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弓蟲挾鼠獻貓,謀取己利

cacbug
・2011/08/20 ・1810字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

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有些時候會很難去區分危險或異性出現時的差別,至少當老鼠受到弓蟲的感染後就會造成這兩種老鼠原來的本能產生糾結,而有一種將會勝出。

弓蟲 (Toxoplasma gondii)是一種單細胞的寄生蟲,它的宿主包括了許多動物。當老鼠會被弓蟲寄生,會做出怪異的行為。

老鼠怕貓是顯而易見的天性。當環境中存在貓尿的時候,通常老鼠會顯得很膽怯,除非當他們被弓蟲寄生。過去十年多來的研究已經證實被弓蟲寄生的老鼠並不會對貓尿感到害怕或甚至不敢動作,反而會有探索的行為發生。他們更嘗試去靠近有貓散發氣味的地方。

如此一來,老鼠就慘了,但是對弓蟲來說卻是一個大好的機會,因為他們只能夠在貓的體內進行兩性交配。弓蟲感染老鼠,貓吃老鼠,弓蟲便得以產下後代。

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弓蟲能夠感染許多種不同的動物,其中也包括人類。當人被弓蟲感染後會得到弓蟲症(toxoplasmosis),許多人會以此為由而不願意接觸貓的排泄物。但是,弓蟲並沒有辦法能夠在貓的體外完成生殖週期。

假如類似魁儡操控的行為還不算稀奇,科學家現在已經發現弓蟲可能是如何改變老鼠的行為。

弓蟲感染老鼠之後,會促使老鼠大腦裡控制受到異性吸引的行為開始蠢蠢欲動。貓尿的味道更會促進這些神經元的衝動,就好像附近出現了一隻性成熟的雌老鼠那般。

另一方面,研究人員發現老鼠對貓尿會產生膽怯的神經元仍然持續受到激活,但是他們推測這種訊息會被過度的異性吸引行為反應淹沒。史丹福大學的神經科學家,同時是這篇研究報告的共同作者薩波斯基教授(Robert Sapolsky)提到;「成千的科學家嘗試地去瞭解老鼠的焦慮怎麼被消除,但是這隻小寄生蟲已經找出方法了!」

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倫敦帝國學院的公共衛生學系裡寄生蟲感染病的主任,薇栢絲德(Joanne P. Webster) 教授說:「薩波斯基教授與他的同儕進行的這項研究非常『引人入勝』!」他還提到:「這雖然這是一個小型的實驗,但是道理說得通!老鼠怕貓是一種難以改變的天性。需要透過有些事情能讓老鼠更加專注後而忽略害怕的感覺,受異性吸引行為所產生的神經衝動會是一個很好的切入點!」

薇栢絲德教授在2000年首度發表受弓蟲感染的老鼠會受到貓尿的刺激。她發現被弓蟲感染的老鼠行為一切正常,唯獨這種與生俱來會逃避貓尿的行為好似受到挾持。她稱這樣的反應為「來自貓的致命吸引」。

史丹福大學的研究員總共檢驗36隻雄鼠,包括被弓蟲感染或未被感染,對於貓的氣味或動情期的雌鼠腦內的活動表現。他們主要著重於觀察兩個神經迴路,一個是害怕,另一個是異性吸引。這兩個神經迴路的運行基本上並排在旁,會經過大腦深處稱為杏仁核的區域,杏仁核調控許多情感和行為。為了檢測神經活動的表現,他們測量了一種只有神經衝動的時候會表現的蛋白質。

豪斯(Patrick House)同學是薩波斯基教授的研究生,執行主要的研究工作,他認為:「弓蟲的感染可能不會直接造成神經的破壞。這個寄生蟲可能會引起發炎反應或其他的影響進而去改變大腦的運作。」

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他也提到弓蟲感染人類後幾本上肯定不會影響人產生跟老鼠相同的行為。

全球至少有兩百萬人受到原生動物的感染,有很多是源自攝取的食物。當寄生蟲以包囊(cysts)的形式存在大腦後,剛開始的症狀是輕度感冒的發生。這些寄生蟲可以留在體內十幾年以上,而且對於成人幾乎不會造成影響,除非是他們的免疫系統受損。

但是,這些感染對於嬰兒卻會造成嚴重的後果,因此懷孕的婦女應該要特別注意不要被原生動物感染。

 

翻譯自: The New York Times: To Get to Cats, Parasite Hijacks Rats’ Arousal Circuits, Study Finds

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原始論文: PLoS ONE: Predator Cat Odors Activate Sexual Arousal Pathways in Brains of Toxoplasma gondii Infected Rats

這是原始論文裡面作者們推想的神經迴路圖。(A) 是一個階層式的呈現神經迴路的步驟。(B) 是雌性的味道促使雄鼠去接近,神經迴路走左邊那條。(C) 是貓的氣味造成雄鼠躲避行為反應,走右邊的迴路。(D)當老鼠受到弓蟲感染後,貓的氣味會沿著右邊的神經迴路進到大腦,但是由於弓蟲會干擾神經迴路的後續進行,因此在杏仁核裡面右邊的迴路會去誘發左邊的行為神經衝動,而且引起想接近貓氣味的效應遠大於躲避反應。

我認為這篇研究的特別之處是發現弓蟲改變老鼠的行為並不是去抑制原本的神經衝動,而是讓老鼠更想去做其他的事情,例如接近異性的衝動。就好像到了中午時分,肚子餓了咕嚕咕嚕叫,但是隔壁坐著想要追的女生朋友說下午要期末考,要做最後的衝刺!於是乖乖地打開課本,暫時忘記想去賣X勞的衝動。

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cacbug
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研究昆蟲的人,腦袋不時地轉來轉去,對於這個世界充滿好多想像與疑問。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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【貓奴指南】把「貓界大麻」貓薄荷抹在身上,除了方便吸貓/給貓吸還有什麼作用?
PanSci_96
・2024/02/20 ・512字 ・閱讀時間約 1 分鐘

為什麼貓這麼喜歡貓薄荷呢?

原來是貓薄荷裡的荊芥內脂導致貓咪吸了貓心大悅,不住翻滾、流口水、打呼嚕。

但是,貓薄荷不是對所有貓都有用。不到六個月的小貓似乎不會有反應,而且有的貓喜歡,有的貓不喜歡……咦,這還和遺傳有關係嗎?

想要同時驅蚊,又讓貓貓情不自禁饞你身子嗎?那你一定要試試貓薄荷!

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荊芥內脂不只會讓貓咪快樂似神仙,也會活化蚊子體內的受體蛋白,接觸到的蚊子會產生搔癢和刺痛感。哈哈小蚊子,你也來嘗嘗癢癢痛痛的痛苦!

給你的貓貓來點刺激的快樂草吧!

延伸閱讀

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PanSci_96
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貓奴注意!喵星人石化開關的秘密——《真的假的!奇怪知識又增加了》
晴好出版_96
・2023/07/31 ・1499字 ・閱讀時間約 3 分鐘

石化的貓咪

如果我們想要驗證「掐住貓的後脖頸,貓就會乖乖石化」這件事,我們會試著掐掐自己養的貓,頂多再去掐掐朋友家養的貓。

但科學家找來了 31 隻喵星人,為牠們分組進行實驗,分析實驗資料,再進一步找出原因。布芬頓就是這樣的科學家。布芬頓認為,如果夾住後脖頸是「裝死開關」,那麼年齡、性別對喵星人這種反應的影響應該不大;相反,如果反應與年齡、性別有相關性,那麼這大概就不是裝死開關。

在他找來的 31 隻貓中,有 13 隻貓年齡在 5 歲以內,包括 5 隻雄性,8 隻雌性;還有 18 隻貓年齡介於5∼10 歲,包括 11 隻雄性和 7 隻雌性。布芬頓用壓力同樣為 140 毫米汞柱的夾子夾住牠們的後脖頸,觀察這些貓的反應。

實驗結果顯示,第一組的 13 隻貓中 12 隻有反應;第二組的所有貓都有反應。看起來,這的確是個與性別、年齡無關的「裝死開關」。

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然而,布芬頓發現,這些貓被夾起來以後,儘管會出現軀體靜止、脊柱捲曲拱起、尾巴夾在兩腿之間等舉動,但並沒有出現瞳孔渙散、體溫下降、心跳減慢等典型的裝死行為,有些貓甚至還會發出很享受的呼嚕聲。也就是說,這些貓產生的很可能並不是所謂的緊張性靜止行為,而是一種掐捏誘導的行為抑制(pinch induced behavioral inhibition,簡稱 IBI)

來自演化的行為抑制

一個月之後,布芬頓用這 31 隻貓重複進行了實驗。他發現,隨著時間推移,年齡比較大的貓對夾子的反應會變弱。到了第三個月重複實驗的時候,只有大約三分之二的貓還會對夾子有明顯反應,主要是年齡偏小的貓。

最後,布芬頓得出結論,貓被掐住後脖頸的行為是一種緊迫反應,來自進化,可能與母貓搬運小貓有關。

在進化過程中,那些被媽媽咬住後脖頸時還瘋狂亂動的小貓很容易被摔死,自然選擇(編按:也就達爾文所提出的 Natural Select)讓那些擁有「媽媽咬住後脖頸就要變乖」基因記憶的小貓存活了下來。

貓媽媽叼住小貓的後脖頸。圖/《真的假的!奇怪知識又增加了:自說自話的總裁顛覆認知的科學奇想

我們可以想像這樣的場景:在野外,帶著小貓的貓媽媽突然遭遇捕食者的襲擊,準備一口叼起自己的寶寶撒腿就跑,這時亂動亂叫的小貓就很難存活下來。也就導致了現存的所有貓科動物的基因中都寫了這樣一條紀律:被抓住後脖頸,就要老實點。甚至不管你是貓、獅子,還是老虎。

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布芬頓在實驗中還發現了一個現象:基本上每隻貓,不管年齡、性別,在第一次被夾住後脖頸時,都會產生行為抑制的反應。但隨著頻繁被夾,年齡較大的貓的反應會慢慢減弱。

這也正符合「小貓基因記憶更強,更需要有強烈反應」的邏輯。更進一步,布芬頓還從狐狸、浣熊、老鼠等動物身上找到了支持這個理論的依據。

後來,布芬頓教授根據這個理論, 設計了一款「Clipnosis」的擼貓神器,賣得相當好。Clipnosis 這個詞來自clip+hypnosis,正是「夾子」+「催眠」的意思。

當然,大家在家完全可以用文件長尾夾或者晾衣服的夾子來嘗試這種「擼貓黑科技」。但夾子的力度一定要掌握好,如果壓力太大了,貓疼,你也要做好被貓爪神功襲擊的準備。

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——本文摘自《真的假的!奇怪知識又增加了:自說自話的總裁顛覆認知的科學奇想》,2023 年 7 月,好出版,未經同意請勿轉載。

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晴好出版_96
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