撰文丨橙子 （华南师范大学 心理学博士生）
责编丨刘斐雯
排版丨茄子
请你尝试阅读下图中每个字代表的颜色（也即其本身的词义），是不是觉得比较简单？接下来，请再尝试着读一读下图每个字的字体的颜色（注意：不是阅读词义）。在此过程中你有没有这样的感受：总是不自觉地忽视字体的颜色而去阅读词义，需要集中注意力才能正确读出字体的颜色，而且感觉读得特别费劲。
图1 Stroop任务
有以上这些感受的人并不是只有你一个人，研究者在实验中也发现人群中普遍存在着这种现象。他们发现，当字体的颜色和其本身的意思不相同时，被试者的反应速度会下降，并且错误率会上升。这是因为无关的词义与颜色之间产生了认知冲突，如图片中第一个字的词义“蓝”干扰了对颜色“黄”的命名，从而使阅读颜色的反应速度下降，并可能使我们本该在阅读颜色的时候错误地做出了阅读词义的反应，这就是经典的Stroop效应。
不过，对此我们并不用过于担心，因为大脑有一种高级功能可以帮助我们排除词义的干扰。它就是认知控制能力——一种以目标为导向、帮助我们排除无关干扰信息、协调各种基本认知过程的能力。在生活中，我们想要实现自己的目标也离不开认知控制。例如，在十字路口过马路时，你需要时刻注意来往的车辆、要关注红绿信号灯，还要小心一些不遵守交通规则的电动车；作为司机你可能还需要做好随时刹车的准备，而认知控制能够协调多种认知过程，例如知觉、注意、记忆等，帮助你完成这些行为。
图2
那么，大脑如何通过认知控制处理认知冲突保证我们可以实现小目标？正式回答这个问题之前，请想一想当你纠结“减肥还是吃美食，熬夜还是养生”的时候，脑子里是不是好像总有两个小人在打架，一个说“人生要享受，舒服最重要”，另一个则说“你要努力，不能浪费时间”，这两个小人相互争吵，谁也不想妥协。同样，认知控制在解决冲突的时候也会遇到相互竞争的“小人”，那么，它将如何解决这些竞争呢？
图3
研究者提出的认知控制的冲突监测模型也许可以来回答这个问题，以学习和玩手机之间的反应冲突为例，假设你的终极目标是“学习”，干扰刺激为“玩手机”，冲突监测模型会假设存在这样一个过程（图4）：玩手机激活某个通路产生反应A，学习激活另一个通路产生反应B，反应A和反应B之间会产生反应冲突—“又想学习又想玩手机”，冲突监测单元前扣带回 （anterior cingulate cortex, ACC）能够监测到这种冲突，并进一步将冲突信号传递到背外侧前额叶（dorsolateral prefrontal cortex, DLPFC）。DLPFC存储着当前的任务目标—“学习”，所以它会通过增加学习权重或抑制玩手机的方式来解决冲突，从而保证你能够完成终极目标—学习。
图4 改编自Botvinick等人（2001）提出的冲突监测模型
所以，有明确的目标是一件非常重要的事，因为关键时刻还得靠它把你从玩手机中拯救出来。但值得注意的是，学习并不是每次都能胜出，因为玩手机是一件轻松、甚至不需要努力就可以实现的事情，所以它常常会摆脱认知控制的束缚。
参与认知控制过程的脑区并不仅仅只包含ACC和DLPFC，顶叶、前运动皮层、额中回等脑区同样也发挥着重要作用。既然认知控制这么重要，那么可不可以通过训练来增强我们的认知控制能力呢？
图5
已有研究表明，适当的训练能够增强认知控制能力。如，训练被试对颜色与词义不一致的刺激（如“红、黄、黑”）进行反应，经过一段时间的练习后，当遇到新的刺激时，如“绿”，被试也能更快的对其颜色做出反应，而较少受自动化更强的词义的干扰。这说明经过练习个体产生了一种稳定存在的高认知控制状态，而且这种高认知控制状态能够迁移并有效解决新刺激中的反应冲突。Karbach等人也发现训练能够增强认知控制，并且增强的认知控制能力可以迁移到类似的任务中。
神经影像研究也为认知控制的可塑性提供了证据。例如，Oelhafen 等研究者使用n-back任务对个体进行了三周的认知训练。在n-back任务中通常要求个体判断当前刺激与之前某刺激是否相同，如在2-back任务中要求被试判断N试次与N-2试次是否相同。结果显示，训练组被试在完成另一项认知任务（注意网络测试，attention network test）时反应速度更快，顶叶激活更强（图6）。顶叶被认为与主动注意控制有关，顶叶的强激活说明训练可能增强了注意控制过程，使被试加强对相关信息的注意从而加快了冲突解决。
图6 与控制组相比，训练组被试左顶叶有更强激活
（Oelhafen et al, Neuropsychologia, 2013）
国内研究者Hu等人发现经过五天的Stroop任务训练后，不仅能够改善被试的行为学得分，而且能够增强带状盖网络—小脑和带状盖网络—初级视觉网络等脑区间的功能连接。他们发现，这些脑区功能连接的增强有助于冲突的解决，也就是说这些脑区间功能连接越强，被试的行为表现也越好（图6）。研究者认为，这可能是因为训练增强了带状盖网络对小脑、初级视觉网络等脑区自上而下的调控，从而优化了认知控制过程，例如带状盖网络对初级视觉网络的调控作用增强可以使个体更好的分配注意资源。
图7 训练组的行为学得分越高，脑区间功能连接越强；对照组则没有出现
（Hu et al, NeuroImage, 2017）
在Berkman等人的一项研究，他们要求被试听到声音信号后抑制原本打算做出的反应，试图训练个体的抑制控制能力。他们发现训练改变了壳核和DLPFC的激活时间，也就是说，训练前核壳在任务准备阶段有更大的激活，而训练后它在任务执行阶段有更大的激活；训练前DLPFC在反应执行阶段有更大的激活，而训练后它在任务准备阶段有更大的激活（图7）。DLPFC被认为与任务执行和冲突解决有关，而核壳主要参与被动控制过程，所以它们激活模式的相反变化说明个体不再只是被动的应对刺激，训练使个体逐渐形成了一种主动控制、主动预期冲突的状态，增强了认知控制。
图8 训练后，DLPFC在任务准备阶段（cue period）激活显著增加，在反应执行阶段（stop period）活动显著下降
（Berkman et al, Journal of Neuroscience, 2014）
不过遗憾的是，虽然研究发现适当的训练方法可以增强认知控制能力，但同时也发现这种效应并不能长时间存在，几个星期或几个月后会自然消退。随着认知神经科学等一系列学科的不断发展，我们有理由相信，在日后或许能找到一种方法，可以持久稳定地提高认知控制能力。
封面图片：
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文中插图：
图1https://www.sohu.com/a/273129752_617478
图2https://www.jianshu.com/p/187940720697
图3http://tushuo.jk51.com/tushuo/1446312.html
图5https://www.sohu.com/a/342794431_120178136
图4, 6-8 见参考文献
参考文献：
1. Stroop, J. R.. Studies of interference in serial verbal reactions. Journal of Experimental Psychology, 1935,18(6), 643.
2. Botvinick, M. M., Braver, T. S., Barch, D. M., et al. Conflict monitoring and cognitive control. Psychological Review, 2001,108(3), 624.
3. Karbach, J., & Kray, J. How useful is executive control training? Age differences in near and far transfer of task‐switching training. Developmental Science, 2009,12(6), 978-990.
4. Bugg, J. M., & Crump, M. J. In support of a distinction between voluntary and stimulus-driven control: A review of the literature on proportion congruent effects. Frontiers in Psychology, 2012,3, 367.
5. Hu, M., Wang, X., Zhang, W., et al. Neural interactions mediating conflict control and its training-induced plasticity. NeuroImage, 2017, 163, 390-397.
6. Oelhafen, S., Nikolaidis, A., Padovani, T., et al. Increased parietal activity after training of interference control. Neuropsychologia, 2013, 51(13), 2781-2790.
7. Polk, T. A., Drake, R. M., Jonides, J. J., et al. Attention enhances the neural processing of relevant features and suppresses the processing of irrelevant features in humans: a functional magnetic resonance imaging study of the Stroop task. Journal of Neuroscience, 2008, 28(51), 13786-13792.
