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要怎麼樣才可以變聰明?聰明腦袋原來是「組織」能力特別強!——《糗大了!原來是大腦搞的鬼》

馬可孛羅_96
・2023/05/10 ・2363字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

為何腦力難以增強?

有許多方式可以讓人看起來更聰明,例如裝模作樣的說出艱難的詞彙,或是隨身帶著一本《經濟學人》(The Economist),但是你真的能夠變得更聰明嗎?真的有可能「強化腦力」嗎?

身體的「能力」,通常代表的意思是能夠以特定的方式完成某些事情或展現某些動作。「腦力」所牽涉到的能力,一定讓人想到和智能有關。你的確可以用腦連接到工業發電機讓電路暢通,同時也讓你腦中的能量增加,但是對你並沒有任何好處,除非你很喜歡讓自己心智炸裂(物理)。

要怎麼讓自己變聰明呢?圖/envatoelements

你可能見過一些廣告,說某種成分、工具或是技術能夠提升腦力,通常要價不斐。那些玩意基本上難以讓人產生任何顯著的改善,因為如果真的有廣告宣稱的效果,就會大為流傳,那麼每個人應該都會變得更聰明,腦子也變得更大,直到顱骨支撐不住為止。若真的有能夠提高腦力、增強智能的方式,會如何進行?

聰明的腦袋有什麼特別之處?

要了解這點,應該先要知道聰明的腦和不聰明的腦之間有什麼差異,以及如何把後者變成前者。有一個看起來完全是錯誤的因子:聰明的腦使用的能量比較少。

這個違背直覺的論點來自於直接紀錄腦部活動的掃描研究,例如功能性磁振造影(fMRI)。這是一種厲害的技術,讓人躺在 fMRI 掃描儀中,紀錄身體的代謝活動(也就是細胞和組織在做事情)。代謝活動需要氧氣,氧氣由血液供應。

使用fMRI掃描大腦。圖/envatoelements

fMRI 掃描儀能夠區別出含有氧氣的血液和缺乏氧氣的血液,身體部位代謝活動高會把前者變成後者,例如腦部某些區域在從事任務而快速運轉。

基本上,fMRI 能監測腦部活動,並且指出其中哪些部位特別活躍。舉例來說,如果受試者進行的是記憶性任務,那麼腦部與記憶處理相關的區域活更為活躍,在掃瞄儀器上便能夠顯示出來。那些活動增加的部位,可以看成和記憶處理有關的部位。

當然事情沒有那麼單純,因為腦部時時都在進行多種活動,要找出「更為」活躍的區域,需要進行過濾與分析。話雖如此,許多當代辨認腦部各區域特定功能的研究,都用到了 fMRI 掃描。

瞭解大腦各區的活動情況。圖/envatoelements

並不是特定區域發達,而是大腦整體的連結感強!

到目前為止也都還好,你會認為負責某個特殊活動的腦區,在從事那個活動的時候會特別活躍,就像是舉重選手在舉起啞鈴的時候,二頭肌會使用到更多能量。

但對於腦部而前其實不然。一九九五年,拉森(Larson)等人的研究發現,在設計用來測驗流體記憶的任務中,的確看到了受試者前額葉皮質處於活動狀態,但是非常順利執行任務的受試者,卻是例外。

說得清楚一點:流體智能非常高的人中,並沒有使用到假定為負責流體知能的區域。這完全沒有道理吧,就像是你幫人量體重的時候發現只能量到體重比較輕的人。

進一步分析發現,比較聰明的人前額葉皮質的確會活躍,但是要在接受困難任務時才會活躍,例如需要多花一些心力才能應付的問題。這個結果讓我們得到一些有趣的論點。

大腦各區連結更強的人越聰明。圖/envatoelements

智能並不是由腦中某個專屬區域所執行,而牽涉到多個腦區,這些區域彼此相關。看來在聰明人的腦中,這些區域連結得更緊密、組織得更好,整體上就不需要那麼多活動了。

你可以想像成汽車:如果有輛車的引擎發動起來像是一群雄獅狂叫怒吼,另一輛車子則安靜無聲,那麼前一輛當然就不是比較好車款。發出噪音和產生震動的汽車,是為了完成效能更高車款所完成的事,後者所花費的能量更少。

目前逐漸形成的共識是,腦區(例如前額葉皮質、頂葉等)之間連結的範圍與效率,對於智能有很深的影響。腦區之間溝通與互動的狀況越好,處理資訊的速度就越快,進行計算與做出決定時就越不費力。

大腦中白質的連結性

大腦白質的連接與腦力有關。圖/envatoelements

這個論點受到其他研究的支持。白質(white matter)的完成度與密度高低,可以做為智能高低的有效指標。白質是腦中另一類組織,往往受到忽視。人們的注意力總是放在灰質(grey matter),但是腦中有一半屬於白質,它的功能也很重要,沒有得到那麼多關注,是因為「功能」沒有那麼多。

所有重要的活動都是在灰質中進行的,白質的功能則是把活動內容傳到其他部位的連接線所組成(連接線便是神經元伸出的軸突)。如果灰質是工廠,白質則是傳送貨物與補充原料的道路。

兩個腦區之間的白質連接如果越是完善,那麼彼此之間合作時所需要的能量和作業也就越少,在掃描時也就更難偵查到。這就像是在是在乾草堆中找針,只不過這時的乾草堆是由比較大一點點的針組成,而且全部都混在一起了。

——本文摘自《糗大了!原來是大腦搞的鬼:神經科學家告訴你大腦「真正的秘密」,揭開複雜的運作原理》,2023 年 4 月,馬可孛羅出版,未經同意請勿轉載。

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馬可孛羅_96
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馬可孛羅文化為台灣「城邦文化出版集團」的一個品牌,成立於1998年,經營的書系多元,包含旅行文學、探險經典、文史、社科、文學小說,以及本土華文作品,期望為全球中文讀者提供一個更開闊、可以縱橫古今、和全世界對話的新閱讀空間。

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寵物過敏原有很多種,避免飲食過敏困擾,可選擇單一/特殊肉種寵物飼料
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/06/06 ・2173字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 新萃 Nutri Source 委託,泛科學企劃執行。

你有發現家裡的狗狗經常舔自己四肢,或是身上出現不明紅疹?當心這可能是過敏反應。寵物和人類一樣,也會有過敏反應,過敏可依照「來源」分為三種:吸入性過敏、接觸性過敏和食物性過敏。

寵物的過敏源有哪些?

不管是哪一種過敏反應,在人的身上都比較容易發現和排除。但狗狗的過敏卻很難處理,如果是接觸性或吸入性過敏,即使你把家裡打掃得很乾淨,還是無法排除帶狗出去散步時可能接觸到的環境過敏原。因此,對飼主來說,最容易控制的是食物性過敏。

食物性過敏是怎麼發生的呢?其實,「食物過敏」這個詞並不太準確。正確的臨床醫學用詞是「食物不良反應」(Adverse Food Reaction, 簡稱AFR)(Jackson, H. , 2009),指的是吃下食物後身體產生各種不良反應。並進一步分為食物過敏(Food Allergy)和食物不耐受(Food Intolerances)兩種。

如果你看過動漫作品《工作細胞》,你就會知道過敏其實只是免疫系統對特定成分產生的過度反應,因此全名為「過分敏感」;而食物不耐受則並非免疫性反應,而是消化系統無法代謝或對該生物體有毒,例如狗不能吃洋蔥或巧克力,否則會致死等等。

由於寵物沒有選擇權,只能吃飼主提供的食物,如果飼料中恰好有會造成牠 AFR 的成分,就可能產生各種症狀。除了腸胃發炎和拉肚子外,最明顯的外在症狀就是皮膚問題,包括搔癢、脫毛和紅疹等。後者容易被誤判為皮膚性疾病,讓許多飼主狂跑獸醫院的同時,獸醫也難以對症下藥。

雖然曾有研究透過讓醫師用血液或唾液是否檢測出 IgE 抗體來判斷狗是否過敏(Ermel, R et al.,1997),但最新的研究卻發現,無論使用無論血清的 IgE 抗原或是唾液裡的 IgM 或 IgA 抗原都無法有效檢測出狗狗的過敏來源(Udraite Vovk Let al., 2019 & Lam ATH et al., 2019),甚至會造成偽陽性誤判。因此,目前學界公認唯一能識別食物過敏原的方法就是「食物排除法」(Food Elimination Method)。

以食物排除法,找出毛孩的食物過敏原!

食物排除法的原理相當簡單粗暴,類似我們過去在學校做的實驗一樣,抓出「控制組與對照組」。首先,將狗狗的食物換成牠沒吃過、單一來源且易消化的高蛋白質或水解蛋白質;同時嚴格限制牠對其他食物接觸,包括其他人餵食或路上亂吃等可能性都要注意,此為「對照組」,如此持續 8~12 週,觀察皮膚是否有改善。如果確實有改善,那就證明了確實是 AFR 而非皮膚病。

下一步我們可以進行「食物挑戰」,在每餐食物中逐一嘗試可能的過敏原(例如常見的牛肉、雞蛋等),有如「控制組」,等到症狀又出現,就可以確認哪種食物成分是過敏原,未來就可以在飼料中排除,讓狗狗健康快樂地成長。

這個方法需要飼主的大力配合和耐心紀錄,不僅要在漫長的試驗期,更需要在控制期一一排除所有不可能之後,才能找到答案。而其中最困難的部分,也是實驗的基礎可能是第一步:「提供狗狗牠從未吃過,且肉品單一的蛋白質」,這點對多數飼主來說幾乎是不可能的任務,因為大部分的寵物飼料成分都很複雜。不要說狗狗了,搞不好你連自己沒吃過什麼恐怕都不知道。

飼料成分多而雜,可選單一肉種飼料降低過敏。

那該怎麼進行食物排除法呢?別擔心,沒有找不到的肉品,只有勇敢的狗狗。市面上已經有了針對過敏狗狗的低敏飼料,新萃推出了一系列低敏肉,包含單一肉種的袋鼠肉、鹿肉以及野豬等相比牛豬羊等較不容易取得的肉類,是進行食物排除法第一步測試的首選。

此外,新萃牌無論哪種飼料都有美國專利 Good 4 Life® 奧特奇專利保健元素,能促進飼料中的營養都被狗狗完整吸收。不僅過敏的狗狗能吃,有消化不良症的狗狗也適用。

新萃商品選擇的是單一/特殊肉種的成分,低敏感肉品讓寵物吃了更安心。

參考資料

  1. Thus for the purpose of this discussion, although the term food allergy is used throughout, it should be recognized that this term is a presumptive clinical diagnosis and adverse food reaction is a more accurate term for these canine cases. – Consensus
  2. Jackson, H. (2009). Food allergy in dogs – clinical signs and diagnosis.. Companion Animal Practice.
  3. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease – PubMed (nih.gov)
  4. Lam ATH, Johnson LN, Heinze CR. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease. J Am Vet Med Assoc. 2019 Oct 1;255(7):812-816. doi: 10.2460/javma.255.7.812. PMID: 31517577.
  5. Direct mucosal challenge with food extracts confirmed the clinical and immunologic evidence of food allergy in these immunized dogs and suggests the usefulness of the atopic dog as a model for food allergy. – Consensus
  6. Ermel, R., Kock, M., Griffey, S., Reinhart, G., & Frick, O. (1997). The atopic dog: a model for food allergy.. Laboratory animal science.
  7. https://www.moreson.com.tw/moreson/blog-detail/furkid-knowledge/pet-knowledge/dog-food-allergen-TOP10/
  8. 狗狗因為食物過敏而搔癢不舒服,為什麼做「過敏原檢測」沒什麼用?
  9. 【獸醫診間小教室】狗狗皮膚搔癢難改善?小心食物過敏! – 汪喵星球 (dogcatstar.com)
  10. 寵物知識+/毛孩對什麼食物過敏?獸醫:驗血完全不準!診斷法只有一個 | 動物星球 | 生活 | 聯合新聞網 (udn.com)
  11. Is there a gold-standard test for adverse food reactions? – Veterinary Practice News
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人造腦挑戰 AI!培養皿中的腦組織+腦機介面能打敗電腦嗎?
PanSci_96
・2023/05/27 ・3178字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

2023 年 2 月底, 約翰霍普金斯大學教授 Thomas Hartung 帶領研究團隊,發表了「類器官智慧」(Organoid intelligence , OI)的研究成果,希望利用腦類器官加上腦機介面,打造全新的生物計算技術。

我們終於要製造人工大腦了嗎?OI 和 AI,誰會成為未來主宰?

類器官智慧 OI 是什麼?目標為何?

2023 年的現在,AI 就已展現了不少驚人的實際成果;相較之下, OI 仍只是一個剛起步的計畫,甚至連名稱都與 2018 年美國《自然—物理學》期刊專欄作家、物理學家布坎南以 Organoids of intelligence 作為標題的文章幾乎一樣。

類器官智慧、Organoid intelligence、OI 是個很新的跨領域名詞,同時結合了「腦類器官」和「腦機介面」兩個領域的技術。

簡單來說,腦類器官就是指透過培養或誘導多能幹細胞(iPSCs),在模擬體內環境的旋轉生物反應器中,產生的腦組織。這項聽起來好像只會出現在科幻電影裡的技術,確實已經存在。

最早的腦類器官是在 2007 年,日本 RIKEN 腦研究所的笹井芳樹和渡辺毅一的研究團隊,成功從人類胚胎幹細胞培養出前腦組織。第一個具有不同腦區的 3D 腦類器官則是發表在 2013 年的《Nature》期刊,由奧地利分子技術研究所的尤爾根.科布利希和瑪德琳.蘭開斯特研究團隊成功建立。

腦類器官的出現,在生物與醫學研究中有重大意義,這代表未來科學家們若需要進行大腦相關的研究,再也不用犧牲實驗動物或解剖大體老師來取得人類大腦,只需要在培養皿就製造出我們要的大腦即可。

儘管培養皿上的組織確實是大腦組織,但不論是在大小、功能,以及解剖構造上,至今的結果仍遠遠不及我們自然發育形成的大腦。因此要達到 OI 所需要的「智慧水準」,我們必須擴大現有的腦類器官,讓他成為一個更複雜、更耐久的 3D 結構。

要達到 OI 所需的「智慧水準」,必須擴大現有的腦類器官,成為一個更複雜的 3D 結構。圖/GIPHY

而這個大腦也必須含有與學習有關的細胞和基因,並讓這些細胞和 AI 以及機器學習系統相連接。透過新的模型、演算法以及腦機介面技術,最終我們將能了解腦類器官是如何學習、計算、處理,以及儲存。

OI 是 AI 的一種嗎?

OI 能不能算是 AI 的一種呢?可說是,也不是。

AI 的 A 指的是 Artificial,原則上只要是人為製造的智慧,都可以稱為 AI。OI 是透過人為培養的生物神經細胞所產生的智慧,所以可以說 OI 算是 AI 的一種。

但有一派的人不這麼認為。由於目前 AI 的開發都是透過數位電腦,因此普遍將 AI 看做數位電腦產生的智慧—— AI 和 OI 就好比數位對上生物,電腦對上人腦。

OI 有機會取代 AI ?它的優勢是什麼?

至於為何電腦運算的準確度和運算速度遠遠高於人腦,最主要原因是電腦的設計具有目的性,就是要做快速且準確的線性運算。反之,大腦神經迴路是網狀、活的連結。

人類本身的基因組成以及每天接收的環境刺激,不斷地改變著大腦,每一分每一秒,我們的神經迴路都和之前的狀態不一樣,所以即使就單一的運算速度比不上電腦,但人腦卻有著更高學習的效率、可延展性和能源使用效率。在學習一個相同的新任務時,電腦甚至需要消耗比人類多 100 億倍的能量才能完成。

神經網路接受著不同刺激。圖/GIPHY

這樣看來,至少 OI 在硬體的效率與耗能上有著更高優勢,若能結合 AI 與 OI 優點,把 AI 的軟體搭載到 OI 的硬體上,打造完美的運算系統似乎不是夢想。

但是 OI 的發展已經到達哪裡,我們還離這目標多遠呢?

OI 可能面臨的阻礙及目前的發展

去年底,澳洲腦科學公司 Cortical Labs 的布雷特.卡根(Brett Kagan)帶領研究團隊,做出了會玩古早電子遊戲《乓》(Pong)的培養皿大腦—— DishBrain。這個由 80 萬個細胞組成,與熊蜂腦神經元數量相近的 DishBrain,對比於傳統的 AI 需要花超過 90 分鐘才能學會,它在短短 5 分鐘內就能掌握玩法,能量的消耗也較少。

現階段約翰霍普金斯動物替代中心等機構,其實只能生產出直徑大小約 500 微米,也就是大約一粒鹽巴大小的尺寸的腦類器官。當然,這樣的大小就含有約 10 萬個細胞數目,已經非常驚人。雖然有其他研究團隊已能透過超過 1 年的培養時間做出直徑 3~5 毫米的腦類器官,但離目標細胞數目 1000 萬的腦類器官還有一段距離。

為了實現 OI 的目標,培養更大的 3D 腦類器官是首要任務。

OI 的改良及多方整合

腦類器官畢竟還是個生物組織,卻不像生物大腦有著血管系統,能進行氧氣、養分、生長因子的灌流並移除代謝的廢物,因此還需要有更完善的微流體灌流系統來支持腦類器官樣本的擴展性和長期穩定狀態。

在培養完成腦類器官以及確定能使其長期存活後,最重要的就是進行腦器官訊息輸入以及反應輸出的數據分析,如此我們才能得知腦類器官如何進行生物計算。

受到腦波圖(EEG)紀錄的啟發,研究團隊將研發專屬腦類器官的 3D 微電極陣列(MEA),如此能以類似頭戴腦波電極帽的方式,把整個腦類器官用具彈性且柔軟的外殼包覆,並用高解析度和高信噪比的方式進行大規模表面刺激與紀錄。

研究團隊受腦波圖(EEG)紀錄的啟發。圖/Envato Elements

若想要進一步更透徹地分析腦類器官的訊號,表面紀錄是遠遠不夠的。因此,傷害最小化的的侵入式紀錄來獲取更高解析度的電生理訊號是非常重要的。研究團隊將使用專門為活體實驗動物使用的矽探針Neuropixels,進一步改良成類腦器官專用且能靈活使用的裝置。

正所謂取長補短,欲成就 OI,AI 的使用和貢獻一點也不可少。

下一步,團隊會將進行腦機介面,在這邊植入的腦則不再是人類大腦,而是腦類器官。透過 AI 以及機器學習來找到腦類器官是如何形成學習記憶,產生智慧。過程中由於數據資料將會非常的龐大,大數據的分析也是無可避免。

隨著 AI 快速發展的趨勢,OI 的網路聲量提升不少,或許將有機會獲得更多的關注與研究補助經費,加速研究進度。更有趣的是,不僅有一批人希望讓 AI 更像人腦,也有另一批人想要讓 OI 更像電腦。

生物、機械與 AI 的界線似乎會變得越來越模糊。

OI=創造「生命」?

生物、機械與 AI 的界線越來越模糊。圖/Envato Elements

講到這裡,不免讓人擔心,若有一天 OI 真的產生智慧,我們是否就等於憑空創造出了某種「生命」?這勢必將引發複雜的道德倫理問題。

雖然研究團隊也強調, OI 的目標並不是重新創造人類的意識,而是研究與學習、認知和計算相關的功能,但「意識究竟是什麼」,這個哲學思辨至今都還未有結論。

到底懂得「學習」、「計算」的有機體能算是有意識嗎?如果將視覺腦機介面裝在 OI 上,它是否會發現自己是受困於培養皿上,被科學家們宰割的生物計算機?

不過這些問題不僅僅是 OI 該擔心的問題,隨著人工智慧的發展,GPT、Bing 和其他由矽構成的金屬智慧,隨著通過一個又一個智力、能力測試,也終將面臨相應的哲學與倫理問題。

最後,Neuralink 的執行長馬斯克說過(對,又是他 XD),人類要不被 AI 拋下,或許就得靠生物晶片、生物技術來強化自己。面對現在人工智慧、機械改造、生物晶片各種選擇擺在眼前,未來你想以什麼樣的型態生活呢?

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我不期待每天快樂,我只是想要好好生活——《與你相鬱的日子》
商鼎數位出版
・2023/05/19 ・1368字 ・閱讀時間約 2 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

憂鬱症是什麼?

憂鬱症不是一個人不知足、懶惰,或是悲觀。它是個確確實實存在的疾病。雖然光從一個人外表無法看到,但是觀察腦部的話,可以發現腦結構、區域活動力、腦部神經傳導素的平衡都與沒有罹患憂鬱症的腦部不一樣。憂鬱症會造成各種不一樣的症狀,深深地影響日常生活品質。

它屬於一種情感性疾患,亦可以稱為情緒障礙。患者會感到心情持續低落,對原本感興趣的事情失去興趣,即使有好事情發生,心情也可能好不起來,也會被各種負面的想法侵襲,像是自責、貶低自己,讓一個人感受到罪惡、羞恥、沒有價值、沒有希望,甚至會萌生想死的念頭。

它會讓一個人記憶力變差,注意力變得比較不集中,感覺沒有精神,總是很累。憂鬱症也會害一個人睡眠與飲食失調,可能睡太多或太少或難以入眠,白天嗜睡,或是吃太多或太少,都有可能。除此之外,也可能會感到昏沉、頭痛等身體不適。

憂鬱症是真正的疾病。圖/與你相鬱的日子

但是每個人都會有情緒起伏啊!

「憂鬱症」與「悲傷」的差別

如前面所提,憂鬱症屬於一種情緒障礙。每個人都會有情緒起伏,但情緒病的情緒極端超越正常範圍,使它們難以控制。情緒病常常被汙名化,其中一個原因可能是因為情緒管理是衡量一個人有沒有成熟的一個標準,但是考慮到每個人的情緒起伏趨勢都不一樣,面臨到的調適難度也不一樣,應當要更加同理而不是斥責那些因為受情緒病而受苦的人。

憂鬱症的情緒狀態。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症和悲傷傷的不同。圖/與你相鬱的日子
如果你開始瞭解優鬱症。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症的「低落」。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症的心理狀態 (1) 。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症的心理狀態 (2) 。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症的心理狀態 (3) 。圖/與你相鬱的日子

憂鬱症可能長這樣。圖/與你相鬱的日子
憂鬱症的不同樣貌。圖/與你相鬱的日子

——本文摘自《與你相鬱的日子:給患者與陪伴者的憂鬱症基礎指南》,2023 年 3 月,商鼎出版,未經同意請勿轉載。

商鼎數位出版
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