人脑中存在着一个奖赏系统（Reward Mechanism）。每当我们从事了某种有利于生存及繁衍的活动，奖赏系统就会激活，通过多巴胺等神经递质产生欣快感。这是一种学习机制，促使我们学会多做那些有利于物种存续的事情。
图中的橙色/黄色区域显示大脑背外侧纹状体区域，其介导习惯形成过程。蓝色区域显示腹侧纹状体区域，其为控制奖赏与动机的大脑区域。图片来源：nature.bio1000.com
问题在于，什么行为会有利于生存，并不是一成不变的。一百万年的草原上，对我们那些挣扎在灭绝边缘的祖先来说，努力做个吃货是好主意。但是如今太多的人面临着饮食过量和运动过少的问题。我们理智上明白均衡而适量的饮食是有利于自身生存的，但是这样就足以让奖赏系统按照我们想要的方式工作了吗？
克制还是放纵？做选择可不容易
假设你正在外面下馆子。你正在节食而且没打算中断，所以在餐厅的菜单上寻找着清淡而健康的菜式。你略过了汉堡、牛排和意大利面，最终将目光定位于你认为或许靠谱的沙拉。但是在你意识的某个角落里仍潜伏着对那些高脂肪高热量食物的渴求。还没等你注意到，服务员已经来到你的桌旁等待你的点餐。你该怎么做？
对于无数一出去吃就要面临如此窘境的人来说，可选项似乎很简单。要么你向食欲屈服，享受一顿美食，但是最终因为没能控制好自己而难过。要么投向明智的饮食，努力说服自己味道其实没那么重要，同时感觉略好一点。新的研究表明还有第三个选项，这一研究认为我们进餐——乃至做任何简单决定——时所处的环境比问题本身更关键。
“如果人们在执行某个特定任务时会感觉到困难，那是一种令人厌恶的体验。”布朗大学助理教授及神经学家迈克尔·弗兰克（Michael Frank）说。弗兰克所说的厌恶就是我们不喜欢的意思。这种厌恶是当我们选择了沙拉而不是牛排时，内心感受到的遗憾，甚至几乎可以说是一种对错失的恐惧。“当你身处一种需要付出一定努力才能够控制自己行为的情况下，你就会习得某种负面的东西。”
在选择时即使我们选择了应该选的而不是想要选的，一般都会有负面的情绪出现。图片来源：bobchoat.com
困难的选择，让人没法好好享受成果
当服务员记下了你点的沙拉，转身离开之后，桌旁的你脑子开始忙于遍历菜单上所有更对你胃口的选项。在智力层面上你可能知道沙拉是更健康的选择，但是厌恶感却在整个体验中贯穿始终。你的脑渴望一块油汪汪肉乎乎的牛排，因为你曾经让它领略过此物的美妙。对于像弗兰克那样，花费很多时间研究我们的脑如何应对奖赏的人来讲，这是个重要的事实。
最近，弗兰克和他在新墨西哥大学的同事开展了一项研究，结果发现当人们被要求做出某项决定，而这一决定又需要更多认知方面的努力时，他们所感觉到的奖赏就会缩水。这种效果并非观察性的。弗兰克及其团队动用过基因检测、眨眼分析、低剂量多巴胺药物操控，以及用脑电图扫描来测量脑波。他们发现，在纹状体内用来提醒我们牛排好吃的奖赏系统，与额叶内负责冲突、努力和困难的神经回路，原来是集成在一起的。换句话说，你的意志力会让你感觉糟糕，根本就没什么好奇怪的。
“好比说你发现有益健康的沙拉其实挺可口，”弗兰克说，“你会得到一定的奖赏值，并将其赋予选择健康的沙拉这一行为。然而我们可以推断，由于一开始要经历遏制欲望的困难，你实际得到的奖赏值会略微偏低。你并不会习得多少对这种行为的喜爱。”
少些选项，可能更快乐
作为一种奖赏，沙拉比牛排健康的理智认识并不令人满意，因为还有其他很多可口的选项，而且口腹之欲的满足要比精神上的自我安慰感觉更棒。使奖赏最大化的秘诀，在弗兰克看来，是限制有可能令你心神不宁之物，那样你就不会感觉到失望。换句话说，少给自己一点选项。如果你知道自己应该吃沙拉，那就尽可能地到一个只卖沙拉的地方吃。哪怕你选择了同样的沙拉，弗兰克解释道，“比起来你需要克服主导性反应的情形，你也会更喜欢这一盘。”
回到最初的情形。当我们的脑必须更加努力，不管我们如何判断正误，做出正确选择所带来的奖赏感觉都不怎么良好，因为我们知道还有其他选项。我们会在整个菜单上来来回回瞅那些不健康的菜式，甚至无需动口也能知道沙拉不会像牛排那样尝起来富于营养。但是如果让菜单替我们做决定，我们的脑就会开心地选择我们最不讨厌的选项。
不过，弗兰克并不确信避免选择就是最佳方案。有时候我们乐于做艰难的选择。只要我们意识到自己的期待，意志力所蕴含的额外激励事实上就能够降低口味的优先级。假以时日，我们甚至可能会变得喜欢沙拉。
“这在某种意义上是一个难解的谜题。”弗兰克说，“你想要练习那种自制力，以便少体验一点那种冲突，你对冲突的恼人本性的体验由此也减少了。”（编辑：粉条 er）
文章题图：medicaldaily.com
编译来源 medicaldaily.com,Rewards Matter Less When We Face Conflict Of Choice: The Challenge Of Eating Healthy
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