默认模式网络在休息状态期间处于活动状态
你能想象如何评估它是不是必须真正考虑你每天从事的每一个小动作？
幸运的是，我们的头脑徘徊，我们做日常任务时做白日梦，比如开车上班，洗澡或浇水。 有趣的是，大脑的同一部分与白日梦和进入基于记忆的自动驾驶仪相关：默认模式网络（DMN）。
此外，新的研究表明DMN在自动驾驶模式中扮演着不可或缺的角色。
默认模式网络
DMN或“白日梦网络”分布在皮质的各种相互连接的区域，包括额叶，顶叶和颞叶。 皮层是大脑的外层。
更具体地说，DMN分为三个主要细分：
- 腹侧前额叶皮层
- 背内侧前额叶皮质
- 后扣带皮层和邻近楔前叶加侧顶叶皮层（即布罗德曼区39）
内嗅皮层也被绑定到DMN。
重要的是，前额皮层位于大脑的前方，并调节复杂的思想，行为和情绪。
与科学中的许多事情一样，DMN的发现是偶然的。 1997年，使用正电子发射断层扫描，一种大脑成像研究Shulman及其同事发现，与静息状态相比，大脑区域的血流量减少，同时执行新的非自我指称目标指导任务。
值得注意的是，这些大脑区域的血流量减少意味着活动减少。
在2001年，Raichle及其同事采取了下一个关键步骤，确定这些活动减少并不是侥幸......他们并不是在实验上不受控制的思想引起的静息状态下的激活。
在一篇题为“大脑的默认模式网络”的2015年评论文章中，Raichle写道：
我们使用正电子发射断层扫描（PET）测量局部血流量和耗氧量，通过确定的激活代谢标准，显示在任务执行期间持续显示活动减少的区域在静息状态下未被激活。 我们的文章标题是“脑功能的默认模式”。 我们得出结论认为，在注意力要求较高的目标指导任务期间观察到的大脑区域减少其活动在休息状态中未被激活，而是表明在大脑内在或正在进行的活动中迄今未被识别的组织。
到2015年，DMN的发现已经产生了近3000篇关于这个话题的论文。 我们了解到，DMN在人们独自思考或在特定环境下在稳定环境中执行自动，反思，学习行为时非常活跃，例如看电影或沿着熟悉的路线驾驶汽车。 当一个人没有专注于外部世界时，这些环境是清醒的休息状态。 相反，在认为精力充沛和认知上困难的实验环境中 - 比如找出一个难题 - DMN的活跃程度较低。
DMN的许多角色仍在阐明。 DMN与情景记忆和记忆巩固以及社交和自我相关过程相关联。 DMN还与思考未来，回忆过去和创造力有关。 据Raichle介绍，在人类中，研究表明，DMN“实例化了支持情绪处理（VMPC），自我参照心理活动（DMPC）的过程以及对以前经验的回忆。”
在2009年发表在Human Brain Mapping上的一项研究中，Uddin和合着者就DMN写了以下内容：“虽然有可能会出现一个全面的理论来解释网络支持这种多样化功能的能力，但更大的可能性是默认模式网络由功能可区分的子部分或子网组成。“
有趣的是，在冥想期间，DMN活性降低。 这个发现是有意义的，因为冥想是一个减少思想游荡和自我指涉思想的时期。 在冥想过程中，一个人专注于直接体验，并将注意力从分心转移。
DMN和自动驾驶仪
DMN首先被设想为广泛存在于个人外部和内部环境中的信息。 因为DMN在静息状态下首先被识别出来，所以很有可能认为DMN只是对做白日梦，思想游荡和自发想法负责。 自发认知往往涉及对过去和未来的思考，这也与DMN的角色认知有关。 但是，DMN在意识中起着更重要的作用。
在2017年的一项题为“默认模式对自动信息处理的贡献”的研究中，Vatansever和合着者发现，一旦我们理解任务，DMN实际上将大脑切换到基于记忆的自动驾驶仪。 作者假设这个过程可能的框架。
Vatansever和合着者假设我们的大脑有线连续预测外部事件。 我们不断内化环境中的任何违规行为，以形成我们期望的基础。 这些期望然后被用来为我们的决策提供信息，并对环境需求进行解释，预测并采取行动。
事实上，大脑的内在活动，特别是使用我们大脑能量供应的DMN的内在活动，被认为反映了可能有助于解释我们周围环境的世界内部模型。 虽然这种预测性处理可能构成大脑整体处理信息的共同机制，但是可以区分DMN的是其提供用于信息收敛的公共工作空间的能力，其与大脑的其余部分具有广泛的功能和结构连接，并且特别是对基于内存的信息的访问。 DMN的这种综合能力被认为是意识的标志，其水平之前与DMN的完整性有关。
在研究中，剑桥大学的研究人员招募了28名参与者在躺在功能性MRI扫描仪中进行任务。 向参与者展示了四张牌，并要求将目标牌与这四张牌匹配。 目标卡可以通过颜色，形状或编号进行匹配，参与者需要找出匹配的规则。 功能性MRI扫描仪测量大脑中的氧气水平，作为大脑活动的替代指标。
这项任务有两个阶段。 第一阶段是一项收购活动，志愿者通过反复试验学会了匹配规则。 第二阶段是志愿者已经想出了规则并正在实施的申请。
研究人员发现，在收购阶段，背部关注网络是最活跃的。 背注意网络与处理注意力要求高的信息相关联。 在申请阶段，当参与者已经知道规则并且仅仅应用它时，DMN更加活跃。
研究人员还观察到，在应用阶段，DMN中的活动与记忆中涉及的大脑区域（例如海马）之间的关系越强，参与者对任务的反应越快。 这一发现表明，在应用阶段，大脑沉浸在记忆中，并使用记忆中的规则对任务做出响应。
看起来DMN在整个大脑中具有多样的联系，有助于在大脑中建立一个积极的框架。 在已确立的休息或日常休息状态和时间的情况下，DMN进行基于记忆的预测，从而允许我们在自动驾驶仪上运行。 但是，当DMN无法以可靠的方式预测未来时，自动驾驶仪会切换到“手动”模式，而我们的大脑部分则会处理注意力要求较高的信息。
据研究人员称，由DMN建立的这个框架可以提供“一个非常重要的脚手架，不仅可以解释DMN在稳定”休息“状态下正在进行的活动，还可以解释它对社会交往的贡献（例如心理理论，直觉，和刻板印象），有意识的自我感觉，创造力和各种其他认知领域，都需要稳定使用学习信息来预测我们周围的世界。“
启示
与DMN本身的作用一样，Vatansever完成的DMN研究的意义非常广泛，可以帮助我们更好地理解创伤性脑损伤等疾病。 在创伤性脑损伤中，记忆和冲动问题使得重新融入社会变得困难。 此外，这些发现可能有助于我们更好地理解其他类型的精神疾病，包括成瘾 ， 抑郁症和强迫症 。 最后，这项研究可能有助于阐明麻醉药物对大脑的作用机制。
底线
自从近20年前发现以来，DMN一直是科学研究人员的福音，并帮助重塑我们对脑功能的看法。 每过一年，我们都会更多地了解这种在意识中扮演着不可或缺角色的多元化网络。 研究解释其在基于记忆的自动驾驶仪中的作用，通过强化DMN不仅仅是背景噪音，而且是信息的重要渠道，我们更深入地理解了DMN。
最后一点，对DMN的更好理解有助于阐明人类的内在体验。 请看Callard和Margulies撰写的一篇题为“当我们谈论默认模式网络时谈论的内容”的文章：
DMN在认知神经科学的边界内带来迄今边缘化的领域和方法，并且通过这种入侵引发了新的概念和方法研究。 心智游荡等主题以前被认为主要超出了认知心理学的范畴，已经成为研究热点领域。 Neuropsychoanalytic研究人员发现DMN是一个丰富的概念，通过这个概念可以推进关于精神能量的表达，关于物体和幻想的自我心理动力学概念。
>来源：
> Callard F，Margulies DS。 当我们谈论默认模式网络时我们讨论的是什么。 前面嗡嗡声Neurosci。 2014; 8：619。
> Raichle ML。 大脑的默认模式网络。 Annu。 Rev. Neurosci。 38：433-47。
>乌丁LQ，等。 默认模式网络组件的功能连接：相关性，反相关和因果关系。 嗡嗡声大脑Mapp。 2009年2月; 30（2）：625-37。
> Vatansever D，Menon DK，Stamatakis EA。 默认模式对自动信息处理的贡献。 Proc Natl Acad Sci US A. 2017; pii：201710521。