом, положительное многообразие — это результат наложения разных когнитивных процессов, а не отражение какой-либо общей когнитивной способности. Однако моделирование структурными уравнениями в исследованиях показывает, что g-фактор является независимым конструктом, который объясняет общую успешность в задачах, даже когда процессы, такие как внимание и рабочая память, уже учтены.
Далее, более современный взгляд, теория мутуализма рассматривает интеллект как сеть взаимозависимых процессов, где один навык может улучшать другие. В этой модели развитие одного когнитивного процесса положительно влияет на другие, и это взаимодействие со временем создаёт устойчивые обратные связи, которые усиливают положительное многообразие. Таким образом, положительное многообразие становится естественным результатом взаимного влияния и взаимодействия когнитивных процессов, а не просто статистическим артефактом. Однако данные исследований показывают, что связь между процессами не объясняет всех результатов. Например, взаимодействие между вниманием и рабочей памятью не может объяснить успешность в сложных задачах, таких как решение матриц Равена, без участия g-фактора.
Наконец, теория перекрытия процессов объединяет идеи теории выборки и теории мутуализма. Она предполагает, что g-фактор возникает как побочный эффект пересечения общих и специфических процессов. В этой модели некоторые процессы являются общими для выполнения многих задач, и они образуют “узкое место”, которое ограничивает выполнение сложных когнитивных тестов, особенно у людей с более низким уровнем когнитивных способностей. Однако некоторые учёные отмечают, что g-фактор включает не только общие, но и специфические процессы, такие как осознание и абстрагирование, которые теория перекрытия процессов не учитывает.
“Совсем” альтернативные теории
Среди подходов к интеллекту есть и другие, менее “серьёзные” теории, такие как теория множественного интеллекта Г. Гарднера, которая предлагает идею о наличии различных независимых типов интеллекта (напр., музыкального, пространственного, лингвистического). Однако эта теория подвергается критике из-за отсутствия эмпирической поддержки. Разделение интеллекта на “множество” автономных видов, по сути, размывает понятие интеллекта, не предоставляя ясных и воспроизводимых данных в научных исследованиях.
Схожая ситуация наблюдается с концепцией эмоционального интеллекта, популярной благодаря работам Д. Гоулмана. Эмоциональный интеллект описывается как способность распознавать и управлять собственными и чужими эмоциями. Хотя идея эмоционального интеллекта нашла отклик в популярной психологии, она остается предметом споров среди учёных. Часто эмоциональному интеллекту приписывают такие качества, как эмпатия, самоосознание и социальные навыки, однако эти аспекты можно объяснить через черты личности из модели Большой Пятёрки, такие как доброжелательность и эмоциональная стабильность. В таком случае эмоциональный интеллект кажется не чем-то уникальным, а просто компиляцией существующих психологических качеств, изучаемых в рамках традиционных моделей. Более того, идея эмоционального интеллекта смешивает когнитивные и социальные способности, что ещё больше запутывает картину.
Заключительные мысли
Исходя из рассмотренных данных и теорий, g-фактор представляется наиболее обоснованной и эмпирически подтверждённой моделью интеллекта. Она эффективно объясняет феномен положительного многообразия, демонстрируя, что общая когнитивная способность влияет на успешность в разнообразных когнитивных задачах. Более того, g-фактор находит поддержку не только в результатах психологических тестов, но и подкрепляется генетическими исследованиями, показывающими высокую наследуемость и биологическую основу этой общей когнитивной способности.
В отличие от альтернативных теорий, таких как теория выборки или мутуализма, g-фактор обладает большей объяснительной силой и предсказательной способностью. Он позволяет не только понять структуру интеллекта, но и прогнозировать реальные жизненные показатели, включая академическую успеваемость, профессиональный успех и качество жизни. Кроме того, g-фактор экономно интегрирует результаты различных когнитивных тестов, что делает его простым и практичным инструментом для изучения интеллекта в разных контекстах, так для получения g-фактора достаточно всего-навсего применить факторный анализ к результатам IQ теста.
Альтернативные подходы, хотя и предлагают интересные перспективы, часто страдают от методологических ограничений и недостатка эмпирической поддержки. Они не всегда способны адекватно объяснить генетические и нейробиологические основы интеллекта, а также его влияние на широкий спектр жизненных исходов. Таким образом, учитывая совокупность эмпирических данных, теоретическую обоснованность и практическую применимость, g-фактор остаётся пока лучшим решением для понимания и измерения интеллекта. Он предоставляет целостный и надёжный подход, который соответствует как научным требованиям, так и практическим потребностям.
