《打破大腦偽科學》：與其相信那些開發腦力的都市傳說，不如好好睡覺

文：Gene

這是個用腦力拚經濟的時代，無論含金湯匙出生與否，未來的收入多寡，應該主要是用腦來決定的吧？於是愈來愈多人不希望自己小孩輸在起跑點，相信所謂的兒童腦潛能開發，也會是用腦力來拚經濟的典範。真是厲害了，我的腦！

其實，我們何止害怕輸在起跑點？我們也害怕輸在路程中，甚至害怕輸在終點，有誰不想保有智力和記憶力到老不衰退？不瞞大家說，我自己也在服用所謂健腦的保健食品，哪怕在科學上的顯著性還有待釐清，只要不傷身就好，即使是安慰劑效應也不錯呀！

腦僅佔我們體重的約百分之二，可是我們攝取的熱量卻有約兩成是要貢獻給腦的，可見其胃口之大（我不介意再多花一倍熱量給腦來減重⋯⋯）。我們該怎麼訓練出一個更強大的大腦呢？腦愈大愈好嗎？如何讓大腦超頻多工運算呢？如何讓只用一成的腦力提升至用到八七成？多玩益智遊戲能強化腦力嗎？我們該搞清楚自己究竟是左腦人還是右腦人嗎？

老實說，我也想靠一些坊間流傳的方法來提升腦力，成為一個曠世奇才，可是如果這些方法全都有用，天才也不見得會輪到我當吧？這本《打破大腦偽科學：右腦不會比左腦更有創意，男生的方向感也不會比女生好》（Hirnrissig: Die 20,5 größten Neuromythen: und wie unser Gehirn wirklich tickt）就是要來破解坊間許多關於腦力開發的都市傳說，告訴我們：你的大腦不是你的大腦。

《打破大腦偽科學》不是讓你有最強大腦的實用書籍，但是你該讀一讀、鬆口氣——原來我們真的大可不必陷入腦力開發競爭的殘酷軍備競賽，不必害怕輸在起跑點而成為腦殘智障了。例如過去我們以為只用了一成腦力，白白浪費了九成的潛力，這不過是無稽之談。訓練單一智能的練習，其實無法提升整體智力。

《打破大腦偽科學》作者漢寧．貝克（Hennig Beck）是德國的神經生物學博士，也是科普作家。他熱愛關於腦的一切，恨不得把他所有知道的有關腦的一切，都用風趣幽默的方式告訴大家。讓大家能夠更瞭解我們頭顱裡軟如豆腐的腦，在科學上究竟已知多少，坊間又有多少謠言需要被終結。

隔行如隔山，甭說是一般大眾，連我們這些生命科學家，只要不是進行腦科學研究的，常常也會和一般大眾一樣有各種迷思，有時候腦科學家或神經科學家在對其他領域的生命科學家演講，往往也要先澄清各種謠言才能進入主題。

作為一位專業神經生物學家，他首先告訴大家，腦科學家其實沒有讀心術，受制於各種儀器的先天限制，再昂貴的儀器也僅能粗淺地捕捉到腦活動的一部分訊息，更甭提我有些朋友為了領五百，在實驗的過程中居然睡著而成數據中的離群值。他誠實地指出，腦科學家僅能「觀察思考中的腦」，並認為這樣就夠刺激了。

他繼續破解和腦有關的二十幾個迷思，有些以為能訓練出最強大腦的科學方法，可能是自我安慰，但是也有一些迷思能讓人更樂觀，例如我們以為學習有黄金期，但是科學家發現腦到老仍有一定的可塑性等等。

眾多腦迷思中，最常見的當然是和左右腦有關的。沒錯，我們的腦確實是分成左右兩個分工的半球，只不過絕大多數的複雜工作，要左右開弓一起處理，因此貝克駁斥那些指稱什麼「左腦型」或「右腦型」的流言，因為只要胼胝體還沒被咔嚓掉，整個腦應被視成一體；另外，動物的腦並非大就是美，神經細胞數量也並非關鍵，重點是哪些神經元在哪裡相連。

還有一個常見的迷思是，腦究竟男女有別嗎？在生物學上，確實是在平均上有些差異。然而，差異並沒有大到男女的腦幾乎沒有重疊之處，而且許多差異事實上可以用後天訓練的方式消弭，許多性別上的差異，說穿了，不過是劃地自限而已。

《打破大腦偽科學》不僅破解民間傳說，也交待腦科學的研究限制，以免大眾以為科學家像神一樣厲害。各種腦迷思，用簡單直接的方法吸引大家的注意力，成為文化中的「迷因」（memes）。 很多迷思透過網路及長輩圖流傳，比起可靠的科學學術期刊，傳播力是大了百萬甚至千萬倍。

我們不會因為一兩個科學研究，就會去改寫教科書，科學往往得靠大量嚴謹的再現性實驗推動，而非一兩個大佬的嘴砲就一日千里。如果有哪些實驗結果就只能在一兩家實驗室裡做出，姑且不論有無造假之嫌，那也無法推動科學進步。因為科學就是要有普遍性，能夠一再被再現而廣泛應用，才能促進人類福祉。

科學學術期刊也有好壞之分，現在尤其有大量劣質「掠奪性開放獲取出版」（predatory open access publishing）的期刊，只要付得起高昂的刊登費，無論論文有多鬼扯，都能刊登。所以不要被一些有心操作的偽科學家給騙了，以為他們的論文一旦刊登在「國際期刊」，就是整個學術界認可了！

很重要的，《打破大腦偽科學》指出，為了避免偏差，我們需要用「安慰劑雙盲對照研究」的方法來設計實驗，這是任何有操守的科學家都會自我要求地遵守的。因此，也別讓那些設計不嚴謹的研究給騙了，以為統計上顯著就是正確的。另外，統計測試有好幾百個，有心人士可以操作到至少有一個統計測試是顯著的，不管資料品質有多差勁。用了「安慰劑雙盲對照研究」的實驗結果不一定就是可靠，可是沒用「安慰劑雙盲對照研究」的就是不可靠！