認知控制在發散性思維中的作用*

滕 靜沈汪兵郝 寧

(1華東師范大學心理與認知科學學院,上海200062)(2河海大學公共管理學院暨應用心理研究所,南京210098)

1 引言

創造力,作為反映人類智慧的高級認知能力之一,體現在藝術創作、技術革新及科學發明等眾多領域(Radel, Davranche, Fournier, & Dietrich,2015)。它通常被定義為在特定環境下個體產生新穎的(獨創的、預想不到的)和適宜的(不超出條件的限制且有用的)思想及產品的能力(Runco&Jaeger,2012)。創造性思維是創造力的認知層面,代表創造性過程的認知元素、思維過程、思維風格等(Sternberg & Lubart, 1999)。發散性思維是創造性思維的主要組成部分,它是一種不依常規、尋求變異,從多方面探求答案的思維形式(Sternberg&Lubart,1999),是沿著各種不同的方向去思考,重新組合當前的信息和記憶系統中的信息,進而產生大量獨特新思想的認知過程(沈汪兵,劉昌,施春華,袁媛, 2015)。發散性思維表現是個體創造潛能的重要預測變量(Runco & Acar, 2012)。

早期的“聯系性加工理論”(theassociative theory)認為,發散性思維是無意識的、自發的、聯系性的加工過程(Mednick,1962),注意去焦狀態及較低水平的認知控制有利于創造性觀念的生成(Baird et al., 2012; Dijksterhuis & Meurs, 2006;Zhong, Dijksterhuis, & Galinsky, 2008)。但新近的“控制注意理論” (the controlled attention theory)認為,發散性思維是有意識的、自上而下的、目標定向的過程,需要那些參與控制注意和認知的能力的參與(Gilhooly,Fioratou,Anthony,&Wynn,2007;Beaty,Silvia,Nusbaum,Jauk,&Benedek,2014)。認知控制(cognitive control),指當自動的或有賴直覺的加工無法滿足任務要求時,需集中并維持注意而進行的一系列自上而下的心理加工過程(Diamond,2013),亦是進行多種認知操作不可或缺的有意識的認知資源(Vandervert, Schimpf, &Liu, 2007)。與之涵義相近的一組概念為執行功能(executive functions)或執行控制(executive control),指個體在實現特定目標或者完成復雜任務時, 以靈活、優化的方式控制多種認知過程協同操作的認知機制(Miller & Cohen, 2001)。自下而上的認知控制更側重與自下而上自動化加工相對應, 執行功能更強調目標導向性行為, 但兩者本質均是涉及大腦額頂控制網絡的功能。所以本文將借鑒Diamond (2013)的觀點, 在后續討論中不對二者做特別區分。

雖然關于認知控制的可分離性及分類標準尚存在爭議, 但研究者們較為一致的觀點認為認知控制有三個核心成分：工作記憶(working memory,WM)、抑制控制(inhibition control)、認知靈活性(cognitive flexibility) (Davidson, Amso, Anderson,& Diamond, 2006; Lehto, Juuj?rvi, Kooistra, &Pulkkinen, 2003; Miyake et al., 2000)。另有研究者主張, 流體智力(fluid intelligence)作為一系列推理、問題解決、發現概念間內在聯系的能力總和,是一種高級認知控制能力(Diamond, 2013)。近十幾年, 研究者從不同角度對認知控制與發散性思維的關系進行了探討, 取得了豐碩的研究成果。需指出, 以往研究對認知靈活性在發散性思維中作用的分析多停留在理論層面, 少有實證證據(Chen et al., 2014)。因此, 本文聚焦于評述工作記憶、抑制控制及流體智力在發散性思維中作用的相關研究, 在此基礎上討論認知控制和自發性認知在發散性思維中的動態協同作用, 進而總結該主題研究當前的局限并提出未來研究展望。

2 工作記憶與發散性思維

工作記憶(working memory, WM)指個體在執行認知任務過程中, 暫時儲存與加工信息的能量有限的系統; 它被認為是人類認知活動的核心,是學習、推理、問題解決和智力活動的重要成分(Baddeley, 1992)。工作記憶有兩個基本功能：使新異信息處于高度活躍的狀態, 以及區分與任務有關或無關的信息(Nijstad & Stroebe, 2006)。工作記憶容量(working memory capacity, WMC)是衡量工作記憶存儲系統資源容量的操作性指標。

研究表明高工作記憶容量者發散思維表現更優。例如, Rosen和 Engle (1997)以操作廣度(operation-span, Ospan)任務測量個體的工作記憶容量, 以類別流暢性任務考察個體的思維流暢性。結果發現, 高工作記憶容量被試回憶出更多的動物樣例, 而增加注意負荷導致高容量被試回憶數量的下降。Hao, Yuan, Cheng, Wang和Runco(2015)探討了工作記憶容量和反應方式(將生成的觀點口頭報告或紙筆書寫)對發散性思維的作用。結果發現, 高工作記憶容量組較之低工作記憶容量組在紙筆書寫方式(低認知負荷)下的發散性思維流暢性更優, 而在口頭報告方式(高認知負荷)下的表現無差異; 認知負荷在反應方式對發散性思維流暢性的作用中發揮完全中介作用。上述研究表明工作記憶可能影響發散性思維的流暢性。de Dreu, Nijstad, Baas, Wolsink 和 Roskes (2012)發現, 工作記憶容量與發散性思維的新穎性亦存在顯著正相關, 思維的堅持性在其中發揮部分中介作用。根據創造力的雙通道模型(dual pathway to creativity model, DPCM), 個體可通過兩個通道完成創造性任務, 即靈活性(flexibility)通道(采用靈活發散的思維方式)和堅持性(persistance)通道(采用保守堅持的思維方式)。前者利于個體生成豐富多樣的觀念, 后者利于個體在某一范疇內挖掘深邃且新穎的觀念, 這兩種通道均可促進創造性觀念的生成。堅持性通道需持續性聚焦注意以維持觀念生成的路徑, 比之靈活性通道會消耗更多認知資源(de Dreu, Baas, & Nijstad, 2008)。因此, 當發散性思維從堅持性通道進行時, 需依賴于工作記憶的參與, 表現為發散性思維的新穎性和工作記憶容量呈正相關。

來自干預研究的證據也支持了工作記憶對發散性思維的重要作用。Vartanian等人(2013)通過n-back任務訓練個體的工作記憶, 提升其工作記憶容量, 進而探索工作記憶訓練對個體完成發散性思維任務的影響。fMRI結果顯示, 相較于對照組, 訓練組在完成非常規用途任務(alternative uses task, AUT)時其腹外側前額葉皮層(ventrolateral prefrontal cortex, VLPFC)與背外側前額葉皮層(dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC)激活顯著減少。以往研究表明 VLPFC與打破心理定勢有關,DLPFC與觀念生成的流暢性有關(Goel & Vartanian,2005), 該研究暗示工作記憶訓練可能提高了發散性思維相關腦區的神經效率(neural efficiency)。

但也有研究表明發散性思維不依賴于工作記憶。例如, Smeekens和Kane (2016)使用復雜廣度任務(complex span task)測量工作記憶容量, 使用AUT任務測量發散性思維, 結果并未發現二者間的顯著相關關系。Lin和Lien (2013)采用雙任務范式研究工作記憶對發散性思維和頓悟的影響, 發現當增加工作記憶負荷時, 個體的發散性思維表現更好而頓悟表現更差。Lin和Lien基于雙加工理論(Evans, 2003)對此進行解釋, 認為發散性思維主要依賴認知加工系統1(聯想的、無需認知努力的啟發式系統), 不需要工作記憶參與; 而頓悟問題解決不僅依賴于系統 1, 還有賴于系統 2(邏輯的、需要認知努力的分析性系統), 需要工作記憶的參與。

綜上, 工作記憶在發散思維中的作用非常復雜, 并非所有研究都檢測到工作記憶的顯著影響。這種結果的分野可能由以下三方面原因導致。第一, 工作記憶可分為空間工作記憶和言語工作記憶, 各有相應的測量任務。例如, 操作廣度任務或閱讀廣度任務測量言語工作記憶廣度, 對稱廣度任務和色環任務測量空間工作記憶容量。此外,發散性思維分為言語發散思維與空間發散思維兩類。特定內容的工作記憶(material-specific WM)為特定領域(domain-specific)的問題解決提供一個基本平臺(Chein & Weisberg, 2014), 故不同類型的發散思維可能依賴于不同的工作記憶。早先研究發現的不一致, 可能反映了不同類型的工作記憶和不同類型發散思維間的不同關系。第二, 已有研究中給予被試完成發散性思維任務的時間不同。例如, Smeekens和Kane (2016)的三個子研究,被試完成發散性思維任務的時間分別為5分鐘、5分鐘和2分鐘, 而在de Dreu等人(2012)的實驗中任務時間為16分鐘。發散性思維的序列位置效應(serial order effect)表明, 觀念生成的新穎性會隨著時間推移而提高(Beaty & Silvia, 2012), 而低認知控制者將注意長時集中于當前任務上的能力較低(McVay & Kane, 2009, 2010)。因此, 任務時間可能是影響工作記憶容量與發散性思維關系的重要變量, 即：更長任務時間條件下, 可能更利于凸顯工作記憶對發散性思維的重要作用。第三, 創造力的雙過程模型(the twofold model or dual process model) (Finke, Ward, & Smith, 1992)認為, 創造性思維的產生包括觀念生成和觀念評價兩個過程。觀念評價過程更多依賴于自上而下的控制(top-down control)加工, 觀念生成過程則以自下而上的數據驅動加工(bottom-up datadriven thought)為主(Chrysikou, Weber, &Thompson-Schill, 2014; Hao et al., 2016)。工作記憶在發散性思維的不同階段或許發揮不同作用。

3 抑制控制與發散性思維

抑制控制(inhibition control)指減少或制止神經、心理或行為活動的認知加工活動, 它是認知控制的核心成分(Diamond, 2013)。抑制主要分為三類：(1)分心干擾抑制, 指抵制與當前任務無關的外界信息的干擾; (2)前攝抑制, 指提取信息時阻滯先前與任務相關但現在與之無關的信息進入工作記憶; (3)優勢反應抑制, 指刻意壓制占優勢地位的、自動化的反應(Nigg, 2000)。

早在 1975年研究已揭示個體在色詞 Stroop任務(一種典型的優勢反應抑制任務)上的表現與其發散性思維表現及教師評定的創造力水平呈正相關(Golden, 1975)。后有研究發現以發散性圖形生成任務測得的創造力與Stroop和Navon任務所測的抑制控制能力間存在顯著正相關(Groborz &Necka, 2003)。近來, Benedek, Franz, Heene和Neubauer (2012)使用隨機運動生成任務(random motor generation task)測認知抑制能力, 用5個發散性思維任務及多個創造力自陳量表測創造力,以簡化版柏林智力結構測驗(Berlin-Intelligence Structure Test)測量流體智力水平。結果表明, 抑制水平與發散性思維表現間存在顯著正相關; 抑制能力促進了觀點生成的流暢性, 而流體智力特定地促進觀點生成的原創性。Benedek, Jauk,Sommer, Arendasy和Neubauer (2014)進一步探索了執行功能三成分對流體智力和發散性思維的作用, 發現刷新功能對流體智力, 抑制和刷新功能對發散性思維有正向預測作用。

近期有研究比較了不同創造力水平者的抑制能力差異(Edl, Benedek, Papousek, Weiss, & Fink,2014)。該研究選擇設計專業的學生為高創造力組被試, 普通專業學生為對照組被試, 使用 Stroop色詞任務測量抑制能力, 以托倫斯創造力測驗(Torrance tests of Creative Thinking, TTCT)測量發散性思維表現。結果發現, 高創造力組被試表現出更強的抑制控制能力; 抑制控制能力與發散性思維的流暢性和新穎性均有顯著正相關。另有研究揭示, 低心智游移者生成觀念的創新性隨時間變化保持在穩定的高水平, 而高心智游移者生成觀念的創新性隨時間變化不斷降低。鑒于較高的心智游移頻率代表著對當前任務較低的抑制控制水平, 該研究發現支持了抑制功能在發散性思維中的重要作用(Hao, Wu, Runco, & Pina, 2015)。

腦電研究發現, 完成發散性思維任務較之推理、計算或記憶提取等任務, 伴有更強的額頂葉腦電 alpha波的事件相關同步化(event-related synchronization, ERS) (Fink & Benedek, 2014)。研究揭示, alpha波 ERS 與完成同一個任務的發散性思維過程有關, 而與聚合性思維過程無關(Jauk,Benedek, & Neubauer; 2012); 發散性思維中產生新穎觀點時伴隨額頂葉更強的alpha波ERS (Fink& Neubauer, 2006; Grabner, Fink, & Neubauer,2007); 高創造力的個體比之低創造力的個體, 完成發散性任務時表現出更強的alpha波ERS (Fink,Graif, & Neubauer, 2009); 以10 Hz的經顱交流電刺激(tACS)作用于額葉使alpha波活動增強, 會提升發散性思維的表現(Lustenberger, Boyle, Foulser,Mellin, & Fr?hlich, 2015); 在發散性思維過程中反思已生成的觀念會誘發額葉更強的 alpha波ERS, 提升后續觀念生成的創新水平(Hao et al.,2016)。額頂葉alpha波ERS被認為反應了大腦對外部刺激和自下而上加工的抑制, 即大腦處于一種自上而下的控制狀態(Fink & Benedek, 2014)。抑制控制可排除無關動作、心理活動等對當前任務的干擾; 可對分心刺激進行抑制, 使注意聚焦于當前的任務; 可抑制占優勢地位的“常見”語義概念或觀點的產生, 從而利于發散性思維(Benedek& Neubauer, 2013)。

然而, 另一些研究發現抑制能力與發散性思維表現無相關, 甚至是較低的抑制控制能力有益于創造性觀點的生成。例如, 研究者使用負啟動任務(negative priming task)測量個體的抑制能力,使用 Wallach-Kogan 創造力測驗(Wallach-Kogan Creativity Test, WKCT)測量發散性思維, 發現抑制能力與觀念生成的新穎性、流暢性沒有顯著相關(Stavridou & Furnham, 1996; Green & Williams,1999)。張麗華、胡領紅和白學軍(2008)比較了高低創造力大學生漢字負啟動效應的差異, 發現高創造力組被試的抑制能力顯著低于低創造力組。負啟動是指對先前被忽視的項目進行反應時, 準確率下降且反應時延長的一種現象, 它反映了注意的抑制機制, 與選擇性注意有關(Neill, 1977)。研究者也關注了另一種抑制能力, 即潛在抑制能力(latent inhibition, LI)在發散性思維中的作用。LI是指一種忽略先前經歷過的與當前任務需求無關刺激的潛意識能力(Lubow & Gewirtz, 1995)。需指出, 潛在抑制是臨床精神病領域提及較多的術語, 而前攝抑制能力更多在記憶領域使用。事實上, 兩者無論從定義還是研究范式上來看都頗為相似。Carson, Peterson和Higgins (2003)使用創造力成就問卷(Creative Achievement Questionnaire,CAQ)測個體的創造成就, 用TTCT測發散性思維,并測查個體潛在抑制能力。結果發現, 無論是高創造成就者較之低成就者, 還是發散性思維高新穎組較之低新穎組, 均表現出更低的潛在抑制水平。

Chrysikou等人(2013)在被試完成非常規用途任務或常規用途任務前, 使用經顱直流電刺激(tDCS) (1.5 mA)分別抑制左側前額皮層和右側前額皮層的興奮性。他們發現, 左側前額皮層活動的減弱可提升個體在非常規用途任務中的表現,這表明認知去抑制可能易化了發散性思維。Radel等人(2015)要求被試持續做40分鐘的抑制任務以消耗其抑制功能資源, 而后要求被試完成發散性思維和聚合性思維任務。結果發現, 抑制功能資源耗損促進了個體發散性思維的流暢性。上述發現支持了“認知抑制及行為抑制能力的缺乏是高創造力個體所具備的典型特征”這一觀點(Eysenck,1995)。這可能是因為, 個體在低抑制狀態下可同時獲得、加工大量的潛在有用信息(Carson et al.,2003), 也可能促進了語義網絡激活擴散的速度或距離, 進而促進更多原創性想法的生成(Radel et al., 2015)。

關于抑制還是去抑制更有利于發散性思維目前仍有爭議。一個值得關注的視角是, 發散性思維或許并不簡單依賴于抑制控制本身, 可能抑制控制的靈活運用對發散性思維過程更為重要。這種假設已有相關研究支持。Zabelina和 Robinson(2010)發現, 發散性思維并不籠統地與基于 Stroop效應所測的抑制能力存在相關, 而是與試次到試次間抑制控制的靈活調整有關。即, 是抑制控制的靈活性而非抑制控制能力的高低導致了個體創造表現的差異。沿著這一思路, 該團隊探討了注意的靈活轉換能力對發散性思維和現實情境創造成就的預測作用。結果表明, 以 TTCT測得的發散性思維表現與注意的靈活轉換能力正相關, 而以創造力成就問卷測量的現實情境創造成就則與更彌散的注意狀態有關(Zabelina, Saporta, & Beeman,2016; Zabelina, O'Leary, Pornpattananangkul, Nusslock,& Beeman, 2015)。姚海娟(2014)的研究也表明, 相比低發散性思維水平者, 高發散性思維水平者的認知抑制能力更靈活; 創造性思維與認知抑制的關系受到情緒狀態、時間壓力和語境的調節作用。抑制控制一方面可以通過維持目標定向行為來促進發散性思維的進行, 另一方面則會阻礙遠距離想法的獲得從而抑制發散性思維; 高創造力的人則可以根據當前情境需要迅速在高低抑制控制間轉換(Edl et al., 2014)。另一個值得關注的問題是,盡管近來有研究者提出無論對兒童、青少年還是成人而言, 抑制功能均是發散性思維中的一項核心能力(Cassotti, Agogué, Camarda, Houdé, & Borst,2016), 但以往針對兒童和青少年的實證研究相對缺乏。探討抑制功能在兒童和青少年發散性思維中的作用, 探索其發揮作用隨年齡增長的變化趨勢, 是一個有趣的研究話題。

4 流體智力與發散性思維

流體智力是一種高級認知控制能力(Diamond,2013), 它對解決新異問題起到關鍵作用(Burgess,Gray, Conway, & Braver, 2011)。研究者采用潛變量分析方法, 探索了流體智力、執行功能對于發散性思維的預測作用, 發現流體智力對發散性思維的影響受到執行功能中轉換能力的調節(Nusbaum & Silvia, 2011)。另有研究分析了流體智力和工作記憶對三類創造性思維(聯想流暢性、發散思維、聚合思維)所起的作用, 發現工作記憶通過流體智力間接預測了三類創造性思維的成績(Lee & Therriault, 2013)。近來研究表明, 個體創造成就的高低受其流體智力和語義結構的共同影響(Kenett, Beaty, Silvia, Anak, & Faust, 2016)。Nusbaum和Silvia (2011)提出, 流體智力通常與使用新穎性定義的創造力有關, 而在僅用流暢性定義的創造力中不存在這種相關關系。該主張在一項測量學研究中得到證實, 其發現流體智力與發散性思維的新穎性得分有顯著正相關, 而與發散性思維的流暢性得分無關(Benedek, et al., 2012)。

上述研究表明流體智力促進發散性思維的新穎性, 但此作用的內在機制依然不清楚。有研究者基于認知過程觀的視角, 從不同角度(包括序列位置效應, 指導語效應, 策略習得等)探討流體智力怎樣對發散性思維過程產生影響。Beaty和Silvia (2012)從認知控制的角度重新審視了發散性思維中的序列位置效應。他們發現, 高流體智力被試一開始就能產生新穎的觀點; 而低流體智力被試起初會產生最普通、最不新穎的觀點, 而后逐漸產生愈加新穎的觀點。他們認為, 高流體智力個體具有強的執行功能, 可有效地抑制了那些占優勢的普通觀點的干擾, 從而能夠持續生成高新穎性的觀念。Nusbaum, Silvia和Beaty (2014)發現, 當被明確要求被試產生創造性觀念時, 高流體智力者比低流體智力者更能從這種外顯的指導語中獲益, 產生更為新穎的觀點。Nusbaum和Silvia (2011)給予被試發散性思維訓練, 將被試分為策略訓練組和無策略控制組。結果發現, 策略使用情況與流體智力間存在交互作用, 當給予策略訓練時, 高流體智力者發散性思維表現更好。該研究表明, 高流體智力者在進行創造性問題解決過程中, 更易于使用抽象的策略來提高其觀點生成的新穎性。

近來有研究探索了流體智力在發散性思維中作用的神經機制。Jaarsveld等人(2015)使用 EEG技術記錄被試完成創造性推理任務(要求被試編制一個3 × 3幾何矩陣推理任務)的腦電活動。他們發現, 在問題解決的思維發散階段和思維匯聚階段均出現了前額葉和頂葉alpha波ERS的增強,該結果表明在解決結構不良(ill-structured)的創造性問題過程中需要智力的參與。

5 認知控制?自發性認知對發散性思維的交互影響

近年來, 神經科學研究技術被廣泛應用于創造力研究領域, 為揭示發散性思維的內在機制提供了諸多新證據, 這些證據勾勒出一種認知控制與自發性認知在發散性思維過程中動態協作的新取向。自發性認知(spontaneous cognition)指獨立于外部刺激輸入, 源自于對內部心理活動的內在關注的一種認知過程(Smallwood, 2013), 包括心智游移(mind wandering)、心理摸擬(mental simulation)、自傳體式提取(autobiographical retrieval)、未來情境思維(episodic future thinking)等等(Andrews-Hanna, 2012)。大腦的默認網絡(default mode network, DMN)在自發性認知中起到主要作用(Andrews-Hanna, Smallwood, & Spreng,2014)。默認網絡主要涉及的腦區有后扣帶回(posterior cingulate cortex)、楔前葉(precuneus)、內側前額葉(medial prefrontal cortex)、外側頂葉(lateral parietal cortex)和內側顳葉(medial temporal cortex), 等等(Greicius, Krasnow, Reiss, & Menon,2003)。

盡管默認網絡和執行控制網絡(executive control network, ECN)在功能上是相互拮抗的關系, 但在創造性認知中發揮相互協作的作用。Beaty等人(2014)對比了高低創造力個體在靜息態下腦網絡的功能連接強度, 發現高創造力者的額下回(inferior frontal gyrus, IFG)與默認網絡間有更強的功能連接。Mayseless, Eran和 Shamay-Tsoory (2015)的研究要求被試在fMRI中完成非常規用途任務和典型用途任務, 分析新穎性想法產生的特定腦區, 并進行功能連接分析。結果表明,新穎性想法的產生(相較于常規想法)伴隨默認網絡的內側前額葉皮層和后扣帶回更強的激活; 觀點的新穎性程度與腹側前扣帶回(ventral anterior cingulate cortex, vACC)的激活水平呈顯著正相關,且伴隨腹側前扣帶回與左側顳頂區更強的功能連接。上述結果表明, 新穎想法的產生涉及新聯結的建立(自發性認知)及對普通觀點的抑制(認知控制)。

Green, Cohen, Raab, Yedibalian和Gray (2015)關注了狀態性創造力提升(通過指導語增強創造性)背后的神經基礎。該研究所用的任務為“動詞生成任務” (verb generation task), 即給被試呈現一個名詞, 要求被試說出與這個名詞相關的動詞,而后使用潛在語義分析方法(latent semantic analysis,LSA)測查該動詞與名詞的語義距離, 語義距離越遠代表創造性越高。結果發現, 被試反應的語義距離與默認網絡內側前額葉皮層的激活呈顯著正相關; 隨著名詞和動詞之間語義距離的增加, 內側前額葉與腹側前扣帶回的耦合也增強, 這種耦合的增強可能表示新異聯結的建立。Sun等人(2016)對被試進行為期一個月的認知刺激訓練(cognitive stimulation training)以提升發散性思維能力, 并測查訓練所引起的大腦結構和功能的改變。結果發現, 訓練后功能發生改變的腦區主要涉及背側前扣帶回、背外側前額葉和頂下小葉(inferior parietal lobule, IPL), 結構發生改變的腦區主要為背側前扣帶回。背側前扣帶回和背外側前額葉參與認知控制任務中, 頂下小葉與語義加工有關, 上述結果說明自上而下控制加工與自下而上聯系性加工均參與到發散性思維過程中。

Zhu等人(2017)研究了靜息網絡(resting state networks, RSNs)連接模式對于言語和視覺發散性思維的預測作用。結果發現, 對于網絡內的功能連接而言, 額頂控制網絡中的頂上葉(superior parietal cortex, SPL)功能連接強度可以同時負向預測兩種類型發散性思維任務表現, 而額頂控制網絡的額中回(middle frontal gyrus, MFG)、默認網絡的楔前葉功能連接強度可以負向預測視覺發散性思維得分, 默認網絡的內側前額皮層功能連接強度可以負向預測言語發散性思維任務表現。對于網絡間的功能連接而言, 無論是言語創造力,還是圖形創造力, 均與額頂控制網絡與默認網絡間功能連接強度呈正相關。Beaty, Christensen,Benedek, Silvia和Schacter (2017)通過實驗操縱將新穎觀點生成中存在的語義干擾作用進行了分離,以探究大腦網絡間互相作用所對應的認知機制。結果顯示, 高語義限制條件下(相比于低語義限制條件)伴隨著執行控制與默認網絡間功能連接的增強。這表明, 發散性思維中的認知控制有利于抑制優勢語義干擾。

執行控制網絡與默認網絡的共同活動意味著,發散性思維可能需要在認知控制與自發性加工之間達到某種微妙的平衡(deliberate balance), 對認知控制加工需求的增加并不會引起默認網絡的抑制(Mok, 2012)。創造性思維的雙過程模型提出,創造性思維由兩個過程互相作用產生：其一為觀念生成(idea generation), 主要通過聯系性加工的形式實現; 其二為觀念評價(idea evaluation), 通過對觀點適宜性和新穎性的評價及篩選實現(Basadur, Graen, & Green, 1982; Sowden, Pringle,& Gabora, 2015)。創造性產品產出的過程包括觀點生成與觀點評價兩個過程間轉換的不斷循環。Beaty, Benedek, Silvia和Schacter (2016)的新近綜述指出, 發散性思維是大腦默認網絡與執行控制網絡動態相互作用的結果。默認網絡可能更多與創造性觀念生成有關, 尤其與從長時記憶中提取潛在有用的信息有關; 執行控制網絡主要負責依據任務要求對創造性觀點進行評價與修正; 而突顯網絡(salient network)則負責默認網絡與執行控制網絡之間的靈活轉換。在另一篇新近綜述中,Zabelina和 Andrews-Hanna (2016)主張創造性思維是一種典型的內部導向性認知(internallyoriented cognition)過程, 對其涉及的腦網絡功能連接進行了分析, 認為發散性思維需要默認網絡和執行控制網絡的動態協同作用。

6 總結與展望

已有研究對認知控制在發散性思維中的作用沒有形成統一的結論, 但多數研究支持認知控制在發散性思維中扮演重要角色, 例如, 維持任務目標, 對信息進行加工整合, 根據認知需求使注意在去焦與聚焦狀態下靈活切換, 抑制非新穎性想法的產生, 根據任務要求靈活使用策略, 對最初生成的觀點進行修訂評價, 等等。需要指出, 新近研究對控制注意理論的強調, 并不代表對早期聯想理論的否定。事實上, 目前學界關于創造性思維的認識, 已跳出發散性思維主要依賴于聯系性加工, 聚合思維主要依賴于智力的絕對化的認識框架(Silvia, 2015)。發散性思維非常復雜, 既不同于白日夢或心智游移對于思維具有較低的限制,也不同于一般的問題解決具有明確的目標導向性且需要高度的認知控制(Christoff, Irving, Fox,Spreng, & Andrews-Hanna, 2016)。發散性思維的早期階段需要思維靈活流動, 從長時記憶中搜索潛在的有用信息, 其后期階段需要對可能產生的答案不斷進行評價、修訂及完善, 它需要自上而下控制加工與自下而上聯系性加工共同參與完成。

該主題下的研究有幾方面不足之處。首先,認知控制是一個概括性術語(Miyake et al., 2000),其范疇下的概念較多, 概念間的關系不清晰, 任務范式各異, 導致研究結果難以比較與整合。第二, 多為相關研究, 缺乏有力的因果推理, 對現象背后認知機制的探討也在初步階段。雖然研究者已提出雙通道模型(de Dreu et al., 2008)和雙過程模型(Finke et al., 1992)等體現執行控制功能的理論模型, 但目前的實證研究多在探討發散性思維是否需要認知控制參與這一問題。認知控制如何對發散性思維中的各種認知加工進行協調, 以保證認知系統以靈活、優化的方式運轉？相較于一般性問題解決, 認知控制在發散性思維中扮演的獨特作用機制是什么？這些重要的科學問題尚未得到回答。第三, 認知控制影響發散性思維的神經基礎依然不清楚。例如, 背外側前額葉、前扣帶回、額極皮層等與執行控制有關的腦區參與發散性思維, 他們在發散性思維加工中分別發揮怎樣獨特的作用？與大腦網絡間功能連接相對應的心理認知過程是什么？等等。

未來研究應著力解決以下幾方面問題。

第一, 若要更好地理解認知控制對發散性思維所起的作用, 需對認知控制各成分間的關系有更深刻的認識。具體說來：(1)需澄清工作記憶與抑制控制的關系(Diamond, 2013), 即WM為抑制控制服務, 或抑制控制為 WM 服務, 或二者是互相獨立的兩種執行功能？(2)在同一研究中區分不同抑制能力(優勢反應抑制、分心干擾抑制、前攝干擾抑制)對發散性思維的不同作用?？蓽y量個體各種抑制功能水平, 分析其與發散性思維表現的關系; 可通過實驗方法操縱抑制功能的可用資源(如飲用酒精、睡眠剝奪、心智游移、資源耗損、干預訓練、雙任務范式等), 探索其對發散性思維表現的影響。(3)鑒于流體智力與執行功能、工作記憶等均存在強相關, 后續研究需進一步探索流體智力對于發散性思維的特異性影響及其作用機制。

第二, 探討認知控制影響發散性思維是否受到其他因素的調節。發散性思維涉及多種因素共同作用, 執行功能也會受其他認知情感因素的影響。因此, 需探索影響認知控制與發散性思維作用關系的第三因素(如動機與情緒因素), 利于澄清以往研究中的不一致結論。研究表明, 情緒卷入和動機對于認知控制有廣泛影響(Pessoa, 2009),國內學者對此已有相關綜述(周雅, 2013)。研究也發現, 積極/消極情緒或趨近/回避動機分別對發散性思維有不同作用方式(Nijstad, de Dreu, Rietzschel,& Baas, 2010; Friedman & F?rster, 2005)?；诖?未來研究可對被試的情緒或動機進行測量、誘發及操縱, 探究情緒或動機、執行控制與發散性思維之間的路徑關系。

第三, 關注多巴胺(dopamine, DA)等神經遞質在發散性思維中的作用。研究表明, 多巴胺水平與額頂控制網絡功能連接強度存在倒U型關系(Dumontheil, Gilbert, Frith, & Burgess, 2010)。有趣的是, 多巴胺水平與發散性思維表現也呈倒U型關系(Chermahini & Hommel, 2010)。Aberg, Doell和 Schwartz (2017)發現, 左半球 DA水平占優勢組(相比于右半球DA水平占優勢組), 具有更好的聯系性加工能力以及更高的創造力。后續研究可以檢驗四種多巴胺能通路(中腦?邊緣通路、中腦?皮質通路、黑質?紋狀體通路、下丘腦?漏斗通路)中究竟哪些通路會影響發散性思維, 以及不同多巴胺通路在認知控制對于發散性思維作用中所扮演的角色, 進而為有意識認知控制理論尋找有效的生化標記(biochemical marker)。

第四, 理解大腦運行規律有兩項基本法則,即功能分離(functional segregation)與功能整合(functional integration) (Friston, 2011)?；谶@一思路, 后續研究一方面可以借助經顱磁刺激(TMS)或經顱直流電刺激(tDCS)、經顱交流電刺激(tACS)等技術直接刺激與認知控制相關的特定腦區(如抑制控制核心腦區額下回) (Aron, Robbins, &Poldrack, 2014), 探究大腦執行功能的改變對發散性思維產生的影響。另一方面, 采用更精巧的實驗設計, 探索發散性思維中DMN和ECN如何動態協作, 如何實現“最優化”的平衡。具體可從以下兩方面進行思考：(1) DMN和ECN之間是協作還是競爭關系可能取決于任務要求(如追求觀念的新穎性或數量, 任務時長, 認知負荷等)。認知控制的匹配過濾假說(matched filter hypothesis)指出, 不同任務對認知控制的參與度有不同的需求,并非認知控制水平越高越好(Chrysikou et al.,2014)。后續研究可操縱發散性思維的任務要求或認知負荷, 探究認知控制和自發性認知在不同情況下的協作模式。(2) DMN與ECN之間的動態作用可能受個體差異(如人格或智力因素)的調節(Mok, 2012)。后續研究可對個體特質進行測量,區分特質高低組, 對比不同組別在完成發散性思維任務時大腦網絡功能連接模式的異同。

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