第二部分
我們如何思考

第2章
思考的本質

窺視你的大腦

1650年，英國牛津，某一個寒冷的雨天，安妮·格林這個體態臃腫的女人在被送上絞刑架的時候仍然堅稱自己是無罪的。醫生也支持她的無罪聲明：他們認為安妮剛生下來的嬰兒太小了，根本無法存活，并不像她被指控的那樣故意造成了嬰兒的死亡。嬰兒的父親卻指控她有罪，因為嬰兒的祖父是當地一位頗有權勢的紳士，最終法官判處格林絞刑。格林爬上梯子，圣歌唱響，絞索套上她的脖頸，緊接著她被推下梯子。

人們圍觀了整個行刑過程，半個小時之后，她被宣布死亡，人們從絞索上將她放下來，安置在一口棺材里。這口棺材是由托馬斯·威利斯和威廉·佩蒂醫生提供的，他們得到國王查理一世的欽準，專門負責解剖罪犯尸體以供醫學研究。隨后棺材被抬到了佩蒂醫生的解剖室，他們將對格林進行尸檢，但是正當他們打開棺材準備移動并切開尸體的時候，佩蒂聽到格林的嗓子里咕嚕響了一聲。

即使對于有著多年尸檢經驗的佩蒂醫生來說，聽到這種“尸體抗議”也是頭一遭。他摸了摸格林的頸部，感覺到了一絲微弱的脈動。兩位醫生站在她身旁給她做了15分鐘的手腳按摩。他們在格林頸部的勒痕處涂抹了松節油，并用一根羽毛伸進她的喉嚨輕搔。這看起來有點兒像《周六夜現場》中的惡作劇，但是確實奏效了。她咳嗽了幾聲，第二天早上，她恢復了意識，并且要了一杯啤酒。又過了幾天，她能下床走動了，還能“享用雞翅”。

當局決定對她再次施以絞刑，可以說他們的殘忍程度和伏地魔以及約瑟夫·門格勒不相上下。但是威利斯和佩蒂卻認為安妮·格林的復活是神的旨意，這證明她確實無罪，最終安妮·格林被當局宣布無罪釋放。之后她改嫁了，并生了好幾個孩子。

在離開佩蒂醫生的解剖室之前，格林找到一條生財之道——她重新躺回棺材里，人們付費列隊“瞻仰”她躺在棺材里，人們都想看看這個差點兒被肢解的從鬼門關里逃出來的女人。這件事也給托馬斯·威利斯醫生帶來了名譽和威望，因為他曾讓她“起死回生”，并且讓這件事家喻戶曉。就連詩人也作詩歌頌他的功績，他成了那個時代最聲名顯赫的醫生之一。

在威利斯的解剖事業中，他最關注的是大腦，并一直在尋找大腦損傷和異常行為之間的聯系。他也成為首位把行為異常和腦組織結構改變聯系在一起的醫生。他創造了“神經學”這個術語，還識別并命名了很多我們今天仍在研究的大腦區域。他借助新建立起的聲譽來宣傳自己的事業和想法，他還在建筑師克里斯托弗·雷恩的幫助下描繪了人類大腦的圖像，在接下來的兩個世紀里，這些圖像都是最精確的。

在威利斯去世300年后，我們不必再等到人死之后才能對其大腦結構一窺究竟。技術的發展讓我們有各種途徑在人活著的時候就能研究其大腦，同時這也促成了認知神經學新領域的誕生——研究我們如何思考，研究大腦如何產生思想。

認知神經科學的基本原則之一是，思維的結構和形式獨立于其特定的內容。換句話說，人類在創造新的商業模式、洗發水和食品時進行的思維活動與構思新的科學理論、繪畫和交響樂時的思維活動從根本上是相同的。因此，當我們開始研究彈性思維時，我們首先需要對思維的本質進行思考。

什么是思考？

為什么動物的腦部會進化？哲學家卡爾·波普爾在寫下“所有活著的時間都在解決問題”時，間接地提出了這個問題。波普爾的話反映了進化生物學的觀點，即將動物視為尋求生存和繁殖的生物機器。在這種觀點中，動物被視為不斷面臨挑戰并接受挑戰的奇妙裝置。隨之而來的就是動物大腦在漫長的歲月中不斷地發展，變成了越來越高級的問題解決“機器”。再往前走就可以解決空間移動的問題，而寫一首詩或創作一幅畫同樣是在解決問題——表達自己對于某個主題的感受，或傳達內心情感。許多神經科學家和心理學家都認為這就是“思考”的本質。

即使無法確定所有的生命在存續期間是否都在解決問題，但至少在動物王國，這一點是毋庸置疑的，因為事實如此。在山坡上的巖石無法改變自己的命運。植物雖然有生命，但它們無法做得更好。與動物相比它們是靜止的，不太需要面對變化，也缺乏應對變化的能力。它們扎根的環境決定了它們的命運——適應環境，否則就會死亡。然而，動物生下來就是為了改變自己的環境，遠離危險的條件和情況而轉向有利的環境。這是一種有用的能力，但由于它們的生活涉及運動，它們必須不斷采取行動來解決自己遇到的各種問題和難題。它們通過感官收集數據或使用其他方法來監測環境中發生的事情，并且通過大腦或類似大腦的結構對這些感官收集到的數據進行處理，以便解釋動態情況并選擇合適的行動。

但是進化是講求經濟成本的，如果一輛小摩托車足夠你用的話，你就不會創造出一輛豪車。因此，為了解決遇到的問題，動物創造出了前文提到的三種日趨復雜的信息處理模式：腳本模式、分析性模式和彈性模式。第一種模式用來解決簡單和常規問題，后兩種則用來應對其他更加復雜的挑戰。

這提出一個有趣的問題：如果一個有機體正在處理信息，是否意味著它正在思考？將黏液菌（一種低等變形蟲）放置在迷宮中，它也能成功地找到食物。如果將食物放置在迷宮的兩個不同位置，黏液菌會改變自己的形狀——變成可以到達兩個位置的最短形狀，以最有效的方式吃掉它們。黏液菌正在解決問題，這是一種思考嗎？但是如果這種行為不能稱作思考，那么又該稱作什么呢？我們判斷的依據是什么？

根據字典中的解釋，思考是合理客觀地運用思想去評估或處理特定的情境；判斷某個事物是否是一個可能的行動或者選擇；或者，發明或構思某種東西。神經科學的教科書對這個概念的定義更具專業性：“思考是對刺激進行識別，判斷和做出有意義的反應行為……其特點是能夠產生一系列想法，特別是那些新穎的想法。”

最簡單的說法，這些定義表明思考本質上是評估環境，并通過產生想法對環境做出有意義的反應。這意味著對于腳本模式的信息處理（例如黏液菌所執行的處理）并不符合“思考”的概念。黏液菌并未對環境進行評估，而僅僅是對環境的改變做出回應。它沒有產生一種想法，而是遵循預先設定的方式做出回應。這和鵝媽媽保護巢中自己下的蛋的行為是一樣的。

也就是說，把有機體（或者計算機）按照編好的腳本全自動執行的行為排除出“思考”這個定義只是一種習慣，這一界線是我們任意畫出的。真正重要的是我們需要認識到，根據這個定義，我們所謂的思考對于很多甚至大部分動物來說都不是生存的必要技能。在動物王國中，思考是例外，而不是規則，因為大多數動物在生活中只會遇到“標準”問題。在大多數情況下，它們可以很好地進行本能的自動的反應。我們人類的情況是怎么樣的？我們的反應是源于思考，還是也像大部分動物那樣只依賴于腳本化的習慣？

事事留心

20世紀70年代后期，心理學家埃倫·蘭格和兩位同事寫了一篇開創性的論文，他們提出了一個問題：“如果沒有充分的意識，有多少行為會持續下去？”答案是“很多行為”。正如他們的論文標題所寫的那樣，這些行為被命名為“看似深思熟慮的行為背后的無意識”。

我們都知道我們有時會采用“不由自主”的方式處理問題。但蘭格的論文提到一個令人震驚的事實：這種腳本性行為在我們的“復雜的社交活動”中也很常見。蘭格所說的“復雜”的概念并不是指戲劇或馬基雅弗利式的陰謀，她指的僅僅是在交往活動中，某些東西，甚至是微不足道的東西都會受到威脅。她和她的同事得出的結論是，當我們遇到那種熟悉的情況時，根據程序化模式，我們更傾向于盲目地行事，并且對于當前的具體情況基本也不愿做出什么調整。

論文中描述了一個實驗，一位研究人員坐在一張桌子旁，桌子上有一臺施樂復印機，隨后他走向那些排隊打印的人群，對他們說：“不好意思，我只有5頁材料。我可以先使用這臺機器嗎？”60%的人允許他先用。面對拒絕他的40%的人，這個研究人員繼續請求：“不好意思，我只有5頁材料。我有急事，我可以先使用這臺機器嗎？”94%的人都同意了。

和鵝媽媽一樣，這似乎是經過思考的行為。那些初次拒絕他的40%的人在聽到他的第二次請求后，大多數人都改變了主意。因為他們聽到了一個似乎正當的理由，這讓他們重新思考和評估自己和那個“有急事兒”的人相比，誰的需求更緊迫一些。

實驗者還進行了第三次嘗試，他說道：“對不起，我只有5頁材料。因為我要復印，所以我可以使用這臺機器嗎？”這個版本的請求看起來與第二次那個成功的版本具有相同的結構：陳述，請求，理由。不過，內容卻不同。這個版本中的“理由”是空泛的。“因為我要復印”根本沒有向先前的陳述“我只有5頁材料”中添加任何新的信息。

如果那些人真的能夠根據不同請求的合理性做出回應，那么最后一種請求應該和第一種沒有給出任何理由的請求具有相同的成功率——60%。但是，如果他們遵循這樣一個腳本，“如果請求者提供了一個理由——一個針對請求的原因聲明（無論多么無關緊要）”，那么你會認為成功率更接近第二種情況——94%。所以究竟發生了什么：這個包含虛假原因的請求成功率高達94%。那些被虛假理由左右的人顯然是在遵循一個無意識的腳本來行事。

這項研究和其他研究表明，盡管你可能認為自己很少在社交活動中遵循腳本，但我們大多數人卻經常這樣做。事實上，臨床心理學家并不熱衷于受控實驗室研究，但他們一直在觀察腳本性行為，尤其是在關系互動的過程中。例如，研究關系的學者已經發現一種被稱為“要求/退縮”的模式。即使它具有破壞性，一些夫婦偶爾也會陷入這種模式。當一方（通常是女性）試圖改變另一方或討論人際關系問題時，就會發生這種情況。這就是“要求”。它觸發了許多男性的自動退縮反應，他們試圖避免這種討論。如果他們的退縮反過來又促使她擴大了她的要求，結果可能是一場不斷升級的沖突。

類似地，關系中的一方可能會提到另一方的“痛處”或者做一些事來激怒對方，引發對方憤怒但可預料的反應。不幸的是，一方的憤怒常常會引發另一方一連串的反應，因為一方認為另一方的憤怒是個人主觀行為，而不是基于自動腳本的無意識反應。結果仍然是雙方的沖突和爭執會不斷升級，不斷循環。

心理治療師告訴他的患者，擺脫這種循環的方法是學會識別它們何時發生，然后大家一起打破這個腳本——站在施樂復印機前面的人群本可以這么做，但是他們并沒有意識到他們的反應是一種自動行為。這類似于你在駕車上班途中進行的簡單控制工作：當你聽到救護車的警報或遇到其他異常情況，你就會取消日常使用的自動駕駛模式。

總的來說，培養分析性思維或彈性思維的第一步是培養思維——在你使用自動化腳本時要保持清醒的意識，并在它們不能很好地為你服務時丟棄它們。因為只有你具有充分的自我意識，才能在不合適的情況下中斷自動腳本。蘭格稱這種自我意識為“清醒”。今天，心理學家稱其為“正念”——源自佛教“冥想”的概念。

威廉·詹姆斯說：“與我們應該到達的理想狀態相比，我們僅僅處于半清醒狀態。”一種真正有意識的狀態會與此（半清醒狀態）形成鮮明對比。當你有意識的時候，你能充分意識到當前自己的感知、感覺、感受和思考，并且冷靜地接受它們，就好像在遠處冷靜地旁觀一樣。要做到這樣的心理監控并不困難，但是，就像改變你的身體姿勢一樣，它需要不斷努力才能實現。幸運的是，最近的許多研究表明，“正念”可以通過簡單的心理練習來實現。對于那些有興趣嘗試的人，我將介紹一些比較著名的練習方法。

（1）身體掃描。坐下或躺下，讓自己保持舒適的姿勢。整個過程需要10~20分鐘。解開一切緊身衣物并閉上眼睛。做幾次深呼吸，把注意力集中在整個身體上。感受身體在地板或椅子上的重量以及這種接觸的感覺。然后，從你的腳開始，了解你身體每個部位的感受。你的腳是溫暖的還是涼爽的，是緊張的還是放松的？你是否有任何感覺，比如不適或疼痛？慢慢地，將你的注意力轉移到你的腳踝、小腿、膝蓋、大腿、胯部和臀部，然后是你的軀干。接下來，關注你的手指，然后將手臂向上抬到與肩膀平齊，最后將注意力移到你的頸部、臉部、頭部和頭皮。最后，逆向做一遍——從上向下掃描自己的身體。

（2）思想的正念。就像身體掃描一樣，可以在20分鐘或更短的時間內完成。閉上眼睛做深呼吸，專注于你的呼吸，直到你徹底安靜下來。然后放松你的注意力，以一種超然的方式關注每一個想法，不需要做出判斷或參與其中：這是一種感覺、一種心理形象、一種內部對話嗎？它會漸漸消失，還是會引發另一種想法？如果在這個練習中遇到了難以處理的想法，那么試著去接受并觀察它。

（3）有意識地進食。這項練習時間更短，更有趣，大約需要5分鐘。你可以用你喜歡的任何食物來進行這個練習。人們常常選擇葡萄干，但我用巧克力——這是我吃巧克力的借口。下面描述一下我是如何做的。開始的時候，就像在其他練習中一樣，進行幾次深呼吸來清空你的思緒。然后把巧克力拿在手里。專注于它。如果它有包裝，那就用心感受它的包裝。把它拿在手里慢慢轉動，感受它的質感。然后打開包裝，感受巧克力。注意它的外觀。把它移到你的鼻子旁，感受它的香味。注意你的身體對它的反應。現在慢慢將它送到你的嘴唇邊，輕輕地放在嘴里，但不要咀嚼或吞咽它。閉上眼睛，將巧克力放到舌頭上，關注這種感覺。專注于你舌頭捕捉到的味道和感受。讓巧克力在你的嘴里慢慢融化。如果出現這種情況，關注吞下它的欲望。當它融化時，慢慢地吞下它，對這些感覺保持意識。

還有許多其他的正念練習，你都能在互聯網上輕松地找到。你做了哪些并不重要，但研究顯示，如果你每周進行3~6次正念練習，一個月之后，你將在避免“自動回復”的能力上，以及在大腦的其他“執行功能”（見第4章）上取得顯著的進步，比如集中注意力的能力和將注意力從一項任務轉移到另一項任務的能力。這些技能能讓你更好地控制自己的思維方式，并能讓你對生活中出現的問題有更清晰的認識。

思維法則

一旦我們超越了固定腳本，我們就能用分析性思維來思考。我們傾向于贊揚分析性思維的客觀性，它不受人類感情偏向的影響，因此顯得更加準確。盡管許多人因為分析性思維“遠離”情感而認可它，但也會因為它不像靈感和彈性思維那樣受到情感的啟發而批評它。

相對缺乏情感元素是分析性思維比彈性思維更簡單、更易于分析的一個原因。我們對其性質的第一次現代化認識是在一個半世紀以前，那是在1851年，愛爾蘭西南部科克大學的院長在一年一度的新生入學典禮上發言。在演講中他說：

就我們的心智能力而言，是否存在形成科學思想的必需的普遍性法則……我回答這是可能的，并且理性法則是構成數學的真正基礎。我這里所說的數學，不僅是數和量的數學，也是一個更大的數學，我相信，用符號形式表達的普遍推理具有更真實的意義。

三年后，這位院長，數學家喬治·布爾在一本名為《思維規律的研究》的書中進行了更細致的分析。

布爾的創新是將邏輯推理簡化成一組類似于代數的規則。他沒有完全實現自己的目標，但他確實創造了一種表達簡單思想或陳述的方式，即把它們改寫成可以組合和運算的方程式，就像我們可以用加法和乘法來運算和構成包含數字的方程一樣。

布爾的工作在他去世后的100年里變得越來越重要，數字計算機的發明在早期被稱為“思考的機器”。今天的計算機本質上用“硅”來實現布爾代數，包含被稱作“門”的電路元件，每秒可以將數十億個這樣的邏輯運算串聯起來。

布爾的遠見并不局限于數學：在19世紀30年代，他成為一個組織的官員，該組織倡導對工作時間進行合理的法律限制，他和別人共同創立了一個幫助任性女性康復的中心。他于1864年晚秋去世。他曾在暴雨中走了很長一段路，從頭到腳都濕透了，給學生上完課之后，他又頂著暴雨走回家。回去后，他發高燒躺在床上昏迷不醒。他的妻子采用順勢療法，繼續在他身上潑冷水。兩周后，他死于肺炎。

大約在布爾發明思維數學的同時，他的同胞，英國人查爾斯·巴貝奇試圖發明一臺機器來實現這種思想。巴貝奇的機器包含了數千個復雜排列的氣缸，這些氣缸又通過復雜的齒輪連在一起。從19世紀30年代末開始，他花費了數十年研究這臺“分析引擎”，但由于其復雜性和昂貴的成本，他至死都沒有完成。1871年，他抱憾去世。

巴貝奇設想這個機器有4個主要部件。通過穿孔卡片輸入的是一種機制，這個機制用于向機器輸入數據和指示它如何處理這些數據——我們今天稱其為機器程序。巴貝奇稱機器內存為“存儲”，功能類似于電腦的硬盤。“處理器”是機器的另一部分，它根據輸入的指令處理數據，也就是我們現在說的中央處理器；這個處理器也有一個小的內存，用來存儲那些正在被處理的數據——我們稱為隨機存取存儲器或RAM。最后，還有“輸出”設備，負責打印答案。

總而言之，巴貝奇的機器幾乎體現了現代數字計算機的每一個主要原理，而且從表面上看，它為理解我們的大腦如何工作提供了一個新的框架。因為我們的大腦也有一個數據輸入模塊（我們的感官），一個用于操作或“思考”數據的處理單元（大腦皮質），一個存儲我們當前正在考慮的想法或詞語的短期工作記憶和一個存儲知識和機械性程序的長期記憶。

巴貝奇的朋友，數學家埃達·洛夫萊斯夫人（拜倫勛爵和他的妻子安妮·伊莎貝拉·諾埃爾的女兒）寫道，巴貝奇的分析引擎就像“提花織機編織出花和葉一樣，編織出了代數的圖案”。這是一個生動的比喻，但是她下這個結論似乎有點兒草率，因為巴貝奇的機器并沒有造出來。盡管如此，洛夫萊斯夫人對這一嘗試仍大加贊賞，甚至可能比巴貝奇本人還要滿意。雖然巴貝奇夢想著與自己的機器下棋，但洛夫萊斯夫人卻從中看到了機器智能化的趨勢，認為它有朝一日可能會“用精巧而科學的方式創作出任何復雜的音樂作品”。

人們對這個領域知之甚少，所以那個時代沒有人能夠發現下國際象棋和原創一首交響樂有什么本質區別。但從今天的角度來看，這之間的鴻溝是巨大的。前者可以通過對規則和邏輯的線性應用來實現，即布爾的思維法則。后者的實現則需要更多的東西——產生新的、原創想法的能力。前者可以簡化為算法，而后者正如我們將要看到的那樣，當我們試圖將其簡化為算法時就會碰壁。完成前者，傳統計算機可以比任何一個人都做得更好，但它卻不能很好地完成后者。分析性思維與蘊含著更大能量的彈性思維之間的區別，是造成這一差距的關鍵原因。西方社會自理性時代以來就瘋狂崇拜的分析性思維不過是個低級的神，而彈性思維才是人類思想的宙斯，這是有道理的。畢竟，邏輯思維可以幫助我們確定怎樣開車從家到雜貨店最省事，但彈性思維卻幫助我們發明了汽車。

非算法的彈性大腦

在20世紀50年代，許多信息科學的先驅認為，如果把世界上所有的頂級專家聚在一起開個會，他們就可以創造出一臺計算機，其“人工”智能可以與人類思維相媲美。他們和洛夫萊斯一樣，并沒有發現分析性思維和彈性思維的區別。他們認為我們人類的大腦不過是一臺“有血有肉”的計算機。他們籌集了足夠的資金，終于在1956年舉辦了達特茅斯人工智能夏季研究計劃會議，但他們沒有兌現之前的承諾。

當時最著名和最有影響力的項目被稱為“通用問題解決程序”，聽起來就像你在深夜電視上看到的廣告，它類似于一個能夠做意大利面的九合一攪拌機/開罐器，或者一個能用來磨指甲的水果刀。通用問題解決程序這個名字聽起來很夸張，但它實際上體現的是那些研究者對這一項目存在潛力的天真想法，而不是自大。

為什么通用問題解決程序不可行？因為計算機本質上不過就是個符號操作器。這些符號可用來表示關于世界的事實，也能表現描述不同事實之間關系的規則，還可以表現如何操作這些符號的規則。通過這種方式，早期的科學先驅推斷，計算機可以通過程序來思考。自布爾和巴貝奇以來，計算機在技術層面已經發生了變化，但其基本概念卻沒有變。

有人幼稚地認為，如果簡喜歡桃子派，而鮑勃烤了塊桃子派，那么計算機就能計算出簡對鮑勃烤的東西的喜愛程度——甚至是對鮑勃本人的喜愛程度，就像計算數字“2”的平方根一樣容易。但這種方法的局限性很快就顯現出來。通用問題解決程序根本不是全能的天才。雖然它可以解決特定的、被明確定義的謎題，如著名的“河內塔”謎題——游戲者需要按大小順序重置串在立柱上的一堆圓盤來完成游戲，但該程序忽略了現實世界問題中固有的模糊性。

要處理在現實世界中遇到的所有新奇事物和變化，既需要對復雜世界有深刻的理解，又需要具有彈性思維。但是那些早期的計算機的能力還停留在黏液菌的簡單腳本模式和非常基本的分析性模式之間的某個階段。

從那以后，人們雖然也在努力想發明一臺可以進行彈性思維的計算機，但并沒有取得多大進展。今天我們生活的時代會讓布爾、巴貝奇以及那些早期的科學先驅感到震撼。我們在微小的硅芯片上嵌入數十億個微型巴貝奇式引擎，并且每時每刻都在進行無數的布爾式計算。但是，就像癌癥治療和從核聚變中提取清潔、廉價的能源一樣——似乎觸手可及但仍無法實現，我們現在還沒有發明出能實現通用問題解決程序承諾（進行彈性思維）的計算機。

安德魯·摩爾曾任谷歌公司副總裁，后來辭職，去了著名的卡內基–梅隆大學主管計算機科學學院。用他的話來說，今天最精密的計算機也不過是只能“解決特定問題的智能計算器”。例如，計算機可以計算物理學神秘的方程，計算黑洞碰撞時會發生什么，但首先人類必須通過從更一般的理論中推導出特定過程的方程來“建立”這個問題；沒有計算機可以自己創造理論。

再想想洛夫萊斯夫人的夢想：音樂創作。有些計算機確實可以“創作”出復雜的樂章，而且聽起來還不錯，有莫扎特和斯特拉文斯基風格的古典作品，還有聽起來像查理·帕克創作的爵士樂。我們甚至可以在iTunes（一款媒體播放器應用程序）上找到一個名為Bloom的應用程序，它將根據個人需求生成一個新穎獨特的布萊恩·伊諾風格的循環樂器樂段。伊諾推測，隨著這種“生成音樂”技術的出現，我們的子孫有朝一日會驚奇地看著我們說：“你的意思是你曾經一遍又一遍地聽同樣一首樂曲嗎？”

這種計算機音樂很有吸引力，有它存在的價值，但它應該與新的音樂創作區別開來。這些計算機作曲家使用人工編制的“標簽”列表——由人類作曲家創作的旋律、和聲和裝飾性主題，并應用一般性規則來改變它們或把它們交織在一起。這僅僅是對舊的音樂進行重新洗牌，沒有加入任何新的想法。如果一個人模仿莫扎特或布萊恩·伊諾的音樂，或者模仿倫勃朗作畫，我們將不會贊美他的藝術性，因為他的作品屬于衍生和非原創的范疇。

在計算機中實現彈性思維的問題是，雖然計算機正朝著更快的計算方向發展，但并沒有轉化得更具彈性。因此，在那些令人興奮的早期之后的幾十年里，我們發現，遵循明確的易于編定的規則或程序的任務非常適合自動化處理，而涉及彈性思維的任務通常不適合這類處理。

看看下面這段話：

Aoccdrnig to a rseheearcr at Cmabrigde Uinerevtisy it deosn’t mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoatnt tihng is taht the frist and lsat ltteer be at the rghit pclae. The rset can be a tatol mses and you can sitll raed it wouthit porbelm.

（大意為：劍橋大學的一位研究員宣稱，一個單詞中的字母采用何種順序進行排列并不重要，唯一重要的是保證第一個和最后一個字母位于正確的位置，雖然看起來可能很糟糕，但是你還是能毫不費力地讀懂。）

有許多計算機程序可以識別朗讀打印的文本，但是當文本與標準的拼寫有嚴重的偏差時，它們會無能為力。相比之下，我們人類卻可以毫不費力地理解它們。

你可以輕松閱讀一段拼寫有誤的文字，這證明你有彈性思維。你的頭腦沒有被提示就注意到了該段文字的某些異常。然后大腦會弄清楚到底發生了什么，重點關注每個單詞中正確拼寫的第一個和最后一個字母，而忽視中間錯亂的部分。在上下文的幫助下我們可以對段落的意思進行解碼——可能速度會稍慢于閱讀正確的文本。而計算機在進行文本閱讀時會嘗試將每個字符串與字典中的單詞相匹配，并且會考慮一些常見的拼寫錯誤，但最終它將失敗——除非事先提供了為這個任務量身定制的程序。

需要彈性思維的任務在現代計算機上執行起來非常困難，即使它們對人類來說易如反掌。我們再考慮一下模式識別。麻省理工學院經濟學家戴維·奧特爾提到過一個“視覺識別椅子”的任務。任何學齡兒童都可以輕松做到，但你如何編寫一個程序讓計算機也做到呢？你可以嘗試確定關鍵性的定義特征，例如擁有水平表面、靠背和腿。不幸的是，這些特征還包含許多不是椅子的物體，例如帶腿的灶臺和內置的后擋板。另一方面，那些沒有腿的椅子不符合這個定義。

椅子很難通過合理的、基于規則的描述來定義，因為定義不僅包括典型的椅子，還包括各種新型的椅子。那么三年級學生是如何識別它的呢？大腦的彈性思維是非算法的，我的意思是要實現我們的想法和解決方案，我們并不需要明確的步驟定義（不考慮大腦是否能像一些人認為的那樣，被圖靈機模擬出來）。我們并不是通過深思熟慮又能夠明確表達出來的定義去判斷什么是一把椅子，相反，我們潛意識的神經網絡通過多年的觀察，甚至已經學會用一種我們自己都意識不到的方式來權衡物體的復雜特征。

谷歌公司一些聰明且具前瞻性的計算機科學家現在正在嘗試用模擬我們大腦神經網絡的方法來改進普通計算機。他們制造了一臺機器，這臺機器能在沒有人工監督的情況下學習識別“貓”的視覺圖像。這項工程需要1 000臺計算機聯網合作。然而，一個三歲的孩子在吃著香蕉抹著花生醬的時候就可以做到。

這讓我們看到了大腦和數字計算機結構上的一些關鍵差異，同時也告訴我們一些有關自身的重要信息。與我們的大腦相比，計算機由相互關聯的開關組成，我們可以通過電路和邏輯圖來理解，它們通過遵循明確定義的一系列步驟（程序或算法）以程序員根據特定任務制定的線性方式執行分析。谷歌的科學家連接1 000臺這樣的計算機構成一個神經網絡，他們取得了令人印象深刻的成就，這也是一種很有前景的方法。但是我們的大腦做了令人印象更深刻的事情，形成了由數十億個細胞構成的神經網絡，每個細胞又與其他數千個細胞相連，這些網絡被納入更大的結構，而這些結構又被更高一級的結構吸納，以此類推，形成了一個科學家才開始理解的復雜的層級結構。

正如我之前提到的，這樣的生物大腦既可以像傳統計算機那樣自上而下地處理信息；也可以自下而上地處理信息，這在彈性思維中是非常重要的；或者把兩種方式組合起來使用。正如我們將在第4章看到的，自下而上的處理源于數百萬個神經元的復雜且相對“無監督”的相互作用，并且可以產生非常原創性的想法。相比之下，自上而下的處理由大腦的執行區域負責，產生循序漸進的分析性思維。

我們的執行大腦善于摒棄不合邏輯的想法。但是，如果我們正要解決問題并且碰巧走在“錯誤”的道路上，那么這些不合常理、不合邏輯的想法就是我們需要的。著名的辯護律師桑福德·帕里斯講述了他在法學院聽到的一個案件。被告因謀殺妻子而接受審判。間接證據很有力，但警方未找到尸體。在總結陳述的時候，辯護律師首先嘗試了常見的方法，總結證據來說服陪審團發現合理的疑點。但邏輯不起作用：律師擔心他無法說服任何人。然后他想出了一個出人意料的主意。

當他站在陪審團面前做最終陳述的時候，他做出一個戲劇性的聲明：所謂的被害人已被找到。她就在法庭的某個地方。他讓陪審團成員的視線轉向法庭的后面。過了一會兒，他告訴他們，所謂的被害人會從門外走進來，以證明被告是無辜的。陪審團都轉過身去期待被害人出現。幾秒鐘過去了，沒有人走進來。律師隨后虛張聲勢地宣稱，“很不幸你們還是沒有看到那個女人”——但是，如果陪審團轉過頭去看，證明他們心里已經產生了合理的懷疑，那么他們就應該投票支持法庭無罪釋放被告。這是一個很好的例子，這個律師并沒有采用通常的循序漸進的方法，而是轉向了新的方向。對被告來說不幸的是，他沒有理解和配合他的辯護律師想出的策略。結果，他自己毫不懷疑他的妻子已經死了，所以他沒有把視線轉向法庭的后面。檢察官在他的反駁陳述中指出了這一點，于是被告被判有罪。

你不會使用循序漸進的線性方法來解答謎語，J. K.羅琳在創作《哈利·波特》或切斯特·卡爾森在發明施樂打印機的時候也不會。我們依靠的是不被監督的自下而上的思維，它為我們提供了意想不到的頓悟和看待產生這種想法的情境的新方式。

我們將在第4章對自上而下和自下而上的處理路徑以及計算機和大腦之間的差異進行討論，我們將更關注這些差異在產生人類獨有的彈性思維方面所起的作用。不過在下一章，我們會先解答為什么我們的大腦愿意思考這個問題。計算機能計算是因為有人開啟了它并點擊了鼠標，那又是什么開啟了我們的大腦呢？