在快節奏的社會生活中，人們一方面瘋狂地在不同任務之間切換，另一方面急切地將大量問題與思考外包給便捷高效的人工智能。近日，《科學美國人》雜志刊發著名神經科學家漢娜·鮑肯恩（Hanna Poikonen）的文章，從神經科學的角度指出，對復雜問題的思考有助于人類提升技能和鍛煉深度專注力，簡單地用科技取代人類“低效”的艱苦努力或影響人類未來解決復雜問題的能力。

原文|《科學美國人》：別讓AI剝奪人類深度思考的能力

編譯 |李彥文

圖片 |網絡

在最近的研究中，我和同事們探討了全神貫注體驗背后的神經機制。我們設計了一項涉及數學專業技能的研究。數學思維依賴于一個古老的神經網絡，位于大腦外層褶皺皮層頂部和中央的頂葉區域。這個網絡幫助我們處理空間、時間和數字相關內容。以往關于數學神經認知的研究主要集中在人們花幾秒鐘解決問題時大腦的活動。這些研究有助于揭示支持專注力的大腦活動，以及一種稱為“工作記憶”的特殊回憶形式，這是大腦在短期內保存數字和其他細節信息的一種能力。在研究中，我們采用了需要多個步驟才能解決的、更復雜的數學難題。我們發現，數學經驗豐富的人在思考復雜數學問題時會進入一種深度專注的特殊狀態。了解了這種狀態，未來或許能幫助科學家更全面地理解專注力的力量，以及讓電子設備來解決問題時可能需要付出的代價。

在實驗中，我們招募了22名攻讀數學或與數學相關專業（如物理或工程）的大學生，以及22名主修物理治療或藝術等專業的學生。學生們觀看了演示講解，了解了幾個具有挑戰性的數學問題，受試者戴著覆蓋了電極的帽子，以便我們追蹤他們大腦中的腦電活動。我們發現，數學水平較高學生的大腦活動與數學水平較低的學生明顯不同。例如，那些在課程中很少涉及數學的學生，他們的前額葉皮層表現出更多復雜活動的跡象，前額葉皮層是前額后面的一個區域，負責各種認知活動。這一發現從某種程度上反映了這些參與者在理解復雜數學演示時所付出的努力。但當我們轉向那些經常進行定量思考的學生時，發現他們大腦的額葉和頂葉區域似乎有明顯的聯系。更具體地說，這些區域表現出一種被神經科學家稱為德爾塔波的活動模式。

這些非常慢的電波通常與深度睡眠等狀態有關。當然，這些學生都很清醒，也很投入，那么到底發生了什么呢？最近的一些研究表明，這些令人“昏昏欲睡”的德爾塔波可能在認知過程中起著至關重要的作用，這種過程支持深層內部集中和遠距離大腦區域之間的信息傳遞。一些研究表明，當有經驗的冥想者進入冥想狀態時，會出現大規模的德爾塔波振蕩。

冥想、解決數學問題和睡眠時大腦活動模式相似，其中一個原因可能是，在每種情況下，大腦都需要抑制無關的外部信息和不必要的想法，以專注于手頭的任務。事實上，即使是睡覺對大腦來說也是一個繁忙的時間。睡眠研究揭示了深度睡眠在記憶鞏固中不可替代的作用；慢波睡眠回溯了之前在學習任務中被激活的神經模式。

事實上，我們觀察到的長距離德爾塔波振蕩可能在人們沉浸于情境性復雜問題的解決過程中起著核心作用。例如，我們發現舞者在觀看舞蹈表演、音樂家在聆聽音樂時，也會出現類似的德爾塔波。這表明以這種方式調動大腦網絡，可能對許多需要專注力的任務都有幫助。很有可能，當在某一任務上經驗豐富的人全身心投入其中時，即使具體涉及的大腦網絡有所不同，也會出現同樣緩慢的德爾塔波。這種沉浸式專注狀態也有可能具有通用性：在某個領域培養出這種思維方式，無論是解決三角學問題，還是拉小提琴，都可能對其他領域有所助益。

雖然我們的實驗對象是學生，而不是頂尖數學家或諾貝爾獎得主，但我們觀察到的大腦活動差異仍然證明了專業實踐的力量。例如，我們的學生參與者在智商或數學焦慮水平上沒有顯著差異。相反，重復和刻意或有意的學習能夠幫助一些研究生和本科生成為更高效的定量思維大師。基于同樣的邏輯，這些發現暗示了一個人們應該牢記的權衡取舍問題，尤其是在人工智能和其他工具為各種形式的問題解決提供誘人捷徑的當下。每次我們把問題交給計算器處理，或者讓ChatGPT來總結一篇文章時，我們都失去了一次提升自身技能和鍛煉深度專注力的機會。需要明確的是，科技確實能在很多重要方面提高我們的效率，但我們看似“低效”的艱苦努力也同樣具有強大的力量。

當我想到在這個快節奏的社會中，人們是多么瘋狂地在不同任務之間切換，又是多么急切地將創造力和問題解決能力外包給人工智能時，我個人不禁產生一個疑問：如果我們不再鍛煉深度專注力，人類未來解決復雜問題的能力會受到怎樣的影響呢？畢竟，為了應對日益復雜的技術、環境和政治挑戰，我們可能比以往任何時候都更需要這種思維模式。

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1946期第7版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：潘 顏

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