给大脑装一个补丁
2020-06-12 08:30

给大脑装一个补丁

题图来自视觉中国,本文来自微信公众号:L先生说(ID:lxianshengmiao),作者:Lachel


有一段时间,因为工作上的缘故,有些焦虑,几乎天天失眠。


那会儿压力很大。躺在床上,身体很疲劳,但是睡不着。脑子里总在转着各种各样的念头、思路、规划……结果就是,第二天经常头痛,什么事都干不了。


所以,那段时间,除了处理手头的事情,我也尝试了不少应对失眠的方法。


我发现,最有效的方法是什么呢?其实非常简单。一句话:当你在床上时,觉得很清醒、睡不着,那就立刻起床,随便做些别的事情。等你感到困了,再上床。


这个方法比任何技巧都管用。一般当我上床后,大概过十几二十分钟,觉得毫无睡意,我就起来点盏台灯,看一会书 —— 当然不能看小说,要看一些比较放松的,比如教科书、学术专著就挺好。等觉得困了,再上床。


一般最多折腾两次,就能够睡着。


当然,这里有一些小技巧。比如台灯不要太刺眼,最好是橙光,避免影响褪黑素分泌;时间也不用过分在意,不用真的掐着20分钟,只要你觉得没有睡意,大脑开始胡思乱想,就起床。


如果你也被失眠困扰过,不妨试试这个方法。


为什么这个方法会奏效呢?因为,它背后有一个非常有趣的原理:


我们的大脑,是非常善于构建“联系”的。


当你在床上不睡觉,而是辗转反侧、心烦意乱、充满杂念时,大脑就会把“床”和你当前“睡不着”的状态联系起来,写进它的“数据库”里面。


下一次,你再上床时,大脑就有更高的几率,从数据库里提取出这种联系。


从而,你就越容易“睡不着”……


也就是说,这本质上是一个恶性循环。你越睡不着,这种状态就越会被大脑“学习”、记住,内化成默认的模式,用来应对相似的场景,从而使你更加睡不着。


所以,“立刻起床”的原理是什么呢?就是破除“睡不着”和“床”的联系,只留下“困倦”跟“床”的联系,从而起到合理引导大脑的目的。


换言之:我们的一切想法和行为,其实本质上,都是对大脑的一种训练和强化。你怎样去训练它,就会得到什么样的结果。


我在之前的文章里讲过:我们的大脑,实质上是一台贝叶斯机器。


什么意思呢?我拿智能推荐算法来举例。


我们都知道,任何一个智能推荐算法,都会标榜一点:你用得越多,它越了解你。你如果天天用,它甚至可以比你自己更了解你。


但是,算法只不过是屏幕后面运行的一串代码,它怎么知道你喜欢什么、不喜欢什么呢?


简单来说,它是这么运行的:首先,根据获取到的大量数据,建模,做出一个大致的框架。然后,根据你给它的初步信息,把你放进这个框架里面,来“猜测”你可能会喜欢什么。


随后,它会根据你作出的操作和反馈,来不断修正这个“猜测”。


它推给你一篇文章,你看都不看就划掉了,那么这篇文章所对应的特征,在算法里面的权重就会被调低;反过来,你不但点进去了,还滑到底、读完了,那么这些特征就会被调高……


根据你所做出的大量行为操作,算法就可以慢慢地为你勾勒出一个轮廓:你可能更喜欢标题在一行以内、不带感情词汇的,正文在4000字到5000字之间,偏科技和商业,带有某些关键词的,偏向某几个作者的……这样的内容。


它并不用关心你是谁,是什么样的人,它只需知道:什么样的内容,能够得到你更好的反馈(愿意让你点进去并且读完、分享),就可以了。


这就是贝叶斯学派的思想:首先有一个初始的猜测(先验概率),然后通过一系列的尝试,不断获取信息,来修正这个初始猜测,从而得到一个更完整、错误更少的新猜测(后验概率)


大脑也是一样的。


比如:你睡觉的时候总是会躺在床上,那么久而久之,大脑就会把床跟“睡觉”建立一个联系,当你上床后,启动“睡眠程序”。这很合理。


但有一天,你由于压力或焦虑,突然睡不着了,在床上辗转反侧,那么大脑会怎么做呢?它会忠实地记录这个信息,把数据库更新成这样:床 = 99%睡眠 + 1%清醒。于是,调低“睡眠程序”的效力。


第二天,你还是失眠,那么数据可能就变成 98%睡眠 + 2%清醒,睡眠程序的效力就会再次减弱,更加难以对抗你的失眠……


这就是失眠的原理。正是这种“循环回路”,潜移默化地、不为你觉察地,影响着我们生活的方方面面。


同样,有些睡眠很浅的朋友,可能会有一个习惯,睡觉前在心里想着“希望我能睡个好觉”“我今晚不会又半夜醒过来吧?”,等等,带着忐忑的心情入睡。


这其实更容易适得其反。为什么呢?


我们的睡眠其实是有多个周期的,每个周期都会有一个阶段特别醒来。平常的时候,大脑认为它们不重要,不会对这些阶段特殊处理。


但一旦你在心里想着“我不会半夜醒过来吧?”这就相当于给了大脑一个信息:这些阶段是很重要的,要对它们进行监测。


于是,大脑就越容易在这些阶段向身体发送信号,回应你的期待。从而,你也就越容易醒过来……


不要觉得大脑很“蠢”,实际上,大脑只是非常严格地遵循一系列的规则而已。


我们要思考的,是在理解这套底层原理的基础上,如何合理地引导大脑,来达成我们想要的效果。


这种“贝叶斯大脑”的现象,一个很常见的表现,就是情绪。


很多人认为,情绪是一种本能、下意识的现象,是无法控制的,只能接纳它、理解它,这种看法对不对呢?也对,但也不对。


我在以前的文章里讲过:许多情绪的产生,都可以归结到杏仁核,可以说杏仁核是大脑的情绪中心。那么,杏仁核究竟起到什么作用呢?


其实,杏仁核的主要作用,是储存和识别情绪记忆。


也就是说:当我们的情绪通路被激活,杏仁核兴奋时,从微观来说发生了什么呢?杏仁核会把我们的感官所接收到的信息,跟我们过往的经历作对比。


如果符合相对应的情绪(比如,遇到危险的事物),就激活其他神经通路,分泌肾上腺素、皮质醇,让整个机体兴奋起来,进入“战或逃”的状态。


这反映在我们的意识里面,就是愤怒、恐惧、压力等情绪。


那么问题就来了:杏仁核所储存的情绪记忆,自然不可能是凭空生成的,它来自哪里呢?


答案是:来自于我们平时生活中,被社会认知、社会交往所灌输和构建的经验。


举个例子:一个外国人来中国,他完全不懂中文,但他在街上通过观察,发现:当两个熟人见面时,往往会说“吃了吗”。他可能完全无法理解这句话的意思,但并不妨碍他把这句话和场景建立一个联系。于是,他会得出一个结论:当你碰到你的熟人时,就说“吃了吗”。


大脑也是一样的。它并不“理解”情绪,只是单纯地“调用”情绪。


亦即:当我们发火的时候,实际上是什么呢?是大脑认为,你应当发火。


这是一个非常有趣的结论,也非常微妙,大家可以好好感受一下。


可以说,这个结论,为我们掌控情绪,留下了巨大的空间。


你会发现,许多跟情绪相关的处理方法,其实从根源上,都是同样的原理:打破“情绪 - 场景”的联系,建立、插入一个新的联系。从而修正大脑这个固有的数据库。


举个例子。我在以前的文章里,很多次讲过一个模型,叫做“ABC模型”。它是指:某个外部的事件(A,Activating event),并不是引起我们情绪的直接原因。我们是先有一个内在的、固有的信念(B,Belief),借由这个信念对事件进行解读,才造成了情绪反应(C,Consequence)


这里,这个信念是什么呢?实际上就是我们固有的“先验框架”。


我们很容易受到外界信息的灌输,从而对这个世界抱有一些不合理、有所偏倚的认知,再用这些认知来解释外部事件,就很容易让我们陷入负面情绪的陷阱里。


所以,像 CBT(认知行为疗法) 的一些应用方法 —— 比如我写过的“箭头向下”“可能域”“审视自动化思维”,其实都是从这个信念入手,通过让你审视它的不合理之处,帮助你重建新的信念,来减弱乃至消除负面情绪的困扰 —— 这也就是前面讲过的,打破“情绪 - 场景”的旧联系,插入一个新联系。


这也是应对情绪困扰、处理负面情绪一个非常有效的办法。


你会发现,这个办法似乎有点熟悉。


是的,它跟我们改正坏习惯、培养好习惯的模式,本质上也是一样的。如何彻底改掉一个习惯?最好的方式,是在这个习惯即将发生的时候,用一个新的习惯去替代它。


这样做的本质,实际上也是打破旧联系、建立新联系,从而“更新”我们的大脑数据库。


从某种程度而言,情绪和习惯,实质上是同一种东西。什么呢?是大脑的决策过程之一。


心理学家 Rangel 认为,我们的决策过程,一般可以分成三类。分别是条件反射过程、习惯性过程和目标导向过程。


这三者有什么区别呢?前两者都属于“自动化加工”,也就是可以由“数据库”自动调用、不需要大脑去额外处理的;而目标导向过程不同,它需要我们集中注意力,主动地、自主地进行思考和判断。


进一步,条件反射过程和习惯性过程,又可以区分开来:前者更多的是生理性的,其反应速度快于我们的意识;后者更多是行为上的,需要我们去采取行动 —— 只是这种行动不需要思考,通常是“下意识”的而已。


显然,情绪属于前者,而习惯则属于后者。


那么,如何处理负面情绪和坏习惯的影响呢?答案也很简单,就是加入大脑的主动性,把它们从“自动化加工”里提取出来,变成“有意识的行动”—— 亦即目标导向过程。


然后,我们再有意识地、有目的地通过微小的行为,去“推动”大脑偏离原来的航道,去“更新”大脑的数据库。


这里就可以用到我之前提出的“FESU”模型:


1. Focus:觉察。让自己抽离出来,从第三者的角度俯瞰自己,思考:我现在处于一种什么状态?我面临的是一种什么情景?我为什么会产生这样的反应?


亦即,让自己觉察到“先验框架”的存在,我们才能有的放矢。这是一切的基础。


2. Easiness:放松。大多数需要被修正的“先验框架”,往往导向的都是不好的、负面的结果。这时,就需要让大脑放松,减少阻力,而不是强行指挥大脑。


3. Switch:转换。用新的行为,新的联系,去替代掉旧的联系。


4. Update:更新。每次经历一遍这个过程,你的大脑“数据库”就会被改写,变成99:1、98:2……


接下来,就是不断重复强化这个过程,直到完全把这个新的“补丁包”安装进大脑,取代旧的模式。


拿一个简单的负面事件举例。


当你需要推进一个项目,但项目进度非常滞后,一直不如人意时,你很可能会焦虑、愤怒、恼火,这时,不妨暂停一下,问问自己:我陷入了一种什么样的情绪里?我为什么会产生这样的情绪?


当你觉察到“我之所以产生负面情绪,是因为外界事物的发展不符合我的预期”,你就可以来审视这个信念:一切事情都要符合我的预期吗?这是不是不太现实?从而,让自己从情绪中回复出来。


下一步,就是用一个新的信念,来取代这个旧的信念:事物的发展不符合预期是正常的,我并不是世界的中心。应该思考的是:我可以如何来达到我的目标?以及,从这个事件里面,我可以获得什么样的经验和提升?


像这样,慢慢更新自己的“数据库”,就可以弥补自己思维的漏洞,全方位地提升你应对各种情境、各种问题的状态和能力。


同样,当你看到一条不符合你“先验框架”的信息时,从而产生轻蔑、不屑乃至愤怒时,也可以想一下:


  • 这条信息有道理吗?


  • 我之所以产生这样的情绪,是因为它不符合我的预期,还是它确实有问题?


  • 如果它有问题,有没有有价值的地方?还是全盘皆错?


  • 如果它并没有硬伤,那么是不是我要修改一下我的“先验框架”?


这是我践行了很多年的思维模型,也希望能对你有用。


回到最开始


大脑的“贝叶斯模式”告诉我们:我们的每一次行动,每一次对外界事物采取的反应,其实,都是在“训练”我们的大脑。


我们如何训练它,大脑就会走向怎样的道路。


所以,分享几个简单的注意点,来帮助你给大脑打上补丁。


1. 保持洁净性


一切学习都有一个共通的特征:学坏很容易,学好很难。


为什么呢?因为大多数“不好”的事物,都是顺应大脑天性的——毋宁说,它们本来就是针对大脑的弱点,被设计出来,让我们陷入其中的。比如娱乐、暴饮暴食、情绪煽动、成瘾……诸如此类。


尽可能减少或避开它们,让大脑保持一个适当的平衡,避免它向着“不劳而获”“即时反馈”“不健康奖赏”一路滑下去。


用创造性的娱乐去替代消费性的娱乐,用动脑的阅读去替代不动脑子的阅读,用思考去替代别人的观点灌输……


不要忘记:你的每一次行为,都会把大脑往对应的方向,推上一把。


2. 最小阻力原则


合理引导大脑,一个非常重要的原则就是:一定不要太强硬,要温柔。


像最开头的例子:当你睡不着时,一定不要刻意想着“明天会不会很惨”“我一定要睡着”,这样只会让大脑更难受 —— 更好的方式是顺应自己的状态,立刻起床,后面再说。


同样,当你需要改掉一个习惯、完成一个目标时,一定不是设定一套完善的规则,这样很容易陷入“All or nothing”的陷阱 —— 而是先让自己迈出一步。只是简单这么一步,也就足以把你,向着目标的方向,稍微推进那么一点。


3. 成长思维


很多人面临重大选择时,往往会想要逃避:我很害怕失败,要不还是下一次吧?


实际上,每当你经历这么一番心理挑战,说出“下一次”的时候,你的大脑就把这个场景跟你内心的纠结,又做了一次强化。所以,你“下一次”越多,就越没有下一次。


很多时候,我们恐惧的,永远不是对象本身,而是我们对恐惧的恐惧。


同样,我们焦虑的,也不是不确定的未来,而是对不确定的无法接受。


转变你的思维,相信自己的能力是能够增长的,让自己始终处于“待命状态”里面,随时可以行动,随时可以接受新的刺激和挑战,哪怕失败了,也是一种经验值的提升 —— 这或许是值得每个人培养的思维模式。


人生的意义永远不在哪一个终点,而是在路上。


闲聊时刻


1. 关于智能推荐算法,有一个有趣的实验。


2015 年,剑桥大学和斯坦福大学做过一项实验。他们邀请参与者A的一系列亲朋好友,回答一份针对A的测试问卷,来测试他们对A的了解程度。与此同时,他们根据A在社交网络上的行为数据,让算法同步来回答问题。


结果是什么呢?只需要10个“喜欢”,算法就会超过你的同事。而一旦有了300个“喜欢”,算法对你的了解,就可以超过你的伴侣。


甚至,在一些情况下,算法比参与者更了解他们自己——在一些对未来行为和决策的预测中,算法的准确性比本人更高。


2. 今天的内容,如果有一点点概率论和机器学习基础的朋友,可能会更好理解。


其实,机器学习的基本原理,就是从大脑的学习模式借鉴而来的。可以说,神经科学、认知科学和人工智能,有着千丝万缕的联系。


3. 上一篇文章4周年感言的留言实在太多了……第一次突破了1000条  没有办法每条都回,很抱歉,在这里谢谢大家的喜爱和支持,会一直写下去的!


本文来自微信公众号:L先生说(ID:lxianshengmiao),作者:Lachel

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