培養專業技能提升大腦的專注力

專業技能增強大腦深度思考的能力,這項技能可能可以推廣到各種任務中

Illustration of a red character jumping over hurdles on a track

托馬斯·福克斯

回想一下你上次全神貫注地解決一個難題的情景。例如,為了破解一道數學難題或確定一步國際象棋走法,你可能不得不篩選多種策略和方法。但漸漸地,難題的答案開始清晰起來。數字和符號可能各就各位。甚至在某個時刻,你可能會覺得問題在你的腦海中毫不費力地自行解決了。

在最近的研究中,我和我的同事們調查了這些體驗背後的神經機制。具體來說,我們想了解當一個人進行抽象和高要求的思考時,大腦中會發生什麼——因此我們設計了一項涉及數學專業知識的研究。

數學思維依賴於一個位於頂葉區域的古老的大腦網路,該區域位於大腦外層摺疊皮層的頂部和中心。這個網路幫助我們處理空間、時間和數字。先前關於數學神經認知的研究主要集中在人們思考幾秒鐘就能解決的問題時,大腦中會發生什麼。這些研究幫助闡明瞭大腦活動,這些活動支援集中注意力以及一種特殊形式的記憶,稱為工作記憶,大腦使用工作記憶在短期內將數字和其他細節牢記在心。


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在我們的工作中,我們使用了更長、更復雜的數學挑戰,這些挑戰必須透過多個步驟才能解決。這些問題更類似於數學家必須定期解決的棘手難題。我們發現,在數學方面更有經驗的人在思考難題時會進入一種特殊的深度專注狀態。理解這種狀態有一天可能有助於科學家更廣泛地理解專注的力量,以及將問題解決外包給裝置的可能權衡。

非常緩慢的δ腦電波通常與深度睡眠有關,而不是與高度集中注意力有關。那麼到底發生了什麼?

為了我們的實驗,我們招募了22名大學生——包括研究生和本科生——他們來自數學或數學相關專業,如物理學或工程學,以及22名來自定量強調最少或沒有定量強調的學科的學生,如物理治療或藝術。我們確定了每個學生的語言、空間和數字智商(IQ),以及他們的數學焦慮水平。

學生們觀看了逐步演示,解釋如何解決幾個具有挑戰性的數學問題。在整個演示過程中,受試者戴著覆蓋電極的帽子,以便我們可以跟蹤他們大腦中的電活動。每次演示結束後,他們報告了他們是否認為自己理解了這些資訊,以及他們在體驗過程中的投入程度。我們還鼓勵參與者仔細觀看演示,告訴他們之後必須解釋這個問題。

我們發現,數學專業知識較強的學生表現出與專業知識較少的學生明顯不同的大腦活動。例如,那些課程作業很少涉及數學的人表現出更多前額葉皮層複雜活動的跡象,前額葉皮層是位於前額正後方的一個區域,參與各種認知努力。這一發現可能反映了這些參與者為了理解複雜數學演示的各個步驟所付出的努力。

但當我們轉向定期進行定量思考的學生時,事情變得真正有趣起來。我們注意到明顯的活動,似乎將他們大腦的額葉和頂葉區域聯絡起來。更具體地說,這些區域表現出神經科學家稱為δ波的活動模式。這些非常緩慢的電活動波通常與深度睡眠等狀態有關。當然,這些學生完全清醒且高度投入——那麼到底發生了什麼?

最近的一些研究表明,這些“睏倦的”δ波可能在支援深度內在專注和遙遠大腦區域之間資訊傳遞的認知處理中發揮著至關重要的作用。例如,一些研究表明,當經驗豐富的冥想者進入冥想狀態時,會出現大規模的δ振盪。冥想、數學問題解決和睡眠期間的大腦活動模式彼此相似的一個原因可能是,在每種情況下,大腦都需要抑制不相關的外部資訊和不必要的想法,以便專注於手頭的任務。(事實上,即使睡眠也可能是大腦忙碌的時候。睡眠研究揭示了深度睡眠在記憶鞏固中不可替代的作用;慢波睡眠會重現先前在學習任務期間啟用的神經模式。)

事實上,我們懷疑我們觀察到的長距離δ振盪可能在人們沉浸在情境化和複雜的問題解決中時發揮著核心作用。例如,我們發現舞者和音樂家在觀看舞蹈或聽音樂時也表現出類似的δ波,這表明以這種方式調動大腦網路可能對許多涉及專注的任務有用。最有可能的是,當在某項任務中擁有豐富經驗的人全身心投入到這項工作中時,即使特定的大腦網路有所不同,這些相同的慢δ波也會參與其中。這種沉浸式專注狀態也可能是可以推廣的:在某個領域培養這種思維方式,無論是解決三角學問題還是演奏小提琴,它都可能在其他領域對您有所幫助。我們需要進一步調查這個想法才能確定。

儘管我們的實驗涉及的是學生,而不是冠軍數學家或諾貝爾獎獲得者,但我們觀察到的大腦活動差異仍然證明了實踐在專業技能中的力量。例如,我們的學生參與者的智商或數學焦慮水平沒有顯著差異。相反,重複和有意的或有目的的學習幫助這些研究生和本科生成為更有效率的定量思維大師。

按照同樣的邏輯,這些發現暗示了一種權衡,人們應該牢記這一點——尤其是在人工智慧和其他工具為各種形式的問題解決提供誘人的捷徑時。每次我們將問題外包給計算器或要求ChatGPT總結一篇文章時,我們都在失去一個提高我們自身技能和練習深度專注的機會。需要明確的是,技術可以在重要方面提高我們的效率,但我們所做的看似“低效”的艱苦工作也可能非常強大。

當我考慮到人們在任務之間頻繁切換,以及在我們這個快節奏的社會中,我們多麼渴望將創造力和問題解決外包給人工智慧時,我個人不禁要問一個問題:如果我們教會自己不使用深度專注,那麼未來我們人類解決複雜問題的能力會發生什麼變化?畢竟,我們可能比以往任何時候都更需要這種思維模式來應對日益複雜的科技、環境和政治挑戰。

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這是一篇觀點和分析文章,作者或作者表達的觀點不一定代表《大眾科學》的觀點。

漢娜·波伊科寧是蘇黎世聯邦理工學院的高階研究員和講師。她研究專業技能背後的大腦功能,包括數學家、舞蹈家、音樂家和政治愛好者。

更多作者:漢娜·波伊科寧
大眾科學 Magazine Vol 332 Issue 2本文最初以“專業技能如何提升專注力”為標題發表於《大眾科學》雜誌 第332卷第2期(),第81頁
doi:10.1038/scientificamerican022025-1hQ33BOb5g7Gl6XxjONHO5
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