別再滑手機短影音！不只空虛、心累還傷腦…醫激推這些「養腦興趣」：每天練一點點，比爆量更有效
作者 : 基因醫師張家銘
圖片 : Shutterstock（示意圖非當事人）
仔細觀察就會發現，生活規律的人，就算行程滿，氣色通常還撐得住；作息亂的人，即使沒有多做什麼，也很容易覺得心浮氣躁。這不是個性差異，而是神經系統有沒有「抓到節奏」的差別。
這也解釋了臨床上很常見的現象，會彈琴、唱歌、學外語、跳舞、規律運動的人，年紀大了，腦袋相對清楚，情緒也比較穩……
精神內耗怎麼走出來？
規律生活與有節奏的興趣，會慢慢修復大腦。
很多人應該會發現，當日子有節奏、作息比較固定時，大腦真的比較安靜，精神沒那麼耗，情緒也比較穩定。這並不是巧合，而是跟大腦的天生特性有很大的關係。
2025年刊登在 Neuroscience Research 的一篇綜述幫我們解釋了其中的原理。原來，人腦本來就是靠「結構」與「預測」在維持穩定，一旦生活變得好猜、好預測，大腦就會慢慢放鬆下來。更重要的是，這些發現不只用來了解自己，還真的可以拿來調整我們每天的生活。
人腦，一直在等一個節奏
人類的大腦不是被動接收世界，而是一個會不斷預測下一步的器官。聽一句話、聽一首歌、看一個數字序列，大腦都會先在心裡「預演」接下來該發生什麼。這套機制在神經科學中稱為預測式處理（Predictive processing）。
當生活有固定脈絡、有重複節奏，大腦的預測容易成功，神經能量消耗就會降低，人自然比較穩。反過來，當日子亂成一團，大腦一直猜錯，就會默默累積壓力。
為什麼生活亂掉，人就開始慢慢垮
大腦在遇到意義不通或結構錯亂時，會出現特定的神經警示反應，例如四百毫秒負向波動（N400）與六百毫秒正向波動（P600）。這些本來是短暫的修正系統，但如果生活本身長期沒有節奏，這些警報就會天天被拉響。
久而久之，人會出現我們在門診最常見的樣子：睡不深、心很煩、腦袋不清楚，甚至小事就覺得快撐不下去。這不是抗壓性不好，而是大腦一直處在高耗能狀態。
規律生活，讓人慢慢好起來
規律生活其實是在幫大腦建立「可以預期的序列」。固定起床、固定第一餐、固定入睡流程，這些看似簡單的事情，等於在替神經系統鋪一條好走的路。
負責結構整合與預測的重要腦區，下額回（Inferior frontal gyrus），在有節律的環境下，工作負擔明顯降低。臨床上我們看到的結果，就是睡眠變深、情緒比較不易被拉走，甚至慢性疲勞也會慢慢改善。
這個現象，其實每天都在我們身邊發生。仔細觀察就會發現，生活規律的人，就算行程滿，氣色通常還撐得住；作息亂的人，即使沒有多做什麼，也很容易覺得心浮氣躁。這不是個性差異，而是神經系統有沒有「抓到節奏」的差別。
研究用非常紮實的證據告訴我們，當節奏回來，大腦才有餘裕修復自己，身體自然就比較扛得住。
有節奏的興趣，特別養腦
這篇研究有一個我非常喜歡的發現：語言、音樂、數學在大腦裡，用的是同一套處理結構的系統。也就是說，只要是有順序、有重複、有預期的活動，都能幫這套系統訓練得更穩。
這也解釋了臨床上很常見的現象，會彈琴、唱歌、學外語、跳舞、規律運動的人，年紀大了，腦袋相對清楚，情緒也比較穩。
不是因為聰明，是因為天天在練節奏。很多人以為，這些人是不服老、比較聰明。但從神經科學來看，真正的原因是他們長期在做「有結構的預測練習」。一首歌的旋律、一段舞步、一個固定運動流程，都是讓大腦不斷建立預期、驗證預期、修正錯誤的過程。久了之後，這套預測系統就會變得很耐用，遇到生活壓力也比較不容易亂掉。
手機滑越多，腦袋反而越空
相對來說，短影音與碎片化資訊，對大腦來說是完全相反的刺激。內容高度隨機、節奏破碎，幾乎沒有連續性，大腦很難形成長程預測。結果就是一直產生預測誤差、一直耗能。這也是為什麼很多人會跟我說，明明只是滑手機，卻越滑越累、心裡更空。這不是意志力問題，而是刺激本身沒有節奏。
選擇能陪伴的節奏，而不是耗損的刺激。
根據這個研究，我在生活上的建議是：如果想養腦，選能陪著您走一段時間的活動，而不是只追求即時刺激。有系統地學一樣東西、每天固定時間練一點點，比一次爆量有效多了。這樣做的本質，是讓大腦完成一次又一次成功的預測循環。
規律，其實在替焦慮踩煞車
從神經層次來看，焦慮往往不是想太多，而是生活裡的不確定性太高。當節奏抓不住，大腦只能一直處在警戒狀態。研究中的那些神經警報，如果長期啟動，會影響自律神經與發炎調控。
在我的臨床經驗中，真正穩定情緒的第一步，常常不是談心理，而是先幫生活重新找回節奏。
慢慢來，真的會變好
身體最怕的不是忙，是不知道接下來會怎樣。這篇研究，用科學的語言替這句話背書。當生活開始有規律，有一兩個能陪著自己的節奏型興趣，大腦會慢慢安定下來，人也會一點一滴好起來。
讀到這裡，如果您心裡有一點「我也想試試看」的感覺，那就是最好的開始。
參考資料：The neurobiology of human sequential signal prediction: Insights from language, music, and mathematics, Neuroscience Research, 2025
本文獲作者授權轉載，原文出處
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