不小心睡著卻更有靈感?研究:愛迪生跟達利腦袋打結時先這樣「度估」
不小心睡著卻更有靈感?研究:愛迪生跟達利腦袋打結時先這樣「度估」

當腦中思路糾結、完全沒有靈感時,相傳愛迪生和達利都會採取一種相似又奇怪的睡覺技巧......

手上拿著小東西打瞌睡,研究:真的可以激發創意

相傳,當發明家愛迪生(Thomas Edison)與超現實主義畫家達利(Salvador Dalí)需要靈感時,他們都會用一種奇怪的方式睡覺。

他們會坐在椅子上,手中拿著像是湯匙或球的小東西,一旦真的漸漸進入睡眠、小東西自兩人的手上滑落地面,那瞬間的撞擊聲會把他們吵醒,接著愛迪生和達利就會立刻繼續自己的工作。

這是個有趣的傳聞,但現在有研究指出,這種打瞌睡方法是有科學根據的,因為人的大腦會在如此的情況下緩緩進入第一階段的睡眠,但不會再進到更深層的部分。科學家發現這個僅持續數分鐘、介於清醒與睡著間,被稱為「N1」(註)或「hypnagogia」的意識朦朧階段,真的可以激發創意。

註:即「非快速動眼期睡眠第一階段」(non-rapid-eye-movement sleep stage 1)。

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圖/ eldar nurkovic via shutterstock

沒人研究令人訝異

「我總是有很多關於『hypnagogia』的經驗、如夢般的經驗,這些體悟長久以來都令我十分著迷。」本研究的共同作者、巴黎腦研究院(Paris Brain Institute)神經科學家奧迪特(Delphine Oudiette)表示,人們的夜間睡眠中,大概有5%的時間都處於「N1」階段,但「過去二十多年來幾乎沒有科學家研究過這個階段,我對此感到十分訝異」。

而為了要研究達利和愛迪生打瞌睡背後的科學原理,奧迪特與她的同事找了103名容易入睡的受試者,要求他們在實驗前一天必須避免服用興奮劑,而且還要稍微睡得比平常少一些。

受試當下,這103人獲得了10個數學題與兩個可參考的規則,他們必須要推導出所有數列的最後一個數值,解開謎題的關鍵是要觀察出數列中潛藏的規律。「與普遍的觀點相反,創造力並不僅限於像是藝術這樣的領域,」奧迪特說:「創造力包含兩個元素:原創性,以及對前後文的判斷。」

20分鐘休息時間
其中,有16名受試者立刻破解出答案,奧迪特認為這代表他們採取了新穎又有用的策略,表現出自己的創意。至於剩下沒有成功解答的人,則在這階段測驗結束後,獲得了20分鐘的休息時間,這些受試者被要求得在此時放鬆或睡覺。

如同達利與愛迪生,他們坐得十分舒適,雙手垂在椅子的扶手外,而且一樣拿著一個輕盈的小水杯,一旦他們睡著、杯子落下,就會把他們吵起來。在這段期間,奧迪特和她的研究團隊還使用機器偵測受試者的腦部活動,藉由觀察腦波,確認他們有沒有不小心進入比N1更深層的N2睡眠階段。

20分鐘過去後,這些人還會再獲得更多的數學題,而最終結果顯示,在所有受試者中,抵達「N1」的淺眠階段至少15秒的人,有大約83%找出了數列的隱藏規律、成功解出答案;但始終保持清醒的人,以及進入更深層睡眠「N2」階段的人,則分別只有31%與14%找到解答。

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研究發現,輕度的打瞌睡有助於激發創造力,效果甚至強過於較長時間的睡眠。
圖/ Rawpixel.com via shutterstock

半夢半醒時達「創造力的甜蜜點」

「新的結果顯示,當人們半夢半醒時,會達到一個屬於創造力的甜蜜點(sweet spot),並能夠藉此接觸到平常無法接觸的思路,但不至於去得太遠,最後把念頭給弄丟了。」沒有參與這項研究的加州大學聖塔芭芭拉分校(University of California, Santa Barbra)心理學家史庫勒(Jonathan Schooler)如此表示。

除此之外,研究人員也在實驗中發現,靈感的效果並不是即時的,不像傳說中擁有神奇效果,受試者往往得在經歷多次嘗試後,才能找出真正的答案;同時,在63位掉杯子的人當中,其實只有26位有先經歷過「N1」階段。

至於為何「N1」或「hypnagogia」階段是「創造力的甜蜜點」,研究人員則尚沒有明確的答案。

讓思緒隨意飄散的時刻

共同作者奧迪特告訴科學網站「Live Science」,或許在處於「N1」階段時,人們不只能對周遭環境保持半知覺的狀態,還可以讓思緒隨意飄散,這才創造了一個「鬆散認知與奇怪聯想」的階段 ,「而且,如果你想到了一個好主意,你還有辦法可以把它記下來」。

另一方面,本次研究的受試者還在20分鐘的休息時間過後,被要求要記下他們在快睡著、但杯子掉下來前,腦中都閃過了什麼。

其中一人指出,「某個瞬間,我看見一匹馬出現在醫院裡,還有另一個男人也正在和我做一樣的實驗,他看起來年長很多,臉上還掛著像是塑膠頭盔的東西」;而另一人則表示「我有種置身於水的邊緣的感覺,沒有風,但有空氣流動的聲音,溫度好似處在夏日森林一樣」;此外,還有人看到幾何圖形與各種顏色。

研究人員認為其中1/3的回答其實與他們獲得的數學題有關,只是受試者自己並沒有發現這之間的關聯,奧迪特表示:「這不表示這些體驗沒有任何意義,這部分還需要更多的研究。」

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「打瞌睡激發靈感」的效果並不即使,也並非履試不爽,但研究證明兩者確實有關聯。
圖/ pexels

希望可以不拿東西也到「N1」階段

奧迪特表示,未來團隊還想要繼續測試「N1」階段對不同類型的創意任務有什麼影響,或許會加入一些更貼近生活的應用。同時,他們還希望能找出方法,讓人們可以在不用手拿東西、提醒自己醒來的情況下,依舊能夠抵達創造力的甜蜜點,「我們甚至還可以教導大家如何到達這個創意階段」。

與此同時,無論後續研究會再冒出什麼樣的可能性,半夢半醒的打瞌睡依舊是個大家可以在家嘗試看看的有趣體驗,尤其「我們調查的是普通人,而不是達利或愛迪生」,奧迪特如此表示,而且更棒的是「我們用的杯子只需要花費3歐元(折台幣約94元)而已」。

本文經授權轉載自:地球圖輯隊

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #工作術
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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