書名：大腦有問題？！【修訂版】：大腦瑕疵如何影響你我的生活

作者簡介

姓名：汀•布諾曼諾
Dean Buonomano，1965∼ ，
加州大學洛杉磯分校神經生理學暨心理學教授，以及加州大學洛杉磯分校大腦研究所研究員。他的研究曾獲得美國國家衞生研究（the National Institutes of Health）與國家科學基金會（the National Science Foundation）的贊助。

相關著作：《大腦有問題?!──大腦瑕疵如何影響你我的生活》

書籍目錄

〈推薦專文〉是真相，還是假象？　　　　林正焜

〈前言〉大腦其實也不瞭解大腦
臭蟲與特質╱演化就是胡亂嘗試

第一章　記憶網絡
語意記憶╱關聯結構╱產生連結╱促發作用：進入情況╱記憶錯誤╱內隱關聯性╱促發行為

第二章　記憶更新的必要性
走樣的記憶╱寫入與覆寫╱記憶的產生與造假╱刪除指令在哪裡？╱磁碟空間╱記憶冠軍╱選擇性記憶

第三章　大腦當機
身體假象╱神經元拒絕保持沉默╱具有驚人可塑性的大腦皮質╱適度性退化與災難性損壞的對比

第四章　時間錯亂
時間差盲點╱時間折價╱時間的主觀性╱時間假象╱大腦如何判定時間？

第五章　恐懼
與生俱來及學習得來的恐懼╱恐懼的神經基礎╱預備恐懼╱恐外症╱影片恐懼╱杏仁核政治

第六章　非理性推斷
認知偏見╱框架現象與錨定現象╱規避損失╱機率盲點╱關於「偏見」的神經科學分析

第七章　與廣告相關的大腦臭蟲
動物廣告╱編造關聯╱雙向交流的關聯性╱引誘

第八章　信仰自然力量的大腦臭蟲
副產品假設╱群體天擇假設╱「理解差異的智慧」╱存在大腦中的神
第九章　除錯
大腦臭蟲的聚合╱大腦臭蟲的二項成因╱除錯

致謝

參考書目

推薦序/導讀/自序

〈推薦專文〉是真相，還是假象？
吳大猷科普獎創作類金籤獎得主、醫師╱林正焜

大腦跟電腦很不一樣。對於同樣的刺激，大腦往往讓我們產生不同的感受、不同的回應。例如打針的時候，醫護人員總要想辦法引開小朋友的注意，比較不會哇哇大哭。果真打針不要看比較不會痛嗎？今年德國有一個研究，證實了這個說法。一樣打針為什麼看著打比較痛，不看比較不痛？這是因為，如本書作者所寫的，我們所意識到的，其實都是大腦處理過的信息，往往是假象，不是真相。

作者引用了一些有趣的實驗，證實大腦擁有強大能力的背後，免不了會有隨之而來的弱項。比如有人在一段距離之外敲打樂器，由於光速比音速快，觀察者理應先看到動作，然後聽到聲音，但是這樣的世界顯然違背我們對於「同時發生」的認知。實驗的結果發現，大腦會推遲視覺認知的時間，讓看到的跟聽到的同時抵達。作者還介紹幾個實驗，發現大腦總是扭曲時空和數值，總是比較看重近的，看輕遠的，結果這樣的腦就讓我們傾向於短視近利，對於行動的長期和短期後果失去正確的判斷力，因而經常蒙受損失。

其實不論是真實的人生或是偉大的文學作品，錯覺和妄想往往是故事的主軸。大腦隨時接收太多訊息，只能選擇少量看似有用或熟悉的訊息分門別類作出回應，這個過程就讓我們失去正確判斷的能力。莎翁名劇《奧塞羅》就是一個因為嫉妒妄念的火苗，終究使得一對恩愛的夫妻家破人亡的故事。瞭解自己意識的有限性是多麼重要的一件事啊。

本書介紹大腦如何作為意識中樞？有什麼弱點？尤其著力說明正常大腦操作上常出現的問題，或無法達到而我們不自知的限制，只要使用大腦就要注意，或許可以避免過度偏執。引用的事證涵蓋歷來有名的案例和新近的實驗，對於許多現象的解釋或採取傳統的說法，或加上科學新發現。兼具廣度和深度，是一本生動易懂有用的好書。

文章試閱

〈前言〉大腦果真這樣想？

我所有的發明皆是如此。先是有了直覺，接續靈感不斷湧現，然後困難就接踵而來。這個隨處可現的小小失誤與困難就叫做「臭蟲（Bugs）」。
──愛迪生

雖然人類大腦不盡完美，但卻是已知世界中最複雜的一種裝置。而且我們身為單一個體或整個社會群體的意義，不只是由大腦驚人的能力來定義，最終也受到大腦的瑕庇與局限所影響。仔細想想就知道，記憶有時不可信賴，也會有所偏頗；好一點的情況下，只是讓我們忘了名字與數字，但嚴重時，目擊者出了差錯的證詞就會讓無罪者的一生斷送在監獄中。另外，還得將人類易受廣告影響的傾向也納入考量，像是那個在二十世紀造成約百萬人死亡的史上最成功行銷活動之一就是一例：香煙廣告悲劇性的成功，揭露了行銷左右我們渴望與習慣的程度。主觀意識與不相關因素也經常主導著我們的行為與決定，舉例來說：詢問問題所用的字眼會影響我們的答案，而投票地點也能左右我們的選票。人類常在及時行樂的誘惑下犧牲了長遠的幸福，也因迷信超自然現象而偏離了正途。甚至我們的恐懼感與我們應該恐懼的事物也只有薄弱的關係而已。
這些現象所產生的結果就是，我們自認為理性的決定往往並非如此。簡單地說，大腦天生就有適合的工作項目與不擅長的事務。不幸的是，連要區分眼前的任務是屬於哪一類都屬於大腦的弱項，所以在大多數情況下，我們對大腦臭蟲（brain’s bugs）掌握我們生活的程度仍一無所知。
大腦是個不可思議的複雜生物電腦，統籌人類的每個行為與每個決定，以及每個想法與每種感受。這個說法可能讓大多數人感到不自在。的確，並非所有人都能接受人類心智源自於大腦的這項事實。但我們卻毫不意外地默認了人性完全源自於實體大腦的說法。其實大腦對本身的瞭解程度，與計算機既定的上網功能差不了多少。
大腦在過去就被設計成一個經由人類感官來獲取外界資訊的裝置；經過分析、儲存與處理這些資訊，然後產生反應（行動與行為）來求取最佳的生存與繁衍機會。但就跟其他的運算工具一樣，大腦也會有錯誤與極限。
為了方便起見，我就不考量科學的嚴謹性，而從電腦術語中藉用了臭蟲（bugs）一詞來泛指人類大腦所有的極限、瑕疵、缺點與偏頗。電腦臭蟲的情況，從螢幕圖像上出現令人討厭的干擾到電腦當機或「藍屏死當」都有。電腦臭蟲偶爾會產生嚴重的後果，像程式撰寫不當可能會讓病人在進行癌症治療時接收到大量致命的輻射線。大腦臭蟲的影響也一樣地廣泛：從簡單的假象、討人厭的記憶問題到非理性的決定都有，這些大腦臭蟲所造成的後果可能無害，但也可能會產生致命的危機。
如果你喜愛的軟體中有隻臭蟲，或是沒有某個重要功能，總會希望下一個版本的軟體會解決這個問題，但動物與人類就無法如此奢望了；對大腦來說，它沒有即時修復、更新或升級的能力。如果上述那些功都能成真，大腦最該被升級的功能是什麼呢？拿這個問題詢問一班大學生，他們的回答不外乎是能夠更容易記得一堆他們必須要記的名字、數字和事項（不過也有為數不少的學生直接選擇了讀心術）。有時候，我們都會費勁地要想起某個人的名字，於是「你認識……他叫什麼名字啊？」就成了每一種語言中最常派上用場的句子了。但抱怨自己對於名字或數字記憶力不佳，有點像是埋怨智慧型手機在水中運作不良一樣。實際情況是，人類大腦本就不是用來儲存如一串名字和數字這種不相關的資訊。
回想一下你這一生中只見過一次的人，像是搭飛機時坐在你旁邊的人。如果這個人告訴你他的名字與職業，你記住這二項資訊的程度會一樣嗎？還是其中一個會比另一個更容易記得？換句話說，你會將名字與職業一起忘掉，或因為某種原因，你對職業會記得比名字清楚？很多研究已經回答了這個問題。這些研究把標示著姓氏與職業的臉部照片秀給自願受測者看。同樣的照片在測驗階段再次出現時，受測者還記得的多是職業而非名字。有人可能會大膽斷定，這是因為有幾個原因讓職業較易記住，像是職業多為我們常用的字眼，而這也是目前已知一項有助於回想的要素。不過有些字不只可以做為名字，也可當做職業，像是：貝克（Baker）╱烘焙師傅（baker）或發瑪（Farmer）╱農夫（farmer）就是名字或職業皆可使用的字眼，所以聰明周全的實驗中也納入了這類用字。不過人們還是較為容易記得某人是烘焙師傳（baker），較易忘記某人叫做貝克先生（Mr. Baker）。
以下就是人類記憶怪異之處的另一個例子。
請唸一遍下列字組：

糖果、牙齒、酸、糖、好、味道、好吃、蘇打、巧克力、心、蛋糕、蜂蜜、吃、派

接著再唸一次並花點時間記在腦中。
請問以下哪個字詞有出現在上列字詞中：豆腐、甜、糖漿、翼手龍？
就算你非常聰明地知道這四個字詞都不在原先列表中，但比起豆腐與翼手龍，甜與糖漿還是讓你有些遲疑，心裡會多停頓一下加以確認。這個道理很明顯：甜與糖漿跟原先列表中大部分的字眼皆有相關。我們很對於相關事物容易混淆的現象不只局限在甜食中，名字也是一樣。人們總是會叫錯彼此的名字。但這個錯誤並不是偶然隨機發生的；我們知道人們常會對著現任男女朋友，錯叫成前任男女朋友的名字，還有，我猜我媽媽不是唯一一個會不小心叫錯自己小孩名字的討厭父母（我唯一的手足可是女生啊）。對於發音很類似的名字，我們也會混淆：在二○○八年的總統選戰中，包括一位候選人在內的數位人士，都不小心地在提到奧薩馬．賓拉登（Osama bin Laden）時說成歐巴馬（Barack Obama）。要記下在飛機上遇見者的名字叫貝克，為何比記下他是個烘焙師傅難？為什麼我們對於極相關的字詞與名字容易搞混？接下來，我們將會瞭解，人類大腦關聯性結構所造成的直接結果，就是這二個問題的答案。

臭蟲與特質
就像日晷跟手錶的共同處只有用途相同一樣，電腦與大腦的相同處也不過就是它們都是一種運算資訊的裝置罷了。即使電腦與人腦都在解決同一個問題，例如電腦與人腦一同對弈下棋（只不過人類會出現慌張的樣子）時的狀況，但兩者運算的方式卻極為不同。電腦顯現驚人的強大能力來分析數百萬種可走的路線，而人腦則仰賴自身模式辨認的能力，進而對數十種可能性進行深入分析。
電腦與人腦所擅長的運算方式完全不同。大腦運算能力中最重要的一項就是模式辨認（pattern recognition），這也是目前電腦科技中出了名的弱項。我們與電腦實際的互動狀況，就清楚顯現出人類在此點上的優勢。如果在過去十年間你曾經上過網，你的電腦可能曾在某個時間點禮貌性地詢問你能否將銀幕方塊中所顯示的扭曲字母或單字再輸入一次。就各方面而言，這個動作的目的再簡單不過了：就是要確定你是人類而已。更精確地說，是要確保你不是個自動運作的「網路機器人」──這是一種惡意電腦程式，用以傳送垃圾郵件、入侵私人帳戶、囤積演唱會門票或進行其他各種邪惡的計畫。這種簡單的測試稱做驗證碼（CAPTCHA；Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）。談到驗證碼，就要來先說明一下圖靈測試。圖靈測試（Turing test）指的是被稱為電腦科學之父的超級密碼專家亞倫．圖靈（Alan Turing）所設計出的一項遊戲。在電腦大到佔據整個房間但數字運算能力遠不及今日咖啡機的一九四○年代，圖靈不只思索著「電腦是否能夠思考」這個問題，也想知道我們如何才能知道電腦能否思考。於是他提出了一個測試方式，由猜題者與被猜者（可能是人類，也可能是電腦）進行對談的一個小遊戲。圖靈認為，若是一部機器可以成功地被誤認成人類，那麼它就具有思考能力。
電腦無法思考，或甚至亦無人類模式辨認的能力，這也是為什麼驗證碼仍是個篩除網路機器人的有效工具。無論你是否聽出電話裡傳出的是奶奶的聲音、是否認出十年不見表親的面孔，或只是簡單地在電腦銀幕上重新輸入那些扭曲字母，你的大腦都代表著地球表面上最先進的一種模式辨認科技。不過在電腦快速的攻城掠地之下，我們的這種優勢也許無法保持太久。下個世代的驗證碼也許還會包含不同層面的模式辨認技巧，像是抽象意義與圖形的三維透視等等。
對我們感官造成衝擊的「各式困惑」資訊，大腦的理解能力令人印象深刻。三歲小孩知道不同人以不同口音所說的鼻子，都是指人臉上那個偶爾被大人說要偷走的東西。幼兒對語言的理解能力遠勝過現在的語言辨識軟體。在使用電話語音自動辨識服務（automated telephone services）時，語音辨識軟體仍會分不清個別使用者以各式口音所說出的字彙。若有發音相似的句子出現時，這些軟體常常會產生問題，舉例來說，像是「我協助語音辨識（I helped recognize speech）」與「我協助破壞海灘（I helped wreck a nice beach）」的英文發音就很相近。相反地，若要說人類模式辨識的能力有什麼問題，那也許就是這功能太過了，在一點誘導之下，我們就會看到實際上不存在的圖像──無論是教堂牆壁上出現聖母瑪莉亞模樣般的謎樣水漬，或是自願為羅夏測試（Rorschach test）的墨漬圖加諸特別的意義等等。
設想一下，你要建立一個目的與驗證碼完全相反的測驗：一個人類無法通過，但網路機器人或任何你可選擇的非生物運算工具都可以通過的測試。當然，設計這樣的測試實在是簡單到令人沮喪。題目可以是「算出二個隨機數字的自然對數」，如果受測對象無法在幾毫秒內計算出答案，那背後的隱藏者就是人類了。有一大堆簡單的測試可以抓出人類來。大體而言，這些測試反覆地圍繞著一項簡單的觀察結果打轉，那就是：人類大腦擅長模式辨認，對於數學卻不怎麼拿手。即使在一九四○年代，圖靈就清楚瞭解這項事實。就像他會思索電腦能否思考，卻不會浪費時間去想「人類可以像電腦一樣運算數字嗎？」這類的問題，因為他知道這是天生的不平等；也許電腦有一天能與人腦思考感受的能力匹敵，但人腦絕對無法擁有電腦超強的數字運算能力：「若是人類試著假扮機器，他的表現顯然會極為遜色。緩慢不正確的計算，馬上就會讓他出局。」

讓我們做點心算：

一千加四十等於多少？
現在再加上一千
再加三十
再加一千
再加二十
再加一千
最後再加十等於多少？

大多數人都會回答五千，而不是正確答案四千一百。我們記下個十百千萬位置的心算能力不太出色，而且這個特定序列會讓多數人把其中一個放錯位置。
多數人在群眾中找尋一個臉孔的速要比回答8 X 7來得快。說穿了，事實就是我們的數字計算能力極差。弔詭的是，地球上差不多每個人都會使用一種語言，但要心算57 X 73卻覺得非常困難。實際上以任何客觀的評量方式，都會顯示57 X 73的計算任務，比擅常使用一種語言簡單許多。當然，經過練習我們的確可以增進心算能力，但無論怎麼樣練習，都無法讓人們於計算自然對數時，跟辨認驗證碼內扭曲字母時一樣簡單快速。
人類本質上幾乎就是種動物，而數字計算則是種數位知識：無論是1還是1729，每個整數都代表一個離散數量（discrete numerical quantity）。而連續整數的離散本質，與介於橘色及紅色間這類模糊的形式完全不同。法國神經學家史坦尼斯勒斯．狄漢（Stanislas Dehaene）在著作《數字感》（The Number Sense）中強調，雖然人類與動物天生就對數量有感覺（有些動物經過訓練可以算出某處中的某物數量），但那事實上不是種數位知識。我們能夠以符號代表數字42與43，但我們比較「四十二」與「四十三」時的感受，就與比較「貓」與「狗」的感覺不同。我們也許天生就對一至三的數量有感覺，但超出這個範圍就會感到混淆，像是我們也許只消對卡通中的辛普森看一眼，就說得出他有二根還是三根頭髮，但是當問到他有四隻還是五隻手指時，可能就得數一數才能得知。在現代世界中要舉出數字重要性的例子多到不勝枚舉，從年齡、金錢的計算，到棒球比賽的統計數值都是，所以當我們知道在某些狩獵採集者的語言中，似乎沒有單字可以代表二以上的數字時，的確會感到驚訝。在這種「一、二、很多」的語言中，大於二的數量就簡單落在「很多」的這個項目中。就演化而言，模式辨認的需求確實要大過數數與算數。一眼就可以看出地上有蛇，要來得比到底有幾條蛇來得重要多了──在這裡「一、二、很多」的系統當然十分受用，因為一條可能有毒的蛇就已經讓人承受不住了。
我們都知道大腦不擅長數字運算。但為什麼一個有能力馬上辨認面孔並且能在比賽中進行必要計算以接到飛球的裝置（大腦），卻對數學上的長除法（long division）大傷腦筋呢？就像手錶的每個部分均竭盡所能地顯現精確時間般，各種計算裝置的組成元件也各司其職地呈現其擅長的運算模式。人類大腦是由近乎一百兆個突觸連接九百億個神經元所組成的網絡，其元件與連線遠大於由一兆個連結與二百億個網頁所組成的全球網際網路。跟資訊處理元件一樣，神經元會向外發展，試圖建立與其他數千個神經元的連線並進行同步交流。它們非常適合執行像模式辨認這一類從個別關係中瞭解整體概念的運算任務。我們將會瞭解，大腦絕大部分的運算能力，來自於其內部代表各片斷資訊之神經元相互連結的能力（這些片段資訊在外部世界也以某種方式互有關聯），而這可不是種巧合。相反地，電腦晶片上百萬個電晶體，每一個的虛擬試誤與離散性轉換的特質，則讓它在進行數字運算上有最佳表現。神經元是切換糟糕的喧鬧元件，沒有人會用神經元這樣的元件來組成執行算術的裝置，不過若是執行臉孔辨認系統的設計則有可能。
大腦建立連線與塑造關聯的那股與生俱來又壓制不住的能力，在我最愛的假象之一「麥格克效應（McGurk effect）」得到極佳的說明。在一個典型的示範教學中，你看到影片中有位女士在說話。當你凝視她的臉孔時，你看到她的嘴唇在動（沒有合在一起），並聽到她重覆發出「答答、答答」的聲音。但當你閉上眼睛後，聲音聽起來卻是「吧吧、吧吧」。這真是令人驚奇，你會聽到什麼全憑眼睛是否看到而定。這個假象是將發出「吧吧」的音軌與說出「嘎嘎」嘴型的影帶結合在一起所形成。那為什麼張眼時會聽成「答答」呢？因為大腦運作時，會有極強烈的傾向去找出不同事物間的相關性或關聯。除非你看了太多配音不佳的功夫片，不然當你看到某人的嘴唇閉合又張開時，百分之九十九的情況你聽到的都是「吧」這個音。你的大腦挑選並儲存這個資訊，並以它來決定你會聽到什麼。聽覺與視覺資訊產生衝突時就產生麥格克效應。雖然你的聽覺系統聽到的是「吧」，但因為你的視覺系統沒有看到嘴巴閉起，所以大腦就拒絕相信那人說的是「吧」。於是大腦就要找個介於「吧」與「嘎」之間的音，這通常就是「答」了。（說「答」時的嘴唇位置介於「吧」嘴唇完全閉合與「嘎」嘴唇大大張開之間。）無論你知道與否，我們都會讀唇。當我們在吵雜的房間中想要知道別人在說什麼時，這是一個有用的特質，但在觀賞配音不佳的電影時，卻可能變成麻煩。我們的心智能力仰賴自身神經元與其他遠近神經元分享資訊的能力，並在我們體驗過的聲音、景象、概念與感受中創造出連線，要將這份程度誇大實為困難，因為這是大腦預先設定好的功能。經由聽覺與視覺的關聯，孩童學會肚臍指的就是肚子中央部位那個迷人的構造。我們學會由數個筆劃形成一個字母，以數個字母組成單字，並瞭解這個單字所代表的物件；上述的這份學習能力全都源自神經元與突觸攫取與創造關聯性的能力。不過我們對相關概念混淆不清的傾向，以及貝克（Baker）這個名字遠比烘培師傅（baker）難記的現象，也與人類大腦的關聯結構（associative architecture）脫不了關係。
記憶缺陷不是唯一與儲存資訊有關的大腦問題而已。我們將會看到，人類的想法與決定都是主觀意識與反覆無常作用下的犠牲品。舉例來說，酒瓶上的標價強烈影響我們判定一瓶酒本身的好壞。我們易受廣告誘惑的傾向，也與大腦的關聯結構脫不了關係；而廣告的影響程度，則取決於特定產品與舒適、漂亮或成功之類欲望特質在我們大腦產生連結的情況而定。