我们团队对创造性神经机制的研究

与国际学者同步，我们团队和国内学者也利用多种技术，采用多种实验范式，从不同角度探索了创造性的神经机制。下面分别介绍国内有关创造性神经机制的主要成果以及我们团队的主要工作。

国内西南大学、华中师范大学、华东师范大学和华南师范大学的学者们以创造性神经机制为研究焦点展开了多维度的探讨，取得了可喜的成果。这些成果不仅为国际上创造性神经基础的研究提供了中国文化背景下的宝贵数据，还给我们团队的研究带来了很大的启发。

西南大学邱江团队对创造性的神经机制进行了系统深入的研究。他们主要关注创造性思维产生的规律和机制，基于大脑特征的创造性评估模型，以及提升创造性的大脑可塑性机制等问题，取得了一系列丰富的研究成果，受到国内外创造性领域研究者的广泛关注和高度评价。

1.创造性思维产生的规律和机制

根据创新思维中原型激活促发顿悟的理论构想，邱江等人编写了用于创造性脑机制研究的《配对字谜库》和《科学发明问题库》，克服了创造性脑机制研究的认知过程难以捕捉与实验叠加次数不足两大难点（张庆林，邱江，曹贵康，2004^[64]；张庆林，邱江，2005^[65]；邱江，张庆林，2007^[66]；Qiu，Li，& Jou，et al.，2010^[67]）。这些材料库为使用脑影像技术探讨创新思维的脑机制提供了可能。运用“学习—测试”实验范式，邱江和张庆林等人以字谜和科学发明问题为实验材料，开展了一系列有关创造性思维的原型激活及其脑机制的研究，揭示了原型启发过程所涉及的大脑激活模式，进一步探讨了原型激活、思维定势打破、新异联结形成以及“ Aha！”情绪体验等关键认知过程的神经机制，进一步丰富和完善了创造性的理论体系（Qiu，Li，& Yang，et al.，2008^[68]；Qiu，Li，& Jou，et al.，2008^[69]；Luo，Li，& Fink，et al.，2011^[70]；朱海雪，杨春娟，李文福，2012^[71]；李文福，罗俊龙，贾磊，2013^[72]；Tong，Li，& Tang，et al.，2015^[73]）。

2.基于大脑特征的创造性评估模型

基于多模态数据，他们团队开展了大量工作，试图揭示高创造性个体的大脑结构和功能特征，进而发现能够有效预测个体创造性的脑影像指标。他们研究发现高言语创造性个体在涉及言语产生、表征（左侧额下回）以及认知控制（右侧额下回）的大脑区域具有更高的运作效率（Zhu，Zhang，& Qiu，2013）^[74]，体现在相关脑区的灰质与白质体积均与言语创造性呈正相关。同时，新颖想法的产生涉及自发思维活动以及有效语义检索，而楔前叶可能在此过程中扮演着重要角色，研究发现高言语创造性个体的右侧楔前叶表现出更低的局部一致性，且该区域的灰质体积与皮层厚度均与言语创造性能力呈正相关（Chen，Xu，& Yang，et al.，2015）^[75]。他们团队还研究了高低学术成就的大学教授在大脑神经机制上的差异（Li，Yang，& Li，et al.，2015）^[76]。结果发现，高学术成就教授左侧额下回（主要是在眶额回的后部）和辅助运动区的体积更大，这些区域涉及认知计划和执行；而右内侧前额叶和顶下小叶的体积更小，这些区域可能负责对新颖事物的探索和对假设的思考。随后，选取这些显著区域为种子点做大脑功能连接，进一步发现，高学术成就教授与低学术成就教授相比，左侧中央后回和右侧豆状核、左侧框额叶和右侧颞极、左侧辅助运动区、左侧丘脑和后侧颞下回的连接更强。此外，通过元分析的方法，他们进一步确定了创造性相关的核心大脑区域（Wu，Yang，&Tong，et al.，2015）^[77]。

纵向跟踪研究发现大脑关键区域的结构特征可以预测个体未来2～3年后的创造性思维发展水平。他们通过与哈佛大学罗格·E.贝蒂（Roger E.Beaty）的合作，基于长达3年的追踪数据，探究了大脑结构及认知因素对个体未来创造性发展的影响。结果发现，背外侧前额叶的灰质密度可以显著预测个体3年后的创造性思维能力，行为—脑结合指标的预测率可达到30%。此外，额颞、额顶网络灰质密度缓慢减少有利于个体创造性能力的提升，且这一效应受到个体自身背外侧前额叶大小以及工作记忆高低的调节（Chen，Beaty，& Wei，et al.，2016）^[78]。

此外，团队还关注创造性个体的大脑动态特征及基因基础。尝试探索高创造性个体对应的大脑动态功能网络特征。初步研究结果发现默认网络和执行控制网络等大尺度网络多个节点的动态功能网络特征与发散思维能力密切相关。并且，一些编码兴奋性和抑制性神经递质的基因可以很好地预测个体的创造性。

3.提升创造性的大脑可塑性机制

他们团队的研究发现，认知（如认知灵活性等）、人格（如开放性人格等）和家庭环境（如独生子女家庭）等因素在个体的创造性与大脑结构或功能基础中起着中介或调节的作用（Chen，Yang，& Li，et al.，2014^[79]；Li，Li，& Huang，et al.，2014^[80]；Yang，Hou，& Wei，et al.，2017^[81]）。例如，陈群林等人基于创造性成就与大脑结构的关联分析，探讨了创造性成就的大脑结构基础，发现认知灵活性通过背外侧前额叶与内侧额上回的功能连接间接影响了个体的创造性表现。这些研究表明认知因素、人格因素及家庭环境因素对创造性的发展起着至关重要的作用。以上发现可能预示了早期开放性人格特点的培养及相关认知能力的提升，对于激发个体的创造性潜能具有重要的作用。

此外，创造性任务对大脑具有可塑性的影响。个体在进行创造性的任务后，与创造性相关的大脑内侧前额叶和颞中回的功能连接显著的增强。该发现为创造性的提升和大脑可塑性提供了初步的实验证据（Wei，Yang，& Li，et al.，2014）^[82]。另一项研究发现短期的创造性训练对大学生创造性具有显著的提升作用。并且任务态fMRI 数据表明在执行一物多用任务时，相对于控制组，训练组被试的多个大脑区域，如左右脑背外侧前额叶、背侧前扣带、顶下小叶等的活动显著强于训练前（Sun，Chen，& Zhang，et al.，2016）^[83]。这些研究表明，创造性的行为干预不仅可以促进创造性的提升，还对大脑的结构和功能具有可塑性的影响。

华中师范大学周治金、赵庆柏教授等采用ERP（事件相关电位）和fMRI（功能性磁共振成像）等认知神经科学技术，以成语谜语顿悟解决范式为主，从功能特化和功能整合等角度探究了语义类问题创造性解决的神经加工机制。

他们研究发现，在顿悟解决的早期，颞中回、额中回和前扣带等脑区激活，并认为这与突显和非突显语义信息加工有关；而海马激活滞后于前额皮层及左右颞中回，发生在顿悟问题解决完成的时刻，从而证实了海马是新颖联结产生的关键脑区，揭示了顿悟问题解决的动态神经网络（Zhao，Zhou，& Xu，2013^[84]，赵庆柏，李松清，陈石，等，2015^[85]）。

他们还发现，顿悟问题解决存在一条额叶—颞叶—海马的右半球神经通路，以完成新颖信息的选择和新颖联结的形成（Zhao，Zhou，& Xu，et al.，2014）^[86]。（提示：创造性问题解决各相关脑区并非各自单独发挥作用，而是协同合作完成创造活动。）

此外，新颖语义联结形成是顿悟问题解决的关键过程。赵庆柏等人采用谜题歇后语为材料，直接操控语义联结的新颖性，考察了汉语新颖语义联结形成的神经机制。fMRI的结果显示，相对于寻常语义关联条件，新颖语义关联条件下更强地激活了右侧颞上回，该脑区可能与新颖语义信息的激活有关；而ERP的结果显示，新颖语义关联条件在右侧颞区和右侧额区又激发了更正的晚期正成分，可能分别反映了新颖语义信息的激活以及选择与整合。以上结果支持了新颖语义联结形成的右半球加工优势效应（赵庆柏，魏琳琳，李瑛，等，2017）^[87]。

华东师范大学郝宁教授所领导的科研团队采用EEG、fMRI等技术，结合心理学实验设计，从群体创造活动的脑际互动机制、发散性思维的神经机制、执行功能在创造性思维中的作用等多个方面展开研究，取得了丰富的研究成果。

观点产生及观点评价在发散产生过程中占据重要地位。他们团队探索了观点评价在发散思维中的作用。研究要求个体在完成不寻常用途任务过程中穿插进行观点评价任务或分心任务，然后通过记录分析个体任务过程中的脑电活动考察个体的创造性思维过程中与观点评价有关的神经活动。研究结果显示，在创造性思维产生过程中，观点评价条件下产生的发散性思维比分心任务条件下产生的发散性思维更具独创性，upper α波（10～13 Hz）的变化与观点评价相同步，且在额叶皮层最为突出（Hao，Ku，& Liu，et al.，2016）^[88]。

此外，他们还关注发散思维中序列效应的神经机制。在发散思维产生过程中，新颖想法产生的数量减少通常伴随其独创性的增加，这种现象在发散思维中被称为序列效应。他们的研究结果显示，相比起epoch1，个体在epoch2阶段表现出更高的独创性，低抑制个体左侧额叶区域的upper alpha（10～13 Hz）在epoch1阶段活动更强。这些结果表明，执行功能中的记忆刷新和优势反应抑制在创造性思维产生的过程中表现出了序列效应，这也许是因为个体努力抑制了其他无关想法的干扰，并将注意力和思维转换到了当前任务（创造性任务），因此随着时间的推移，更具独创性的新颖想法就出现了（Wang，Hao，& Ku，et al.，2017）^[89]。

华南师范大学刘鸣和黄瑞旺研究团队利用个体静息状态下的脑功能数据，探究了高低创造性个体在低频振幅、功能连接强度、大脑网络属性以及动态功能连接模式上的差异。

他们团队采用托兰斯图形创造性测量（TTCT）评估了180名本科生的创造性能力，通过成绩高低筛选出高创造性组（22人）和低创造性组（22人），然后利用磁共振技术获得个体的静息态功能数据和T1结构像数据。采用低频振幅算法（fALFF），研究者比较了不同频率段上高低创造性组的大脑功能差异，结果发现，在低频频段（0.01～0.08Hz），高创造性组在突显网络（salience network，SN）脑区的自发神经波动显著增强，而在默认网络（default mode network，DMN）脑区的自发神经波动则显著降低（梁皑莹，梁碧珊，张得龙，等，2014）^[90]。基于体素的功能连接分析发现，高创造性组在外侧前额叶、脑岛以及小脑上的连接强度显著高于低创造性组。基于全脑功能连接分析显示，与个体创造性相关网络不仅涉及默认网络、皮层下组织网络，也涉及特异性模态加工网络（如听觉网络、视觉网络等）；进一步分析发现，高创造性组在这些网络上具有更好的全局加工效率（Gao，Zhang，& Liang，et al.，2017）^[91]。他们通过全脑水平的分析也同样发现，高创造性个体的信息传递效率更高，在特定网络（如默认网络、感觉运动网络）的功能整合更好（Jiao，Zhang，& Liang，et al.，2017）^[92]。尽管通过静息态脑网络分析可以探明与创造性相关的脑区或网络，但无法说明这些脑区或网络间的动态连接差异是否也可以反映个体创造性能力的不同。基于此，该研究团队通过动态脑网络分析发现，高创造性组在大脑功能状态上的切换频次更多，这反映了个体更灵活多样的认知加工能力（Li，Zhang，& Liang，et al.，2017）^[93]。（提示：大脑信息传递的高效率以及大脑网络间灵活多变的协同模式更有利于创新思维的产生。）

四十多年来，我一直从事思维和智力心理学的行为学研究。在认知神经科学层面，和国内发展同步，我和我的学生在21世纪初就开始了对思维和智力脑机制的探讨。在脑科学研究中，为了更纯粹地获得与创造性和创造性思维有关的脑活动信号，在设计实验任务时我们力求应用减法原则把创造性思维这一认知过程单纯化。但事实上，创造性不能孤立存在，它是多种认知过程（如思维）的执行加工、工作记忆和思维的自我监控等共同作用的结果。我们探讨了这些对创造性有重要影响的认知成分的神经基础，为我们团队后续探讨创造性的神经机制打下了坚实的基础。

思维执行加工负责认知活动的调节和任务计划等，包括抑制、转换加工、双任务协调和编码刷新等成分（Collette & Linder，2002）^[94]，是人类高级认知活动的关键环节，同样是创造性思维的重要环节。以往研究多聚焦于执行加工神经基础的空间特征，以空间分辨率较高的fMRI作为实验手段，且实验刺激材料多为英文（D'Esposito，Detre，& Alop，et al.，1995；^[95]Markela-Lerenc，Ille，& Kaiser，et al.，2004）^[96]。我们应用时间分辨率极高的事件相关电位技术，采用N-back范式探讨了执行控制的神经基础（王益文，林崇德，2005）^[97]。N-back实验范式要求被试持续刷新工作记忆中的信息编码，同时存储和提取与任务相关的信息点，抑制与任务无关的信息点，这一过程是一种典型的思维执行控制加工；并且这种范式还可以让主试通过变化任务负荷，来观察哪些脑区随任务中信息量的增加而出现激活程度加强的现象，进而确认参与认知活动的脑区。我们在实验中以汉字为刺激材料，采用1/2/3-back任务，要求被试在每个汉字呈现时判断当前汉字是否与向前第n个汉字相同（如n=3时，判断当前汉字与向前第3个汉字是否相同）。分析刺激诱发的脑电活动发现，刺激呈现后约360ms出现的一负性成分（N360）表现出显著的任务主效应（p＜0.001）和与电极位置的交互作用（p＜0.05）。N360在额叶AF3/AF4和F3/F4电极点的波幅最大，3-back任务中N360的波幅显著大于2-back任务和1-back任务，表现出一种逐级任务负荷效应。N360在左半球的波幅大于右半球，F7/F8和T7/T8点上存在左右侧的显著差异，均是左侧显著大于右侧，表现出一种左半球优势效应，左额区皮层电流密度也高于右侧，其偶极子位于额中回。结果提示，额叶特别是左额叶可能在执行控制中起着重要作用。潜伏期分析发现，汉字1/2/3-back任务N360的负荷效应出现在刺激消失后250～600ms，360ms达到最高强度，这可能反映了信息编码、刷新以及执行控制的时间过程。

工作记忆是为完成某一特定任务而暂时存储和保持有限容量的信息，并对其进行操作加工和执行控制的系统。工作记忆容量已被认为是导致一般智力差异的“X因素”（Conway，Kane，& Engle，2003）^[98]。研究也发现能够在工作记忆中保持更多规则和目标的个体在瑞文推理测试中的成绩越好（Carpenter，Just，& Shell，et al.，1990）^[99]。我们的团队也发现空间工作记忆任务诱发的脑神经电活动可能受个体推理能力的调节（罗良，2005）^[100]。而创造性的产品似乎总是在已有知识的基础上把原来不相关的知识点进行创新组合，同时提取的不相关知识点越多，可能产生的新组合也就越多。因此，工作记忆的个体差异和创造性的个体差异有着紧密的关系。我和我的学生主要探索了不同类型的信息在工作记忆中进行存储和复述时大脑神经元的电活动变化。

在以汉字为刺激材料的实验中，我们设计了2-back、0-back和复述三种任务。结果发现，在头皮后部顶枕叶区域，2-back任务晚期负成分（Late Negative Component，LNC）的平均波幅显著大于复述任务，两任务相减后出现了差异波N430。2-back任务减复述任务将得到词语存储成分，差异波N430很可能反映了工作记忆中汉字的短时存储。在头皮前部，2-back任务的P230和LPC波幅均显著大于复述任务，相减后在头皮前部出现了持续正成分（SPC），这一正成分可能反映了2-back任务减复述任务后剩余的执行控制成分（王益文，林崇德，魏景汉，等，2004）^[101]。

在以图形为刺激材料的实验中，我们设计了相同刺激材料的两种实验任务：客体工作记忆任务和空间工作记忆任务。客体工作记忆任务要求被试尽量记住刺激图形（如三角形）的形状，而空间工作记忆任务要求被试尽量记住刺激图形在二维矩阵里的位置。 分析两种任务下刺激材料诱发的脑电活动发现，客体工作记忆与空间工作记忆所诱发的皮层慢电位（sp成分）存在时间和空间上的分离。空间任务在图形刺激呈现后约700ms时间点上就出现负sp成分，这一成分在各电极位置的潜伏期基本相同；但客体任务负sp成分的潜伏期因电极位置的不同而不同，有些电极位置甚至观察不到这个成分。结果发现，与客体工作记忆任务比较，空间工作记忆任务的编码可能开始得更早，空间信息从编码到保持/缓存系统的传递更快（沃建中，罗良，林崇德，等，2005）^[102]。

思维的自我监控则直接决定了思维批判性水平的高低，而思维的批判与创造性的高低有着直接的相关关系。因此，对思维执行加工的脑机制进行研究也可以从另一个侧面揭示创造性潜在的神经基础。我们主要对不确定监控过程中脑神经电活动的变化进行了考察。

在此实验中，两组被试所接受的刺激完全相同，而指导语却要求他们根据不同的判断标准做出反应，知觉组被试判断两种色块的面积是否相等，是针对刺激特性做出的判断；而监控组被试则判断自己做出准确分辨的确定性，是针对自身能力做出的判断。

行为学分析比较了知觉组被试与监控组被试在反应时上的差异。结果发现，监控组被试的反应时间（1210ms）显著长于知觉组被试（928ms），即被试在判断自己做出准确分辨的确定性如何的时间显著长于直接判断两种色块是否相等的时间，这说明确定性判断可能包含了色块是否相等判断所没有的一个心理加工过程。根据先前不确定性监控的研究，这个心理加工过程可能就是监控，它是被试对自身判断准确性的一个反省过程。分析不同任务下相同刺激所诱发的ERP信号发现，两组被试在头皮后部诱发的P1（50～110ms）和N1（110～170ms）成分的波幅和潜伏期都没有显著的差异，这说明两组被试对刺激的早期加工没有因任务的不同而不同。但在160～220ms的时间窗口内，监控组被试在头皮前部诱发出的N2[反映了一种监控机制（Van Veen & Carter，2002）^[103]]的波幅显著大于知觉组被试的。此外，我们还对与N2出现时间相近，在大脑后部出现的P2（170～230ms）成分的波幅进行分析，发现监控组显著大于知觉组。P2是早期视觉皮层再次激活的一个指标，可能反映了从高级大脑皮层到低级视觉皮层的信息逆向反馈（Kotsoni，Csibra，& Mareschal，et al.，2007）^[104]。我们认为本研究发现的N2与P2可能反映了两个相关联的加工，首先大脑前部额叶进行监控加工，根据监控加工的结果对后部低级视觉皮层进行信息的逆向反馈。前部额叶对监控加工投入的注意资源越多，可能从前部额叶逆向反馈给后部低级视觉皮层的信息量就越大，因此诱发出波幅较大的P2。我们还对大脑头皮前部的晚期成分进行了分析，发现监控组被试与知觉组被试在刺激呈现后约340～440ms和440～540ms两个时间窗口诱发出的ERP平均波幅存在显著差异，监控组被试诱发的ERP成分与知觉组相比表现出更负的走向，这种差异在540ms时间点上开始消失。结果发现：前额叶在监控加工后期起到非常重要的作用，与知觉视觉刺激相比，监控需要前额叶投入更多的资源，且这种资源的投入在刺激出现后的540ms左右完成。

如上所述，创造性神经基础的研究已积累了大量的研究报告。从方法学上分类，已有研究可以分为三类：脑电研究、临床个案研究和磁共振成像技术研究。其中，磁共振成像技术具有极高的空间分辨率，且可以从结构和功能、任务态和静息态等多个角度考察与创造性和创造性思维相关的神经基础，这一技术的发展极大地推动了创造性神经基础的研究，绝大多数的已有文献都是利用这一技术进行研究的。但不可否认，这一方法同样存在技术上的局限性，这些局限性也在很大程度上制约了创造性脑机制的研究。

磁共振成像技术最大的局限性是被试在磁体内难以外显地呈现创造性思维的产品。传统的创造性行为测试一般要求被试按任务要求口头或是书面呈现创造性思维的产品，然后主试通过对这些产品的新颖性等特性的评定来界定产品的创造性，从而间接反映产品对应的思维过程的创造性高低或是产品生成个体的创造性高低。但发声或是书写都可能引起头动和肌肉用力，而功能性磁共振成像技术的信号易受头动和肌电干扰。其中肌电易导致极强的运动伪迹，进而污染真正的信号；而头动过大还可能造成对信号源进行准确的空间定位的困难，这两个方面最后都可能影响实验结果的可信性和可靠性。因此，在利用磁共振成像技术进行创造性神经基础的研究中，为了适应实验技术对数据采集的要求，已有研究大多用远距离联想任务或是谜面谜底的方式探讨顿悟的神经基础（邱江，张庆林，2011^[105]；朱海雪，杨春娟，李文福，等，2012^[106]）。 这样的实验范式也能诱发出创造性思维，顿悟也确实是创造性思维的重要过程之一，但它与真实世界中原发性的创造性思维发生过程还是存在着质的区别的。

功能性磁共振成像技术的另一个局限是易诱发情绪变量对数据的污染。在功能性磁共振成像技术实验中，数据采集是在一个狭长、强噪音的圆柱体内完成的，实验环境与被试日常生活学习的自然环境有着很大的差异，被试在这样的环境中容易产生紧张、恐惧心理甚至出现幽闭恐惧，这些负性情绪对认知活动的正常进行具有一定的干扰作用，个别情绪反应强烈的被试甚至在实验中途要求停止实验并撤出磁体和磁共振成像室。行为实验也确实发现了情绪与创造性之间的相关关系（如Byron & Khazanchi，2011^[107]；Fernández-Abascal & Díaz，2013^[108]）。更重要的是，如本章第一节所述，研究已证实情绪可以调节创造性思维过程的脑活动和连接模式（McPherson，Barrett，& Lopez-Gonzalez，et al.，2016）^[109]。如此，在创造性脑机制的fMRI实验中，情绪变量完全有可能通过改变创造性思维的认知过程而影响其潜在的神经活动。

功能性近红外光学脑成像技术（functional near-infrared spectroscopy，fNIRS）是另一种新兴的无创性脑成像技术，它将大脑的活动与近红外光学特性的变化相联系，利用近红外光学脑成像系统探测人类大脑皮质的功能激活状态，为认知神经科学领域的研究提供了更多的技术选择。虽然它和fMRI一样也是基于大脑的血氧响应机制，但它利用的是血红蛋白不同状态下（氧合和脱氧）对近红外光线不同的敏感性。实验通过光极帽上的发射光极将不同波长的近红外光经颅骨射入皮层，然后通过探测光极接收反射回来的光，通过不同波长光入射和反射的强度变化推测某认知活动进行时脑内氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的相对变化，从而推测光极所覆盖脑区与认知活动的关系。就创造性脑机制研究而言，与同样用于探测神经活动空间特征的fMRI相比，fNIRS具备更高的生态效度。fNIRS的实验环境更接近自然，它的数据采集是在一个开放的环境中完成的，被试在比较接近日常生活学习环境的状态下完成实验任务，不易产生紧张、恐惧等负面情绪，数据不易受情绪变量的污染。而且，fNIRS的信号相对不易受头动、肌电的干扰，被试在数据采集过程中可以口头报告，可以小范围手动写字或画画等。如此，离线数据处理时主试可以根据被试的在线反应来评估被试是否按任务要求进行了创造性认知过程，可以对数据进行基于反应的分析，从而提高数据信噪比，并得到更为精确的结果。然而，据我们所知，这一技术极少被应用于创造性神经基础的研究中。

于此，我们团队的金花教授在承担我主持的“拔尖创新人才与培养模式”教育部重大攻关课题时，采用生态效度较高的近红外光学脑成像技术，分别以文字和图形为任务载体，借助任务过程中血氧信号的变化考察成人创造性思维（概念扩展和创造性想象）的神经基础；同时，用威廉姆斯创造性倾向测验获取被试创造性人格（特质创造性）的行为数据，通过对创造性思维过程相关脑区的激活强度和创造性人格行为数据间的相关分析来探讨状态创造性和特质创造性之间的关系，为创造性理论的完善和实践应用提供更多的实验依据。

我们团队对创造性生物学研究材料也有不少，这里挑选其中的两项研究。

概念扩展是指通过较远距离的联想，扩展已有概念的界限，以获得新颖的、有价值的问题解答，其核心在于扩展已有概念的界限以获得新的含义（Abraham，Pieritz，& Thybusch，et al.，2012）^[110]。概念扩展是创造性思维的重要过程，在创造性认知“过程式”导向的研究趋势下，概念扩展神经基础的研究日益成为创造性脑机制研究的热点主题之一。但是，已有研究均通过被试对目标刺激的新颖性和适用性评估来诱发概念扩展过程，这样的任务操作很可能混杂着较大权重的认知评估过程，从而使概念扩展和认知评估相关的脑功能区同时激活，且难以将认知评估相关的脑活动从结果中分离出去。为此，本研究先通过预实验筛选出概念扩展高低不同的两组刺激，正式实验时要求被试在看到目标刺激时思考该刺激与报纸之间的合理联系，而无须进行刺激的新颖性和适用性的评估，试图分离出创造性思维过程中概念扩展特有的脑功能活动，并与创造性行为问卷数据进行相关分析以进一步探讨创造性研究中行为测试与脑功能活动间的联系。另外，已有部分研究探讨了人格特质与安静状态下脑结构和功能的关系（如Li，Li，& Huang，et al.，2015）^[111]。但探讨与特质创造性和状态创造性相关的脑功能活动间关系的研究极少。仅芬克等人（2014）^[112]考察了分裂型人格特质与个体主动报告客体用途条件下脑活动模式的关系，但他们在实验过程中也未控制认知评估因素的影响。因此，后续研究有必要在控制认知评估因素之后，进一步考察个体执行创造性认知任务过程中伴随的脑功能活动与人格因素之间的关系。

金花团队的研究从概念扩展出发，采用高生态效度的功能性近红外光学脑成像技术进一步考察了概念扩展的神经基础，特别是额颞脑区在概念扩展中的作用，以丰富和完善人类创造性神经机制的研究。研究以徐芝君等人（2012）编制的《〈报纸的不寻常用途〉测验》为初始实验材料，经过适当调整（将繁体描述用途转换成等意的简体双字词，以及使表述更符合大陆表述习惯）后，编制成7级评定量表，用途项目随机排列。由10名大学生根据各个用途与报纸之间建立合理联系的难易程度进行等级评定，等级越高表明联结越不易产生，概念扩展越高。得到高低扩展组各60个用途刺激（高扩展组H，如饲料；低扩展组L，如练字）。两组平均联结难度分别为：5.36±0.47，2.76±0.55。内部一致性系数α_H=0.98，α_L=0.94。

fNIRS实验时将不同扩展性的报纸用途随机呈现给被试，这样便人为地避免了被试在正式实验对报纸用途进行认知评估从而混淆实验结果。实验要求他们认真思考呈现用途与报纸之间的合理联结——通过合理的操作方式，使得报纸能够实现这种用途。通过对比执行高低扩展性任务间的神经活动，既可揭示概念扩展特定的神经机制，也有效控制了评估因素对扩展过程的影响。fNIRS实验完成后，继续指导被试完成两个行为问卷。一个是自编量表，请被试对实验中用途刺激材料的新颖性、联结难易分别进行5级等级评定；另一个是威廉姆斯创造性倾向测验（威廉姆斯1980年编制，林幸台和王木荣1994年修订），指导被试根据表述与自身的符合程度对测验中的自我评定性陈述作答。

行为数据分析发现，高扩展组的反应时显著长于低扩展组，新颖性显著大于低扩展组，联结难度也显著高于低扩展组，说明被试在进行该组概念扩展过程中需要跨越更大的“意义距离”将目标刺激与报纸建立联结（Mednick，1962）^[113]。同时，相关分析发现，材料的新颖性和联结难易度呈显著正相关。这一结果与预实验时不同被试对材料的评估结果相似，从统计学上为实验材料的有效性提供了依据。

对于fNIR实验的数据，她们主要分析了概念扩展过程涉及的脑激活情况。结果发现，与低扩展条件比较，高扩展条件下右颞中回（BA21和BA22）、右辅助运动区（BA6）表现出了显著的正激活；右额上回（BA8和BA9）、双侧额极（BA10）、双侧背外侧前额叶（BA9和BA46）覆盖的脑区表现出了显著的负激活。 可见，前额叶和颞叶等皮层均参与了概念扩展过程，但颞叶皮层表现为功能活动加强，而更多的前额叶皮层表现为功能活动减弱。另外，右半球的不同脑区分别参与了概念扩展过程所诱发的脑活动加强（正激活）或减弱（负激活），这提示了右半球在概念扩展过程中的重要作用。

额叶和颞叶的不同表现可能与它们在创造性思维中的不同功能和本实验设计有关。研究发现，创造性生成更多地与颞叶的激活有关；而创造性观念生成后的评价更多地与额叶的激活有关（Ellamil，Dobson，& Beeman，et al.，2012^[114]；Liu，Erkkinen，& Healey，et al.，2015^[115]；Hao，Ku，& Liu，et al.，2016^[116]），额极也被发现与个体对生成信息进行内在的评估有关（Christoff & Gabrieli，2000）^[117]。本研究仅要求被试思考呈现的用途与报纸之间的合理联结，无须被试进行新颖性和适用性的评估。在这样的实验设计下，概念扩展任务激活语义系统但不涉及“评估”这一认知过程，因此有可能引起额叶激活的减弱。但右颞在激活、整合远距离语义信息中起着重要作用（Kuperberg，Lakshmanan，& Caplan，et al.，2006）^[118]；而本实验操纵的高概念扩展任务需要被试以合理的方式在呈现的新颖用途和报纸间建立起联结，这一联结过程需要右颞叶远距离语义联想功能的支持，在神经层面表现为显著激活状态。

进一步利用fNIR数据与威廉姆斯创造性人格测验数据进行联合分析发现，威廉姆斯创造性人格测验中想象性维度的得分与右额极、眶额等的激活呈负相关；冒险性维度得分与右额极、眶额的激活呈负相关；挑战性维度的得分与双侧额极、双侧背外侧前额叶的活动正相关。结果与李文福（2014）^[119]的研究结果基本一致。他们发现，背外侧前额叶与创造性呈正相关，眶额皮层与创造性呈负相关。本结果为额极皮层以及眶额皮层等脑区参与概念扩展过程提供了实验依据。至于，不同维度间结果的分离，一方面可能是各脑区结构和功能还存在更小维度上的区别，而当前技术的空间分辨率不足以分离引起的；另一方面也提示与创造性认知相关的各维度间具有更为复杂的潜在关系，这都需要后续开展进一步的实验研究进行相应的探讨。

本结果提示，概念扩展过程可能需要不同脑区协同工作，但新颖观念的生成主要与负责远距离语义联想的右颞叶的激活增加有关；而创造性人格与创造性思维过程诱发的神经活动存在复杂的相关关系，需要后续更多的数据积累以提取出准确的结论。

创造性想象是创造性思维的重要过程之一，探究创造性想象过程所伴随的脑活动模式也是创造性神经基础研究的重要内容。但因技术的局限性，已有研究在实验操作中对想象的结果（想象的产品）是否具有创造性均是事后评定的，即事后请专家对创造性想象的产品进行新颖性和实用性方面的离线评定，按一定的规则将它们划分成创造性和非创造性两类，再逆推这些产品对应的想象过程是否真正属于创造性想象。这样的操作产生的问题是：专家无从知晓创造性产品是被试自己在实验中进行创造性思维得到的还是源于对以前生活经历或者记忆中已有信息的回忆，如此就难以分离出纯粹的与创造性想象相关的神经活动。

为此，金花团队在另一实验研究中使用较为严谨的实验设计，事后对数据进行基于反应的分析，并将基于回忆得到的伪创造性产品对应的干扰信号分离出去，以更纯粹的数据考察创造性想象中脑活动的空间特征及其与创造性人格的关系。她们在fNIRS实验中以托兰斯图形创造性测验（TTCT）为创造性想象诱发任务，要求被试利用所给的线条图形在白纸的上方区域设计出一幅具有新颖性、创造性的画；以几何简笔画（可以最大限度降低因刺激诱发语义相关脑区的激活而衍生的信号污染）的抄写作为非创造性任务。fNIRS实验后通过“设计—回忆”自评问卷，请被试选择回答fNIRS实验中被试画出来的新颖图形是在实验过程中想到的还是来自记忆提取（若被试不能区分以上两种情况，则勾选“不能区分”）。此外，fNIRS实验后还指导被试完成威廉姆斯创造性倾向测验。被试在fNIRS实验的想象任务中生成的产品的创造性由三名专家分别进行7点量表的评定（“1”代表非常不新颖，“7”代表非常新颖），然后分别计算每名被试在24幅画上得分的总和，得出每名被试的状态创造性总分。

由创造性产品的专家评定结果发现，被试按实验要求生成的“创造性”产品中仅有27.14%被专家评定为高创造性产品；而由“设计—回忆”自评问卷的数据发现，被试按实验要求生成的“创造性”产品中仅有72.92%是在任务过程中在线自主设计而非回忆生成的。结果提示，即使被试是按要求进行创造性任务的，任务生成的产品仍有可能是无创造性的普通产品；而且，即使被专家鉴定为高新颖性的产品，也可能不是被试创造性思维的结果，而是被试记忆提取的结果。这样的行为数据分析结果说明，在探讨创造性思维的神经基础时，如果仅对数据进行基于任务（创造性任务—非创造性任务）的分析，得到的脑功能区很可能混杂了与一般性思维和记忆有关的脑区，还可能相对地弱化单纯创造性思维诱发的信号从而掩盖与创造性思维相关的激活脑区。因此，后续研究非常有必要对脑成像数据进行基于反应的分析。

金花团队对fNIRS实验数据的分析也支持上述观点。她们首先对数据进行了常规的基于任务（或条件）的分析。结果发现，以同样的非创造性任务为基线，创造性想象任务诱发了四个激活簇，分别位于：双侧背外侧前额叶、左侧额眶区和右三角部。高创造性产品对应的想象过程诱发了三个激活簇，分别位于：右侧背外侧前额叶、左侧额眶区和右三角部。“设计”类产品对应的想象过程诱发了四个激活簇，分别位于：右侧背外侧前额叶、左侧额眶区、右岛盖区和右三角部。可见，在相同的基线条件（非创造性条件）下，分别控制或不控制创造性任务过程中两种可能的干扰因素，创造性条件诱发的脑激活区不完全相同，提示着低创造性的试次及回忆产生的试次对整体信号存在污染的可能性。同时，我们必需指出，右侧三角部和右背外侧前额叶保持了不同处理间一致性的正激活，左侧眶额皮层呈现出始终如一的负激活。这一结果提示这三个脑区和创造性想象关系密切，可能是人类进行创造性想象的主要功能脑区，参与非新颖信息产生的抑制和新颖信息的产生。

为了探讨人格与创造性想象诱发的脑功能区间的关系，金花团队计算了每位被试的威廉姆斯创造性人格测验的总分。她们首先考察威廉姆斯特质创造性分数与状态创造性（设计条件）下各脑区激活情况的相关关系。结果显示，威廉姆斯创造性分数与多个脑功能区的激活呈现出显著正相关，分别是：双右侧三角部（右：r=0.442，p＜0.05；左：r=0.439，p＜0.05）；双侧颞中回（右：r=0.468，p＜0.05；左：r=0.476，p＜0.05）；双侧下额叶皮层（右：r=0.428，p＜0.05；左：r=0.444，p＜0.05）；双侧下角后区（右：r=0.409，p＜0.05；左：r=0.439，p＜0.05）；左侧中央下区（r=0.474，p＜0.05）。随后，鉴于特质创造性和状态创造性可能存在的交互作用，即高特质创造性被试在某些情境中也会提出一般的问题解决策略，表现出低状态创造性；而低特质创造性的被试在某些情境中也可能表现出高状态创造性，提出高新颖性的观点，因此她们考察了二者的交互作用。操作时先按照被试人格测试所得的总分排序，选择上下端各38%的被试分别作为高特质创造性组和低特质创造性组，然后与创造性想象时激活的脑功能活动进行关联分析。结果发现，在前额叶范围内，人格特质与创造性想象时在以下脑区的活动存在显著的交互作用（p＜0.05）：双侧眶部额叶皮层、双侧背外侧前额叶、右侧三角部。进一步简单效应分析发现，表现高状态创造性时，人格得分高的被试在双侧眶额区的氧合血红蛋白浓度变化小于低的被试；而表现低状态创造性时，两组被试在这些脑区的活动则无显著差异。这一结果与前面单纯的脑成像数据分析结果相呼应，再次证实了这些脑区在创造性想象过程中的重要作用。而且，这样的结果也提示在创造性思维中同样存在神经效能（neural efficiency）说，即在完成相同难度的任务时，认知能力高的个体比认知能力低的个体出现更少的激活（Haier，Siegel，& Nuechterlein，et al.，1988）^[120]。在本实验中，为了表现高创造性，高特质创造性个体只需新诱发较少的神经活动即能完成创造性任务；而低特质创造性个体需要引发较多的不同于常态下的神经活动才能产生出高创造性产品，这使二者在双侧眶部额叶皮层的血红蛋白浓度变化出现显著差异。而在低状态创造性情境中，两类被试均无须调动较多能量即可完成任务，高特质创造性个体的数据还可能出现地板效应，导致无组间差异的统计检验结果。

总体上，本实验结果提示：右侧三角部、右背外侧前额叶和双侧眶额皮层在创造性想象中起着重要作用；和概念扩展过程类似，创造性想象时的脑活动模式也受创造性人格的影响；在创造性思维的神经基础研究中，对数据进行基于反应的分析可以使结果更为纯粹。

综上所述，金花课题组以高生态效度的近红外光学成像技术考察了创造性思维的神经基础。结果发现，不同载体诱发的不同的创造性认知过程的神经活动有着不同的空间特征；而且，不同脑功能区在创造性思维过程中表现出不同的功能变化，有的表现出激活加强，有的则表现出激活减弱。但是，无论是以文字为创造性任务载体的概念扩展过程还是以图形为创造性任务载体的创造性想象过程，均诱发了右半球更多脑区的功能变化。同时，她们的研究还考察了创造性人格测试获得的个体特质创造性和创造性任务诱发的这些脑功能区的激活，结果同样发现，个体的特质创造性更多地与右半球的脑区存在关联。结果更倾向于支持右半球在创造性思维中具有更重要作用的假说。