研究揭示了大腦如何克服其局限性

想象一下，試著寫下你的名字，這樣你就可以在鏡子里看到它。你的大腦擁有你需要的所有視覺信息，你就是你自己的名字。然而，對(duì)于大多數(shù)人來說，這項(xiàng)任務(wù)非常困難。這是因?yàn)樗枰竽X執(zhí)行一個(gè)不熟悉的心理轉(zhuǎn)換：用它在鏡子里看到的東西來準(zhǔn)確地引導(dǎo)你的手向后寫字。

麻省理工學(xué)院的神經(jīng)科學(xué)家現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了大腦是如何試圖彌補(bǔ)它在需要如此復(fù)雜變化的任務(wù)中的糟糕表現(xiàn)的。就像在其他類型的情況下，大腦對(duì)自己的判斷缺乏信心一樣，大腦也試圖依靠以前的經(jīng)驗(yàn)來克服困難。

“如果你所做的事情需要更困難的心理轉(zhuǎn)變，這將導(dǎo)致更多的不確定性和可，你會(huì)依賴于以前的信念，更喜歡你知道如何做好來彌補(bǔ)這種變化，”生命科學(xué)職業(yè)發(fā)展教授、麻省理工學(xué)院麥戈文大腦研究所成員、該研究的高級(jí)作者羅伯特a斯旺森(Robert A. Swanson)說。

研究人員在10月24日的《自然通訊》上報(bào)告說，這種策略實(shí)際上提高了整體性能。麥戈文研究所博士后埃文雷明頓是這篇論文的主要作者，技術(shù)助理蒂芙尼帕克斯也是這篇論文的作者。

嘈雜的計(jì)算

幾十年來，神經(jīng)科學(xué)家已經(jīng)知道，大腦不會(huì)忠實(shí)地再現(xiàn)眼睛看到的或耳朵聽到的。相反，有很多“噪音”——大腦中電活動(dòng)的隨機(jī)波動(dòng)，可能來自我們看到或聽到的不確定性或模糊性。這種不確定性在社會(huì)交往中也有作用，因?yàn)槲覀冊(cè)噲D解釋別人的動(dòng)機(jī)或回憶過去的事件。

先前的研究揭示了許多幫助大腦彌補(bǔ)這種不確定性的策略。使用一種叫做貝葉斯積分的框架，大腦將多條可能相互沖突的信息結(jié)合起來，并根據(jù)它們的可靠性進(jìn)行評(píng)估。例如，如果信息由兩個(gè)來源提供，我們將更多地依賴我們認(rèn)為更可靠的信息。

在其他情況下，例如，當(dāng)我們不確定如何執(zhí)行動(dòng)作時(shí)，大腦會(huì)依賴于過去經(jīng)驗(yàn)的平均值。例如，當(dāng)我們?cè)谝粋€(gè)黑暗、陌生的房間里發(fā)現(xiàn)一個(gè)電燈開關(guān)時(shí)，我們會(huì)把手移到一定的高度，靠近門框。過去的經(jīng)驗(yàn)表明，我們可能會(huì)找到一個(gè)電燈開關(guān)。

賈扎耶里說，所有這些策略之前都顯示出聯(lián)合效應(yīng)，增加了對(duì)特定結(jié)果的偏見，這使得我們的整體性能更好，因?yàn)樗鼫p少了可。

當(dāng)感官信息的精神轉(zhuǎn)化為運(yùn)動(dòng)計(jì)劃時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生噪音。在許多情況下，這是一個(gè)簡單的任務(wù)，其中噪音起著最小的作用——例如，伸手去拿你能在桌面上看到的杯子。然而，對(duì)于其他任務(wù)，如鏡像練習(xí)，這種轉(zhuǎn)換要復(fù)雜得多。

賈扎耶里說：“你的表現(xiàn)會(huì)改變，不是因?yàn)槟悴恢滥愕氖衷谀睦?，而是因?yàn)槟悴恢缊D像在哪里?！八婕耙环N完全不同形式的不確定性，這與處理信息有關(guān)。信息的心理轉(zhuǎn)換行為顯然會(huì)引起變異。”

這種心理變化是研究者在新的研究中應(yīng)該探索的內(nèi)容。因此，他們要求受試者執(zhí)行三項(xiàng)不同的任務(wù)。對(duì)于每一項(xiàng)任務(wù)，他們比較了受試者在一個(gè)版本的任務(wù)中的表現(xiàn)，在這個(gè)版本中，很容易將感官信息映射到運(yùn)動(dòng)命令，并且需要一個(gè)額外版本的心理轉(zhuǎn)換。

在一個(gè)例子中，研究人員首先要求參與者畫一條和他們展示的線一樣長的線，這條線總是在5到10厘米之間。在更難的版本中，他們被要求畫一條比原來的線長1.5倍的線。

這組實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，以及另外兩個(gè)任務(wù)的結(jié)果表明，在需要困難的心理轉(zhuǎn)換的版本中，人們使用與克服感官知覺和其他領(lǐng)域的噪音相同的策略來改變他們的表現(xiàn)。例如，在畫線任務(wù)中，參與者必須根據(jù)原始線條的長度繪制7.5厘米至15厘米的線條。他們傾向于畫出更接近所有線條平均長度的線條，這是他們以前畫過的。這使得他們的答案通常不那么多樣，更準(zhǔn)確。

賈扎耶里說：“這種回歸均值是一種非常常見的策略，可以在存在不確定性時(shí)提高性能?！?

降低噪音

新的研究結(jié)果讓研究人員假設(shè)，當(dāng)人們非常擅長需要復(fù)雜計(jì)算的任務(wù)時(shí)，噪音會(huì)變小，對(duì)整體表現(xiàn)的影響也會(huì)變小。換句話說，人們會(huì)更加信任他們的計(jì)算，不再依賴平均值。

賈扎耶里說：“隨著計(jì)算變得越來越容易，我們的預(yù)測是偏見將會(huì)消失，因?yàn)橛?jì)算不再是嘈雜的計(jì)算。“你相信計(jì)算；你知道計(jì)算很有效。”

研究人員現(xiàn)在計(jì)劃進(jìn)一步研究人們的偏見，因?yàn)樗麄儗W(xué)會(huì)更好地完成復(fù)雜的任務(wù)。在他們?yōu)椤蹲匀煌ㄓ崱费芯孔龅膶?shí)驗(yàn)中，他們發(fā)現(xiàn)了一些初步證據(jù)，表明訓(xùn)練有素的音樂家在涉及特定持續(xù)時(shí)間間隔的任務(wù)中表現(xiàn)更好。

這項(xiàng)研究由阿爾弗雷德斯隆基金會(huì)、埃絲特a和約瑟夫克林根斯坦基金會(huì)、西蒙斯基金會(huì)、麥克奈特神經(jīng)科學(xué)基金會(huì)和麥戈文研究所資助。

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