先说结论,这可能是因为长时间的高强度用脑,会导致大脑皮层里的谷氨酸堆积过多。
谷氨酸(glutamate)本来是大脑里最主要的神经递质,没有之一,它是兴奋性的,参与你的所有高级认知功能,你的学习、思考、专注都需要它。
2022 年发表在 Current Biology 上的一项研究[1] [2] [3]显示,经过一天的高负荷认知任务后,实验组的外侧前额叶皮层(lPFC)的谷氨酸的水平会明显上升。
并且,此时实验组的参与者会更愿意选择短期的小奖励,而不是一段时间后的大奖励,并且该行为和谷氨酸水平变化相关。
只有在一段时间的休息后,谷氨酸的水平才会降低,而 lPFC 的功能也会恢复。
该结果支持了神经代谢假说,即谷氨酸积累触发了一种负反馈调节机制,通过增加了大脑的运行成本,逼迫我们的大脑进入了「省电模式」。
这产生了两个直接的后果:
① 你会明显感觉到「脑子转不动了」,心理上烦躁、挫败,甚至有点隐隐的「脑壳疼」。
② 你会更倾向于回避困难、长期奖赏(如学习),而选择简单、快速的奖励(如刷视频)。
另外,从神经环路激活的角度来看,这一现象其实很容易理解。高级皮层几乎向全脑范围发出直接或间接投射,但在我们专注于思考某个特定问题时,通常只调用或激活特定的神经环路,以保证处理的高效性和特异性。
前额叶皮层的直接/间接投射
然而,当皮层神经元胞外谷氨酸积累过多时,过多的游离谷氨酸可能非特异性地激活其他本不应参与的环路,从而唤起一些不必要的感受或记忆,比如焦虑、烦躁的情绪,或者正如你在解一道数学题时,突然脑海中冒出一段歌曲。
而这些不必要被提取的信息或感受,显然会进一步增加你的思考成本,需要你动用更多的皮层抑制能力来压制它们,从而产生恶性循环。
这一结果还侧面支持了「神经效率假说」。
什么是神经效率假说呢?
早在上世纪 80 年代,就有研究发现,智商越高的人,进行认知任务时大脑皮层的能量代谢率反而越低,也就是说,聪明人思考问题时消耗的能量更少[4]。
有人据此提出假设,聪明人之所以能比咱们更专注更持久,可能并不是因为他们比别人更努力,而是因为他们大脑的工作效率更高,即所谓的「神经效率假说(neural efficiency hypothesis)」。
这一猜测在 2018 年得到了证实,来自德国波鸿鲁尔大学的 Erhan Genc 教授团队发现,聪明人的大脑神经元互相连接更加高效简洁[5]。
那么,结合谷氨酸积累的神经代谢假说和神经效率假说,我们可以说,越是聪明人的人,大脑结构更高效,处理同一件任务的耗能越低,同时谷氨酸积累越慢,因此更不容易触发大脑的负反馈机制(感到疲惫),因此可以支持更高的工作记忆,更多线程的任务,更长久的专注力。
这个现象可能有点反直觉,因为我们通常会觉得,聪明人脑子里的乱七八糟的神经连接应该会更多才对,不然他们怎么会这么容易一看题干就想出好几种解法?
但关于这点,我们其实可以参考 3 岁左右的幼儿的脑子,其突触连接是远远多于成年人的,但是随着学习和年龄增长,这些突触连接会被不断「修剪」,反而会减少,这是在为了提高我们思考的效率,大脑在做「减法」,去除无用的连接。
通俗来说,如果将大脑比作 CPU。
聪明大脑则像一款高端旗舰 CPU。它采用更先进的架构(神经元连接更高效简洁),能效比极高。处理同样的任务,它耗能更低,产生的热量(谷氨酸)更少,散热效率也更好。因此,它可以在更高性能状态下长时间稳定运行(更持久的专注力),同时处理多线程任务(更强的工作记忆),而不会轻易触发降频保护(感到疲惫)。
最直观的后果,就是当你和聪明人运行同一款 app, 你占了 90%的内存,人家只用了 40%的内存,你已经拼尽全力了,对方甚至还有余力开个游戏摸个鱼。
综上,大脑疲劳后继续学习会痛苦,既是生理上的保护机制,也是大脑在告诉你「朋友,该歇歇了」。
参考来源:
[1] Wiehler, A., Branzoli, F., Adanyeguh, I., Mochel, F., & Pessiglione, M. (2022). A neuro-metabolic account of why daylong cognitive work alters the control of economic decisions. Current Biology, 32(16), 3564-3575.
[2] 这一研究成果非常有意思,以至于一篇 Current biology 的文章(当然这个杂志也非常不错),居然还得到了 Nature 和 Science 新闻的报道
[3] 此外,前额叶也投射到许多参与疼痛、负性感受相关的脑区,过多的谷氨酸也可能导致这些通路的兴奋,从而引发烦躁、痛苦等负面感受
[4] Haier R J, Siegel Jr B V, Nuechterlein K H, et al. Cortical glucose metabolic rate correlates of abstract reasoning and attention studied with positron emission tomography[J]. Intelligence, 1988, 12(2): 199-217.
[5] Genç E, Fraenz C, Schlüter C, et al. Diffusion markers of dendritic density and arborization in gray matter predict differences in intelligence[J]. Nature communications, 2018, 9(1): 1-11.