學習擁有生命力（vital principle），

而人類的大腦有著巨大的可塑性──

去改變它自己，以適應環境。

大腦具有超凡的反彈能力，即使在受到巨大的創傷，如眼盲、失去半個腦或社會孤立後，還是能發展出學習的能力。這個學習的火花並沒有被這些不幸的遭遇所熄滅，語言、閱讀、數學、藝術創造：這些人類所特有的能力，也是其他靈長類所沒有的。

現代學習科學的旅程包括三個部分：

第一部分，〈學習是什麼？」〉（What Is Learning?）

我們從學習對人類和動物的意義是什麼開始，討論學習時的法則或機制，因為學習就是逐漸形成外在世界的內在模式，不論它是在矽（silicon）或是神經迴路上。

當我去到一個新的城鎮時，我會在腦海中形成一個心智地圖——這個城市街道巷弄的小模型。同樣的，一個孩子在學騎自行車時，他也是在他腦海中，模擬腳要怎麼踩、手要怎麼握把手才能維持自行車的平衡。電腦的人臉辨識法則也是先得出眼睛、鼻子、嘴巴的各種形狀和它們的組合，把它形成一個模型板（template）。

第二部分，〈我們的大腦如何學習？〉（How Our Brain Learns?）

作者會用心理學和神經科學來回答。我會聚焦在嬰兒身上，因為他們是真正的學習機器，沒有人比得上。最近的實驗資料顯示，嬰兒的確是如這個理論所預測的，他們是正在長大的統計學家。嬰兒一生下來，他們的大腦迴路就已經組織好了，可以投射假設到外面的世界去，但是他們同時也有極大的可塑性，這個從大腦突觸永遠都有改變的可能上可得之。在這個統計的機械中，先天和後天不是對立的，而是相輔相成的。

第三部分，〈學習的四大支柱〉（The Four Pillars of Learning）

作者詳列出為什麼大腦是到現在為止最有效率的學習設備。四根支柱就是四個重要的機制，使我們可以學習。

第一根支柱是注意力。

第二根支柱是積極主動參與。

第三根支柱是錯誤回饋，它正好是主動參與的反面。

第四根支柱是固化：透過時間的流逝，我們大腦彙整已經學會的東西，把它轉存到長期記憶中，把神經資源釋放出來以備未來的學習。

這四根支柱有普遍性，嬰兒、孩子、大人在學習時，都用到它們。這是為什麼我們需要把這四個能力操到很熟練──這就是我們可以學習的原因。

最後，在總結時，我會討論這些科學的進步該怎麼應用。改變我們學校的教學法、改變家庭、改變職場其實是不必要的，只要讓孩子有時間去遊戲、滿足他的好奇心、使他社會化、集中注意力去學習和充足的睡眠就可以增加我們大腦本來已經有的最大才能：學習。

各界推薦

曾志朗前教育部長/中央研究院院士

白明奇成大醫學院神經學教授兼老年學研究所所長

洪蘭教授強力推薦並親自翻譯

專文推薦

學習不簡單：認知神經科學如是說！ 曾志朗

這是一本非常好的書，作者狄漢（Stanislas Dehaene）是法國法蘭西學院（College de France）的特聘教授，也是近20年來在腦科學領域的研究上，公認最有貢獻的科學家之一。在2014年，他是這領域最大獎「大腦獎」（The Brain Prize，2010年由丹麥倫德貝克基金會捐款成立的獎項，獎金為1000萬丹麥克朗，約150萬美金）的三位得主之一；去年又獲得這領域最高榮譽獎，認知科學協會（Cognitive Science Society）的魯梅哈特獎（Rumelhart Prize）。我們的研究團隊與有榮焉，因為長期以來他一直是我們團隊的研究顧問，也是我們實驗合作的好夥伴。這些年來，在科技部龍門計畫的支持下，我們有好幾位博士生都到他的實驗室，受到他的照顧和培訓。三年前，他來台灣參加我們國際腦科學聯盟的研討會，報告了他剛剛完成的「腦與意識」的實驗結果，大膽的下結論說：「語義激發不需要意識，但語意聯結的計算是推理的基礎，沒有意識就不會有理解，也就不能預知未來。因此，人的記憶不是為了回憶過去，而是為了計劃未來！」

有點禪的味道？！所以那天晚餐後的小飲聊天時，我告訴狄漢教授，我把理解的歷程分段，由感官激發，到覺知，到意識，到理解，然後到預知，前兩個階段不需意識，但後三個階段必須有意識的支持才能完成；而實驗派典（experimental paradigm）的建立和理論的驗證，有其必要！但我更感謝他的實驗室已經開拓了意識研究的實驗天地，「讓我們共同啟動中國禪學的實驗研究吧！」他哈哈大笑說：「做和尚，不幹；打坐冥思，可以試試！」

狄漢治學嚴謹，對每個實驗的管控一點都不馬虎，要求實驗室的年輕學員要精讀古典文獻，重視科學史觀的演進，但又不能被傳承的學風框住，思維一定要開放，主體是生物演化，行為是外相，根源是基因和神經聯結的系統化，提出的理論要深要遠，最重要的是禁得起數據為主的考驗！他這些堅持的理念和作為，貫穿在他每個實驗中，也表現在前後所寫的四本書中。從1997年出版的《數字感－1、2、3哪裡來？》（Number Sense），到2009年的《大腦與閱讀》（Reading in the brain），到2014年的 Conscious in the brain，到今年剛出版的《大腦如何精準學習》（How we learn），他以深入淺出的生花妙筆，清清楚楚敘述了認知神經科學的起始、發展，和騰飛的過程。每一個面向都帶著歷史的困境，而且每一個細節都缺乏適切的概念來做好順暢的聯結，但他總有辦法把複雜的困境分解成可被理解的細緻圖像，然後就容易消化成為相互聯繫的階層性構圖。啊哈，懂了！這就是狄漢的能耐！

這本剛出版的書，寫的是有關「學習」這個大家都知道的概念，在現代神經科學和認知科學整合之後，以新的研究工具（MRI、MEG、ERP等測量腦神經活動的高科技儀器）和不斷提升其精準度的分析方法，透視行為改變的神經機制，並建構新建「知識」儲存、聯結，和組合的生化模式，讓我們了解以往大家認為理所當然也習以為常的「學習」，其實是涵蓋非常複雜的生物演化歷程和不斷要把行為的特殊性提升為普遍原則的傾向，因此有效學習的四個核心動力就是：注意、主動參與、錯誤回饋，以及鞏固所學。總的來說，被動的學習是學不到東西的！

這本書最精彩的部份是狄漢對近50年來在嬰幼兒學習的科學研究發現，做了全面且非常深入的整合報告。他的博士生涯是在當年世界上最好的嬰幼兒認知實驗室，跟隨頂尖的大師梅勒（Jacques Mehler）學習，所以他說「不要低估嬰幼兒！」，也很清楚的告訴大家，即使現代最強的人工智慧（AI），都比不上人類嬰兒腦神經的學習潛力！你也許有親友在外國，他們的小孩同時學會說兩種或三種不同語言，一點也不困難，但你現在想學第二外國語，就必須費盡心力，遑論學習第三外國語。用科學的方法，在認知神經科學的研究中，打開腦神經學習的神秘面紗，對未來教育中有效學習的重新設計，絕對是有很大助益的！

最後，我必須再強調一次，這是一本非常值得慢慢細嚼、用心體會的有關人類有效「學習」的科普著作。內容不簡單，但作者的敘述條理分明，所以讀起來並不困難。在講究為未來科技社會超前部署的世代，重視精準學習，實屬必要！

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蓋好格子的白紙

◎ 白明奇成大醫學院神經學教授、老年學研究所所長

2004年，我從美國亞歷桑納大學訪問研究歸來，洪蘭教授打電話來台南請我關照一位因中風住院的病人，說是她好友的父親。不久，洪教授寄來一大箱書，打開一看，十分驚訝，都是科普類的翻譯作品。這些年來，洪教授不斷翻譯科學書籍，將國外認知神經科學、心理學等重要的發現與理論引入國內，對當代的年輕學子產生很大的影響。這批書中，還包含腦科學教育的指引，更令人敬佩。三年前，我開始主持科技部前沿科轉計畫，目的是要將重大的科學發現轉化成一般人可以理解的形式、並推廣，以提升國人的科學素養，這是一流國民應該有的能力，更深刻體悟到洪教授過去數十年的努力，很不容易。

這次洪教授翻譯《大腦如何精準學習》(How We Learn)，作者是Stanislas Dehaene，是另一本了解大腦功能的好書。書中 Dehaene 引用許多有名的學說與實驗，對我來說十分熟悉，因為在心理學研究所攻讀博士學位的那幾年，上課內容與專題討論幾乎都是在探究學習的機制與原理，這與認知神經科學關係密切。

夏末某天，朝北的辦公室窗外，鴿子銜來一條條枯枝築起了巢，過了不久，下了兩個蛋，幾天之後，孵出了幼鴿，經過反哺餵食，歷經風吹雨打，幼鴿羽長翅硬，很快地，已經可以展翅拍打、做出欲飛之姿態。看這鴿子的成長，不禁想到此書描述的學習機器，剛破卵而出的乳鴿大腦是一張白紙嗎？

奇美實業創辦人許文龍先生曾說：人生如果被劃上格子，就只能寫字了。這是勉勵人們不要自我受限、或被他人束縛，而阻擋了原可揮灑的人生。然而，延續物種是個非常現實的任務，為達使命，生物體業已將千萬年來經過演化、物競天擇考驗的精髓及成功存活的祕笈印刻在染色體上。這樣說來，新生的大腦像是一張畫了格子的白紙，具備足夠與生俱來的能力，得以快速適應既有的環境；同時，大腦可塑性則是對付環境威脅的利器。2014年諾貝爾醫學與生理學桂冠 The Mosers 發現了網格細胞 (參考白明奇：腦內的導航系統。科學發展，2015年：八月號)，再次支持這種理論。

這其實正是本書所要強調的重點之一，但不會否定教育的角色，同時，Dehaene 告訴我們，教育學子絕非任其發展，必須有篤實的學理根據。以往教育心理學家多半靠觀察、推論形成理論，沒有科學的根據有可能導致推論錯誤。現在應用功能性大腦磁振造影，可以支持、但也推翻了許多過去堅硬不敗、知名的學說或理論。

這本書創造許多名句，例如「記憶看的不是過去，而是未來」、「沒有驚嚇、沒有學習」、「學習就是排除、減少錯誤」，Dehaene更提點人類大腦的獨特性，弱化人工智慧的過度誇大，這對迷戀人工智慧的人來說，提供一個省思的機會。

古地圖用 Terra Incognita 來描述未知的疆域，剛剛來到人間的人類大腦就像 Terra Incognita，值得對認知神經科學有興趣的你我來持續關注。