老鼠比人聪明？更复杂的大脑未必更好
2018/8/12 8:00:00 哈佛商业评论
研究结果：本·维尔马克(Ben Vermaercke)与同事将两项认知学习任务指派给老鼠和学生。在这两项任务中，实验对象接受训练，区分“好、坏”两种图案，然后就所学技能进行考试。在第一项任务中，图案只是在方向或间距其中之一有区别，人和鼠的表现相同；在第二项任务中，图案在方向和间距上都有区别，鼠比人的表现更为优秀。
挑战：老鼠真比我们认为的要聪明吗？在某些情况下，它们的认知能力真的比人强吗？
维尔马克教授，捍卫你的研究吧!
维尔马克：这里的关键词是“某些情况下”。在第二项任务中，老鼠的确比人表现得好。进行第一项任务时，老鼠需要更多练习，才能够在图案中辨别出“好与坏”。但在第二项任务中，它们能更快地应用所学。除了老鼠通过游泳进行选择，而学生用计算机之外，我们尽量保证实验中其他所有条件相同。
HBR：您如何解释老鼠表现得比人更好？
维尔马克：第一个任务强调学习规则，第二个任务则侧重信息整合。上述两种都包括在人类的学习方式中。人类以规则为基础的体系是在进化过程中形成的：如何得知一种浆果好不好吃？经验告诉你，小而红的浆果好吃，因此可以选择性忽略其他不同形状和颜色的浆果。所以我们的大脑已经习惯于寻找规则。在学校里、工作中和父母身上，我们学到各种规则，通过应用这些规则作出明智决定。但在其他更为复杂的情况下，简单的规则便不奏效了，这时就需要信息集成的介入。以放射线学者判断X光片为例。如果你问他应用哪些规则来决定癌变病灶的位置，他可能很难说清楚。但凭借其在医学院学到的病例和自己的过往经验，他能靠直觉鉴别出癌变病灶。
另一个我想到的例子是，一位面试应聘者的经理。关于判断谁是最合适的候选人并没有一定之规，你必须考虑很多因素，然后根据工作中待人接物的经验，靠判断或直觉选人。遗憾的是，很多证据都表明，人类在集成信息上更有困难，因为即使在没有规则的情况下，他们也会寻找规则。
HBR：老鼠不存在这一问题？
维尔马克：是的，更复杂的大脑并不一定意味着更好。我们的理论是，实验鼠没有考虑具体数据点，也没有试图寻求及应用规则，而是采用了我们称为“按照相同内容进行分类”的策略：这个图案看起来是否与训练中所看到的“好”图案相似。
HBR：老鼠的辨别力真有那么强吗？
维尔马克：从博士论文开始，我就研究这一课题：老鼠究竟能完成多么复杂的任务，得出的结论是：相当复杂的任务。人们以前认为老鼠几乎没有视力。现在我们知道，它们的视力很不错。我们的研究显示，老鼠能区别画面中有其同类和没有其同类的电影。大卫·考克斯(David Cox)与其在哈佛的同事发现，老鼠能识别大小变化和方向颠倒的三维物体。其他研究结果也显示，研究复杂视觉过程时，老鼠是理想的实验动物。
HBR：研究老鼠能做些什么究竟有何意义？
维尔马克：研究显示，即使老鼠的大脑比人类大脑体积小、也没有那么复杂，但鼠脑和人脑的结构和功能相似度很高，都是由大量联系紧密、能互相交流的神经元组成。对于这种交流背后的主要规律，我们还知之甚少。因此我们先从较简单的哺乳动物神经系统开始入手。就像你不可能从阅读莎翁著作开始学英语，我们从鼠脑开始，同时还能研究那些不能在人脑上进行操作的实验内容。作为哈佛研究学者，我目前的工作内容就包括将活鼠的一小块头盖骨取下，替换为盖玻片。这就相当于为鼠脑打开一扇窗，能在老鼠学习任务时，观察其神经回路的变化，实验可以在数十只老鼠身上反复进行。
HBR：请问善待动物组织对该实验有何看法？
维尔马克：我们一贯遵循科研机构人道对待实验动物的准则。证明老鼠是具有智慧的动物，利用其进行实验的好处之一就是，不需要用猴子进行这类实验。并不是说在所有的研究中都可以用老鼠来替代灵长类，但至少在部分实验中，老鼠是可行的。因为可供训练之用的老鼠数量很多，减小了道德和经济上的制约。
HBR：“人输给鼠”在您预料中吗？
维尔马克：出人意料，最早的研究只针对老鼠，我们仅仅想知道它们如何处理这两类学习任务。但当我们发现实验结果与类似的人类实验不匹配时，便决定在研究中加入人类实验对象，进行直接比对。结果确实使我们大吃一惊。
HBR：人类需要怎么做，才能避开总是寻求规则的误区，更好地进行信息集成呢？也就说，人类如何才能战胜老鼠？
维尔马克：具体的一个策略是，让基于规律学习体系的大脑从事另一项任务，为信息集成学习体系发挥作用留出余地。加州大学圣地亚哥分校的文森特·菲洛提奥(Vincent Filoteo)进行的实验与我们的很类似，但因为在训练和测试间歇时，人们执行了一些记忆类任务，需要基于规律的体系起作用，最后的测试结果要好得多。尽管我们对这两个体系已关注了15年左右，但这方面仍有研究空间。如何将其研究应用于改善学校和组织的教育学习，情况依旧复杂依旧，答案尚不明朗。
刘铮筝/译 刘筱薇/校 时青靖/编辑
《哈佛商业评论·奇思辩》
编辑｜周强qiangzhou@hbrchina.org
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