大量關於原創思想的記錄和研究報告表明，原創思想伴隨著激情。思想者，恰如羅丹的同名雕塑，沈浸於激情之中。更確切的心理學描述是：對將要發生的突破性進展的預期與直覺，指引著思考的路向並激勵思考者緊張地探索一切可能的突破方向。

　　 圖1

　　 這裏需要探討的問題是：（1）伴隨原創思想的激情是否為某一類特殊情感，或是僅由緊張思考引發的情緒波動；（2）完全的無激情狀態，是否不可能產生原創思想，與此相關的是情感交往和網絡社會科學的研究課題。稍後，我將回到這一主題。

閱讀2010年以來發表的關於“原創觀念”腦科學幾十份研究報告，可列出有助於產生原創觀念的條件：（1）認知能力。這是心理學相當經典的研究主題，延續至今，每年都有不少研究報告發表，關鍵詞檢索“cognition”+“creativity”可看到相關文獻。例如關於一位數學天賦兒童的腦科學報告顯示，他腦內的神經元網絡對數字格外敏感，運算速度似乎比普通人快幾十倍。更經典的案例是人工智能專家們關於國際象棋大師腦活動的研究報告，大師的腦區已經非常專業化了，所以他們可以迅速調動幾百種棋局。由於是經典主題，此處推薦一篇2007年的報告：Eric Rietzschel，et. al，“relative accessibility of domain knowledge and creativity： the effects of knowledge activation on the quantity and originality of generated ideas”《Journal of Experimental Social Psychology》，vol.43，pp.933-946。認知能力，人腦畢竟有限，所以電腦“深藍”可以擊敗國際象棋大師。但電腦的原創能力似乎不如人腦，這就意味著，原創性可能主要來自認知能力以外的其它方面；（2）想象（perception）或註意力的合理配置，這是經典的也是目前最活躍的研究領域，尤其在互聯時代，真正稀缺的不是知識而是註意力。但是集中註意力不必甚至根本不能導致原創觀念，與此相反的共識是，發散型思考最可能產生原創觀念。危險在於，過度發散的思考往往導致很高的精神分裂性人格得分（參閱：Kyle Minor，et. al.，2014，“predicting creativity： the role of psychometric schizotypy and cannabis use in divergent thinking”《Psychiatry Research》，vol.220，pp.205-210）。所以，原創思考要求心智在正常狀態與癲瘋狀態之間保持平衡；（3）社會交往情境，這是真正現代的心理學研究主題（古典心理學主要研究個體心理而非社會交往心理）。例如“idea sharing”（觀念分享）實驗，在五種難度級別的思考任務的最難級別的思考之前，如果允許被試有30秒時間分享他們的思考，那麽，這組被試在最高難度思考任務的得分顯著高於不允許分享的被試（參閱：Andreas Fink，et. al.，2010，“enhancing creativity by means of cognitive stimulation： evidence from an fMRI study”《NeuroImage》vol.

52，pp.1687-1695）；（4）睡眠模式，這也是現代心理學的研究主題。古典心理學觀點是，睡眠有助於創造性。借助各種儀器，人類每天的睡眠被分為若幹“快速眼球轉動的睡眠”（REM sleep）睡眠周期和非快速眼球轉動（NREM sleep）睡眠周期的組合。1990年代後期的研究表明，快速眼球轉動的睡眠對於哺乳動物個體將白天習得的生命攸關的知識從短期記憶轉入長期記憶非常重要。晚近的研究表明，在非快速眼球轉動睡眠周期之內存在一種波長可變的睡眠模式（CAPs），根據腦電波顯示儀，這一模式又可分為三種類型 A1、A2、A3，其中A1類型被認為與原創思考時大腦的發散模式密切相關，而這一類型反映的是大腦皮質在睡眠過程中“若即若離”的狀態，既非完全休息又非完全清醒（參閱：Valeria Drago，et. al.，2011，“cyclic alternating pattern in sleep and its relationship to creativity”《Sleep Medicine》vol.12，pp.361-366）；（5）社會網絡的整體性質與社會網絡的局部性，這一領域文獻極多，與創造性思維密切相關的是所謂“小世界”網絡研究。首先，靈長類的腦演化與群體規模之間有強烈的正向關系，如圖2所示。

　　 圖2

　　 橫軸表示根據靈長類各種群樣本計算的“新腦比重”——即新腦皮質體積與大腦皮質其余部分體積之比，縱軸表示靈長類各種群平均群體規模（取10的對數）。包括人類在內的猿類由空心圓圖標表示，人類的空心圓在最上端。這張圖表明，（1）群體規模與新腦比重顯著正相關，（2）人類群體規模突破了100這一長期限制。參閱：Robin Dunbar，2009，“Darwin and the ghost of Phineas Gage： neuro-evolution and the social brain”《Cortex》vol.45，pp.1119-1125。其次，圖3，（3）人類群體規模突破（2）所說的100限制，是長期演化的結果。參閱：Coward and Gamble，2008，“big brains， small worlds： material culture and the evolution of the mind”《Philosophical Transactions： Biological Sciences》vol.363，no.1499，The Sapient Mind： Archaeology Meets Neuroscience，pp.1969-1979。

　　 圖3.

　　 圖3的橫軸表示時間回溯，單位是“百萬年”。圖3的縱軸表示群體規模，單位是“群內個體數量”。樣本是靈長類種群內個體平均的“新腦比重”。圖3表明，人類群體規模在100以下停留了300萬年，只在最近25萬年才開始突破這一限制。最後，目前尚未達成共識的一項研究發現：當大腦處於靜息狀態時，它的內部影響網絡，被視為“有向圖”的時候，具有“小世界”拓撲結構，參閱：Lu（南京大學醫學院）and Chen（成都電子科技大學），et. al.，2011，“small-world directed networks in the human brain： multivariate Granger causality analysis of resting-state fMRI”，《NeuroImage》，vol.54，pp.2683-2694。法國的一組作者發現，馬爾科夫模型可以更好擬合功能核磁共振信號的腦關聯結構，但是這一更好的擬合必須假設腦內神經元網絡具有“小世界”拓撲結構。參閱：G. Varoquaux，et. al.，2012，“Markov models for fMRI correlation structures： is brain functional connectivity small world， or decomposable into networks?”《Journal of Physiology --Paris》vol.106，pp.212-221。荷蘭和伊朗的一組作者發現，唐氏綜合癥兒童的腦內神經元網絡結構類似於受到幹擾的小世界網絡。參閱：Masoud Gharib，2013，“disrupted small-world brain network in children with Down syndrome”《Clinical Neurophysiology》vol.124，pp.1755-1764。中科院自動化所與台灣學者聯合發表的一篇研究報告表明，精神分裂癥患者的腦結構可視為受到幹擾的小世界網絡。參閱：Jiang and Lin，2012，“anatomical insights into disrupted small-world networks in schizophrenia”《NeuroImage》vol.59，pp.1085-1093。

　　 關於“小世界”網絡，經典論文是：Duncan Watts，1999，“networks，dynamics，and the small-world phenomenon”《American Journal of Sociology》vol.105，no.2，pp.493-527；Duncan Watts，2004，“the new science of networks”《Annual Review of Sociology》vol.30，pp.243-270。這位作者以建立“小世界”研究範式著稱於世。這篇1999年文章裏，他列出小世界網絡的四項必要條件：（1）網絡所含節點總數遠大於節點平均度數；（2）節點平均度數遠大於節點總數的對數；（3）最大節點度數遠小於網絡所含節點總數；（4）局部網絡有較高的團塊性。至今，在數百萬年裏，人類社會經歷了三種網絡狀態：（1）洞穴時代的社會網絡，每一洞穴內的十幾名人類成員構成完全連接的局部網絡故平均團聚性很高（接近1）。但洞穴之間幾乎沒有聯系故社會網絡的平均距離很遠（接近1）；（2）工業化時代的社會網絡，典型地，小世界網絡。平均距離和平均團聚性都介於0和1之間；（3）完全隨機連接時代的社會網絡，十分接近今天我們所處的“互聯時代”。平均距離和平均團聚性都很近（接近0）。在他2004年的文章裏，圖4，上述三種基本的社會網絡被概括為單一參量（隨機改接的紐帶數目占總紐帶數目的比例）連續變動的結果。