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研究揭示了大腦如何克服其局限性

導(dǎo)讀 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,對于大多數(shù)人來

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”——大腦中電活動的隨機(jī)波動,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交往中也有作用,因?yàn)槲覀冊噲D解釋別人的動機(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)行動作時(shí),大腦會依賴于過去經(jīng)驗(yàn)的平均值。例如,當(dāng)我們在一個(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)動計(jì)劃時(shí),也會產(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),噪音會變小,對整體表現(xiàn)的影響也會變小。換句話說,人們會更加信任他們的計(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)測是偏見將會消失,因?yàn)橛?jì)算不再是嘈雜的計(jì)算?!澳阆嘈庞?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、埃絲特a和約瑟夫克林根斯坦基金會、西蒙斯基金會、麥克奈特神經(jīng)科學(xué)基金會和麥戈文研究所資助。

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