書名：過載：洞察大腦決策的運作，重整過度負荷的心智和人生

作者簡介

丹尼爾．列維廷Daniel J. Levitin

是一位神經學家、認知心理學家，也是暢銷作家。美國舊金山KGI密涅瓦學院(Minerva Schools，現為密涅瓦大學)人文社會學院創始院長，加拿大蒙特婁麥基爾大學心理學暨神經科學榮譽教授。身為教育工作者，他得獎無數。著有《迷戀音樂的腦》（This Is Your Brain on Music）（大家出版）、《傳唱世界的六首歌》（The World in Six Songs）等，作品翻譯成二十多種語言。其中《迷戀音樂的腦》為麻省理工學院、UCLA的課堂教材，及哈佛大學的新鮮人通識教育核心計畫指定閱讀。
在成為神經科學家之前，列維庭是一位專業音樂人。成長於1970年代搖滾狂飆的加州，曾擔任史提夫．汪達、死之華樂團、藍牡蠣樂團的唱片製作人、錄音師，更與史汀、大衛．拜恩同台共演。三十歲後，他帶著對音樂的熱情重返學界，如今致力於認知和記憶、專注與分類的神經學基礎，並從中汲取管理智慧，寫成本書。是腦神經科學與認知心理學領域強而有力的發言人。

譯者簡介

黃珮玲
比利時魯汶大學社會與文化人類學碩士，專職譯者，譯有《傷心人類學：易受傷的觀察者》、《別睡！這裡有蛇──一個語言學家在亞馬遜叢林》，獲開卷好書獎（翻譯類）、《宇宙的鐘擺》、《知識的不正義學》以及《未來人類》。

謝雯伃
自由譯者，曾任台灣立報國際新聞編譯多年，譯作包括《永遠的現在式──失憶患者H.M.給人類記憶科學的贈禮》、《思考的演算》、《走路的科學》，以及多本生活類作品。

書籍目錄

【目次】
導論：資訊與煞費苦心的組織方式
第一部
太多資訊，過多決策：
認知超載的內部歷史
注意力與記憶力如何運作？

第二部
第三章 我們為什麼老是弄丟東西？
　　　　組織你的家園
第四章 今日人們如何保持聯絡？
　　　　組織你的社群
第五章 關於時間的迷思何在？
　　　　保留你的創意時間
第六章 當人生面臨存亡之際
　　　　為最艱難的決定組織資訊
第七章 我們如何創造價值？
　　　　組織你的商業世界

Part Three第三部
第八章 帝國大廈有多重？
　　　　未來心靈的資訊識讀教育
第九章 雜物抽屜的力量：
　　　　保持分類的彈性

注釋
致謝

推薦序/導讀/自序

面對資訊過載的大腦因應之道
文/ 謝伯讓 (台大心理學系教授)
2011 年，我購買了人生中第一台智慧型手機，同時也開始接觸當時最流行的即時通訊軟體和社群媒體。在當時，使用即時通訊軟體的朋友人數仍不算多，社群媒體上的資訊也都還在「可控」的範圍之內，在個人的臉書河道上，甚至還有機會能在滑動幾分鐘後就「見底」。但是很快地，科技和資訊的變化就進展到令人難以掌握。二十多年過後，仍在使用智慧型手機的人們，應該都會遇到一個十分惱人的困境：通訊軟體的簡訊內容已經多到難以消化。有很多時候，群組中的通訊內容根本就多無法一一細讀，只能選擇一鍵略過。而臉書河道上，則是不管如何快速地滑動，都會有永無止盡的新資訊冒出。
而這樣的現象，其實並不僅止於通訊和社群軟體。我們生活在資訊爆炸的年代，當今的資訊生產速度，遠遠超出一般人的想像和承載。根據粗略的估算，全世界即時通訊軟體的簡訊數量每分鐘超過一億則；視訊和語音通話每分鐘超過一百萬次；IG和臉書等社群媒體每分鐘的分享圖文超過一百萬則；Youtube 和網飛的影片總長度則是超過一億五千萬個小時。
當資訊量遠超過大腦記憶力的負荷時，我們究竟該如何應對？
其實關於這個問題，人類早已不是第一次面對。綜觀人類的近代演化歷史，在將近五千至一萬年前的人類農業革命時期過後，就因商業需求而產出了大量交易資訊紀錄，而這可能就是人類第一次面臨資訊超載的時刻。當時人類的因應之道，就是創造出文字和數字紀錄來將大腦記不住的資訊「外部化」。
同樣地，當人類大量聚集並進入中央集權的時代之後，在祭祀、歷史和其他知識領域，文字和石板或紙書等「記憶外掛」的出現，也讓我們記憶能夠透過「外延」的形式被記住、散播和流傳下去。
這種將記憶外部化的做法，一直是人類在面對資訊超載時的典型作法。例如每日要面對大量商業或人際訊息的企業主管或政治人物，通常也會將超載的資訊外包到私人秘書或電子記事本上，讓這些外掛的記憶體來提醒我們各種該記住卻記不住的資訊。
2011年發表於《 科學》期刊上的「谷歌效應」，也顯示出用慣網路搜尋引擎的受試者，會想要把記憶資訊的工作外包，讓搜尋引擎去協助記憶超出大腦負荷的過多資訊。該實驗發現，人們想要回答複雜問題時，腦中時常會先想到搜尋引擎。而且當受試者知道眼前的某個訊息會被儲存在電腦或網路上時，就會刻意不去記憶該資訊的內容。該實驗也發現，在面對網路和搜尋引擎時，人們傾向於去記住資訊的保存位置（資訊位於哪個網站或是如何搜尋到該資訊）而非去記住資訊的內容。這些現象都告訴我們一個鐵錚錚的事實，就是大腦的記憶力有限，而且各種協助記憶的「外掛策略」無所不在。
在明白了人類喜歡將超載的資訊外包給各種「記憶外掛」的現象之後，大家可能會開始納悶：如果我們請不起私人秘書、不擅長使用電子記事本、或是在面對無法使用谷歌的情境（例如每天在日常生活中遇到的龐雜資訊）時，腦科學是否能夠提供我們一些管理和記憶資訊的「外掛」訣竅呢？
關於這個問題，加拿大蒙特婁麥基爾大學心理學教授列維廷在本書中提出了一個指引方針。諸如空間資訊、社交資訊、時間資訊、人生重要決策相關資訊、商業企業管理資訊等，列維廷都在書中提出了符合大腦習性的各種資訊管理建議。除此之外，在教育、資訊判讀，以及激發創意等面向，列維廷也都提出了獨到的見解。
如果你也在資訊洪流中掙扎想著不被淹沒，那麼《過載》這片浮木，或許就是能讓你逃過滅頂之災的關鍵。甚至它還可能成為一只方舟，帶你在資訊的大海上乘風破浪，重整過度負荷的心智和人生！

文章試閱

第八章 帝國大廈有多重？
未來心靈的資訊識讀教育
Google的面試題：帝國大廈有多重？
　　在對數字進行批判性思考時所使用的工具中最重要的一項，就是要允許自己就所遇到的數學問題提出錯誤的答案。刻意為誤的答案！工程師以及科學家總是這麼做，所以沒理由我們不該知道他們的小祕密：估計的藝術，或所謂「餐巾紙背面」的計算。這種故意為誤的答案，足以讓你靠近正確答案，讓你在短暫時間內做出決定。如同英國作家薩基所寫：「少許不準確，能節省大量解釋。」
　　過去十年來，當Google進行工作面試時，它們會問申請者沒有答案的問題。Google這間公司的存在仰賴創新──仰賴發明嶄新且之前並不存在的事物，仰賴修正現存概念及科技，讓顧客進行之前做不到的事。這與大多數公司進行面試大相逕庭，大部分公司在面試時，會想知道你是否能確實完成他們期盼你的任務。
　　在餐廳中，必須的技能可能是切蔬菜或製作湯底。在會計公司中，可能是瞭解稅法以及能正確填寫稅務表格。但是，Google甚至不知道它們需要新員工擁有哪些技能。它們更想知道的是，這名員工是否能自己思考問題。從頂尖大學諸如電腦科學、電子工程、經濟或商業等領域畢業的學生，知道如何應用他們所學，也知道如何尋找所需的資訊。但是相對來說，很少人能進行有效的思考和推論。
　　思考下面這個曾真實出現在Google面試中的問題：帝國大廈的重量為何？
　　這個問題從任何一個實際角度來看都沒有正確答案，因為沒有人知道答案。有太多變因和未知存在，而這個問題也很難處理。然而Google 對答案並不感興趣，它們感興趣的是過程，是準員工會如何解答這個問題。它們想看到一個推論詳盡且合理的問題處理方式，用以瞭解這個應徵者的心智如何運作，他的組織能力如何。
　　面對這個問題有四種常見的回應。有人會舉雙手投降說「這不可能算出來的。」或是試著在某處找到答案。雖然這個問題的答案現在已可在網路上查到（這問題已成為資訊科學社群的一個出名案例），但Google想聘用的是能以過去不曾出現過的答案來回答這問題的員工；這需要一種系統化思考的心智能力。幸運的是，這種思考能力是可以學習的，而非一般人無法企及的。喬治．波利亞（George Polya）在他影響力深遠的著作《怎樣解題》中，展示了一般人要如何在沒受過特別的數學訓練下解出複雜的數學題。這種技能也適用於這種瘋狂未知的問題。
　　第三種回應呢？要求給予更多資訊。當你問「帝國大廈的重量」時，你指的是包含家具還是不包含家具的重量呢？包不包含其他設備呢？要把人也算進去嗎？但是這類問題是一種干擾；它們無法讓你更靠近解決問題的方法，反而只會延遲你開始解題的時機，很快地你就會回到起點，思考自己究竟該如何解決這類問題。
　　第四種反應是正確的，使用估計或是某些人稱為「瞎猜的估計」（guesstimating）的方式。這類問題也被稱為估算題或是費米問題，以物理學家費米（Enrico Fermi）的名字命名。費米本人以在面對似乎無法回答的問題，又只有很少或沒有確切資訊的情況下，進行估計而聞名。費米問題的幾個知名案例包括「要多少顆籃球才裝得滿一台公車？」、「要幾塊瑞思花生醬巧克力才能環繞赤道一圈？」，或是「在芝加哥有幾位鋼琴調音師？」等。估算，需要有系統地將將問題切割成幾個可處理的區塊，然後進行一系列根據經驗而來的判斷，以此辨別各種推測的可行性，並運用你的普世知識去填空。

芝加哥有多少名鋼琴調音師？
　　該如何解答「芝加哥有多少名鋼琴調音師」這問題？Google想知道的是，人們如何理解這個問題──他們如何有系統地區辨已知事物和未知事物。要記住，你不能打電話給芝加哥調音師協會詢問正確數字，而是必須透過自己腦中已知的事實（或合理的猜想）來找出答案。
　　將問題分解成幾個你能處理的單位，會是有趣的出發點。但是該從何處下手呢？如同處理許多費米問題一般，估計中間量（intermediate quantity）通常會有些幫助，也就是，¬先算出能幫助你抵達目的地的過程中會遇到的東西，而不是直接估算被要求得出答案的事項。在這個案例中，你可以從芝加哥的鋼琴數著手，然後再算出要幫這麼多鋼琴調音需要多少位調音師，這樣一來就會變得比較容易。
　　在任何費米問題中，我們首先會列出我們需要知道的事情，然後列出一些假設。要解決這個問題，你可以先從估計下面這些數字開始：

鋼琴多久需要調音一次（一台鋼琴一年需調音幾次？）
調音一次要花多久時間？
一名調音師每年工作幾小時？
芝加哥的鋼琴數目？

　　知道上面這些事實能幫你找出答案。如果你知道鋼琴多久調音一次，而一次調音又花上多少時間，你就知道幫一台鋼琴調音要花上多少小時。然後你把該時數乘上芝加哥所有鋼琴總數，就能得出芝加哥每年花在鋼琴調音上的時數。把該時數除以每名調音師的工時，就能得出調音師的數目。

　　假設 1：一般鋼琴一年調一次音。

　　這個數字從何而來？是我編出來的！但這就是估計時會做的事。這個數字無疑位於數量級當中：一般鋼琴不會十年只調一次音，也不會一年調十次音。有些鋼琴會一年調四次音，有些連一次都沒有，因此一年調一次音是個合理的猜測。

假設2：幫一台鋼琴調音需要兩小時。這也是一個猜測。可能只需一小時，但是兩小時還在一個數量級中，所以不算太差。

假設3：一般調音師每年工作幾小時？讓我們假設他一週工作四十小時，然後每年休兩週。每週兩千小時工時（四十小時乘以五十週）是標準工時。調音師因為工作需要四處旅行，畢竟人們無法把他們的鋼琴送去調音師那裡，所以鋼琴調音師可能會花10%至20%的工時在交通上。先記住這點，這在最後會用得到。

假設4：要估計芝加哥有幾台鋼琴，你可能會猜每一百人就有一人擁有一台鋼琴，再一次，這只是個大略猜測，但你仍然可能位於數量級中。此外，有些學校和機構也擁有鋼琴，還有人擁有的鋼琴不只一台。一所音樂學校可能有三十台鋼琴，還有老人院、酒吧等單位。這個估計要根據事實並不容易，不過我們假設這數字大略與私家擁用的鋼琴數相等。所以我們得出每一百人會有兩台鋼琴。

　　現在來估計芝加哥的人口數。如果你不知道這問題的答案，那你至少可能會知道它是全美第三大城，僅次於紐約（八百萬人）和洛杉磯（四百萬人）。好吧，那我們猜芝加哥有兩百五十萬人，這表示共有兩萬五千人擁有鋼琴。不過，我們想把機關用鋼琴也涵蓋在內，所以結果要乘以兩倍，結果是共有五萬台鋼琴。
　　以下列出我們估計出的數字：

芝加哥有兩百五十萬人
每一百人有一人擁有鋼琴
每一百人中有一台機構用鋼琴
因此，每一百人擁有兩台鋼琴
所以，在芝加哥有五萬台鋼琴
每台鋼琴每年需調音一次
每幫一台鋼琴調音需要花上兩小時
調音師一年工作兩千小時
每一年，每名調音師可以為一千台鋼琴調音（每年兩千小時除以每台鋼琴兩小時）
要幫五萬台鋼琴調音，需要五十名調音師（五萬台鋼琴除以每名調音師調音的一千台鋼琴）
為該數字加上15%，以代表通勤時間，這表示芝加哥大約有五十八名鋼琴調音師

　　正確答案為何？芝加哥黃頁上列出八十三名。這包含了重覆出現的號碼（一家公司若有不只一隻電話號碼會被列出兩次），而該類別也把鋼琴調音師和其他並非調音師的樂器專家列在一起。減去二十五個這類異常來源，我們估計出來的五十八名調音師非常接近這個數字。就算不減去異常數字，這數字仍位在數量級當中（因為答案不是六或六百）。

重點是你的推理方式
　　回到Google面試時的帝國大廈問題。如果你坐在面試官前，而他會請你大聲說出你的思考，並且帶他走過一遍你的思路。解決這問題可能有無窮盡的方法，但要讓自己表現得像是一個聰明、有創意以及具系統化思考能力的思考者，此處有一個可能的「答案」。要記住，最後的數字不是重點──思考過程、整套假設以及你的思路，才是所謂的答案。
　　讓我們來看這個問題。其中一個思考方式是先估計帝國大廈的尺寸，然後依據尺寸估計其重量。我會從一些假設開始。先計算該建築本體的重量，假設裡頭沒有住人、沒有家具、沒有器具及任何設備；同時我假設該建築有一個方型地基和垂直側壁，此外頂端沒有尖頂，以簡化計算。
　　若要估計尺寸，我需要知道高度、長度和寬度。雖然我不知道帝國大廈有多高，但我知道它一定高於二十層樓，但低於兩百層樓。我不知道一層樓有多高，但我從曾去過的辦公大樓得知，每層樓的天花板至少有8英呎高，且一般還會有隱藏式屋頂隔板來藏住電線、水管和暖氣管線等。我猜測這些隱藏式隔板大約兩英呎高，所以每層樓可能有10-15英呎高。我試著調整我的高度估計，假設這棟建築可能超過五十層樓，因為我曾去過許多三十至三十五層樓高的建築。因此，我的邊界條件界在五十至一百層樓之間。如此一來，五十層樓高度大約在500-750英呎間（每層樓10-15英呎），而一百層樓的高度就會落在1000-1500英呎之間。因此我估計高度會在500-1500英呎間。為了讓計算更為容易，我取其平均值，也就是一千英呎。
　　接著是估計面積。我不知道其基座有多大，但應該不會大過一個街區的範圍，我記得自己曾學過，一般來說1英哩有十個街區。1英哩是5280英呎，所以一個城市街區是該數字的1/10，也就是528英呎。我會取500英呎來讓計算變得更容易。我猜測帝國大廈每邊有半個街區寬，也就是大約265英呎寬。如果這個建築是方形的，它的長乘寬就是265英呎乘以265英呎。我無法在腦中算出答案，但我知道如何計算250乘以250（25 x 25 = 625，然後我加上兩個零，得出62500）。我會取大略值六萬，好讓這個數字便於後續計算。
　　現在我們有它的大小了。從這裡開始，有好幾個方式可以用來計算最後答案，全都仰賴這棟建築大部分是空的這項事實；意即這棟建築是中空的。這棟建築的重量絕大部分來自牆面、地板以及天花板。我想像這棟建築是由鋼鐵所製成（牆面），而地板則是鋼鐵及水泥組合而成。我並不確定，但我知道它八成不是由木頭製成的。這棟建築的體積是它的底面積乘上高度。我上面已估計過底面積是6萬平方英呎，而我估計高度是1000英呎。6萬乘以1000，結果是6000萬立方英呎。我計算時故意忽略越上層越呈錐狀的這個事實。
　　接下來，我要估計牆壁和地板的厚度，並估計每1立方呎的材料重量為何，如此估計出每一層樓的重量。又或者，我可以設定這棟樓體積的邊界條件；也就是說，我可以說它比同樣體積的固態空氣要重，而比同樣體積的固態鋼鐵要輕（因為它大部分是空的）。前者似乎要做許多計算，後者則不令人滿意，因為它算出的數字差距可能非常大。此處有個綜合選項：我會假設每一樓層有95%的體積是空氣，而有5%是鋼鐵。我只是憑空做出這個估計的，但這似乎很合理。如果一層樓的寬度大約265英呎，265的5%約為13英呎。這表示每一側的牆面加上內部的支撐牆面，總共約13英呎。如同數量級所估計的，全部牆面不會只有1.3英呎（小一級數量級），也不會是130英呎（大一級數量級）。
　　我碰巧記得以前在學校學過1立方英呎的空氣重0.08磅，我就抓0.1好了。很明顯地這棟建築並非全都是空氣，但有很大一部分是，實際上整個內部空間都是如此，而這讓我設定了重量的最低界線。體積乘上空氣的重量，也就是6000萬立方英呎乘以零點一磅，等於600萬磅。
　　我不知道1立方英呎的鋼鐵有多重。但我可以根據一些比較來進行估計。對我來說，1立方英呎的鋼鐵，一定比1立方英呎的木頭來得重。我也不知道1立方英呎的木頭有多重，但是當我堆疊柴火時，我知道一把抱的木頭重量大約和一袋50磅的狗食差不多重。所以我猜測1立方英呎的木頭大約50磅重，而鋼鐵大概是這個的十倍重。如果整個帝國大廈都是鋼鐵製造的，它的重量就會是6000萬立方英呎乘以500磅，等於300億磅。
　　這給了我兩個邊界條件：如果這棟建築全都是空氣，就是600萬磅；而如果全都是固態鋼鐵，則是300億磅重。但就如同我所說的，我的假設是5%的鋼鐵和95%的空氣。

5% x 300億 = 1,500,000,000
+ 95% x 600萬= 5,700,000
--------------------------------
　　　 1,505,700,000 磅

或是大略來說，15億磅。換算成噸的話，一噸等於2000磅，所以15億噸除以2000，得出75萬噸。

　　這名虛構的面試者陳述了他每個階段的假設，建立了邊界條件，最後得出估計值是75萬噸。做得好！
　　另一名面試者可能會以更簡單的方式來處理這個問題。使用同樣的假設算出建築的尺寸，然後假設建築是空的，最後歸結出下面這個簡潔方案。

摩天大樓是由鋼鐵製造而成的。想像帝國大廈裡全都裝滿汽車。汽車裡頭也有很多空氣，而它們也是鋼鐵製成的，所以它們能成為絕佳媒介。我知道一台汽車大約兩噸重，大約15英呎長、5英呎寬、5英呎高。而大廈的地板，如同上面所估計的，大約每塊是長度是265英呎，寬度也是265英呎。如果我一台挨著一台地把汽車排在地板上，一排可以排十八台汽車（265/15 =18），四捨五入取得二十（猜測的好處之一)。那一個平面總共可以排幾排呢？一輛車約五英呎寬，建築本身是265英呎寬，所以是53（265/5=53），四捨五入取五十好了。也就是每層樓有二十台車乘以五十排，總共可以放入一千台車。每一層樓約有10英呎高，汽車本身則高5英呎，所以從平面疊到屋頂需兩台車。因此得出每層樓可以放兩千台車（2x1000=2000）。而兩千台車乘上一百層樓，得出總共可以放二十萬台車。現在計算它們的總重量：兩十萬台車乘上一台車兩噸重，得出答案為40萬噸。

　　這兩種方式得出相當接近的估計值──其中一個比另一個的兩倍要少一些──因此幫我們進行了一項重要的心智檢查。第一種算法給出75萬噸的答案，第二種算法則給出近50萬噸的答案。由於這題目已成為一個有名的問題（且是Google上熱門搜尋關鍵字），紐約州運輸部也提供了它們的重量估計值，結果是36萬5000噸。所以我們發現，這兩種猜測所得到的結果都位於官方估計的數量級中，這正是出題者期待看到的結果。

有技巧的估計能給出實用的答案
　　這些方法沒有一個能真正算出該建築的重量。但請記住，重點不是要算出確切的數字，而是想出一套推理方式，一種計算方法。我們想要教資訊科學研究生的就只有下面這個：如何創造出能解決前所未見問題的演算法？要讓這一捲電話線延伸到市區需要多少容量？一條即將新建地鐵的乘客量會是多少？如果發生水災，會有多少水溢入這個社區，要花上多久時間土壤才能將水完全吸收？這些都是沒有已知答案的問題，但是有技巧的估算能給出非常實用的答案。