独家专访郎立新：雷克萨斯为何没去补贴经销商

“灵光一闪”实在是太重要了。想象你面前摆着一道没有头绪的几何证明题，总有人能灵机一动，找到一条辅助线，让问题变得简单起来。又或者你尝试记一下这句随机的话：“干草堆十分重要，因为布破了。”你或许会感觉这句话莫名其妙，但如果有一个额外的提示词“降落伞”，那么你对这句话的记忆应该会牢靠得多。

在面对工作、生活中的各类困难时，所有人都期待自己能经历类似的顿悟时刻，让自己的视角跳出问题本身，找出简单直接的解决方案，这会显著提升工作效率。但没人能解释清楚，自己在顿悟之前究竟发生了什么。这样重要且难以解释的现象自然引来了科学家的关注——如果能深入理解顿悟的机制，说不定我们就能构建合适的条件，让顿悟更加频繁。

近年来，科学家陆续在实验中发现了顿悟的蛛丝马迹。一些实验发现睡眠有助于顿悟产生，但也有实验并未发现这种现象。便有人猜测，或许是睡眠的不同阶段，对顿悟的影响有所区别。而最近，一篇发表在PLOS Biology上的论文，终于通过实验发现：较为深度的睡眠，有助于人们获得对某些类型任务的洞察力，提升最多可以达到70%左右。也就是说，在遇到难以解决的困难时，我们应该好好睡一觉，找到简洁解法的可能性将会大大提升。

顿悟实验

为了研究顿悟在什么情况下更容易产生，研究人员必须给受试者制定一项任务，它可以是一个有一定难度，却存在捷径的游戏。但在游戏开始前，研究人员必须向受试者隐瞒这条捷径。如果受试者在玩游戏的阶段中只遵守最初的规则，他会发现游戏难度越来越高。但如果他经历了顿悟时刻，发现了隐藏的捷径，那就能大幅降低他的游戏难度，并且让游戏分数大幅提高。在论文中，研究人员将这样的游戏称为感知自发策略转换任务（Perceptual Spontaneous Strategy Switch Task，PSSST）。

具体到这篇论文中，研究人员设计的游戏是这样的。他们让受试者坐在电脑屏幕前，屏幕上会随机生成一群粒子，这些粒子会沿着斜向运动，运动方向总共分为四种，左上，左下，右上，右下。如果粒子都是沿着左上或右下移动，那么受试者需要点击左侧按钮；沿着左下或右上，则需要点击右侧按钮。

在每轮游戏中，这些粒子只会出现0.4～2秒左右的时间，受试者需要快速做出判断。当然，如果这个游戏只是这样还好，但问题的关键是随着游戏轮数的增加，游戏难度会逐渐增加——准确沿着斜向运动的粒子会越来越少，到最后大约只有5%的粒子会沿着斜向运动，剩下的粒子都只能沿着随机方向运动。到最后，几乎不可能只靠粒子的运动方向做出正确判断。

当然，这个游戏隐藏着一个捷径：粒子的颜色。在实际的游戏中，当粒子的主要运动方向是左上或右下时，粒子的颜色是橙色；当粒子的主要运动方向是左下或右上时，粒子的颜色是紫色。研究人员在游戏开始前，并没有向受试者告知这条游戏捷径。而如果受试者在游戏中经历了顿悟时刻，那么就有机会发现粒子颜色和左右按钮的关系，就能简单准确地判定出最终的选择。

睡眠是关键

研究人员共邀请了90名受试者参加实验。受试者会首先进行四轮游戏，每轮游戏会让他们判断100次粒子的运动方向，每次持续时间大约0.4～2秒。接着，受试者会被安排小睡20分钟。这一期间，研究人员会使用脑电图（EEG）来检测他们的睡眠状态。

在午睡之后，受试者会再次进行这种游戏。对比游戏成绩，很明显就能发现，所有受试者的游戏成绩都在休息后得到了提高。并且，很容易分辨出受试者是否发现了用颜色判断答案的捷径，因为游戏后期的粒子运动太混乱，肉眼几乎不可能分辨粒子的运动方向。

结果显示，70.6%的参与者都经历了顿悟时刻，发现了游戏中隐藏的颜色技巧。通过对比受试者的脑电图后，研究人员发现睡眠状态和顿悟产生的比例存在明显关联。在睡眠中进入较深睡眠阶段（N2睡眠）的受试者中，有85.7%的人经历了顿悟；进入浅层睡眠（N1睡眠）的人，则有63.6%的人经历了顿悟；而那些没睡着的人，只有55.5%的人经历了顿悟。不过，在这之外还有更惨的——在之前的实验中，研究人员进行了完全相同的实验，但没给受试者提供小睡的机会，结果只有49.6%的人经历了顿悟。从不睡觉的49.6%，到较深度睡眠的85.7%，顿悟产生的几率最高可提升70%左右。因此，作者认为，一段包含N2睡眠的小睡，有助于人们产生顿悟时刻。

研究人员进一步分析了实验中检测到的EEG，结果发现，EEG功率谱中的斜率或许可以用来预测顿悟现象。在神经科学的研究中，EEG功率谱中的斜率已经被证明与意识和睡眠深度有关，更陡峭的斜率代表更低的意识水平。从清醒状态，再到N1、N2和N3睡眠，EEG功率谱中的斜率会愈发陡峭。而研究人员发现，EEG功率谱的斜率与睡醒后顿悟产生的比例具有明显的联系。他们认为这是一项非常重要的发现，因为它可以用来验证现有顿悟机制的模型。

科学家当前对顿悟产生的机制有许多种模型，而本文提到的研究团队之前就发现，正则化（regularisation）和噪声在顿悟的产生中发挥了关键的作用。正则化是机器学习中重要的概念，它会降低参数之间较低的链接权重，提高性能并避免过拟合。将这种模型应用到神经科学中，EEG功率谱的斜率便会成为一个关键、可实际追踪的量。而在本次研究中，研究人员发现了EEG功率谱的斜率与顿悟之间存在关系，这让他们有机会进一步深入研究，验证顿悟背后的深层机制。

以前很多人都有过，在短暂小睡后获得灵感的主观体验，比如凯库勒就是在睡眠中梦到了咬尾蛇，才得到了苯环的结构。而在这项实验中，这种主观体验终于有了实验数据的支撑，并且研究人员还发现了重要的线索，可以让他们深入研究背后的机制。

所以，下次遇到什么困难，不要老是干耗着，不妨放松小睡一会儿。从这次实验数据上看，顿悟产生几率说不定可以提升70%呢。