回想一下你上次全神贯注地解决一个难题的情景。例如，为了破解一道数学难题或确定一步国际象棋走法，你可能不得不筛选多种策略和方法。但渐渐地，难题的答案开始清晰起来。数字和符号可能各就各位。甚至在某个时刻，你可能会觉得问题在你的脑海中毫不费力地自行解决了。
在最近的研究中，我和我的同事们调查了这些体验背后的神经机制。具体来说，我们想了解当一个人进行抽象和高要求的思考时，大脑中会发生什么——因此我们设计了一项涉及数学专业知识的研究。
数学思维依赖于一个位于顶叶区域的古老的大脑网络，该区域位于大脑外层折叠皮层的顶部和中心。这个网络帮助我们处理空间、时间和数字。先前关于数学神经认知的研究主要集中在人们思考几秒钟就能解决的问题时，大脑中会发生什么。这些研究帮助阐明了大脑活动，这些活动支持集中注意力以及一种特殊形式的记忆，称为工作记忆，大脑使用工作记忆在短期内将数字和其他细节牢记在心。
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在我们的工作中，我们使用了更长、更复杂的数学挑战，这些挑战必须通过多个步骤才能解决。这些问题更类似于数学家必须定期解决的棘手难题。我们发现，在数学方面更有经验的人在思考难题时会进入一种特殊的深度专注状态。理解这种状态有一天可能有助于科学家更广泛地理解专注的力量，以及将问题解决外包给设备的可能权衡。
非常缓慢的δ脑电波通常与深度睡眠有关，而不是与高度集中注意力有关。那么到底发生了什么？
为了我们的实验，我们招募了22名大学生——包括研究生和本科生——他们来自数学或数学相关专业，如物理学或工程学，以及22名来自定量强调最少或没有定量强调的学科的学生，如物理治疗或艺术。我们确定了每个学生的语言、空间和数字智商（IQ），以及他们的数学焦虑水平。
学生们观看了逐步演示，解释如何解决几个具有挑战性的数学问题。在整个演示过程中，受试者戴着覆盖电极的帽子，以便我们可以跟踪他们大脑中的电活动。每次演示结束后，他们报告了他们是否认为自己理解了这些信息，以及他们在体验过程中的投入程度。我们还鼓励参与者仔细观看演示，告诉他们之后必须解释这个问题。
我们发现，数学专业知识较强的学生表现出与专业知识较少的学生明显不同的大脑活动。例如，那些课程作业很少涉及数学的人表现出更多前额叶皮层复杂活动的迹象，前额叶皮层是位于前额正后方的一个区域，参与各种认知努力。这一发现可能反映了这些参与者为了理解复杂数学演示的各个步骤所付出的努力。
但当我们转向定期进行定量思考的学生时，事情变得真正有趣起来。我们注意到明显的活动，似乎将他们大脑的额叶和顶叶区域联系起来。更具体地说，这些区域表现出神经科学家称为δ波的活动模式。这些非常缓慢的电活动波通常与深度睡眠等状态有关。当然，这些学生完全清醒且高度投入——那么到底发生了什么？
最近的一些研究表明，这些“困倦的”δ波可能在支持深度内在专注和遥远大脑区域之间信息传递的认知处理中发挥着至关重要的作用。例如，一些研究表明，当经验丰富的冥想者进入冥想状态时，会出现大规模的δ振荡。冥想、数学问题解决和睡眠期间的大脑活动模式彼此相似的一个原因可能是，在每种情况下，大脑都需要抑制不相关的外部信息和不必要的想法，以便专注于手头的任务。（事实上，即使睡眠也可能是大脑忙碌的时候。睡眠研究揭示了深度睡眠在记忆巩固中不可替代的作用；慢波睡眠会重现先前在学习任务期间激活的神经模式。）
事实上，我们怀疑我们观察到的长距离δ振荡可能在人们沉浸在情境化和复杂的问题解决中时发挥着核心作用。例如，我们发现舞者和音乐家在观看舞蹈或听音乐时也表现出类似的δ波，这表明以这种方式调动大脑网络可能对许多涉及专注的任务有用。最有可能的是，当在某项任务中拥有丰富经验的人全身心投入到这项工作中时，即使特定的大脑网络有所不同，这些相同的慢δ波也会参与其中。这种沉浸式专注状态也可能是可以推广的：在某个领域培养这种思维方式，无论是解决三角学问题还是演奏小提琴，它都可能在其他领域对您有所帮助。我们需要进一步调查这个想法才能确定。
尽管我们的实验涉及的是学生，而不是冠军数学家或诺贝尔奖获得者，但我们观察到的大脑活动差异仍然证明了实践在专业技能中的力量。例如，我们的学生参与者的智商或数学焦虑水平没有显着差异。相反，重复和有意的或有目的的学习帮助这些研究生和本科生成为更有效率的定量思维大师。
按照同样的逻辑，这些发现暗示了一种权衡，人们应该牢记这一点——尤其是在人工智能和其他工具为各种形式的问题解决提供诱人的捷径时。每次我们将问题外包给计算器或要求ChatGPT总结一篇文章时，我们都在失去一个提高我们自身技能和练习深度专注的机会。需要明确的是，技术可以在重要方面提高我们的效率，但我们所做的看似“低效”的艰苦工作也可能非常强大。
当我考虑到人们在任务之间频繁切换，以及在我们这个快节奏的社会中，我们多么渴望将创造力和问题解决外包给人工智能时，我个人不禁要问一个问题：如果我们教会自己不使用深度专注，那么未来我们人类解决复杂问题的能力会发生什么变化？毕竟，我们可能比以往任何时候都更需要这种思维模式来应对日益复杂的科技、环境和政治挑战。
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