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走神时,大脑在做什么

尽管思想不集中,或者说思想走神、远离了手头的工作,但我们的大脑却还是保持着活跃的状态。这种说法的早期证据来源于一位叫作汉斯·伯格(Hans Berger,1873—1941年)的德国医师,他意外从马上摔下,却没有受伤,真是万幸,但是他姐姐在几公里之外的家中却感觉到了他身处危险,央求父亲联络他。伯格将这一事件作为“心灵感应”的证据,他认为这种感应是通过物理能量的传播实现的,并且这种能量传播也许可测。1924年,他在人的大脑前部和后部的头皮下分别埋入两个电极,记录这两个电极的电势变化情况,从而检测心灵感应。虽然电极成功地记录到了脑电活动,但是这种活动太微弱,不足以证明心灵感应的存在。这种技术后来被大家称为“脑电描记法”。当被测的对象处于闭眼休息状态时,其脑波图(即脑电活动记录)显示一组频率为每秒8—13赫兹的电压波动,当时被称为“伯格波”,就是我们现在所说的“α波”。当被测的对象张开眼睛,“α波”就会被一种更快的“β波”所取代。在脑电描记技术后来的发展中,多个电极被置于人的大脑头皮上,能够提供信息显示大脑活动产生于大脑哪个位置。

后来,观测大脑活动的更加先进的技术被不断发明。20世纪70年代,瑞典生理学家大卫·H.英格瓦(David H.Ingvar)和丹麦科学家尼尔斯·A.拉森(Niels A.Lassen)向血液中注射了一种放射性物质,并用外部监测器追踪它在大脑中的路径。由于血液通常流向神经活动频繁的大脑区域,因此英格瓦发现,在人们休息时,大脑前部的活动尤其频繁,他将其描述为“无指向的、自发的、有意识的精神活动”,简单说来,就是走神。

从此以后,人们逐步设计了更加精密的方法来追踪血流,并将血流路径与大脑的解剖图像叠加在一起,呈现出更加精确的路径图。其中一种方法叫作“正电子发射型计算机断层显像”(PET),这种方法也要在血液中注射放射性物质;而另一种相对温和的方法叫作“功能性磁共振成像技术”(fMRI),这种技术利用一种强力的磁共振信号来检测血液中的血红蛋白。这两种方法都要将血流的路径与大脑的结构相重叠。这些方法被应用到临床研究中来探讨脑病理学。但特别要提到的是,近年来fMRI被越来越多地应用于测量和勾画正常人在从事简单脑部活动,如阅读、人脸识别、在脑中旋转物体时的大脑活动图。

通过这些方法,我们可以看到当一个人有任务和没有任务时大脑中哪些区域更加活跃。一开始,大家认为,当一个人精神不够集中时,他的大脑活动仅仅是背景神经噪声,就像旧收音机的静电干扰声。在研究既定任务(如读单词)下的大脑活动时,大家本以为可以直接忽略掉思想不集中、偏离给定任务时的神经信号,可是,大家发现走神的大脑的血流只比精神集中时低5—10个百分点,而走神时大脑活跃区域的面积比精神集中时还要更大。我们将所谓的静息状态下大脑的活跃区称为“默认模式网络”。来自密苏里州圣路易斯华盛顿大学的马库斯·雷切利(Marcus Raichle)在2001年创造了这个术语。他给我的信中曾写道:“令我十分惊奇的是,它自己是有生命的,不论它的性质好坏。”

“默认模式网络”覆盖了大脑中的大片区域,除感知和回应外界的区域外,其他的区域基本都是“默认模式网络”的一部分。我们可以把大脑想象成一个小镇,人们在小镇中走来走去,忙自己的事情。当有大事件发生,比如有球赛时,人们就会聚集到足球场,而镇子的其他地方就会变得静悄悄的。还有少部分人从外面赶来看球赛,这时小镇里容纳的人数会略有增加。但是,我们对这个小镇感兴趣的原因并不是球赛,正相反,我们感兴趣的是小镇里的人平时做的各种各样的事情、他们的贸易往来,还有他们时不时地在自己的社区和工作场所里是如何闲逛的。大脑里各个部分的运行正如小镇里人们的时聚时散。也就是说,当思想没有专注在某些“大事件”上的时候,它就在漫游、闲逛。

走神可以是有意识的,比如我们会刻意地回忆以前的事情,或者规划未来可能会做的事情。走神也可以是无意识的,我们会做梦、会幻想,这些事情不受大脑控制。有时,走神介于有意识和无意识之间,例如我们会为特定的目的展开想象——也许为了刻意考虑某些进退两难的局面,也许是为解开复杂的拼字游戏中的一个谜题——但在此期间其他的想法也会不期而至。就像美国喜剧表演大师史蒂夫·赖特(Steven Wright)所说的:“我想专心做白日梦,可总是走神!”

走神和集中精力的关系就像是老鼠和猫。日本有一项研究,研究者让参加实验的人观看视频,同时记录他们的脑部活动。大部分时间,在被试者的大脑中与精力集中相关联的区域一直都很活跃,但在视频中的一系列事件之间的自然停顿时人们会眨眼,同时大脑也会自动转为“默认模式网络”。事实上,当要求所有人集中精力看视频里的某些东西时,人们会比平时眨眼更频繁以休息眼睛,这种现象就是大脑开始偏离正轨的信号! X4LR1IE4d5uCpvOf9OACugj+s3sS3F+uR924NmNJA8K/w9U9gHB/NG18RpxTe9Va

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