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我们在学习和阅读时都经历了自动化的过程，并具备了自动性。观察小孩阅读教学的早期阶段你就会发现，他们需要付出很大的努力。孩子通过形状认识字母，并尝试用字母组成音节，用音节构成单词。如果孩子不熟悉这些单词，就必须自己弄明白或者由别人告知他单词的含义。然后，一个个单词组合在一起，她必须理解句子的含义，经常需要处理语言固有的模糊性。这是一个缓慢且艰辛的过程，需要思维意识全部集中。最后，这些字母和单词被编入视皮层的神经元——视皮层是大脑中用于处理视觉信号的部分，年轻的读者开始能够不经过意识思考就认出字母和单词。通过协调大脑的变化，阅读不再那么费劲了。孩子的自动性越强，阅读起来就越顺畅、越熟练。
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无论是驾驶舱里的威利·波斯特，网球场上的塞雷娜·威廉姆斯，还是棋盘上的芒努斯·卡尔森，这些超凡的技能都来自于自动性。那些看起来像是本能的技能是很难获得的。我们不能通过被动的观察引发大脑的变化。人们需要通过不断面对意外情况来培养这些技能，正如精神哲学家休伯特·德雷弗斯所说的：“对于不同的经历，观察的视角相同，但所需的策略性决策则各不相同。”如果不在不同的环境下对这项技能进行大量的、反复的练习，你和你的大脑永远不会真正掌握这项技能，至少对于那些复杂的技能而言是这样的。并且，没有持续的训练，你已经获得的技能也会生锈。
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现在很多人都认为我们需要做的就是练习。花上万个小时练习某项技能，它就会成为你的专长——你会成为下一个伟大的糕点师或是大前锋。但遗憾的是，这种想法太夸张了。生理和智力的遗传特征在培养技能的过程中发挥了关键作用，特别是在技能发展的最高阶段。人的自然属性起到了重要的作用。正如马库斯指出的那样，我们对练习的欲望和喜好也具有遗传特性：“我们对经历的反应，甚至是追求，都是与生俱来的基因功能的一部分。”但是如果基因规定了或者粗略地限制了个人技能的上限，人们就只有通过练习才能突破这些上限，并实现各自的潜能。但是人类与生俱来的能力扮演了重要的角色，心理学教授戴维·汉布里克和伊丽莎白·迈因茨写道：“研究明确表明，人们完成复杂任务时的表现千差万别，最大的原因就在于，人们是否拥有知识以及拥有多少知识：通过在某一领域训练多年而获得的说明性的、程序性的、策略性的知识。”
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自动性，正如它的名字一样，可以被看作一种内化了的自动化。它是人体进行困难、重复的例行工作时所采用的方式。身体的运动和步骤被编写进肌肉记忆中，通过感官对环境模式的即时认知形成理解和判断。科学家很久以前就发现思维的受限程度令人惊讶，它摄取和处理信息的能力很有限。没有自动性，我们的思维意识将一直处于过载状态。甚至非常简单的行为——例如阅读书中的句子或用刀叉切牛排，都会耗尽我们的认知能力。自动性实现了大脑的扩容，可以增加“不经思考就完成的重要操作的数量”。这推翻了怀特海的观点。
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怀特海认为，工具和其他技术充其量只能用于完成一些类似的任务，大脑自动性的容量也是有限的。我们无意识的思维能实现许多功能，既快速又高效，但也并不是无所不能。你能记住12个甚至20个时间表，但是再多就记不住了。即使你的大脑还能存储记忆，你也耗尽了耐心。有些复杂的数学过程对你的大脑来说负荷过大，但是用一个简单的口袋计算器，你就能解开这些数学运算，这样一来，你的思维意识就获得了解放，可以去思考数学背后的意义。但是，只有通过学习和训练掌握了基本的算术以后，你才能考虑这些问题。如果你用计算器解决你没学过的或是不理解的数学问题，而不去学习数学的相关知识，这个工具就不会给你带来新的见解，也不会帮助你获得新的数学知识和技能。它只是一个黑盒，一个神秘的数字产出装置，它将阻碍高级思维的生成而不是激发高级思维。
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现在的计算机自动化就是这样，这也是怀特海的观点误导技术的原因。计算机的自动化不但没有扩充人与生俱来的脑容量中分配给自动性的部分，还会经常阻碍自动化的发展。计算机的自动化使我们摆脱了重复的思维训练，也剥夺了我们深入学习的机会。过度依赖和偏好并不是思维的常态，在没有思维刺激时才会显现出来。当思维没有投入全面的真正的实践时，也会出现这两种思维，因为全面的真实的实践会产生知识，丰富记忆并培养技能。计算机系统成了共犯，使我们远离了直接的、立即的行动反馈。心理学家K·安德斯·埃里克森是培养技能的专家，他指出，定期反馈是培养技能的必要条件，能帮助我们从错误和成功中获取经验。埃里克森解释说：“没有足够的反馈，我们就不能高效学习，即使是具有强烈动机的主体，也只能获得最小化的技能提升。”
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自动性、生成和心流，这些心理现象各不相同。它们都很复杂，并且我们无法认清它们的生理基础。但是这几种心理现象相互关联，可以告诉我们一些有关人类的重要信息。为培养技能而付出的努力一般具有高挑战性、目标明确以及反馈直接等特点，同那些给我们带来流动感的技能很相似。它们是浸入式的体验，迫使我们积极生成知识而不是被动获取信息。锤炼技能、增强理解、实现个人的满足感和成就感，这一切都是浑然一体的，都需要个体与世界在生理和心理上紧密相连。用美国哲学家罗伯特·塔利斯的话来说：“把双手弄脏，再让世界给你些回报。”自动性是世界在活跃思维和活跃的人身上刻下的印记。专业技能就是这种印记大量存在的证据。
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从攀岩者到医生再到钢琴家，米哈里·契克森米哈解释说：“那些深深沉浸于某项活动的人，体现了挑战和技能给人们带来的最优经验。”人们从事的工作或爱好“会提供大量的行动机会”，而技能可以让人们充分利用这些机会。在世界上泰然行动的能力把我们都变成了艺术家。“艺术家经过训练，即使是面对困难的任务，也能保持全神贯注，毫不费力，这全都是基于他们对复杂技术的掌握。”当自动化让我们远离了工作，横亘在我们和世界之间，它也抹去了我们生活中的艺术性。
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跳舞的老鼠
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1907年，哈佛大学心理学家罗伯特·M·耶基斯出版了《跳舞的老鼠》（The Dancing Mouse），在书的开篇，他这样写道：“自1903年以来，我一直在观察跳舞的老鼠，数量从2只到100只不等。”这本书共有290页，是一首啮齿动物的赞歌。并不是所有的啮齿类动物都能获得如此殊荣。耶基斯预测，跳舞的老鼠之于行为学家就像青蛙之于解剖学家一样重要。
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剑桥当地医生将一对跳舞的日本老鼠作为礼物，送给哈佛心理学实验室时，起初耶基斯并不感兴趣，那就像“科研工作过程中平常的事件一样”。但是很快，他就对这两只小生物以及他们“绕着同一个点以惊人的速度飞快转圈”的行为着了迷。他给这两只小老鼠打分，分别编上编号，并详细记录斑纹、种别、出生日期和宗源等信息。“这种动物太棒了！”他写道，同一般老鼠相比，跳舞的老鼠体型小、能力弱——它们几乎不能支撑自己的身体，也无法“依附在物体上”。但是“对于许多动物的行为难题来说，这类老鼠却是绝佳实验对象”。这个品种的老鼠“好饲养、易训练，没有害处，一直处于活跃状态，并且非常适合进行大量实验，这让人非常满意”。
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当时，利用动物进行心理学研究还是件新鲜事。19世纪90年代，伊万·巴普洛夫才开始以流口水的狗为实验对象进行研究。直到1900年，美国一名研究生威拉德·斯莫尔才将一只老鼠丢进迷宫，观察老鼠四处乱跑的现象。借助跳舞的老鼠，耶基斯极大地拓宽了动物研究的范畴。他在《跳舞的老鼠》中写道，他用啮齿动物作为实验主体，探索平衡和均衡、视觉和感知、学习和记忆，以及行为特征的遗传性等问题。耶基斯称，老鼠具有“实验推动性”，“我观察和实验的时间越长，老鼠表现出来的需要解决的问题就越多”。
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耶基斯关于老鼠进行了一系列实验，其中最重要也最具影响力的一项实验早在1906年就已经开展了。耶基斯和他的学生约翰·迪林厄姆·多德森将40只老鼠一只一只地放进一个木盒子里。盒子较远的一端有一白一黑两个通道。耶基斯和多德森后来写道，如果老鼠试图通过黑色通道，就会受到“讨厌的电击”。老鼠受到的电击强度不同，分为弱电击、强电击和中等电击。研究人员想要观察刺激的强度是否会影响老鼠的认知速度，让他们避开黑色通道，转投白色通道。观察结果令他们大吃一惊。虽然同他们预想的一样，受到弱电击的老鼠分辨黑白通道的速度相对较慢。但是，受到强电击的老鼠的学习速度也很慢。而受到中等强度电击的老鼠，能最快地认清情况并调整自己的行动。科学家们表示：“这同我们预想的情况相反。实验表明，虽然电击强度会一直增加，最大时会给实验对象造成伤害，但是习惯养成的速度并没有随之加快。相反，中等强度的刺激最有利于习惯的养成。”
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耶基斯又进行了一系列后续实验，结果更令人惊讶。科学家用另一组老鼠进行了同样的训练，不同的是，这次增加了白色通道内灯光的亮度，调暗了黑色通道的光线，增强了两个通道的视觉对比度。在这种情况下，所受电击强度最大的老鼠最快避开黑色通道。老鼠的学习能力并没有像第一轮实验那样出现下降。耶基斯和多德森对老鼠的行为差异进行了追踪研究，他们发现，第二组实验对动物来说更容易。得益于较大的视觉对比，老鼠在分辨通道的时候并不需要太多思考，直接把电击和较暗的通道联系了起来。“电流刺激强度和学习速度或养成习惯之间的联系取决于习惯的难度。”他们解释说。随着任务难度的加深，所需要的刺激强度也在下降。换句话说，当老鼠面对真正困难的挑战时，特别弱或特别强的刺激都会阻碍它的学习能力。在金发女孩效应中，中等刺激会激发出最好的表现。
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1908年，耶基斯和多德森在发表了实验论文，自那时起，“刺激强度和习惯养成速度之间的关系”就成了心理学历史上的标志性事件。他们将这一发现称之为耶基斯——多德森法则，该法则不仅局限于跳舞的老鼠和颜色不同的通道，还适用于许多其他类型的事件，它不仅影响啮齿动物的行为，也对人类产生了影响。对人类来说，耶基斯——多德森法则通常为倒“U”型曲线，勾画了面对困难任务时人类的表现同心理刺激程度之间的关系。
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刺激度特别低时，人处于空闲状态，没有受到刺激，停止不动，表现呈平缓停滞状态。随着刺激的加强，表现增强，倒“U”型曲线顶点的左侧呈上升趋势。而后，刺激进一步增强，但表现下降，曲线顶点的右侧呈下降态势。当刺激强度达到最大值时，压力麻痹了人的行动，表现再次呈停滞状态。同跳舞的老鼠一样，当处于耶基斯——多德森曲线顶点的时候，人类的学习和表现处于最佳状态，因为在这一刻，我们受到了挑战，但没有被击垮。当曲线到达顶点时，人类进入了一种心流状态。
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耶基斯——多德森定律同自动化研究已被证明具有某种特殊的关联。该定律能解释计算机进入人类工作场所和工作过程以后所带来的诸多意外影响。在自动化发展的早期阶段，人们认为软件可以处理日常琐事，减少人类的工作量，提升工作表现。人们猜测，工作量和表现具有负相关性：心理紧张程度降低，工作时就会表现得更聪明、更积极。现实更为复杂。某些情况下，计算机成功减少了工作量，人们工作起来更加得心应手，可以将全部注意力转向那些更为紧迫的任务。但在其他情况下，自动化承担的任务过多，导致工人的表现只能处于耶基斯——多德森曲线的左侧。
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我们都了解信息过量带来的负面影响。事实证明，信息不足也会降低人们的能力。但是我们认为，简化会适得其反。人因学家马克·杨和内维尔·斯坦顿的发现表明，实际上，人类的“注意力”会“缩水”，“以适应心理工作负荷的降低”。他们解释说，在自动化系统的运行过程中，“负载不足可能比过载更值得我们的关注，因为负载不足更难发现”。研究人员担心，信息负载不足导致的倦怠心理会是新一代汽车自动化的特殊危险。软件接替人类实现转向和刹车等操作，驾驶员只需坐在方向盘后面，没有事做，会忽视周围发生的一切。更糟的是，司机很可能没有受过自动化操作和自动化风险的相关培训。我们可能会避免一些常规性事故，但是未来糟糕的司机可能会增多。
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在最坏的情况下，自动化确实对人类提出了意料之外的附加要求，增加了他们额外的工作负担，迫使他们处于耶基斯——多德森曲线的右侧。研究人员将这种现象称为“自动化悖论”。位于美国弗吉尼亚州的欧道明大学的人因学家马克·谢尔博解释说：“越来越多的研究证明，自动化系统经常会增加工作量，造成存在风险的工作环境，这是自动化矛盾的根源。”例如，在一家高度自动化的化学工厂里，如果某位操作员突然陷入危机，且该危机迅速升级，他需要监控显示信息，操控各种计算机控制器，同时还要按照检查清单逐项检查，对警告做出反应，采取其他应急措施，这一切都会把他击垮。计算机化非但没有减轻他的痛苦和压力，反而迫使他去处理许多额外任务和突发状况。当驾驶舱出现紧急情况时也会出现同样的问题，驾驶员需要往飞行计算机里输入数据，浏览显示屏的信息，同时还要努力手动控制飞机。那些从地图应用获取路线提示结果却走错路的人也可以现身说法：计算机自动化如何引发工作量的突然增加。开车的时候玩智能手机可不是件容易的事。
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我们了解，有时候自动化可能会造成悲剧，最糟糕的是，当工人已经有许多任务要完成时，自动化反而可能增加工作的复杂性。计算机起到了辅助作用，降低了工人的出错率，但最终人类很可能会像被电击的老鼠一样，做出错误的决定。
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[1]1英寸≈2.54厘米。——编者注
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[2]YouTube是世界最大的视频网站。——编者注
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