认知神经科学专家：注意力涣散怎么办？神经反馈来帮忙！
来源：知乎专栏《认知神经科学》
作者：加州大学戴维斯分校博士后研究员Yuelu
一、有限的注意力
相信大家都有过这样的经历：明明要找的东西就在眼前，却依旧花费相当的时间和精力才找到。更有甚者，一些十分显眼的东西也可能常常被我们“视而不见”。广大司机朋友们对此一定深有体会。在繁忙的城市街道上开车，即便是小心谨慎也难免时常遇到一些意外状况，比如"无视"了那硕大的红灯或者闯入街道的行人（这可不是闹着玩儿的！）。
这些现象都涉及到人类认知中的一个经典的局限性：有限的注意力（limitedattention）。也就是说人们在同一时间能注意的事物是有限的（对大部分人来说这个数目仅有2到3个）。假设我们已经同时在注意3件事物，当我们试图让第4件事物也被注意时，那么第4件事物就会成为注意的中心，而在前三件事物上的注意力则会减退。
什么？你不相信自己只能同时注意2到3个东东？那么我想先请各位看一个短片：TEST YOUR BRAIN：
https://v.youku.com/v_show/id_XNTQ4MDIzMzYw.html?from=s1.8-1-1.2。
在这个片段中著名神偷ApolloRobbins将要在一名路人身上当面偷取4样东西，片中那位可怜的路人被搜刮一空还不自知。可问题是：各位看官你们都捕捉到Apollo偷东西的瞬间了么？事实证明即使我们盯着Apollo的每一个动作仔细看，我们依然可能会漏掉一两个偷窃瞬间。这是因为Apollo巧妙地将我们的注意力给引开了，从而让他在众目睽睽之下有机可乘。
纳尼？你们全都看出来了？那我们再来看看下面这个短片：Test Your Awareness -- How many changes did u notice?：
https://v.youku.com/v_show/id_XODQ2NTQxNjIw.html?from=s1.8-1-1.2
在这则短片中，制作组故意在侦探逐个审问嫌犯的过程中篡改了场景中多达21处细节。当然篡改的过程在第一遍播放时是没有被拍出来的。然而令人惊奇的是，有相当一部分人在第一遍观看时甚至连一处改动都无法看出来。不过话说要看出这个篇子中所有的破绽确实很难，因为其不光涉及到注意力的有限性，更要命的是视觉工作记忆（visualworking memory）的有限性。看完这个片儿，各位信了么？如果哪位能够看出全部的破绽，那恭喜，您是神人！
（视频来源：优酷，Test Your Awareness -- How many changes did u notice? ）
二、神经反馈提高注意力
说了一大堆骇人听闻的有关注意力局限性的问题，下面回到大家最关心的问题：有没有办法能够提高注意集中的能力并且打破注意局限性这道魔障？目前比较广泛运用的方法之一是通过各种形式的认知训练（cognitivetraining）来提高综合认知水平。例如认知训练被运用在治疗早期阿尔茨海默症（Alzheimer’sdisease）以延缓病程的发展。
然而现有的科学证据貌似无法充分证实认知训练在治疗老年痴呆中的有效性。例如，AlexBahar-Fuchs等学者于2013年在Alzheimer’sResearch & Therapy期刊上发表综述文章对11篇已发表文章的结果进行了定量分析，却未能发现认知训练能够对早期阿尔茨海默症患者带来帮助。总体来说目前学术界对认知训练的有效性还存在着争议。并且，对于一些认知训练的神经原理的研究还不完善，以致于人们对于为什么认知训练能或不能够提高认知水平还不清楚。
最近，来自美国普林斯顿大学研究者们（包括MegandeBettencourt, Jonathan Cohen, Ray Lee, Kenneth Norman, 和NicholasTurk-Browne）证实了一种高大上的方法——神经反馈（Neurofeedback）——能够有效地提升人们集中注意力的能力（deBettencourtet al., 2015）。所谓神经反馈，一般是指在认知训练中实时采集并计算神经信号指标（如脑电波EEG，功能核磁共振成像fMRI），再以视觉或听觉的形势反馈给受训者，以期让受训者能够根据反馈的信息学习自我调节脑功能。
如下图所示，在普林斯顿大学这项研究中，学者们让接受训练的被试（请注意，他们用的是在读本科生，而非老年人）区分一个场景是室内还是室外或者一张人脸是男还是女。听上去是个挺简单的任务，然而这个任务的挑战在于半透明的场景和人脸是重叠放置的，而受训者被告知需要选择性注意人脸而忽略场景，或者注意场景忽略脸，并且只对被注意的类别做出判断（室内vs.室外，或男vs.女）。
为了实现神经反馈，学者们运用实时功能磁共振成像的方法(real-timefMRI)，用机器学习中logistic regression的方法实现线上分析（on-lineanalysis），并自动判断在当前时刻受训者的注意力是否集中在与任务相关的图像类别上（人脸vs.场景）。
当神经反馈系统检测到受训者注意力涣散或者切换到与任务无关的类别上的时候，系统便会自动通过降低与任务相关的图片混合比例（比方说由50%的人脸降到30%的人脸）来增加任务的难度（对，是让训练任务变得更难！下图b）。于是乎受训者就可以从任务的难易程度来知晓他们的注意力集中程度了。当受训者注意力集中的时候，训练系统会自动降低训练难度以奖励这种优良的表现。反之当受训者注意力不集中时，系统将增加任务难度来予以惩罚。整套系统从训练任务开始，通过实时分析采集的神经信号（fMRI）来调制任务的难度，从而形成一套闭环的（closed-loop）反馈系统。
图片来源：Figure 1. deBettencourt et al. (2015)
附上实验视频如下，有条件的朋友建议直接去Nature看这个实验的具体实现过程：
http://www.nature.com/neuro/journal/v18/n3/abs/nn.3940.html#videos
用如此高大上的神经反馈系统，达到的训练的效果那是杠杠的。
该研究发现在接受训练之前，本科生们完成这项任务的错误率竟然达到30%左右（面对这么高的错误率，本人无语了……不知是通宵赶project还是打dota来着）。
经过神经反馈训练以后，受训者的表现有了显著的提高，如下图左绿色柱状图A’所示。真可谓是立竿见影的效果！而研究者发现当他们在一组对照组上使用源自受训者的反馈信号时（也就是说对照组使用的反馈不是基于他们自己的fMRI信号），对照组的表现在训练结束后并没有显著提高（下图左蓝色）。这说明此神经反馈训练要"量身订造"才能效果好呢！
图片来源：deBettencourt et al., 2015（左）, Sulzer et al., 2013（右）
注：A’（正确发音应为 A Prime）是一项利用"接收机工作特性" （Receiver operating characteristics）来分析行为学数据的方法。较高的A’值既需要高命中率（hit rate）也同时需要低的虚警率（false alarm rate）。因此靠不停的按键反应（jamming the button）的策略是行不通的。详见Zhang & Mueller, 2005; Pollack & Norman, 1964，还有信号检测理论Signal Detection Theory。
综上看来，神经反馈确实能够提高认知训练的有效性。其一个最直接的好处是能够实时并形象地将采集的脑信号反馈给受训者，以便直观地让他们监控自己的神经活动（上图右）。
这样相比传统的开环（open-loop）认知训练模式而言，闭环系统能够更有效地让受训者学习约束和控制神经活动的能力从而达到训练的目标。神经反馈的另外一个不可忽略的优势在于采集的神经影像可被用与线下分析，以便研究者找出真正的原理与机制。这有别于传统训练的黑箱操纵模式（大多难以测量到底大脑里发生了什么变化）。下面我们来看一下经过训练后到底发生了什么。
三、注意力训练对中枢神经系统的作用
以下我们先来看看注意的神经机理以便清晰地阐述学者们在神经反馈训练中的发现。已经对文献了然如胸的高人们可自行略过，直奔最后一段。这可是浓缩了一百多年研究的精华，不要嫌长哦。
我们的感觉系统无时无刻不被环境中的事物所刺激（光，声，热，感，气，味）。但是大脑中负责有意识处理（conscious processing）的资源是有限的。这就意味着注意力就像一扇闸门一样把无关的信息过滤掉（filtering）并增强有用的信息（attentional gain）。
近代实验心理学对注意的研究应该起源于鼎鼎有名的Hermann von Helmholtz。在下图所示的实验范式中，Helmholtz发现注意力可以被主观地引导至非眼睛注视的周围视野区域（内隐性注意，covert attention）。当他把注意力集中在视野中某一区域时，他发现那一区域中的字母能够更好地被辨认出来，即使他的眼睛仍注视在中央的亮点上。
图片来源：Wright & Ward (2008)
认知神经学家Michael Posner延续了Helmholtz的研究。他利用基于电脑的 “线索化空间注意实验范式”（cued spatial attention paradigm）对内隐性注意做了系统的研究（Posner et al., 1980）。
该实验范式的核心是运用cue来引导被试将注意力分配到左侧或右侧视野（如下图中箭头指向右视野，则被试需要将注意力集中到右视野；当然眼睛必须保持注视在中央的十字上），而随后的视觉刺激则可能出现在被注意（valid）或不被注意（invalid）的位置（下图a中的五角星出现在被注意的区域（valid），而b则出现在未被注意的区域（invalid）。
Posner发现当视觉刺激出现在被注意的空间位置时，被试的反应速度要更快（相比刺激出现在不被注意的空间位置时，反应时缩短大约70 ms）。这在行为学上捕捉到了注意力的有益之处。
图片来源：Wikipedia
自Posner以后，认知神经科学对内隐性注意的研究有了长足的发展。在脑电领域（electroencephalogram;EEG)，学者们发现注意力可以增强视觉事件电位（event-relatedpotential, ERP）中的P1，N1等成分（Mangun & Hillyard, 1991）。
通过研究视觉刺激出现之前（也就是cueingperiod）的脑电信号，学者们发现视觉空间注意能够抑制对侧脑电图中的alpha波段能量（8-13Hz；如下图b，注意左侧视野导致右半球的alpha波段能量降低（Worden etal., 2000），从而增强与任务相关的脑区域的神经兴奋程度。
图片来源：Mangun & Hillyard (1991); Worden et al., (2000)
以上的神经特征都来自于大脑中的感觉区域。而Posner和StevenPetersen认为注意控制应该源自大脑中一个独立于感觉区域之外的高级系统。感觉区域本身则被认为在这套注意控制系统（attentionalcontrol system）的调制下选择性地放大或过滤感觉信息（Posner &Petersen, 1990）。当然他们的推断当时主要是基于对中风病人的行为学研究。科学家一直到功能磁共振成像被用于认知研究后才精确定位了脑中两套主要的注意控制系统（e.g., Hopfingeret al., 2000）。
简而言之，自上而下的内源性注意（top-down/endogenousattention; 也就是俗话说的集中注意力）是由dorsal attention system控制（下图a中蓝色区域，包括额叶眼动区 frontaleye field，FEF 和顶上小叶 superior parietal lobule，SPL）。dorsal attention system受我们主观目的和计划指引（goal-directed），并对感觉区域（如下图b中的视觉区域）发出自上而下的注意控制信号（top-down attention signal）来增强对视觉区对感兴趣的事物的处理。
而另一套ventralattention system（包括腹侧额叶皮层 ventral frontal cortex，VFC 和颞顶交界区 temporoparietaljunction，TPJ）则主要控制自下而上的注意捕捉机制（bottom-up/stimulus-driven attention；俗称注意被吸引），负责对环境中显著的信息（salient information，比如突然靠近的车）进行监测，并及时地将注意力重新定位到显著信息上。
图片来源：Corbetta & Shulman (2002)
目前，学者们已经证实了注意系统对视觉区的控制可通过神经同步（neural synchrony）来完成。当注意控制系统和感觉区域的神经振荡同步起来时，注意控制信号能够顺利地传达到相应的感觉区域（Gregoriouet al., 2009）。
如下图所示，当注意集中在第4视觉皮层（V4）的感受野中时，从注意控制区FEF传达到V4的神经同步被增强（下图A中红色曲线；蓝色曲线为当注意集中在感受野之外时）。虽然B中显示从V4到FEF的神经同步也被增强，但其起始时间要晚于A中的起始时间（160vs. 110 ms），从而说明注意是自上而下地影响与任务相关的视觉区域。另外，学者们还证实了注意控制系统可通过调制感觉皮层中的alpha和gamma波段来控制感觉皮层的神经兴奋程度（如Capotosto et al., 2009; Buffalo et al., 2011; Liu et al., 2014）。
图片来源：Gregoriou et al., (2009)
回到神经反馈的话题，普林斯顿大学的学者们发现在受训者接受神经反馈的注意力训练时，神经反馈信号其实是源自注意控制区域（下图b）和位于枕叶及颞叶（occipitotemporal）的感觉区域（下图a；个人感觉主要包括腹侧视觉通路：ventralvisual stream）。这也就说明一旦受训者注意力不集中即导致注意控制区域和感觉区域中的神经激活产生变化，进而被反馈系统检测到并以任务难度的形式反馈给受训者以达到训练目的。
但是一个有趣的现象是学者们发现通过训练以后，激活发生变化的脑区却跟上面提到的区域不同（下图c）。虽然在颞叶的一些区域可能与a中的一些区域有重合，但对比神经反馈训练前后，基底核（basalganglia）以及前颞叶（anteriortemporal lobe）的激活都发生了变化。具体这些变化说明了什么还有待进一步研究来阐明。
图片来源：deBettencourt et al., (2015)
申明：文中图片及视频资源都来自学术文献以及网络。其版权属于文献原作者或期刊出版社。
参考文献：
Bahar-Fuchs A, Clare L, Woods B. 2013. Cognitive training and cognitive rehabilitation for persons with mild to moderate dementia of the Alzheimer’s or vascular type: a review. Alzheimers Res Ther. 5:35.
Buffalo EA, Fries P, Landman R, Buschman TJ, Desimone R. 2011. Laminar differences in gamma and alpha coherence in the ventral stream. Proc Natl Acad Sci. 108:11262–11267.
Capotosto P, Babiloni C, Romani GL, Corbetta M. 2009. Frontoparietal Cortex Controls Spatial Attention through Modulation of Anticipatory Alpha Rhythms. J Neurosci. 29:5863–5872.
Corbetta M, Shulman GL. 2002. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nat Rev Neurosci. 3:201–215.
deBettencourt MT, Cohen JD, Lee RF, Norman KA, Turk-Browne NB. 2015. Closed-loop training of attention with real-time brain imaging. Nat Neurosci. 18:470–475.
Gregoriou GG, Gotts SJ, Zhou H, Desimone R. 2009. High-Frequency, Long-Range Coupling Between Prefrontal and Visual Cortex During Attention. Science. 324:1207–1210.
Hopfinger JB, Buonocore MH, Mangun GR. 2000. The neural mechanisms of top-down attentional control. Nat Neurosci. 3:284–291.
James W. 1890. The principles of psychology. New York : Holt.
Liu Y, Bengson J, Huang H, Mangun GR, Ding M. 2014. Top-down Modulation of Neural Activity in Anticipatory Visual Attention: Control Mechanisms Revealed by Simultaneous EEG-fMRI. Cereb Cortex. bhu204.
Mangun GR, Hillyard SA. 1991. Modulations of sensory-evoked brain potentials indicate changes in perceptual processing during visual-spatial priming. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 17:1057.
Pollack I, Norman DA. 2014. A non-parametric analysis of recognition experiments. Psychon Sci. 1:125–126.
Posner MI, Petersen SE. 1990. The Attention System of the Human Brain. Annu Rev Neurosci. 13:25–42.
Posner MI, Snyder CR, Davidson BJ. 1980. Attention and the detection of signals. J Exp Psychol Gen. 109:160.
Sulzer J, Haller S, Scharnowski F, Weiskopf N, Birbaumer N, Blefari ML, Bruehl AB, Cohen LG, deCharms RC, Gassert R, Goebel R, Herwig U, LaConte S, Linden D, Luft A, Seifritz E, Sitaram R. 2013. Real-time fMRI neurofeedback: Progress and challenges. NeuroImage. 76:386–399.
Worden MS, Foxe JJ, Wang N, Simpson GV. 2000. Anticipatory biasing of visuospatial attention indexed by retinotopically specific alpha-band electroencephalography increases over occipital cortex. J Neurosci Off J Soc Neurosci. 20:RC63.
Wright RD, Ward LM. 2008. Orienting of Attention. Oxford University Press, USA.
Zhang J, Mueller ST. 2005. A note on ROC analysis and non-parametric estimate of sensitivity. Psychometrika. 70:203–212.
免责声明：本文转载自知乎专栏《认知神经科学》，转载只做观点分享，不做商业用途，版权归原作者Yuelu和This Is Not Tina所有。我们尊重版权，如有侵权，请微信联系我们及时删除，谢谢！
点击下方，查看原文出处