我们生活中总是充斥着各种各样的“老司机”，他们做起一件事来从容不迫，驾轻就熟，甚至还能做着手头的，看着其他的。就拿最原始纯真的老司机来说吧，他们一边开着车，还能一边玩手机，与人谈笑风生（当然不推荐这样哦，每次坐车，老司机一拿起手机就让我开始紧张）。
在心理学理论中，注意的认知资源理论和双加工理论很好地解释了为什么老司机相对于新司机在开车时会有这么大的优势。认知资源理论认为我们的注意资源是有限的，我们有一个分配注意资源的机制，将注意资源分配到特定的目标任务上。并且，越复杂的任务会占用更多的注意资源。而双加工理论指出了，当我们学习一个技能时，随着不断地练习，变得越来越熟练，那就会趋向于自动化加工，就不需要占用太多的注意资源了。显然，老司机们对于常规的开车行为已经驾轻就熟，自然就有其他的资源来去干其他事情了，而新司机就不行了。
但是，这毕竟只是一个建构的理论模型，分配资源的机制在哪里，自动化加工是如何形成的等等问题都并不清楚。
而神经科学的研究就能给我们一些实质的答案。
很多时候，老司机们可能自己也不知道为什么他们比新手做的更快，更好，更从容，从而只能笼统的概括为“熟”，也就是古话“熟能生巧”。在我看来，原因可能在于他们的感觉，在我们即将感知下一秒的世界的时候，我们总是会有一些“感觉”，也可以说是预感，而预感最重要的两个东西就是“what“和“when”，即，下一个事件会是什么，它会在何时发生？这个预感决定了我们接下来的表现。这与现实中的情况也是比较相符的，如果我们基本知道了接下来会发生什么，那就能事先做好准备，无论是在时间上，还是在任何情况下，但如果我们对于接下来要发生什么一脸懵的话，那很难会有出色的表现。
那如何用神经科学的方法来进行解释呢？已有大量的文献表明了，我们对“when”的预测与我们低频的神经震荡有关，即δ-θ波段，而对“what”的预测与我们的高频的神经震荡活动有关，即gamma波段。
Stanfenics与他的同事们做了这样一项脑电实验，他们给被试四种不同音高的声音线索，四种声音线索之后会有不同的几率出现目标声音信号，几率从小到大让被试听到信号之后，立即进行按键，记录被试的脑电的同时，记录被试的反应时。
这样，也就模拟了我们在不同的熟悉程度的情境下的反应，如果是极大几率会出现信号声音的线索出现，那我们就会事先做好准备，将更多的注意资源放在反应等其他方面，这样自然，反应会更准更快，行为结果果然发现了被试对高几率线索后的信号反应时最短，反应最快。
由于脑电实验的限制性，作者主要分析了低频delta波段的神经活动，发现了随着线索预测几率的提高，低频神经活动与目标信号的同步性越好。
而与“what”预测相关的高频神经活动可以用MEG技术来进行探索，Todorovic和他的同事们做了一项MEG实验，同样，他们让被试对听觉刺激进行反应，实验开始后，一个试次中，出现一个听觉刺激后，可能会出现下一个刺激，也可能不出现，然后通过调节不同组的出现第二个刺激的几率来调节预期，分别为75%的高几率和25%的低几率。被试要做的是去听事先设定的一个异常刺激，并对其进行反应。
实验结果发现，在出现几率高的条件下，对于第二段声音gamma频段的神经活动强度要低于出现几率低的条件。
这也就是说，对于我们有把握预测接下来的情况的话，高频的活动反而是降低的。Arnal综述了大量文献提出了这样的推断，如果我们对于能够预测的情况，神经活动的降低是我们有更多的资源去加工其他可能更困难的事情。
这样，我们也就知道了，当一个人十分熟悉他的工作，他所处的环境时，他比其他人的更从容，更优异的表现从神经活动中就体现出来了。他们的大脑神经活动与他们所要关注的目标联系地更紧，同步性更好，神经活动也不需要像那些不可预知情况反应这么大来应付当前的状况。
参考文献
Stefanics, G., Hangya, B., Hernádi, I., Winkler, I., Lakatos, P., & Ulbert, I. (2010). Phase entrainment of human delta oscillations can mediate the effects of expectation on reaction speed. Journal of Neuroscience, 30(41), 13578-13585.
Todorovic, A., Van, E. F., Maris, E., & de Lange, F. P. (2011). Prior expectation mediates neural adaptation to repeated sounds in the auditory cortex: an meg study. Journal of Neuroscience the Official Journal of the Society for Neuroscience, 31(25), 9118-23.
Arnal, L. H., & Giraud, A. L. (2012). Cortical oscillations and sensory predictions. Trends in Cognitive Sciences, 16(7), 390-398.
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