2 P0 K- v" l; P8 ~! W意大利作家切萨雷·利帕在他的寓意画册《圣像学》(1593)一书中将“好奇”描绘成一个衣衫不整的放荡妇女,还采用大字标题,为的是传达以下信息:“好奇是一部分人肆无忌惮的欲望,他们渴望知道本不应该知道的事情。”抛开宗教层面,有什么是本不应该知道的事情呢? 8 Q9 R. a. C) E/ X% r. P
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有关好奇心驱动,我想到一个经典的人物——达芬奇。说他是画家简直就是在骂他,达芬奇在建筑学、解剖学、天文学、植物学、动物学、地质学、光学、力学、几何学、土木工程等等方面的成就,绝不输给他在绘画领域的建树。即便过了几百年,作为当代的我们,对其一生的成就也基本是望尘莫及——达芬奇的好奇心实在是太强了。更为重要的是,达芬奇擅于在某个领域里发现新问题,比如人体绘画和解剖学的关系。+ G s) U+ v6 T! Z
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如果按照叔本华的观点,那么,规避无聊的最好方式便是好奇心了。有人会对鲎的血为何是蓝色的感兴趣,但有人则无动于衷——就如同有人对达芬奇的绘画感兴趣,而对他在几何学上的研究感到索然无味。所以,我比较同意文中洛文恩斯坦的观点:信息差距不能太大,又不能太小。比如,如果有人让我研究某种语言的语法,我肯定没兴趣,原因在于完全没有一个可以进入的好奇心节点和前知识储备;但如果是针对大脑的构造或分析哲学,我肯定有兴趣,起码在没有遇到数理计算之前,我的好奇心会一直在那里。/ P. f( i# E; r. \+ n
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当然,对我最重要的一点是,要用一生去对抗无聊的有效方式,就是保持好奇。总不能天天靠吃喝啪啪啪来躲避无聊吧……4 c) B, [9 \$ A5 n
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' i5 H' M" U% |" w! I人要吃饭、要喝酒、要繁衍,有这样那样的需求。卡内基梅隆大学的经济学、心理学教授乔治·洛文恩斯坦(George Loewenstein)说,好奇心和这些需求并没有什么不同。我们的求知欲是无限的,我们要不断地去发明创造、去探索、去研究学习,这“和其他需求一样重要”。. g& V2 n0 p- ^4 g" w. B5 R f
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& n4 b/ R! R7 `# U' R: Z; i对于“好奇心”,我们好奇的是:它似乎并没有和任何实际的奖励或回报联系在一起。洛文恩斯坦曾经写道:“好奇心将一个理论难题摆在了我们面前:为什么人们会受一类信息的强烈吸引?从好奇心的定义来看,这类信息并不存在外在的利益。”地球上的生命寻求食物、水、性、住所、休息、财富和生活中其他无数能够滋养他们、愉悦他们的事物,这一点我们不难理解。但是,琢磨出重力的本质或者是登月对我们有什么好处呢?
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' o: q$ g( }" c惊喜的“甜蜜点”:就像选择一本好书一样,好奇心驱使我们去了解新的信息,这些信息可又不能完全新到令人费解的程度。(图源:Steven Chiang/Shutterstock)
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一个很简单的答案是,我们永远不知道今天学到的东西是否会在明天派上用场。以蠕虫为例。加利福尼亚州萨克生物科学研究所的神经生物学家斯里坎斯·查拉萨尼(Sreekanth Chalasani)说蠕虫是不可救药的乐天派。他研究的是一种常见的几毫米长的蠕虫——秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegan)。在实验中,他会把一条蠕虫放在一大堆细菌(它们最喜爱的食物)上,身边是一大堆潜在的伴侣。“它会做什么?它会离开这一堆食物,去寻找更多的东西。没有任何迹象表明外面有更好的东西存在。这些细菌就是你可以给它的最好的食物。蠕虫这样做很疯狂!”
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, u$ n+ J* ~) N! {! o+ P无论你只是放弃了这些食物,还是飞入了太空,“探索”看起来实在是有些疯狂。当然,除非你永远不知道这些食物是否真的会被耗尽。查拉萨尼从进化的角度解释说,有很好的理由驱使我们继续寻找。信息帮助我们做出更好的选择,适应不断变化的环境。也许有一天,我们就真的需要一个月球基地了。$ L4 N, s) L3 R h" z* _# k
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好奇心不在于你不知道什么,而在于你已经知道了什么。
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9 L' x/ T {2 W8 q( a' K% T+ b! r不过,好奇心并不是像只没头苍蝇一样到处瞎转。我们会对特定的事物感到好奇,不同的人对不同的事物感兴趣。有的人执迷于兴趣爱好、追求神秘,还有的人涉猎广泛,什么都喜欢接触一下。兴趣上的这种差异告诉我们,某个目的性因素必然在引导着我们痴迷的每一个独特爱好。 S4 u4 H0 a/ O( a1 Y
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事实上,研究好奇心机制的科学家发现,它的核心是一种概率算法。我们的大脑一直在计算哪条路径或哪种行动,可能会让我们在最少的时间内获得最多的知识。就像维基百科页面上的链接一样,好奇心建立在它自己身上,每个问题都会带来下一个问题。沿着维基百科虫洞一样的旅程,从哪里开始就预示着你可能会在哪里结束。这就是好奇心的有趣之处:好奇心不在于你不知道什么,而在于你已经知道了什么。
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" ^4 g* m+ { D利用最基本的术语,你可以说好奇心是动机和方向的映射。动机并不像它看起来那么明显。口渴、饥饿、性冲动......我们其他的需求都有很明确的动机。但是好奇心呢?
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# W. q& y- }- K6 F# K亚瑟·叔本华(1788-1860) " T' n# L/ r, x- U
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19世纪的德国哲学家亚瑟·叔本华(Arthur Schopenhauer)认为,生命的首要任务是“存在”,紧随其后的是“避开无聊”,无聊就像一只巨鸟盘旋在我们头顶,只要它从你的需求中看到了安逸的生活,它就会立马俯冲下来”。满足就意味着无聊,好奇心正是我们挣脱出去的通行证。人类学家拉尔夫·林顿(Ralph Linton)在此基础上更进了一步。他在1936年写道:“也许人类无聊的能力,而非人类的社会或自然需要,才是人类文化进步的根源。”换句话说,因为厌恶单调乏味,人类已经想方设法积累了海量的知识:语言、印度泰姬陵、懒人袖毯。" p/ U: s2 u# U( ]
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$ n, M2 T. l- z但仅仅是无聊还无法完全解释好奇心。洛文恩斯坦说:“很古老的观点认为,好奇心和无聊是同一个东西的两端。”新的观点提出:无聊和好奇的关系,并不像饥饿与饱腹、干渴与润泽之间的关系。无聊和好奇心的关系不像饿了就要吃一样,它是“大脑的一个信号,告诉你你没有充分利用大脑的某个部分”,就像你坐得太久的时候脚会麻一样。无聊提醒我们,我们需要锻炼我们的思维。但是除了好奇心之外,我们还有其他可以治疗无聊的东西:比如食物或性。更重要的是,即使我们不感到无聊,好奇心也会时不时冒出来。事实上,我们很容易为了学习新的东西而放弃我们想要或喜欢的东西。
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只有当参与者能猜到答案却又不太确定的时候,他们的好奇心才会达到顶峰。* R' o5 `3 ~ A& C5 Y2 x
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就像查拉萨尼实验中的蠕虫离开了那堆完美的食物一样,人类和其他灵长类动物也会一直用奖励交换信息。为了衡量这种趋势,研究人员参考老虎机的模式,设计了参与者需要完成的任务。在这项任务中,参与者必须在多个图像或其他选项之间反复选择。不同选择获得奖励的几率不同(奖励通常是金钱)。随着时间推移,参与者慢慢知道哪些选项最有可能让他们获得奖励,他们会一直选择这些选项。但是,当选择中出现一个参与者没有见过的新选项时,他们经常会选择那个新选项,他们放弃了之前可能的酬劳,希望新选项能让他们获得更多的奖励。4 b! {8 G; {& `/ g' t
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/ f8 \! w9 V' I3 a6 B% |" v! l对大脑的研究表明,这种“新奇奖励”也就是我们给予新选择的额外比重,至少部分来源于它提供给我们的欣快感。例如,2007年的一项研究发现,像巴甫洛夫的狗在听到铃声时会分泌大量唾液一样,当我们期待有新发现时,即使期望落空,大脑的奖励区域也会被激活,就像我们感受到爱、吃到糖果一样。研究人员得出结论,这些研究结果“提出了一种可能性,新奇事物本身就被大脑当作一种奖励”。
& g, A- g, J# X" R(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17764976)
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这指不定是真的,也许我去维基百科就像叔本华说的那样是为了“摆脱无聊”。但后来我又在维基百科里花了三个小时的时间阅读蒙古入侵日本,部分原因是因为我下意识地喜欢点击链接带来的多巴胺分泌的快感。正是这样的快感驱使我们的祖先在澳大利亚和北极圈生息繁衍、发明陶器、雕刻出沃尔道夫的维纳斯(Venus of Willendorf)。0 S6 q2 c4 E$ q/ j" \( X
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/ d, j- b* I# V% A3 K( h7 }沃尔道夫的维纳斯:一座11.1厘米高的女性小雕塑,1908年出土于考古学家约瑟夫·松鲍蒂(Josef Szombathy)在奥地利的沃尔道夫村(Willendorf)附近一处旧石器时代遗址。图源:维基 , F5 G3 Z/ o' L# y
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但是为什么我会跟着蒙古部落的足迹走进一片新的领域呢?就像爱丽丝从兔子洞开始梦游仙境一样。为什么我不去研究威拉德的白嘴黑鵙,或是维基百科上“随机文章”按钮推荐给我的那些有趣的理论话题?为什么好奇心用这种方式吸引着我们?, Q9 y1 ~" R# B3 V3 ^3 {% S
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洛文恩斯坦在1994年的一篇文章中提出了一种理论,认为好奇心的方向取决于“信息差距”——突然意识到你不了解的内容并迫切想要填补这一空白的渴望。这种认知差距可以存在于物质世界(这种奇怪的虫子是什么?)和精神世界中(什么是爱?)。他的理论很好地阐述了为什么Upworthy网站的标题让人如此难以抗拒(该死,我可能已经喜欢上海牛的22个理由是什么),为什么好奇心既被看作是优点又是缺点(你知道海牛的乳头藏在腋窝下面吗?)。. Z# t) |) n' i& N8 `6 [
(www.cmu.edu/dietrich/sds/docs/loewenstein/PsychofCuriosity.pdf)$ h& H2 ~) d! ?5 m& A
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但是,信息差距要吸引人的注意,就不能太大(标题用葡萄牙语写成)或太小(海牛住在佛罗里达州)。在2009年的一项研究中,一组研究人员(包括洛文恩斯坦)让参与者置身于功能性磁共振成像仪中,问了一堆小问题:听起来像是人在唱歌的乐器发明是什么?地球所在的星系叫什么?参与者要估计他们对于每个问题答案的信心,还要评价他们对每个问题的好奇心各有多少。研究人员会实时监测参与者大脑奖励中心被激活的情况,这是另一种测量好奇心的方法。
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5 F' e! K0 c3 p3 x7 H! v* V/ B' _不出所料,参与者对他们认为自己已经知道的答案最不好奇,但对自己完全不知道的问题也不感兴趣。只有当参与者能猜到答案却又不太确定的时候,他们的好奇心才会达到顶峰。好奇心的“甜蜜点”似乎是信息的游离状态:不太多也不太少。! N5 ?. k& P, r! Q0 X! K
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8 L3 e; P( _" M" \( R看这里!:西莉斯特·基德是罗切斯特大学的认知科学家,她利用眼部跟踪设备来研究婴儿如何集中注意力(图源:J. Adam Fenster/University of Rochester)3 e; S* R/ o; O) Q
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- R: o) u; O7 { N c罗切斯特大学神经科学家西莉斯特·基德(Celeste Kidd)说,婴儿也喜欢新但又不是太新的事物。在2012年的一项研究中,她和同事让7-8个月大的孩子坐在屏幕前,屏幕上是三个盒子的图案,每个盒子里都放了一样东西,如饼干、勺子或玩具车。这些物体以特别的方式从盒子中出现,就“像打地鼠(Whack-a-mole)游戏”一样。其中一些方式出现得更加频繁,基德可以让某些特定的方式出现得更少,更令人惊讶。: u2 |0 V# E R2 [' t3 D0 }/ p$ \
- a( K6 \# x, a ?: }当婴儿注视着屏幕时,有一台眼部跟踪设备也在关注着他们。他们的目光透露出明显的偏好性:有点儿新奇但又不完全新奇的出现方式引起了他们的注意;与之前看到的相似或非常不同的方式没有引起他们的注意(每当宝宝不看屏幕的时候,屏幕上就会出现一张笑着的宝宝的照片,“我不知道你是否知道这点,但宝宝确实都喜欢看其他宝宝的照片”。我就不知道,因吹斯挺,有点儿好奇)。. H! u3 x' D8 @; G4 z" U9 M0 f9 H. J
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( Q8 v5 O1 I/ Z7 V" B; Q; B% n+ i基德说,我们的大脑本能地寻求新颖性程度“恰到好处”的东西,这有点像去逛书店,“你不会想挑一本儿童书或是你以前已经读过的书”。另一方面,如果你选择一本你根本就不能参透的书,比如用俄语写的天体物理学,你也会遇到类似的问题。“这会很无趣。”想要学习,你必须有一些能够掌握的东西。就像攀岩一样,下一个攀岩点距离最后一个抓点不能太远,即使你可能永远爬不到最高处。当你的大脑促使你尽快去收集信息时,它也会本能地引导你远离那些太小或太大的差距。
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机器人是检验这种机制如何运转的好帮手。但是因为机器人缺乏动机(好奇心的主要成分),首先你必须给它一些动机。在德国波鸿鲁尔大学研究人工智能的博士后瓦伦·康培拉(Varun Kompella)说,要做到这一点,只需要给机器人编程让他们去寻求奖励。只要机器人知道奖励存在,并且想要得到奖励就够了,奖励到底是什么(即使是一堆数字)并不重要。同样,机器人也不知道要如何获得奖励。就像人类能从学习新东西中获得多巴胺一样,即使看起来毫无用处,机器人的动机、激励系统也能让学习本身成为一种奖励。# R6 i0 ~) ]; D' a3 Q8 m
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康培拉与一个iCub机器人合作,这是一款开放式的类人形机器人,它有奶油色的皮肤、银色的关节,有头、眼睛、手臂、手指甚至是乳头,但它没有头发和腿。在康培拉发给我的视频中,iCub直接连在桌子后面的地板上。桌子中间放着一个塑料杯。机器人来回摆动,握紧、松开拳头。一开始,每一个新的动作都会让机器人学会一些新东西,获得奖励。但没过多久,它已经没有新的动作可学了。 |( `; G3 `9 o
2 S# J: p( C% h) e$ L) s( C- H突然间,机器人打翻了桌子上的杯子。这次遭遇也让机器人获得了奖励。更重要的是这次偶然为机器人提供了获取知识的新渠道。就像一个水手在海上漂了几个月后突然发现了一只水鸟;就像乔治·马洛里(George Mallory,英国探险家,在尝试攀登珠穆朗玛峰途中丧生)第一次听说了珠穆朗玛峰。这就是好奇,不再是随机、漫无目的的,而是有指向的。
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* o" t; u% G& X0 ?' F( @那么下一步呢?答案由一个概率算法确定,这个算法会计算什么动作最可能让机器人获得另一个奖励。在这种情况下,算法提出,在杯子所在区域移动手臂能够带来新动作(当然还有奖励:叮!)。和忽视杯子、回去执行完全随机的行动,或是虽然专注于杯子但却做完全不一样的动作相比,在同一区域做类似的事情更有可能学到新的动作。为什么要专注于杯子?因为它就在那里。
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: c) O( ~! k& J% ]" P* E康培拉的机器人最终学会了拿起杯子,把它移开,放在桌上一个特定的地方。这正是康培拉想要它做的。但它教会自己去放杯子,很大程度上是因为它被固定在桌子旁边,面前的桌上就有个杯子。如果不是这样,它其实还有很多其他的选择。
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同样,基德的实验旨在跟踪婴儿在任何给定时间所拥有的信息量,从而能控制新奇事物的数量,同时限制婴儿的选择。基德说,她之所以选择7-8个月大的孩子,是因为他们能够支持自己的头部重量,但又还没有学会走路,这是最适合进行这一实验的状态。她说,对于蹒跚学步的孩子来说,走路本身是最有趣的事情了, “没有什么能和它匹敌”。' P3 e( S+ H, z1 S
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想要预测甚至控制好奇心就要有更加有效的教导,要更好地了解心理疾病,要有更专注的兴趣;生活才会永远这么因吹斯挺。不过,研究好奇心的难度也告诉我们,好奇心是无穷无尽的,我们几乎不可能真正去引导它、控制它。到头来,我们还有更多的谜题需要解开。/ l6 E# m* Q% @2 J. n
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