Обикновено приемаме, че когато възприемаме определено количество, мозъкът ни го оценява чрез стабилна вътрешна система за измерване. Дори когато грешим в преценката си, самата система, чрез която възприемаме количеството, си остава непроменена. Ново изследване, публикувано на 5 ноември 2026 г. в Nature Communications, разкрива нещо много по-различно: невронните системи, които представят числовата информация, могат динамично да се променят според контекста, в който тази информация се явява.
Изследователите проследяват мозъчната активност на 39 участници, които трябва да оценяват броя на точките в изображения, които им биват показвани за 600 милисекунди. В едното експериментално условие числеността варира между 10 и 25, а в другото между 10 и 40. Участниците биват предварително запознати със съответния диапазон, а впоследствие изпълняват задачата, като мозъчната им активност в това време се регистрира чрез функционален магнитен резонанс (fMRI). Оказва се, че при по-широкия диапазон оценките стават по-променливи и по-малко прецизни. Само по себе си това не е ново наблюдение. Новото е във факта, че промяната в поведението е съпроводена от систематично пренастройване на невронните представяния в теменната кора, по-специално в областта на интрапариеталната бразда, която участва в обработването на числова информация.
Чрез моделиране на мозъчните сигнали изследователите установяват, че популациите от неврони, чувствителни към определени числови стойности, променят характеристиките на своята настройка. Когато диапазонът се разшири, предпочитаните стойности се изместват, а рецептивните полета, описващи чувствителността към различните количества, стават по-широки. Тази промяна следва количествено предвидим принцип. Например невронна популация, чиято моделирана максимална чувствителност съответства на численост 15 при тесния диапазон, се пренастройва към приблизително 20 при широкия. В 84% от анализираните воксели (обемни елементи на магнитнорезонансното изображение) предпочитаната численост се измества нагоре, а в 77% се установява разширяване на моделираните рецептивни полета.
Авторите дефинират този механизъм като разпределена адаптация към диапазона (distributed range adaptation). Неговата същност е, че невронните популации се пренастройват съгласувано, така че да представят съответните относителни позиции в новото разпределение на стимулите. Вместо да запазва неизменна чувствителност към конкретни абсолютни стойности, системата адаптира организацията си към диапазона от възможни стойности.
При това удвояването на числовия диапазон не води до пропорционално удвояване на ширината на рецептивните полета. Тя нараства средно около 1,3 пъти. Това означава, че макар абсолютната точност на представянето да намалява, относителната точност спрямо обхвата на възможните стойности се подобрява.
Откритието предоставя доказателства за динамично реализиране на принципа на ефективното невронно кодиране, според който ограничените ресурси за представяне на информация се разпределят в съответствие с нейните статистически характеристики. Мозъкът не поддържа максимална точност за всяка възможна стойност независимо от обстоятелствата. Вместо това адаптира чувствителността си към информацията, която е релевантна в текущия контекст. Изследването установява и връзка между степента на невронната адаптация и поведението. Участниците, при които промените в невронното кодиране предсказват по-голяма загуба на абсолютна точност, показват и по-съществено увеличаване на вариативността на числовите оценки. Освен това индивидуалните различия в начина, по който чувствителността намалява при по-големи числа, също се проявяват както в невронните, така и в поведенческите данни. Това подкрепя възможността закономерности като закона на Вебер-Фехнер да произтичат поне отчасти от характеристиките на невронното кодиране.
Получените резултати се вписват и в контекста на психологическия феномен на закотвянето, или прайминга (priming). При него предварителното въздействие на определен стимул може да промени последващата обработка на информацията, включително нейното разпознаване, интерпретиране или оценяване. При него закотвянето, например предварително представена числова стойност, може да повлияе върху следващата количествена преценка. Настоящото изследване позволява да се разгледа как предходният опит и контекстът могат да влияят върху последващите преценки не само чрез активиране на асоциации, очаквания или стратегии за вземане на решения. Поне при представянето на численост, контекстуалното влияние е свързано с промяна в самите характеристики на невронния код. Показателно е, че според допълнителния анализ на авторите повишената вариативност при широкия диапазон не може да се обясни основно с промяна на предварителното вероятностно разпределение, използвано при декодирането. Данните говорят за промени още на равнището на невронното представяне на стимулите. Така откритието предоставя конкретен пример за това как контекстът може да променя невронната организация на информацията, която впоследствие участва във възприятието и преценката. До каква степен подобни механизми имат пряко отношение към определени форми на прайминг или закотвяне, остава въпрос за бъдещи изследвания.
Изследването разширява разбирането за ефективното кодиране отвъд традиционно изучаваните сетивни характеристики. То показва, че динамична адаптация на невронните представяния може да се наблюдава и при обработването на абстрактни количества. Това поражда въпроса дали сходни принципи не участват и в представянето на време, пространство и други величини, които имат значение при вземането на решения.
Най-същественото е, че контекстът не просто влияе върху начина, по който интерпретираме информацията. Той променя и самата невронна организация, посредством която тя се представя. В тази картина възприятието се очертава не като пасивно измерване на действителността посредством неизменни вътрешни скали, а като динамичен адаптивен процес, при който мозъкът непрекъснато съгласува своите представяния с характеристиките на средата.
Една и съща величина може да бъде представена с различна точност според контекста, в който тя се явява. Променя се не самата величина, а начинът, по който невронната система разпределя ресурсите за нейното представяне.
Prat-Carrabin, A., de Hollander, G., Bedi, S., Gershman, S. J., & Ruff, C. C. (2026). Distributed range adaptation in human parietal encoding of numbers. Nature Communications. https://doi.org/10.1038/s41467-026-78851-9
