Can't solve a riddle? The answer might lie in knowing what doesn't work

你试图寻找某种模式或规则，却无法发现它。于是你退后一步，重新开始。

根据华盛顿大学的最新研究，这表明你的大脑正在意识到当前策略无效，需要新的问题解决方法。借助约200名解谜者、一个计算机模型和功能性磁共振成像（fMRI）数据，研究人员深入了解了推理与决策过程，精准定位了当问题解决陷入困境时激活的大脑通路。

"大脑主要通过两种基本方式引导生活——趋向有益事物，或避开无效路径，"心理学副教授、这项2月23日发表于《认知科学》期刊的新研究合著者尚特尔·普拉特表示。"由于这些过程在潜意识层面运行，你未必能意识到哪种引导模式占主导。"

通过采用布朗大学迈克尔·弗兰克开发的决策任务，研究人员精确测量了每个人大脑中"趋向奖励事物"与"规避低回报事物"两种引导机制的比重。普拉特及其合著者致力于探究优秀问题解决者的关键特质。

研究团队首先开发了计算机模型，详细设定了解决瑞文高级推理测验（Raven's）所需的步骤序列——该标准实验室测试包含类似上文的谜题。解题者必须识别规律并预测序列中的下一幅图像才能成功。该模型本质上描述了人类解谜的四个步骤：

• 识别模式中的关键特征；
• 判断该特征在序列中出现的位置；
• 制定特征操作规则；
• 验证规则是否适用于整个模式。

模型在每个步骤都会评估进度。当处理实际问题时，模型在能够主动避开无效特征和策略时表现最佳。研究者指出，这种察觉"思路偏离正轨"的能力是找到正确答案的核心。

下一步是验证该机制在人类中的适用性。团队通过三组实验让参与者解谜：第一组用纸笔完成原始瑞文测验，同时进行弗兰克测试——该测试分别测量"选择"最佳选项和"规避"最差选项的能力。结果表明仅"规避"最差选项的能力与解题成功率相关，而决策测试中的最佳选项识别能力与有效解谜无关。

第二实验将纸笔谜题替换为可在MRI脑扫描环境中实施的计算机化精简版。结果证实：在决策任务中最擅长规避较差选项的个体，同时也是最优秀的问题解决者。

最终组参与者在接受fMRI脑活动记录的同时完成计算机化谜题。基于模型，研究者定位了驱动解题成功的大脑区域，最终聚焦于基底神经节——普拉特称之为前额叶皮层（大脑"首席执行官"）的"行政助理"。基底神经节通过并行路径协助前额叶皮层决策：一条路径"调高"其认定相关信息的强度，另一条"调低"其认定无关信号的强度。弗兰克决策测试中的"选择"与"规避"行为与这两条通路的功能相关。实验结果显示基底神经节中"调低音量"的过程能预测参与者的解题成功率。

"我们的大脑拥有并行学习系统：规避最劣选择和获取最佳选择。大量研究聚焦于如何学习发现益处，但这次疫情正是双系统必要性的绝佳例证。当没有良好选择时，必须挑选最不坏的选项！本研究发现，对于复杂问题解决，这种能力甚至比识别有效方案更为关键。"

研究合著者包括华盛顿大学心理学系副教授安德里亚·斯托科和助理教学教授劳伦·格雷厄姆。研究由华盛顿大学皇家研究基金、初创基金奖励及贝索斯家族基金会支持。