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集中注意力就不會犯錯嗎?注意力超集中,大腦反而會忽略細節!——《我是誰》

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・2022/11/08 ・1563字 ・閱讀時間約 3 分鐘

我們的注意力若是集中在某個事物上,我們的腦部往往完全不會顧及其他東西,就算這些東西可能非常愚蠢,愚蠢到其實我們應該注意到的才對。

注意力集中的實驗:大猩猩服裝實驗

關於這樣的情況,伊利諾大學香檳分校的心理學家丹尼爾.賽蒙斯(Daniel Simons)和哈佛大學的克里斯多夫.查布里斯(Christopher Chabris)所拍攝的影片,著名的「大猩猩服裝實驗」,就是個很好的例子。

影片中有兩隊人面對面地玩球。一隊穿著白色衣服,另一隊穿著黑色衣服。兩隊各有一顆球,都傳球給自己的隊友,傳球的時候總是讓球先落地然後彈起。這時安排一個人數不少的測試組來觀看這段影片,他們的任務是計算白隊的球一共落地彈起了多少次。

計算白隊一共傳了幾次球。影/Youtube

大部分的受測者都能毫無問題地完成任務,說出正確的次數。然而測試員還想知道別的,也就是觀眾們是否注意到了任何不尋常的東西。一半以上的受測者均給予否定的答案。直到他們第二次再看影片且不去專心計算時,才驚訝地發現影片中有一個穿著大猩猩服裝的女人拖著腳步穿過畫面,停在畫面中央學著猩猩捶胸。

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而大多數的觀眾由於太過專注在「計算次數」這件事上,因此竟完全沒注意到這隻大猩猩! 心理學家以同樣的實驗要求另一組受測者計算黑隊的球落地數,結果也有三分之一的人沒注意到大猩猩。這名喬裝的女人之所以較能吸引黑隊觀眾的目光,是因為大猩猩的服裝也是黑色的。

這段影片是一個很明顯的例子,說明我們的注意力如何對感知到的東西進行過濾,而且我們不會意識到這個「過濾」的工作能達到這般程度。我們的注意力像是一盞探照燈,只能照亮很小的範圍,而其餘的黑暗部分則進入無意識的領域。

我們的注意力會對感知到的東西進行過濾。圖/Youtube

無意識的行為能幫助我們生活更便利

我們大部分的無意識源自於這種未被照明的感知。另一個重要部分則由我們在母體內以及一到三歲的經歷所組成。在這段時間裡,我們其實已經有了許多深刻的感知,但由於我們的聯合皮質尚未成熟,因此無法儲存這些經歷並將它們作為有意識的經歷來支配。

我們人格的三分之二左右是以這樣的方式逐漸成熟的,而我們自己日後卻不會記得,也無法想像當時確切的情況。

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除了每天生活中無意識的感知以及幼童時期深藏的無意識以外,還有一些其他的無意識,例如下意識的「自動行為」。我常常驚訝於自己能在爛醉的狀態下走數公里的路並安全到家,即使我後來怎麼也想不起回家的路上究竟發生了什麼事。

而當我此刻正在打這行字時,我的手指又是如何在十分之一秒的速度下找到鍵盤上的鍵呢? 如果有人蓋上鍵盤要我標記,那麼我大概連一個鍵也標記不出來。我的手指顯然要比我還來得聰明呢!

我們手指記鍵盤的位置,可能比我們用腦袋記還清楚。圖/Pixabay

還有那些曾經歷過卻又遺忘的事物,雖然有很長一段時間完全不在我的意識當中,多年後卻因為某個刺激信號而又再度想起。其中一個非常典型的例子就是氣味;氣味能夠將一連串原以為遺忘的畫面重新喚回到意識中。

——本文摘自《我是誰:對自我意識與「生而為人」的哲學思考》,2022 年 10 月,啟示出版,未經同意請勿轉載

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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不用靠心電感應!只要專心「聽故事」,你的心率也能和他人同步
Bonnie_96
・2021/10/10 ・2026字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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想像一下,你只是在專心聽故事,即使其他人不在同個空間一起聽。但你們的心率卻會不自覺地同步,你相信有這麼神奇的事嗎?

圖/Pexels

在過去研究中 [1],科學家就發現當人們在同個空間,一起看電影或現場表演等共同體驗活動,大家的心律和呼吸等身體機能就會不自覺地同步。甚至,只要和另個人交談 [2],你和對方的大腦活動、心率也會同步。

最新發表在細胞報導(Cell Reports)的研究 [3],就發現參與者們只是聆聽故事,甚至不在同個空間,他們的心率也會同步。要能引發心率同步的狀況,有個前提:參與者必須非常專心。

只要靠聽故事,心率就能同步?

人們彼此會傳遞共同情緒等共感現象,長期以來科學家假設是源於我們大腦的社交天性。紐約市立學院教授、論文共同作者帕拉(Lucas Parra)就表示,過去有很多文獻指出,人們的生理機能會相互同步。但人要在以某種方式互動,並實際出現在同個地方。

但是帕拉也提到,我們的研究發現「這種現象要廣泛得多」,當人們只是專心聽故事、大腦處理這些刺激的同時,心率就會出現相似的變化。共同作者之一的西特(Jacobo Sitt)也補充,這是認知功能所驅動人的心率上升/下降,反而和故事情節所引發的情緒並不相關。

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而心率同步的前提,就取決於參與者是否專注聽故事,並思考接下來會發生什麼。因為我們的心率波動,有部分是由意識處理所驅動的,而大腦會對這些刺激做出反應。

圖/Pexels

「注意力」是真正影響心率的因素

研究者進行一系列四項實驗,來探索意識和注意力在同步參與者心率中的作用。首先,研究者讓參與者們(彼此之間沒有互動),聆聽法國小說家凡爾納(Jules Verne)的科幻作品《海底兩萬里》(Twenty Thousand Leagues Under the Sea)的有聲書。

「他們的心率會根據故事劇情而變化」研究者也透過心電圖(EKG)的測量發現,當參與者聆聽故事時,大多數參與者在故事到達特定劇情時,都會表現出心率增加/減少。

你可能會覺得,欸!這個實驗打臉前面論文作者西特所說,心率和情緒變化不相關的說法。於是,他們進行第二項實驗,讓參與者觀看具有教育意義的教學影片,這基本上就不會引發情感變化。

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去除情感變化的因素後,發現注意力是真正影響心率的因素。一開始,研究者先讓參與者專心觀看教學影片,大家的心率表現出類似的變化。有專心的情況,那也要測測看參​​與者在不專心時看影片,心率會不會同步。結果,幾乎所有參與者的心率同步情況都下降了。

光看心率是否同步,可以預測植物人的預後狀況嗎?

為了進一步測試注意力和記憶力的關係。在第三個實驗中,參與者分別要在專心、不專心的情況下,聆聽故事,並回想剛剛故事中的細節。結果發現參與者心率波動的情況,可以預測他們在回答有關故事問題時的表現。這也說明心率的變化,正是反映大腦是有意識地處理故事的訊號。

在最後一項實驗和第一個實驗類似,但不同的是,研究者找來有意識障礙的患者(像是昏迷或是處於植物人狀態)參與。多年來,這些患者可能是處在沒有反應的狀態。

然而,研究者想透過播放有聲書,測量 19 位患者們的心跳,來預測他們的預後情況。雖然患者的心率同步狀況明顯遠低於健康對照組,但有趣的是,其中只有 2 名患者表現和音檔同步的能力。

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研究結果指出,心率的變化,是反映大腦正在處理故事的訊號。 圖/Pexels

研究者在六個月後回訪,其中一位已經去世,另一名則完全恢復了意識和語言能力。剩下的 17 名患者中,只有 1 名非同步患者醒來,但他們無法說話。

西特也提到,雖然這項研究仍在非常初步的階段,但能夠想像這是個非常簡單的測試。可以運用實驗來測量大腦功能。而且實驗也不需要太多設備,甚至可以在救護車上進行。當然,這還需要對更多處於不同意識下的病患,進行實驗,並和 EEG、fMRI 等進行比較與驗證。

帕拉則表示,這項研究發現故事可以透過大腦功能,來影響我們的生理。不僅展示大腦與身體兩者的聯繫是多麼密切之外,且未來這類研究也能夠幫助我們更廣泛地理解大腦是如何影響身體,同時對於理解正念(mindfulness )是如何和大腦與身體聯繫的,都是可以深入研究的議題。

參考資料

  •  Hasson, U., Nir, Y., Levy, I., Fuhrmann, G., & Malach, R. (2004). Intersubject synchronization of cortical activity during natural vision. Science (New York, N.Y.), 303(5664), 1634–1640. https://doi.org/10.1126/science.1089506
  •  Zhang, J.R., Sherwin, J., Dmochowski, J., Sajda, P., & Kender, J.R. (2014). Correlating speaker gestures in political debates with audience engagement measured via EEG. In Proceedings of the 22nd ACM international conference on multimedia (pp. 387–396). ACM, 2654909.https://dl.acm.org/doi/10.1145/2647868.2654909
  •  Pérez P, Madsen J, Banellis L, et al. Conscious processing of narrative stimuli synchronizes heart rate between individuals. Cell Rep. 2020;36.  doi:10.1016/j.celrep.2021.109692

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一心多用真的會事倍功半?——《解題背後的心理學》
八旗文化_96
・2021/05/22 ・3189字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 作者 / 艾佛瑞德 S. 波薩曼提爾、蓋瑞.柯斯、丹妮耶爾.索羅.維葛達默、凱瑟琳.基芙—柯柏曼
  • 譯者 / 謝雯伃

減少讓人分心的事物

我們可以輕易看出,若從具挑戰性的問題上分心,就會造成解題的延遲。當我們分心時,我們會跟不上我們已建立起的資訊,因此很難流暢地繼續這項任務。持續經驗到分心,可能會造成你需要重覆開始同一項任務,因為在回想問題目標、變量及已有的成果上,你都會遭遇困難。

一般常會造成人們分心的事物,有電視、有歌詞的音樂、手機、持續進來的電子郵件,以及其他人的存在。有些人回報, 他們在背景有很多噪音的情況下工作狀況會更好;但研究顯示, 通常在沒有造成分心因素的情況下,才會有更好的工作效果。本章後續將會對此進行更多細節討論。

關掉電視及音樂吧,如果用不到電腦網路的話,在你埋頭進行某個專案時也關掉它。把你的手機放在另一個房間裡或者乾脆關機。停止與他人對話(當然是在他們與你要處理的問題無關的情況下)。一個常被忽略但會造成分心的因素是房間的溫度。如果你所在的房間太冷或太熱,你都可能會因為體溫的改變,或是身體上的不適而變得分心。

但研究顯示, 通常在沒有造成分心因素的情況下,才會有更好的工作效果。圖/Pexels

此外,一個任務越困難,所需耗費的腦力就越多,此時比起一般時刻,更需要將可能讓人從這項任務分心的干擾因素降到最低。回想一下你剛開始學開車時,這對大多數人來說都是相當具挑戰性的任務。許多人回報,在他們對開車駕輕就熟之前,他們必須將車內音樂關到非常小聲,甚至關掉音樂,同時也不能與他人說話,這是因為他們需要集中精神在路況上,才能安全駕駛。

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即使現在你已是一名經驗老道的駕駛,你可能還是會發現, 自己在遇到像是在劇烈天氣下行駛、或是在迷路等不尋常行車狀況時,還是會把車內音樂關小或是暫停與他人的對話。在這些情況中,我們的大腦需要更多精力來解決這個迫切的問題。這表示,要將任何不必要的事物減少到最低或完全消除掉。

當然,這表示比起解決較困難的問題,若你解決的是比較容易的問題,你就不需要分配那麼多腦力在這項任務上。然而, 也不要因此就認為解決較容易問題時,分心對於成果不會造成任何影響。當任務較容易時,效率及速度成了關鍵。分心會讓小任務變成大挑戰,並讓簡單的問題變成困難且拖上很久才能解出的問題。思考下面列問題,大多數人都覺得這些題目相對簡單,但你可以試試在分心的情況下(像是開著電視,其他人在房裡說話等情況),盡你所能快速地完成題目,並把你完成每組題目的時間記錄下來。

接著,在沒有分心的情況下完成類似的一組問題。關掉你的手機及其他可能造成你分心的電子裝置。計時看看你花了多少時間完成問題。

你可能會注意到,你花在解第二組問題上的時間較少。你甚至可能會在解第一組問題時犯下一些錯誤,就因為你沒有完全專注在任務上。這兩組問題都只有幾道問題,但若是你有更多題目要解的話又會怎樣呢?更多問題會導致更多的錯誤,以及花在上頭更久的時間。

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雖然閱讀本書的大多數人可能期待去學習如何處理冗長且具挑戰性的問題,但我們通常忽略了快速準確地解出更簡單問題的重要性。在現實生活中,我們每天面對許多簡單問題(再加上幾個具挑戰性的問題)。在大多數情況下,我們花在簡單任務上的時間多於實際所需,就因為我們並沒有專注在那項工作。接著,我們就因為分心而無法將這份工作做得完全或正確。減少分心,就算是問題很簡單的情況下也是如此,能增加我們的正確率及效率。

許多人聲稱,存在一些讓他們感到分心的事物,實際上能讓他們更加專心而非分心。舉例來說,人們邊工作邊聽音樂的情況相當普遍。有幾個理由可以說明,何以這似乎有助於工作效率而非造成分心。有可能是這種音樂能讓人情緒緩和,有助於減輕焦慮。如同第四章所討論的,焦慮通常會阻礙解題;因此,使用音樂作為減輕焦慮的方法可能有所幫助。然而,音樂也可能造成分心,特別當音樂中有歌詞或是歌詞十分琅琅上口時(「我愛這首歌!」)如果你覺得音樂有幫助,我們建議你選擇器樂音樂來聽。旋律會讓你冷靜下來,卻不會過度造成分心,同時也能讓你避開其他在你控制之外、令人分心的聲音(像是外頭施工的聲音,或是其他人製造的噪音)。

旋律會讓你冷靜下來,卻不會過度造成分心。圖/GIPHY

簡而言之,盡你可能地減少分心的狀況,無論你要完成的任務是大是小、或難或易皆然!如同在上面完成簡單數學題的活動中所顯示的,將分心事物降到最低,能幫助你更快速、更準確地完成任務。在下一段中,我們會展示在外界讓人分心的情況被降到最低後,該如何集中你的專注力。你可以試試以下兩個數學題,它們依然是簡單的題目,只是比之前單純的加法及減法問題再難了一些。在背景有令人分心的情況下解第一題, 而解第二題時要避開這些令人分心的事物。

有支軍隊與敵軍軍隊的士兵人數比是每 5 人對敵方 6 人。在一場戰鬥中,第一支軍隊失去了 40000 名士兵, 第二支軍隊失去了 6000 人。此時兩軍的士兵比是 2:3。請問,兩支軍隊在這場戰鬥後,分別剩下幾名士兵?

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在走路上學的途中,查爾斯發現他每分鐘走 352 步。他每步的步長是 1.5 英尺。那麼,請問查爾斯每小時的時速為何?

練習正念:停止多工,一次專心做一件事

許多人都聽過正念,這是指將注意力一次放在一件事上, 專注於當下此刻(不要把這跟冥想搞混,那是正念的一種特定形式)。為了有效地練習正念,首先要減少外在令人分心的事物(如同前一節所提),像是關掉電視機,或是把你的手機留在另一個房間裡,都會有所幫助。然而,有很多人認為,要集中注意力是件極困難的事,即使令人分心的事物減到最低後依然如此。這是因為思緒或情緒等內在分心,也會干擾我們集中注意力的能力,特別是需要專注於當下及手邊任務時,會更加覺得干擾。

為了有效地練習正念,首先要減少外在令人分心的事物。圖/Pexels

你是否注意過當你在正在進行工作時,你會冒出「不知道今晚要吃什麼?」或「喔,我剛剛想到明天上班時要開的那場會。那一定很糟!」之類的想法。從這個想法出發,你可能會對即將可能發生的事情出現焦慮或期待的感受,在你回過神來之前,你可能已經花了十五分鐘詳盡計畫了晚餐內容或是你明天上班時要討論的特定議題,但你原本的計畫是要完成一份報告或簡報!這是我們的思緒如何從當下分神的例子。

正因為如此,正念練習的關鍵就是要注意到你的注意力已經飄走了。如果你注意到自己因為外在刺激、或是當日稍早發生事件的想法、或是即將發生的事所分心,就要練習將你的注意力挪回你此刻的目標上。這個練習重覆將你的注意力拉回當下,是幫助一個人掌握正念的關鍵。一開始這看似非常困難, 但隨著練習次數增加,這會變得更容易!你可以幫自己想出一個像是「好了,回到工作上」,或甚至簡單到如「專心!」之類可以重覆念誦的咒語,幫助自己把注意力重新拉回來。

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——本文摘自泛科學 2021 年 5 月選書《解題背後的心理學》,2021 年 3 月,八旗文化
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