走神:一种新的个人智能视角

美国心理学创始人威廉·詹姆斯曾被指责心不在焉,他幽默地回应说,他其实只是专注于自己的想法。

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本文发表于《大众科学》的前博客网络,反映了作者的观点,不一定反映《大众科学》的观点



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美国心理学创始人威廉·詹姆斯曾被指责心不在焉,他幽默地回应说,他其实只是专注于自己的想法。

最近的大多数研究将走神描述为代价高昂的认知失败,几乎没有什么好处(Mooneyham and Schooler,2013)。当第三方观察到走神,并且成本是根据外部施加的标准来衡量时,例如处理速度或准确性、阅读流畅性或理解力、持续注意力和其他外部指标,这种观点是有道理的。

然而,还有另一种看待走神的方式,一种个人视角,如果你愿意的话。 对于个人而言,走神提供了非常真实的个人回报的可能性,有些是即时的,有些是更长远的。

这些回报包括自我意识、创造性孵化、即兴创作和评估、记忆巩固、自传式规划、目标驱动思维、未来规划、检索深刻的个人记忆、对事件和经历意义的反思性思考、模拟他人的视角、评估自我和他人的情绪反应的影响、道德推理和反思性同情(Singer and Schonbar,1961; Singer,1964b; Singer,1966,1974,1975,1993,2009; Wang et al.,2009; Baars,2010; Baird et al.,2011,2012; Kaufman and Singer,2011; Stawarczyk et al.,2011; Immordino-Yang et al.,2012; Kaufman,2013)。

从这种个人角度来看,就更容易理解为什么人们会被走神所吸引,并愿意将近 50% 的清醒时间投入其中。

我们走神,无论是出于选择还是偶然,因为它在根据个人有意义的目标和愿望来衡量时,会产生切实的奖励。 如果注意力转移使我们能够获得关键的洞察力、珍贵的记忆或理解令人不安的事件,那么因为注意力分散而不得不重读一行文字三遍就显得微不足道了。

如果在讲述故事的过程中停下来反思,如果这种停顿能够让我们找回遥远的记忆,从而使故事更具感染力和吸引力,那么这种停顿就无关紧要了。 如果注意力不集中让我们最终理解了老板为什么对我们上周会议上说的话如此不满,那么因为我们开车错过了出口匝道而浪费几分钟只是一个小小的麻烦。 如果与决定要求加薪、辞职或重返学校相比,那么从商店回家时没有买到这次旅行必需的鸡蛋,也仅仅是一个小小的烦恼。

最近的一些研究(Baird et al.,2011,2012; Smallwood et al.,2011b; Immordino-Yang et al.,2012)已经初步揭示了走神或“建设性的内在反思”(Immordino-Yang et al.,2012)可能如何使个人受益,但我们才刚刚开始触及表面。 为了更全面地了解积极建设性白日梦的好处,我们需要应用工具和指标(如 Klinger et al.,1980; Hoelscher et al.,1981; Nikles et al.,1998; Cox and Klinger,2011; Klinger and Cox,2011),使我们能够识别个人的个人意义目标、愿望和梦想,并确定走神如何支持或破坏这些目标。 鉴于走神的高度个人性质,我们需要一个新的重点和新的指标。

个人智能

智能理论提供了一个有趣的对比。 传统的智能理论强调认知控制、有意的计划和去语境化的问题解决,将其视为人类智能的本质(Kaufman,2011)。 这主要是由于第一个智力测验的目的:识别需要另类教育的学生。 由于智力测验旨在预测学校成绩,因此这些测验被有意设计为衡量从明确指导中获益、专注于外部目标以及进行抽象推理的能力。 因此,智商测试表现与执行注意大脑网络的激活密切相关(例如,Jung and Haier,2007; Barbey et al.,2012)也就不足为奇了

执行注意网络

虽然在传统智能指标上衡量的认知功能无疑是智力功能的重要贡献者,但它们大多是去语境化的。 测试对象很少被允许沉浸在他们的内在意识流中,并产生包含自我相关信息的原创性反应。

为了帮助纠正文献中的这种不平衡,我最近提出了个人智能理论。 根据该理论,智能是在追求个人目标的过程中,在一段延长时间内,参与和能力的动态相互作用(Kaufman,2013)。 重点是适应与实现个人目标相关的任务需求,而不仅仅是适应教育工作者和实验心理学家规定的外部目标。

因此,该理论考虑了个人的个人目标,并认为受控形式的认知(例如,工作记忆、注意力集中等)和自发形式的认知(例如,直觉、情感、洞察力、内隐学习、潜在抑制以及情景记忆和陈述性知识的自发触发)都是个人适应的重要潜在贡献者。

这种对人类智能的更广泛的概念化与大量关于积极建设性白日梦的适应性价值的研究相符(参见 Jerome L. Singer 的开创性研究——例如,Singer,1964b,1966,1974,1975,2009)。 在做白日梦时,意识的内容往往集中在即将发生的个人意义事件上,表明它们可能在自传式规划中发挥作用(Smallwood et al.,2009b; Morsella et al.,2010)。 特别是,Klinger(1999)表明,人们的白日梦和夜梦反映了“当前关注的问题”,从不断思考未完成的任务到未解决的欲望,从性欲和社会渴望到利他主义或复仇冲动以及各种人类动机。

这种深刻的个人智能概念化也符合认知神经科学的最新研究。 D'Argembeau et al.(2010)发现,与想象非个人未来事件相比,想象个人未来事件会在默认模式网络(default mode network)的两个关键枢纽——腹内侧前额叶皮层(MPFC)和后扣带回皮层(PCC)——中引发更强的激活。

默认模式网络

研究人员认为,这些大脑区域支持一系列心理过程,这些过程评估、编码和情境化心理表征与个人目标相关的相关性。 由于传统的智能测量方法不允许个人想象个人未来事件,或将测试信息与其大量情景记忆库联系起来,因此默认模式网络这些关键区域的功能在智力功能评估中被忽略了。

另一个关键的含义是,有时用外部标准衡量的看似“不智能”的行为,实际上根据其与实现个人意义目标的相关性来判断,可能非常智能。 重要的是,这些不同的“聪明”方式可能会相互冲突。

根据神经意识的全局工作空间理论,不同的意识流竞争访问全局意识工作空间(Baars,1993)。 这可以解释为什么执行注意网络和默认模式网络倾向于反相关(Fox et al.,2005)。 日常生活常常要求我们选择一种信息流。 例如,在去语境化的教育环境中,或在认知心理学实验中,专注于任务的能力需要抑制内心的喋喋不休。 反之亦然,当我们想沉浸在我们的内在意识流中时,我们必须屏蔽我们的外部感知(Dehaene and Changeux,2005; Smallwood et al.,2011b; Kam et al.,2013)。

然而,正如 Kam et al.(2013)指出的那样,当执行注意网络与默认模式网络协同工作以维持内在的思路时,选择性注意过程并非不存在——它们只是转向内部,以选择从情景记忆中出现的最相关的联想和想法。 这具有重要的意义,因为传统的选择性注意观点错误地认为,执行注意网络的主要功能是从外部环境中选择相关的刺激,以进行有意的、有意识的处理。

然而,这些传统模型忽略了人类认知的一个关键特征:当与默认模式网络合作时,执行注意网络同样能够选择相关的情景联想,这些联想可以帮助保持内在的思路既积极又具有建设性。

这篇文章摘自最近发表在《Frontiers in Psychology》上的文章“积极建设性白日梦颂歌”,该文章由 Rebecca L. McMillan 合著,并由 Jerome L. Singer 担任荣誉合著者。 我应该指出,Rebecca McMillan 是该论文的第一作者,并为写作和想法做出了重大贡献,包括此处摘录的内容。

图片来源 #2 和 #3:George Doutsiopoulos

Scott Barry Kaufman is a humanistic psychologist exploring the depths of human potential. He has taught courses on intelligence, creativity and well-being at Columbia University, N.Y.U., the University of Pennsylvania, and elsewhere. He hosts the Psychology Podcast and is author and/or editor of nine books, including Transcend: The New Science of Self-Actualization, Wired to Create: Unraveling the Mysteries of the Creative Mind (with Carolyn Gregoire), and Ungifted: Intelligence Redefined. Find out more at http://ScottBarryKaufman.com. In 2015 he was named one of "50 groundbreaking scientists who are changing the way we see the world" by Business Insider. He wrote the extremely popular Beautiful Minds blog for 大众科学 for close to a decade. Follow him on X.

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