第5章 指挥：仔细观察额叶
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新奇性与额叶
每一个管弦乐队或剧团都有上演多年的保留剧目，也有比较新的剧目。同样，公司生产的产品中既有旧生产线生产的，也有比较新的生产线生产的。那么，指挥或者董事（或首席执行官）需要密切关注哪一种剧目或者产品呢？常识告诉我们，一项活动越复杂、练习得越少，就越不容易实现“自动驾驶”。因此，那些没有经过反复排练、比较新奇的活动更需要领导的密切关注。
赖希勒及其同事所做的功能性神经成像实验凸显了额叶和新奇性之间的密切关系。他们用PET研究了局部脑血流量与任务新奇程度之间的关系。额叶的血流量在任务（说出与看到的名词相对应的相关动词）初期达到了最高水平。随着受试者对任务熟悉程度的提升，额叶便几乎不再参与该过程了。当实验人员引入一项与前一项任务大体相似但不完全相同的新任务时，额叶的参与程度又会有所提升，但仍然没有达到最初的水平（见图5.1）。任务新奇程度与额叶血流量之间似乎有很密切的关系：面对最新奇的任务，额叶血流量最大；面对最熟悉的任务，额叶血流量最小；面对比较新奇的任务，额叶血流量比较小。由于血流量与神经活动有关（这也是大多数科学家的观点），上述实验直接而有力地证明了额叶在处理认知新奇性方面的重要作用。
注：（A）前额叶皮质面对新任务时被激活。（B）随着对任务的熟悉程度的提升，前额叶皮质的激活水平下降。（C）前额叶皮质在引入与前一任务不完全相同但有些类似的任务时再度被部分地激活。
图5.1 额叶与新奇性
当然，认知新奇性与认知常规化不是泾渭分明的，而是一个程度问题。因此，前额叶皮质在全新的认知情境中与其在熟悉的认知情境中发挥的作用大小也是相对的，二者之间不存在陡然的变化，也是一个程度问题。美国国家卫生研究院的乔丹·格拉夫曼及其同事已经证明，在面对新的任务时，前额叶皮质的前部特别活跃，而在面对熟悉的任务时，前额叶皮质的中部和后部比较活跃。该研究结果呼应了前额叶皮质中的行为表征具有等级性这一观点。依据该观点，前额叶皮质后部较多地参与了对特定行为的表征，其特定的神经回路被“贴上了标签”。相比之下，前额叶皮质在处理全新任务时激活了分布更加广泛的区域，而这些区域中有表征与该任务比较类似的熟悉任务的神经回路。
读者可能记得新奇性与右半脑有关。这是不是意味着额叶与右半脑功能的关联要比左半脑更加密切呢？存在这样的可能性。右额叶比左额叶大。虽然在功能与结构之间建立过度的直接联系是不客观的，但大多数科学家依然相信更多的神经组织意味着更强的计算能力。右半脑（包括右前额叶皮质）中的通路更长，连通性更好，这可能使得激活作用在右半脑中传播的范围要比在左半脑中大。比如，由右前额叶区域的梭形细胞延伸出来的轴突要多于左前额叶区域（参见第4章的讨论）。从额叶和右半脑在应对新奇性方面发挥的特殊作用以及左半脑在执行惯例方面发挥的作用可以看出，与学习有关的动态变化至少是两方面的。在学习的过程中，对认知的控制会从右半脑转移到左半脑，从大脑皮质的前部转移到后部。
我之前提到的双重现象得到了美国国家心理卫生研究所的吉姆·戈尔德及其同事的证实。吉姆等人用PET研究了实施一项复杂的“延迟性交替反应”任务时脑血流量模式的变化情况。额叶在任务初期（生疏）激活水平非常高，到了任务后期（熟练），其激活水平大幅下降。在学习的初期阶段，右前额叶区域比左前额叶区域的激活水平更高。在学习的后期阶段，该模式发生了反转：左前额叶区域的激活水平反而高于右前额叶区域。图5.2描绘了这一现象。
在另一项PET研究中，多伦多罗思曼研究所的安东尼·麦金托什及其同事证实，有意识的学习会使左前额叶皮质发生某种变化，但对右前额叶皮质没有这种作用。我们在第4章讨论过，一个日本科学家团队研究了伽马EEG随任务熟悉程度的提升发生的变化，证明右前额叶区域的激活水平与左后皮质区域的激活水平之间有一种渐变关系。伊恩·多宾斯及其同事对启动效应的研究也清楚地表明左右前额叶的梭形细胞之间存在互动关系。因此，越来越多的证据表明，学习伴随着一种复杂的、至少是发生在二维层面上的从右前额叶到左后皮质区域的时空动态过程。
注：（A）在新任务中，右前额叶皮质明显被激活。（B）随着任务的熟悉化，整体激活水平降低，并从右前额叶皮质转移到了左前额叶皮质。
图5.2 额叶、半脑和新奇性
据我所知，没有数据能表明灵长类动物身上是否存在上述效应，即便人们发现猴子在学习新任务的过程中其前额叶皮质中有单个神经元被激活，但是由于没有相关证据，也没有办法证明上述效应是真实存在的，为了观测到这种效应，可能有必要在动物身上寻找。
以前的文献认为右半脑是“次要半脑”，额叶是“沉默的脑叶”。如今我们知道，虽然这些结构的功能有些难以捉摸，但它们既不是次要的，也不是寂静的。正是因为右半脑和额叶所处理的情境无法被编码和简化为算法，所以，右半脑的功能不如左半脑明晰，额叶的作用也不如前额叶皮质的作用明晰。“次要半脑”和“沉默的脑叶”之类的说法应该到此为止了。我们用了很长时间才懂得去理解它们的功能，而且我们已经开始理解它们真正的复杂性和它们在我们的思维过程中发挥的核心作用了。