用基于神经科学的方案提升你的学习速度与健康 | Poppy Crum 博士
Enhance Your Learning Speed & Health Using Neuroscience Based Protocols | Dr. Poppy Crum
嘉宾：Poppy Crum
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01转录稿 — 第 1 部分
Andrew Huberman: 欢迎来到 Huberman Lab 播客，在这里我们讨论科学，以及用于日常生活的、基于科学的工具。
Andrew Huberman: 我是 Andrew Huberman，是斯坦福医学院神经生物学与眼科学的教授。今天的嘉宾是 Poppy Crum 博士。Poppy Crum 博士是一位神经科学家、斯坦福的教授，也是杜比实验室的前首席科学家。她的工作聚焦于技术如何能够加速神经可塑性与学习，并总体上丰富我们的人生体验。
Andrew Huberman: 你无疑听说过、也许还在用可穿戴设备和睡眠技术：它们能监测你的睡眠，告诉你获得了多少慢波睡眠、多少 REM（快速眼动）睡眠，还有能调控睡眠环境和房间温度的技术。嗯，你很快就可以期待可穿戴设备和可听技术（hearable technologies）进入你的生活。可听技术，顾名思义，是能听到你的声音和他人声音，并推断出什么最有利于你当下的健康和心境状态的技术。
Andrew Huberman: 信不信由你，这些技术会理解你的大脑状态、你的目标，并会对你的家庭、工作以及其他环境做出调整，让你能更好地专注、更彻底地放松，并与他人建立更深层的联结。正如 Poppy 所说，这一切现在看上去可能有点太空时代、甚至有点让人反感或害怕，但她解释了它将如何极大改善孩子和成人的生活，而且确实会增进人与人之间的共情。在今天这期节目里，你会发现 Poppy 是一位真正跳出框架思考的科学家。
Andrew Huberman: 她有一段非常独特的经历：她年纪很小时就发现自己拥有完美音准，她会解释那是什么、以及它如何塑造了她的世界观和工作。Poppy 还慷慨地为各位做了一套零成本、分步骤的方案。它让你能搭建一个定制的 AI 工具，用来提升你想学的任何技能，并建立更好的健康方案和日常习惯。我要说明的是，使用她做的这个工具并不需要会编程。任何人都能用，而且你会看到，它极其有用。我们在节目说明的字幕里附上了链接。
Andrew Huberman: 今天的对话和这档播客以往任何一期都不一样。它是一次真正窥见未来的机会，也为你指出了一些现在就能用来改善生活的新工具。开始之前，我想强调：本播客与我在斯坦福的教学和研究职责是分开的。不过，它确实是我把关于科学及科学相关工具的零成本、面向消费者的信息带给公众这一愿望与努力的一部分。本着这一主题，今天这期节目也确实有赞助商。下面，就请收听我与 Poppy Crum 博士的对话。
Andrew Huberman: Poppy Crum 博士，欢迎。
Poppy Crum: 谢谢你，Andy。很高兴来到这里。
Andrew Huberman: 很高兴再次见到你。我们该现在告诉大家，我俩曾一起读过研究生。但你来这儿不是因为这个。你来，是因为你做的工作极具原创性，你在技术、神经科学等许许多多不同领域都工作过。今天我想聊很多东西，但我想先从神经可塑性谈起——也就是我们的神经系统随经验而改变的这种不可思议的能力。我知道我自己怎么看神经可塑性，但我想知道你怎么看神经可塑性。
Andrew Huberman: 我特别想知道：你是否认为我们的大脑比我们大多数人以为的可塑得多？我们能改变的，是否远比自己以为的多，只是还没找到做到这一点的方法？还是说，你认为我们的大脑相当固定，而为了让人类这个物种取得进步，我们就不得不——我也说不好——造出机器人之类的东西，去替我们完成因为大脑固定而做不了的工作？
Andrew Huberman: 不过，我们先从你对神经可塑性是什么、以及你认为它的极限在哪里的看法开始吧。
Poppy Crum: 我确实认为，我们比日常谈论或意识到的要可塑得多。而且，就你刚才说的造机器人这一点：我们造的机器人越多，人类在使用机器人时——当我们把它们当作伙伴、或当作加速自身能力的工具时——随之而来的神经可塑性也就越多。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 所以，神经可塑性，我最能共鸣的理解方式，是去弄明白——这也是我职业生涯里做得很多的事——也就是思考如何构建、开发技术，但同时带着对它们如何塑造我们大脑的理解。
Poppy Crum: 我们日常生活中接触到的一切，无论是我们环境与情境的统计规律，还是我们每天使用的技术，都在通过神经可塑性塑造我们的大脑。有些塑造得更多，有些更少。我们知道，随着年龄增长，有些改变非常依赖于我们有多专心、多主动投入，而不是被动地只是接收、只是随之改变。
Poppy Crum: 但是，我们如今所处的阶段是，我认为每个人都需要更多地思考：自己正在使用的技术，尤其是在 AI 和沉浸式技术的时代，正如何随着我们往前走而塑造、或者说架构我们的大脑。你翻任何一本神经科学入门的医学院教科书，都会看到有几页讲一个叫皮质小人（homunculus）的东西。那么，皮质小人是什么？
Poppy Crum: 它是一种数据表征，但你看到它时会觉得是个样子挺滑稽的小生物。不过，你眼前这个变形走样的人形图像，其实只是一种数据表征，表示你大脑里有多少细胞在帮助、编码、表征你的触觉信息，对吧？
Poppy Crum: 而那张图，有意思的地方就在这儿——它来自上世纪 40 年代的 Wilder Penfield。他在病人即将因癫痫之类要做手术之前，记录了他们的躯体感觉细胞。由于我们的大脑皮层里没有痛觉感受器，你就可以让一个清醒的人躺着，触碰他们大脑的不同部位，请他们报告自己身体上感觉到了什么。
Poppy Crum: 于是，他把他们皮层的那一部分绘制成图，我们就是这样才有了皮质小人。你会看到，它的嘴唇更大、背部占的部分更小，还有那些你灵敏度没那么高的区域也一样。好了，快进到今天。每当我看着那张皮质小人，我总会请大家思考一件事：『这张图有什么问题？』这是一张 1940 年的图，至今还印在每一本教科书里。
Poppy Crum: 任何斯坦福的学生一看，都会立刻说：『嗯，拇指应该更大才对』，因为我们整天都在用拇指，还会说『我手指更灵敏，因为我总在移动设备上打字』。这完全没错。或者他们也许会说：『可脚踝还是一样大，而我们现在开车比 40 年代多得多。』又或者，如果我住在世界别的地方，开车是靠另一侧通行。
Poppy Crum: 再过几年，我们大概就不开车了，那些资源就会被优化分配到别处。所以，皮质小人所表征的，是我们的大脑如何分配资源来帮我们取得成功；而这些资源，就是我们仅有的、用来支撑我们在自己的世界里好好生活所需一切的细胞。
Poppy Crum: 而它的美妙之处在于：当你发展出一项专长，你就会获得更多支持，会有更多资源投入帮你做那件事，但它们同时也变得更专门化。
Poppy Crum: 它们会变得更具特异性，于是我大脑里可能突然多出很多细胞专门来帮我。你知道，我是个小提琴手，那我的左手、我的右半球，在我的躯体感觉皮层上，就会有很多很多细胞帮我用手指去感受，指尖的一切都更灵敏，好让我拉得更流畅、更技艺精湛。但这意味着我拥有的细胞更多了，而它们也更特化了。
Poppy Crum: 它们给我更高的灵敏度，给我更多被区分开的数据。这正是我的大脑所需要的，也是我的大脑在响应的。所以，当我们想到这一点——我作为乐手的练习，对比我玩电子游戏的练习——所有这些都在影响我们的大脑，影响我们的可塑性。
Poppy Crum: 而在我看来、也是我这方面有点执念、变得有意思的地方在于：每一次我们与某项技术互动，它都会塑造我们的大脑，对吧？既是我们的环境在塑造，而我们的环境又在不断变化，这些东西在塑造我们是谁。我觉得，看一下人们的听觉阈值，就能预测他们住在哪座城市。
Andrew Huberman: 真的吗？
Poppy Crum: 绝对没错，是的。
Andrew Huberman: 你能不能简单解释一下听觉阈值，以及为什么会是这样？
Poppy Crum: 为什么会是这样？
Andrew Huberman: 几年前我去过芝加哥。城市很美，食物棒极了，我喜欢那儿的人，城市很吵，市中心的街道很宽，和我习惯的地方比树不算多，我当时就想：『哇，这儿真够吵的。』
Poppy Crum: 是啊。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我是在郊区长大的，一有机会就赶紧离开了，不喜欢郊区。
Poppy Crum: 是啊。
Andrew Huberman: 抱歉了，住郊区的各位，那不适合我。我喜欢荒野，也喜欢城市。可你是说，你真的能仅凭一个人在哪儿长大、或现在住在哪儿，就预测出他对响度的听觉阈值？
Poppy Crum: 部分可以，两者都有，对吧？因为城市有各自的声音印记、噪声的类型，有些城市特别吵，但还在于是什么制造了这些噪声，对吧？那往往是独一无二的。各种输入、车辆的类型、密度的类型、人群，甚至那些环境里的建筑施工，都在改变存在着什么样的噪声。这就在塑造人们的听觉阈值。
Poppy Crum: 在最底层，它也在塑造他们的敏感度。如果你习惯在环境里听到某些动物，而它们出现时伴随的是——你懂的——你本该被唤起某种特定反应，你就会对那类声音发展出更高的敏感度，对吧？而如果某件事真的很反常……我就听到鸡叫。我有个邻居在城里养鸡。
Andrew Huberman: 还有公鸡吧？
Poppy Crum: 有，有。
Andrew Huberman: 好吧。我小时候就住在公鸡旁边。
Poppy Crum: 在旧金山。
Poppy Crum: 这不就对了。
Andrew Huberman: 我到现在还能听见那只公鸡。
Poppy Crum: 是啊。
Andrew Huberman: 那些声音深深地嵌在我的脑海里。
Poppy Crum: 这里有语义语境，然后还有那种频谱，对吧？以及那个频谱的强度——我说的频谱，指的是不同频率的振幅，以及这种塑造是什么样子的。
Andrew Huberman: 高音、低音，这一类的。
Poppy Crum: 对。而那会影响你的神经系统如何变化，甚至低到你的耳朵、你的大脑、你的耳蜗所接触到的最底层层面；不过那还只是较低层次，比如可能存在什么样的噪声损伤、有过什么样的暴露，但再往上，还有来自更高级脑区的放大作用，帮你判断在你的情境、你的环境里，哪些频率更重要。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 有件挺好笑的事，这有点好笑——有部电影，我想叫《寂静之声》（The Sound of Silence），我很喜欢 Peter Sarsgaard，他是里面的演员之一，片子本意大概想拍得有点天马行空，是叫奇幻吗？是这个词吗？这么说对吗？但事实上对我来说……是这样，电影制作人跟我聊了很多，想借此塑造主角的形象和他的行为方式，因为我有绝对音准，而他们想在片子里模仿某些东西。
Poppy Crum: 他最后成了这么一个人，专门替人们的生活调音。他会走进别人的环境，然后说：『哎呀，你工作上或感情里诸事不顺，是因为你这儿有个三全音。你的热水器发出这个音高，你的茶壶是这个音，你就得……』
Andrew Huberman: 我的天，这在洛杉矶肯定大受欢迎。在洛杉矶，人们会为此砸上数百万美元。
Poppy Crum: 实在太好笑了。
Andrew Huberman: 你真给人做这个吗？
Poppy Crum: 不做。
Andrew Huberman: 好吧，好吧。
Poppy Crum: 不过我告诉你，我走进酒店房间，只要一听到什么声音，就立刻会被牵动。所以，那就是……
Andrew Huberman: 因为你有完美音准。你能不能定义一下完美音准？是不是说你总能用嗓子把某个音唱得一点不差？
Poppy Crum: 根本没有完美音准这回事。有的是绝对音准。之所以这么说，只是因为……那种『完美』的想法……
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 比如，『啊』。那会是 A 等于 440 赫兹，对吧？但那是我们现代才用的一个标准，而且……A 到底是多少，其实在我们的一生中一直在变，随着审美、随着人们喜欢什么、随着我们用来创作音乐的工具而变；在巴洛克时期，A 是 415 赫兹，而且……
Andrew Huberman: 你能唱出那个音吗？
Poppy Crum: 『啊』
Andrew Huberman: 太棒了。
Poppy Crum: 总之呢……所以才叫绝对，因为猜怎么着？随着年龄增长，我的基底膜变得更僵硬、或者我的时间处理变慢，我的大脑仍会以为自己唱的是 440 赫兹，但实际上可能并不是。
Andrew Huberman: 基底膜是内耳的一部分，负责把声波转换成电信号，对吧？
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 好吧，有道理？
Poppy Crum: 嗯，是机械层面的。它带动毛细胞，帮助……
Andrew Huberman: 我这是在对着一位听觉生理学家说话呢。
Andrew Huberman: 对，对，对。
Poppy Crum: 是啊，是啊。
Andrew Huberman: 我自己就教听觉生理学，但我只是想确认一下，因为坐在我对面的是位专家。
Andrew Huberman: 我想先稍微打断一下，感谢我们的一位赞助商 David。David 做的蛋白棒和别家都不一样。它含 28 克蛋白质，只有 150 卡路里，零克糖。没错，28 克蛋白质，而且 75% 的热量来自蛋白质。这比紧随其后的同类蛋白棒高出 50%。David 蛋白棒的味道也棒极了，连口感都好得惊人。
Andrew Huberman: 我最爱的是巧克力碎曲奇面团口味，不过话说回来，我也喜欢新出的巧克力花生酱口味和巧克力布朗尼口味。基本上，所有口味我都很喜欢，全都好吃得不得了。事实上，最头疼的倒是该哪天吃哪一种、一天吃几次。我给自己限定每天两根，但我真的是爱极了。
Andrew Huberman: 有了 David，我能在一份零食的热量里吃到 28 克蛋白质，这让我很容易达成每天每磅体重一克蛋白质的目标，而且不必因此摄入太多热量。我大多数下午会吃一根 David 蛋白棒当零食，出门或旅行时也总随身带一根。它们好吃得不得了，而且考虑到有 28 克蛋白质，只有 150 卡路里却相当顶饱。
Andrew Huberman: 如果你想试试 David，可以去 davidprotein.com/huberman。再说一遍，是 davidprotein.com/huberman。
Andrew Huberman: 今天这期节目也由 Helix Sleep 赞助。Helix Sleep 生产按你独特睡眠需求定制的床垫和枕头。我之前在这档以及其他播客里多次讲过：睡个好觉是心理健康、身体健康和表现的基础。而你睡的床垫，对你每晚的睡眠质量影响巨大。
Andrew Huberman: 它是软是硬，都关系到你的舒适度，需要按你独特的睡眠需求来量身调整。你去 Helix 网站，可以做一个两分钟的简短小测验，它会问你诸如『你是仰睡、侧睡还是趴睡？夜里你容易觉得热还是冷？』之类的问题。这些问题你也许知道答案，也许不知道。无论如何，Helix 都会为你匹配到最理想的床垫。对我来说，结果是 Dusk 床垫。我大约三年半前开始睡 Dusk 床垫，那是我睡过的最好的觉，远远超过以往。
Andrew Huberman: 如果你想试试 Helix Sleep，可以去 helixsleep.com/huberman，做那个两分钟的睡眠测验，Helix 就会为你匹配一张为你定制的床垫。现在 Helix 所有床垫订单最高享 27% 折扣。再说一遍，去 helixsleep.com/huberman 就能拿到最高 27% 的折扣。
Andrew Huberman: 好吧，这么说，我们的大脑是按我们的经历定制的。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 尤其是童年经历，但也包括成年后的经历。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 你提到了皮质小人。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 也就是身体表面的表征，你刚才说的一句话我实在忍不住要接着问几句：那个假想的斯坦福学生，其实可以是任何地方的任何学生，他说『等等，如今我们花大量时间用拇指写字，而且是边用拇指写边思考』。
Poppy Crum: 嗯哼。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 还有表达情绪，对吧？我们用拇指发短信时，有时是在进行一场带有情绪的交流。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我的问题是这个。过去大约 15 年，是新技术融入生活前所未有的时期，对吧？我是说智能手机。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 还有发短信。我发短信时意识到，自己边打字边在脑子里听到一个声音，那是我自己的声音，因为往外发短信时，是我在发送一条信息。但如果对方我认识，我也会把对方写字时的声音内化进来。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 但它是经过我大脑过滤的，对吧？所以就像是……我并不是为了细抠而细抠，可我们靠短信进行的那场对话，全都发生在我们各自的脑袋里，却有两个或更多参与者。群发短信太复杂了，眼下先不考虑。但这种转变到底是怎么回事？以前，我会给你写封信、寄出去，或者写封邮件、发出去。
Andrew Huberman: 于是整个过程真的很慢。而现在，你可以和某人进行非常快速、一来一回的对话。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 对吧？有些人打字能很快，连写邮件也快，但都跟发短信没法比，对吧？我甚至能知道对方正在想，因为会出现点、点、点，或者显示『正在输入』，对吧？那么，有没有可能我们如今已经把皮质小人的整整一个区域、或者皮层别的某个区域，划给了『对话』——而在 2010 年前后之前，大脑根本不参与任何形式的这种对话？
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 换句话说，我们现在把『用拇指书写』整合了进来，这是新的；还有听到自己的声音、听到另一端那个人假想的声音，而且这一切都在高速进行。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我们是在说出现了一个全新的脑区，还是在说调用旧的脑区、只是努力找出并推开维恩图里的重叠部分？因为我记得这一切发生得非常快、非常顺滑。我记得短信刚出现时，大家还说，好吧，是有点慢、有点笨拙。
Andrew Huberman: 很快就有了自动补全。很快它就开始学习我们。现在我们能做语音识别了，而人们上手得非常快。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以问题是：我们是在把旧的脑区以新的方式组合起来？还是说，我们有可能真的在从根本上改变大脑的工作方式，好去完成一件如今看似稀松平常、却又和日常生活一样基本的事——发短信？
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我们的大脑里到底在发生什么？
Poppy Crum: 我们并没有长出新的资源。我们拥有的还是原来那些细胞……或者我是说，当然也有神经发生，但关键在于这些细胞是怎么被分配的。还有，顺着我们刚才聊皮质小人时说的，我想快速补一句。
Poppy Crum: 皮质小人是大脑里一种地图的例子，一种皮层地图。地图在大脑里很重要，因为需要互相协作的细胞靠它能获得特异性、让我们变快、拥有紧凑的反应时间等等，因为距离更短，而且该在一起的东西就在一起。此外，这些细胞响应什么，也有很大的可变动性，可能取决于我们的输入。所以皮质小人也许只是一张地图，但我们大脑里到处都是地图，而这些地图之间仍然有大量交叉输入。
Poppy Crum: 所以，你说的其实是：是不是有一些区域，过去我们并不在那里分配、也不把那些细胞做的事分化得那么细，如今却和我大脑不得不解读一条短信的各种不同方式相当相关？
Poppy Crum: 还有其中的微妙与细腻，现在我其实做得更快了，反应时间更快，解读也更快，那么我是不是把原本做别的事的细胞调过来，好让自己做到这一点？大概是。但我同时也在建立……把我自己想成一个多感官的对象，我得把视觉、声音、嗅觉的信息整合起来，形成一个整体的对象体验。
Poppy Crum: 当我们如今以过去没有的方式交流时，同样那种整合和模式也在发生。那意味着什么？意味着重复性大大增加、模式匹配快得多、整合多得多，正是这些让我们得以更快。
Andrew Huberman: 我完全同意。我觉得有一整代人是伴随着智能手机长大的，对他们来说，那就是生活的一部分。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我听过的、在这一大领域里最有冲击力的话之一，是有天晚上我去圣克拉拉大学给学生做讲座，我讲到把手机收起来、收起手机后专注会容易多少、和智能手机拉开距离后生活会好多少，以及诸如此类的话。
Poppy Crum: 是啊。
Andrew Huberman: 讲完之后，一个年轻人走过来，大概二十出头，他说：『听着，你根本没懂。』我说：『你什么意思？』他说：『你是在大脑发育完成之后，才把这项技术接纳进自己生活的。』他接着说：『当……』他是在讲自己，他说：『我手机没电时，感觉生命力从身体里被抽走，那种感觉难以忍受、或几乎难以忍受，直到手机重新亮起来，我才感觉生命力回到身体里，因为我又可以和朋友联系了。我不觉得孤单，不觉得和世界断了联系。』
Andrew Huberman: 我当时心里想：『哇。』他的话真的留在了我心里，因为我意识到，正如他指出的，他的大脑在社会语境、沟通、安全感等等方面，确实和我的根本不同。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 而且我觉得他并不孤单。我想对有些人来说，也许没那么极端？
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 但对我们很多人来说，在一场特别想要答案、或者情绪很强烈的对话里，看到那一串点、点、点，会是一次非常强烈的人生体验。
Poppy Crum: 这挺有意思，是啊。
Andrew Huberman: 所以，我们加快了彼此之间传递信息的速度，而且连鸡毛蒜皮的事也加快了。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 不一定非得是一场争吵，或是四期癌症、是良性还是恶性，对吧？那些是极端情况，对吧？人是活着还是死了？找到他或她了没有？那些都是极端案例，可还有日常的生活……我注意到这一点，有时我会沿着海岸往北走，或者去大苏尔，会刻意让自己有一段时间不碰手机。
Andrew Huberman: 大约要一两个小时、甚至半天，才能真正沉进当地的环境里，不再去期待从智能手机里涌进来的刺激；我觉得自己在这方面也并不特别。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以，我想问的是：你觉得这些技术是好的、坏的、中性的，还是说对于技术如何塑造我们的大脑，你持不可知的态度？
Poppy Crum: 它朝很多不同方向走。
Poppy Crum: 不过有件事我确实想说，专门针对智能手机以及方方面面，在音频上，我们之所以能把一生的音乐和内容随身带着，靠的是过去 25、30 年、甚至可能更久一点里压缩算法的巨大进步，正是它们让我们有了非常有效的、我们称之为感知压缩、有损感知算法的东西，比如 MP3，还有我过去在杜比这类公司做的工作。但每当谈到内容、压缩算法的目标是什么时，它的目标是把整个体验、整个信号在移除大量信息的情况下转译出来，对吧？只不过是以聪明的方式。
Poppy Crum: 你看现在的人用首字母缩写、用下一代人交流时用的简写沟通，那种交流其实非常丰富，哪怕他们可能只说一句『LOL』。我是说，那就像……或者他们可能会……
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 它其实是一种有损压缩，却触发了巨大的认知体验，对吧？
Andrew Huberman: 你能不能给不熟悉的人解释一下『有损』是什么意思？
Poppy Crum: 有损，是指在你对那份信息编码、解码的过程中，解码时确实有一部分信息丢失了。但希望丢掉的那部分并不影响感知体验。想象我有一首歌，想把它表示出来。为了让文件变小，我可以每隔 500 毫秒就删掉一段，那听起来会糟透了，对吧？
Poppy Crum: 或者，我可以聪明得多。相反，基本上，你去看 MP3 这类早期模型，它们有点像大脑的计算模型。它们也许只做到听神经这一层，但它们试图给『我们的大脑会怎么处理声音』建个模型：什么我们会听见、什么不会。如果这个声音存在，而且和另一个声音同时存在，那么这个声音就不会被听到，而那个声音会被听到，于是我们就不必花任何比特去给这个声音编码，只需要编码另一个就行。
Poppy Crum: 于是，这就成了模型和算法决定哪些信息需要表征、哪些不需要、以创造出最佳感知体验的一种聪明方式——所谓感知，指的是我们最终能带走的体验。
Poppy Crum: 我觉得其中一件重要的事、也是我以前不得不教『用最少的数据表示丰富体验是什么意思』时想到的，是用最少的信息去思考：手机短信里存在的那些首字母缩写，已经在人的内在生活里有了非常丰富的生命。
Andrew Huberman: LOL。
Andrew Huberman: OMG。
Poppy Crum: 是啊，不过那些是比较简单的。
Andrew Huberman: 对。
Andrew Huberman: 是啊。
Poppy Crum: 但我觉得，现在人们可以有一种我们没法完全理解的沟通。
Andrew Huberman: 这是因为你有个 10 岁的女儿吧？她是不是有那种用缩写、对你来说像密码一样的沟通？
Poppy Crum: 是的。
Poppy Crum: 有时候是。但我得把它琢磨出来。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 不过，是的。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 但重点是，那就是一个有损压缩算法的例子，它实际上反而带来丰富得多的感知体验，对吧？而且它常常需要语境，但你仍然是在用很少的几个比特的信息，去试图表示一种丰富得多的感受、丰富得多的状态，对吧？而你看不同的人，他们会有更强烈的生理体验，取决于他们是伴随着哪类语境长大的。
Andrew Huberman: 听上去，我不想把自己的想法投射到你身上，但听上去你看到的是数据压缩里巨大的机会。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我们就先接着聊短信里首字母缩写的使用。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 相比 30 年前人们所进行的言语和直接交流，这是一种大幅的数据压缩。所以交换的数据变少了，但体验一样丰富、甚至更丰富，这是你的意思；这让我觉得，你总体上把它看成中性、乃至偏善意的。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 它是好的。
Poppy Crum: 它只是不一样。
Andrew Huberman: 再过几个月我就快 50 岁了，相比之下，有人会说：『嗯，你知道，我年轻那会儿，会给男朋友或女朋友写信。』
Poppy Crum: 是啊。
Andrew Huberman: 『我会亲手写一张生日卡。我会去……你会有一场面对面的谈话』，而年轻一代会说『是啊，随便吧』，就像我们听过的那句『我以前要踩着雪跋涉去上学』之类的话。
Andrew Huberman: 就像是『可我们现在有带暖气的校车了，还有了无人驾驶汽车』。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以我觉得，这一点对所有年龄段的人听听都重要、也有用：即便数据、或者说交流中的某些元素被完全移除了，体验的丰富度依然可以保持。
Poppy Crum: 没错。但它之所以能保持，是因为那些个体、以及那一代人身上建立起来的神经连接，对吧？
Andrew Huberman: 我总会想到，好吧，神经系统喜欢沿着一个连续谱来编码，无非是『好吃』、『难吃』、还是『一般般』。你觉得技术算是中性吗？是啊，你失去一些东西，也得到一些东西。还是你觉得，这很糟？这些天我们听到很多对 AI 的恐惧，这个我们待会儿会聊。或者你也会听到一些人对 AI 能做什么、智能手机能做什么超级兴奋。
Andrew Huberman: 我是说，有些人，比如我姐姐和她的女儿，就喜欢智能手机，因为能沟通，它在远距离上带来一种安全感。快速沟通更省事，坐下来写一封信挺难的。她很快要去上大学了，于是问题就成了『你们多久联系一次？』它抬高了对联系频率的期待，却降低了对深度的期待。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 因为你可以来一句『嘿，今早想起你了』，这就能让人觉得分量很重。可要是我上大学时往家里寄一封信，写『嘿，今早想起你了。爱你的，Andrew』，那大概就是『哦，好吧』。我都不知道那会是什么效果。他们会说『嗯，这可没花多少工夫』，对吧？
Andrew Huberman: 所以我觉得这里头有个……像个跷跷板，你懂吧？
Poppy Crum: 你能得到更高的频率。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 而随之而来的，是对这些联系不同层次的期待。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 我女儿现在在夏令营，两周里我们只被允许写信。
Andrew Huberman: 手写的信？
Poppy Crum: 手写的信。
Andrew Huberman: 这规矩大家接受得怎么样？
Poppy Crum: 正在写呢。我是说，几年前我在一场洪水里还失去过另一处房子。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 而我从洪水里抢救出来的、为数不多的东西之一，就是这个……我刚把它们带回来，因为我从我哥哥那儿拿到的，是我一位祖先在南北战争期间的通信，当时他们在谈恋爱，这些都保存了下来，是和那位女性之间往来的信件。
Andrew Huberman: 哇。
Poppy Crum: 跟这些信一起的，大概是 1865 年，而且……
Andrew Huberman: 那些信你留着？
Poppy Crum: 留着，留着。
Andrew Huberman: 哇。
Poppy Crum: 来这儿坐飞机前，我一直把它们放在电脑包里。
Andrew Huberman: 哇。
Poppy Crum: 可它们是写在羊皮纸上的，虽然泡过洪水，字迹却没有洇开。那是一个截然不同的通信年代，能把它保存下来真好，因为少了那段历史，这些东西是没法转译过来的，对吧，光靠……没有那段历史就不行。
Poppy Crum: 总之呢，我非常主张把技术整合进来，但对我来说，世界就是数据。我确实就是这么看的。我看我女儿的行为方式，就想：『好吧，那么进来的是什么数据？』那就像，你懂的……『还有，她为什么会那样回应？』我可以举个例子，不过你想……我们刚才在聊神经可塑性。就像是，我们大致是三样东西的产物。
Poppy Crum: 一样是我们的感官系统，它们是怎么演化来的，无论是那些不断损耗我们感官受体的内在噪声，还是……你懂的，如果我身处很嘈杂的环境，我的大脑能获取的信息量，就跟有听力损失的人差不多。于是，突然之间，你就诱发了……你懂的，你损害了我能接触到的数据。然后，还有我们由经验建立起来的先验，对吧？
Poppy Crum: 所谓先验，如果你把大脑想成某种贝叶斯模型的话，就是：对我们来说，事情并不总像对某些生物那样是确定性的。我们的大脑不得不拿数据来做判断、并据此作出反应。
Andrew Huberman: 这就是贝叶斯。我们该给大家解释一下。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 确定性就是输入 A 导致输出 B。
Poppy Crum: 对。
§02转录稿 — 第 2 部分
Andrew Huberman: 贝叶斯就是，它取决于外部和内部正在发生之事的统计规律。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 这些是概率模型。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 比如，A 变成 B 有一个可能性，或者说 A 导致 B 有一个可能性，但 A 也有一定的概率会导致 C、D 或 F。
Poppy Crum: 没错。而且我们该聊聊，我是说，在我们的环境里、以及在和世界互动时，让我们最有效的一些东西，正是我们处理那些概率情境有多快、多有效。那些时刻，你的大脑……就像，概率推断是一个人在某种环境里能否表现出色的绝佳指标。无论是工作环境，还是只是走在街上。
Poppy Crum: 我们就是这样处理那种数据的：它不只是告诉我们该往右还是往左，而是有很多不同的输入。那就是我们在世界里的情境智能，我们可以把它拆成很多不同的方面。
Poppy Crum: 总之，我们是我们的感官系统、我们的先验——也就是到那一刻为止我们所拥有的统计与数据，大脑用它们来权衡自己该如何行动、做出怎样的决定——以及我们的预期、塑造了我们当下处境的那个语境，共同作用的结果。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 于是有这么个好笑的故事。我女儿两岁半时，我们在史密森尼的天文馆，看一部我想是天文馆里常放的那种影片。我们从洛杉矶开始，一路拉远，朝太阳飞去，经过那张典型的 NASA 地球影像，画面一片漆黑、寂静无声，我女儿用她能喊出的最大声叫道：『小黄人！』我就想：『什么？』
Poppy Crum: 然后我就：『哦，对啊，当然了。』她对那张图像由经验建立的先验，来自环球影业的片头标志。她从来……你懂的，那上面写着 Universal。
Andrew Huberman: 是啊。不，我太喜欢这个了。
Poppy Crum: 那完全说得通，但那正是身为人非常诚实、非常真实的一部分。就像，我们每个人都在经历非常不同的……你懂的，对同样的物理信息有着非常不同的体验，我们需要认识到这一点。但它是由我们的经历、我们的先验、我们的感官系统——算是那三位一体——再加上我们当下的预期共同驱动的。
Poppy Crum: 一旦你把这拆开，你就真的开始理解、并开始体会技术的影响力。现在，我非常主张技术让我们作为人类变得更好，也让我们用来做更好决策的数据变得更好、让驱动我们的洞见变得更好。
Poppy Crum: 与此同时，我觉得有时候我们在怎么用技术上有点省小钱、吃大亏，而那些让我们变快的捷径，也可能让我们变笨，夺走我们的认知能力。
Poppy Crum: 而那些使用技术的人最终可能落到这样的地步：时时刻刻都在写论文，或者也许……嗯，这个我们可以再细聊，把自己放到一个离开那项技术、做什么事都会很吃力的境地，而且在对那些数据、那些信息的学习上也是如此。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 于是，你甚至会因为一个人怎么用某样工具、某项技术工具来让自己更好或更快、或者不这么做，最终在认知能力上出现更大的分化。我一直做的一件事就是在斯坦福教书，这点我们也一样。
Andrew Huberman: 嗯哼。我得去旁听你一节课。
Poppy Crum: 你知道，我那门课叫《神经可塑性与电子游戏》。我是个神经生理学家，但我其实更是个技术人。我喜欢造东西，喜欢跨很多领域的创新。虽然课名里写着电子游戏，但它其实更像是……嗯，电子游戏的力量在于有那么一种闭环环境：你能得到反馈，得到关于自己表现的数据，但你还能控制它，知道你把什么随机化、怎么搭建。
Poppy Crum: 而我们那门课的目标，是带着对你所影响的神经回路、以及你想……你想训练什么的理解，去构建技术和游戏。我会有学音乐的学生，会有计算机科学的学生，也会有斯坦福一些顶尖运动员。我有好几位他们的顶尖运动员上过我的课。
Poppy Crum: 它始终聚焦于：好，有某个人类表现的方面，我想把它拆开，想真正以闭环的方式放大对那类学习的敏感度、或者放大的可及性。
Poppy Crum: 给不熟悉电子游戏在神经科学领域里扮演的角色或历史的人补一句：过去有过一些很棒的论文。先从一个自认是玩家的人、对比一个自认不是玩家的人说起。
Poppy Crum: 一个典型的玩家，其实拥有我们所说的更敏感的……这是你的地盘，你随时可以反驳我，不过，是对比敏感度函数。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 所谓对比敏感度函数，就是在视觉场景里看清边缘和差异的能力，好吗？
Poppy Crum: 他们看得更快，而且对那类差异比那些说『我不玩电子游戏』、或者这样自我认定的人更敏感。
Andrew Huberman: 因为他们把它训练出来了。
Poppy Crum: 对，他们把它训练出来了。
Andrew Huberman: 对吧？比如第一人称射击游戏，我偶尔也玩过，在游戏厅之类的地方。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我小时候没怎么玩电子游戏，现在也不玩。不过，是啊，其中很大一部分靠的是对比敏感度，判断那是敌是友。
Poppy Crum: 没错。
Andrew Huberman: 是该朝他们开枪、还是不该？
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 你得非常快地做这些决定。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 就像是，正好落在你会称之为『反射性』的那道门槛上。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 就像完全不假思索，只是快速迭代、快速决策。然后规则又会切换。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 对吧？比如突然之间，你得把另一些东西变成靶子、把另一些变成友方。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 嗯，你说得太对了，因为接下来你找一个自认不玩游戏的人，让他玩 40 个小时的《使命召唤》（Call of Duty），现在他的对比敏感度看上去就和一个电子游戏玩家一样了。而且效果会持续。你知道，过一年再回来测他们。可只要玩了 40 个小时《使命召唤》，我看世界的方式就不一样了，不只是在我的电子游戏里。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 我其实在体验世界的方式上有了根本性的转变，让我对自己的情境觉察、情境智能有更高的敏感度。
Andrew Huberman: 在现实生活里。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 是啊。
Poppy Crum: 是啊，因为那是一种低层次的处理能力，而我就喜欢在能交叉的地方把它们交叉起来。但我觉得更有意思的是，你还……这些是一些……这是 Alex Paget 和 Daphne Bavelier 做的一项很棒的研究：不只是对比敏感度。我们进到刚才谈贝叶斯、谈事情并非确定性的概率决策的下一层吧。
Poppy Crum: 而对一个电子游戏玩家来说，这个我是可以训练的，在那些概率推断的情境里，他们会做出和不玩电子游戏的人一样的决定，但会做得快得多。
Poppy Crum: 所以，那种优势，那种获取这些信息的能力，我觉得非常了不起。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 而当你能把它调动起来，它就成了一件非常强大的事。所以，比如，玩了 40 个小时《使命召唤》之后，我的概率推断能力会提升，但我接下来喜欢做的是拿它说：『好，这里有个训练环境。』
Poppy Crum: 你懂的，今年我课上有几位斯坦福顶尖的足球运动员，我们的重点是：好，你缺的是哪些数据，我们怎么搭一个闭环环境，让它能基于像我的加速度、我的速度这样的数据——不是在两小时训练结束时才拿到，而是实时拿到——再配上听觉反馈，从而真正调动更多的神经训练？
Poppy Crum: 所以，我们用了传感器，比如绑在他们小腿上，测量加速度和速度，能在他们做一种有点游戏化的训练时实时给我们反馈。我不想用『游戏化』这个词，它被用滥了，但姑且说，那感觉像个有趣的环境。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 但它同时也是基于对那些加速度数据、以及他们的目标值的计算。它给他们播放不同的声音提示，好让他们建立起那种分辨力。我说的分辨力是指，尤其是作为新手，我分不清自己到底有没有成功加速，但如果你在那类闭环行为里给我的反馈分出更细的层级，我就开始……我对它的神经表征就会开始分化得更细。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 所以，有了那个，听觉反馈就派上用场了。他们实时拿到它，你搭建起那种闭环环境，帮助建立这一点，在大脑里造出更高的分辨力、以及对差异更高的敏感度。
Andrew Huberman: 我很想请你讲讲你女儿改进泳姿的故事，对吧？因为她还不是 D1 运动员，也许将来有一天会是。但她是游泳的，对吧？
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 过去，想在游泳上进步，你得有个游泳教练。而想游得特别好，就得找一位非常出色的游泳教练，还得反复跟着他们练。你走了一条稍微不同的路，这恰恰说明这类技术可能有多有用、多便宜，或者说相对便宜。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 嗯，我先说这个。第一，是得有好的游泳教练。
Andrew Huberman: 好，当然，我不是要取消游泳教练。
Poppy Crum: 以数据为中心、又特别爱折腾技术的家长，有时候、也许可能会成为转移注意力的干扰项，但希望不至于。
Andrew Huberman: 好吧，行。嗯，是的。
Poppy Crum: 那是其中一例。
Andrew Huberman: 是啊。
Poppy Crum: 不过，不是的。
Andrew Huberman: 咱们别得罪游泳教练。
Poppy Crum: 对。所以，举个例子，你去跟精英运动员一起训练，如果你去很多游泳训练营，你知道……或者训练项目，总是离不开用摄像机：他们录下你，评估你的划水动作，但重点是……我是说，你可以用……我做这个时是知道教练们……你知道，或者坦白说，你也可以上网，了解不同泳姿有哪些要点。你可以用 Perplexity Labs，用一些这类……
Andrew Huberman: 这些是在线资源？
Poppy Crum: 对，对。而且你能很快搭出一个计算机视觉应用，实时对你的划水动作做数据分析。
Andrew Huberman: 那具体怎么弄？你是把手机带到水下，分析动作吗？
Poppy Crum: 这个例子里我用的是手机，所以一切都在水面之上完成。
Andrew Huberman: 好，那你是拍摄……能不能带我们走一遍流程。你拍下女儿游自由泳，比如……
Poppy Crum: 对，对。
Poppy Crum: 或者蛙泳、蝶泳。
Andrew Huberman: 当然。
Poppy Crum: 仰泳和自由泳里，有不少核心要点是你可能想在意的。它们的——你知道，而我不是……我们以前跑步。就像，我知道你跑步很厉害，但我是跑者、也攀岩，游泳就不太行了。比如身体的滚动，或者身体抬出水面多高。你在……上的速度是多少？你懂的，一旦有了数据，其实可以做得非常精细，对吧？
Poppy Crum: 入水时的速度是多少？你的手臂入水点在头前方多远？还有，你知道，也许有些事是明摆着的，比如你会想知道自己的划水和节奏在整个泳池里有多稳定。于是你不只掌握了速度，还突然能接触到我称之为——你会听我反复用这个词——更好的分辨力，还有多得多的、能给你洞见的分析。
Poppy Crum: 现在，这里重要的是，我 10 岁的孩子不会……我不会跑去跟我 10 岁的孩子说，你得改一改这个头部动作或划水速度。但它给了我信息，至少让我能理解、能帮她知道某件事进展得怎么样，以及教练叮嘱她做的某些事，她做得有多稳定。
Poppy Crum: 而我喜欢这个想法的地方在于，瞧，这不只是……过去要获取那类数据和信息有多难，而现在这么容易。我是说，我确实在很多领域写代码，但如今做这类应用已经不必再自己写了。事实上也不该自己写，你应该借助 AI 来开发这类工具。
Andrew Huberman: 你让 AI 写段代码，去分析轨迹、跳入泳池的动作，以及如果目标是游得更快，这些可以怎么改进。
Poppy Crum: 你会用 AI 搭一个应用，让你能做到这些，于是就能拿到你想拿的任何数据。对，所以那个例子里，你是想把划水动作分析做得更好、在往前推进的过程中把事情弄明白。跑步、步态也可以如法炮制。你知道，在工作场景里，你能更清楚地看出薄弱点在哪、弱点在哪。
Poppy Crum: 我看到这类 AI 加速和工具开发真正产生重大影响的地方，大致有两处。一是把通常只属于精英阶层的数据分析和信息，普及给每一个真正投入的人。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 而这对提升表现有巨大的影响，因为那类数据对理解学习真的很有用。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 它在工作场景里也有用处：当你想更好地理解在那个环境里、在你所做的某个流程或技能上怎样才算成功，你能获得原本得不到的不同分析，方式上更见效，同时也给你新的数据，去思考我称之为数字孪生的东西。
Poppy Crum: 我用『数字孪生』这个词时，数字孪生的目标并不是把一个物理系统完整地数字化、表征出来；而是用不同的、可互操作的数据——也就是来自不同来源的数据集——去洞察某个物理系统、物理环境或物理世界的数字化数据，可以是医院、可以是飞机、可以是我的身体，也可以是我的鱼缸，从而持续、实时地给我一些我本来根本无法获得的洞见。
Andrew Huberman: 我们很早就知道，有些事能改善睡眠，其中包括可以摄入的东西，比如苏糖酸镁、茶氨酸、洋甘菊提取物和甘氨酸，还有藏红花、缬草根这类较少被提到的东西。这些都是有临床证据支持的成分，能帮你入睡、保持睡眠、醒来时更神清气爽。我很高兴告诉大家，我们长期的赞助商 AG1 刚推出了一款新产品叫 AGZ，一款旨在帮你睡得更好、醒来时格外清爽的夜间饮品。
Andrew Huberman: 过去几年，我和 AG1 的团队一起合作，帮着打造了这款新的 AGZ 配方。它把最有助于睡眠的化合物，以恰如其分的比例，放进一杯易于饮用的冲剂里。这就免去了在浩如烟海的助眠补剂里翻找、还要弄清正确剂量和该吃哪几种的全部麻烦。据我所知，AGZ 是市面上最全面的助眠补剂。我在睡前 30 到 60 分钟服用。顺便说，它很好喝。
Andrew Huberman: 而且它显著提升了我的睡眠质量和睡眠深度。这既来自我对睡眠的主观感受，也因为我会追踪记录自己的睡眠。我很期待大家都来试试这款新的 AGZ 配方，享受更好睡眠带来的好处。
Andrew Huberman: AGZ 有巧克力、巧克力薄荷和混合莓果三种口味。正如我前面说的，全都非常美味。三种里我最爱的，我想得是巧克力薄荷，不过三种我都很喜欢。
Andrew Huberman: 如果你想试试 AGZ，去 drinkagz.com/huberman 领取特别优惠。再说一遍，是 drinkagz.com/huberman。
Andrew Huberman: 今天这期节目也由 Rorra 赞助。Rorra 做的是我认为市面上最好的滤水器。这是个不幸的现实：自来水里往往含有对健康不利的污染物。事实上，环境工作组（Environmental Working Group）2020 年的一项研究估计，超过 2 亿美国人通过饮用自来水接触到 PFAS 化学物质，也就是所谓的『永久化学物质』。
Andrew Huberman: 这些永久化学物质与严重的健康问题相关，比如激素紊乱、肠道菌群失调、生育问题，以及许多其他健康毛病。环境工作组还指出，超过 1.22 亿美国人饮用的自来水里，含有高水平的已知致癌化学物质。正是出于所有这些原因，我很高兴 Rorra 成为本播客的赞助商。Rorra 做的是我认为市面上最好的滤水器。我用 Rorra 台面式净水系统已经快一年了。
Andrew Huberman: Rorra 的过滤技术能去除有害物质，包括内分泌干扰物和消毒副产物，同时保留镁、钙等有益矿物质。它无需安装、也不用接水管，采用医用级不锈钢打造，造型简洁，摆在台面上很好看。事实上，我觉得它是我厨房里很受欢迎的一件添置。它好看，水也好喝。
Andrew Huberman: 如果你想试试 Rorra，可以去 rorra.com/huberman 领取专属折扣。再说一遍，是 Rorra，R-O-R-R-A 点 com 斜杠 huberman。
Andrew Huberman: 数字孪生我们肯定会再细聊，但我听下来觉得，它可以非常——这是技术宅的说法——依赖于具体领域。
Poppy Crum: 对，对。
Andrew Huberman: 我是说，我能想到的最低层次、其实对我非常有用的例子，是给我的冰箱做一个数字孪生，替我下单买需要的东西、不买不需要的，省掉购物清单。
Andrew Huberman: 它只要记着，比如『嘿，你通常在这天、那天把草莓吃光』。它就在后台默默记着，然后东西就自动送到了，就在那儿了，顺带省掉那句『哎呀，去趟商店不是挺好吗？』是啊，今早我走到街角小店买了些蔬果，我有这个时间，有那八分钟。但说真的，我更希望冰箱里常备着我喜欢、需要的东西。我可以雇人来做，但那很贵。这件事可以轻轻松松地做到，而且大概很快就能轻松做到，我甚至未必需要在手机里装个应用。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以，我喜欢用『最底层、却非常有用、现在就能轻松获得』这类技术来想问题。
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 有几个方面，比如说到学生学习知识，我们听到的 AI……我们一般听到的 AI 被说成很糟糕的东西，像『哦，他们无非是拿 AI 来写论文之类的』。但 AI 在学习上是有用处的。我知道这个，因为我自己还在学。为了这档播客，我一直在既教又学，这一直是——我一直在用 AI 从论文里提取大量文本。所以这不是 AI 在凭空捏造，只是把论文里的大量文本原样取出来。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 那些论文我都读过，真的是打印出来、做了笔记等等，然后我一直在用 AI 针对这些论文里的内容给我出题，因为大约八个月前，我在为一期讲如何最有效地学习与研究的播客查资料时了解到，所有数据都指向一点：当我们自我测试时，尤其是脱离材料进行自我测试时，比如我们在……比如我们在想：『哦对，驱动皮质醇负反馈回路的激素级联到底是什么来着？』
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 当我不得不在散步时想起它，而不是直接去查，这种自我测试才是对记忆最有效的，因为记忆在很大程度上就是对抗遗忘。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 这是思考它的一种方式。所以，我一直在做的是让 AI 给我出题、让它问我问题，比如，你懂的，『垂体与肾上腺之间、驱动皮质醇释放的信号是什么？皮质醇又来自肾上腺的哪一层？』
Poppy Crum: 这个我太喜欢了。
Andrew Huberman: 你懂吧？所以我确信它所依据的信息是准确的，至少就目前科学与医学的认知而言是这样。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 它就在考我，而且它在了解……这正是 AI 不可思议的地方，而且我一点都不认为自己在 AI 技术上是激进派。它在了解我记忆上的弱项和强项，因为我会问它：『我哪里弱、哪里强？』
Andrew Huberman: 它会说：『哦，比如命名这块，还有这里的三阶概念关联，还得再下点功夫。』
Poppy Crum: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我就说：『考我这个』，它就开始拿这个考我。太厉害了。这技术能做到这一步，真让我惊叹。而且我并不是在用 AI 开发应用什么的，我只是拿它来试着学得更好。
Poppy Crum: 无论你是在开发应用、还是在做一个工具，你都是把它当成一个工具，帮你优化认知、找到弱点，同时也对你的表现给出反馈、加速你在这方面的学习，对吧？
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 因为它……
Andrew Huberman: 嗯，那正是目的。
Poppy Crum: 但你仍然在付出努力去学。我觉得即便是我用它的那些方式……你懂的，移动设备上的计算机视觉，AI 是极大的机会和工具。用摄像头和你采集到的数据，获得精细得多的输入，这一点意义重大。但在这两种情况里，你都在塑造认知。你在用数据来丰富自己能够知道的东西。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Poppy Crum: 而 AI 在这些领域极其强大、是个极好的机会。你懂的，我觉得它……我大致把它干脆分成两类，也许这样太简单化了。它是，我是在……这对任何工具都成立，不只是 AI，而是：我是在使用这个工具吗？我使用这项技术的方式，是让我对它更在行、获得更多信息、让我更有效率、也在认知上更有效率、得到不一样的洞见？还是说，我是在用它取代我以前掌握的一项认知技能，好让自己更快？这并不意味着你就不该做后面那类事。
Poppy Crum: 我是说，车里的 GPS 就是个绝佳例子：我们正是在用取代一项认知工具的方式，来让自己更快、更高效。而且坦白说，把你常开车那座城市里的 GPS 拿走，我们就变得很不擅长认路，而且……
Andrew Huberman: 我还记得纸质地图。还记得关于海马体的早期研究，是基于那些脑中装着整座城市心理地图的伦敦出租车司机。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 没错。
Andrew Huberman: 你懂的，无意冒犯伦敦出租车司机，在 GPS 出现之前……那些心理地图，如今已经不再必要了。
Poppy Crum: 是啊。我是说，他们海马体里的灰质更多，这我们是知道的；而你看今天，他们已经不必再具备那个了，因为坐在后座的乘客拥有更多数据、更多信息，还有来自天上的『眼睛』。我是说，卫星数据对我们未来的成功太重要了，它能预判你在本地根本预判不了的东西。但这仍然意味着，一旦失去那些数据，你就别指望自己在没有它的情况下，还能对那个环境拥有同样的空间导航能力，对吧？
Andrew Huberman: 嗯哼。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Andrew Huberman: 我喜欢你分的两类，对吧？你要么用它让自己在认知上更强，要么用它给自己提速，但你必须……我觉得人们正是在这里……
Poppy Crum: 认知上，或者身体上。
Andrew Huberman: 认知上，或者身体上。
Poppy Crum: 但你仍然在努力获得洞察、数据和信息，让我成为一个更高效的人。
Andrew Huberman: 对。
Andrew Huberman: 对。我认为人们（包括我自己）担忧的地方在于：当我们使用这些省去步骤、让事情变快的技术时，却把多出来的时间或脑力空间，用那些从中性到有害的东西给填满了。
Poppy Crum: 是的。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 这有点像是在说：『好吧，我能从一杯八盎司的饮品里获得我所需的全部营养。』这并非事实，但问题就来了：我该怎么补足其余的热量呢，对吧？我是不是也用同样有营养的食物来补足？对吧？姑且假设这样能让我维持中性的健康状态。
Andrew Huberman: 还是说，因为需要热量，我吃下的东西未必让我长胖，却随着那些热量带入了一堆有害的东西？因此，在脑力层面的对应情形就是：事情被加速了，但人们却用某些东西填满空出来的空间，在某些情况下反而让自己变笨了。
Poppy Crum: 最近有一篇来自 MIT 的论文，我其实……它和我花大量时间谈论、思考的内容非常契合，不过……
Andrew Huberman: 好，你能介绍一下那项研究吗？
Poppy Crum: 首先，这篇论文的结论是：人们在用大语言模型（LLM）写论文时，进行的思维加工或认知加工要少得多，也没有同样的迁移效果，而且并没有真正学会那些信息。不出所料，不出所料。
Andrew Huberman: 那么，简单介绍一下这项研究——尽管它已经被大众媒体报道了很多，大致就是：MIT 的学生用 AI 写论文，对比用老办法写论文，也就是自己思考、自己动笔。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 所以这里分了三个不同的类别。一类人只能纯粹靠自己的大脑写论文，这是第一种情况。第二种是我可以用搜索引擎，算是一种中间地带。再说一遍，这些只是粗略的分类。第三种就是我用 LLM 来写论文。他们考察的，大致是发生了哪种迁移、哪种……
Poppy Crum: 他们测量的是神经反应，用 EEG（脑电图）来观察全脑的神经活动模式，以了解在写论文期间以及整个过程中发生了多少神经投入，之后再考察他们能拿这些信息做什么、日后又记得多少。这是一篇非常出色的论文，所以我不想因为概括它而有丝毫贬低。
Poppy Crum: 但我认为那篇论文一个非常重要的结论，也是我喜欢的一点，还有我们谈论它的方式，就是他们……我一直经常谈认知负荷，而你可以通过瞳孔直径、身体姿态，以及人们思考的方式来测量认知负荷。说到底就是：此时此刻我的大脑为了解决一个问题、或者只是在我当下的情境里，究竟在多大程度地运转？作为人类，我们会释放出很多不同的线索，告诉我们何时处于不同的认知负荷状态，无论我们自己是否意识到。
Poppy Crum: 还有一个叫认知负荷理论的东西，它大致拆解了当我们的大脑处于负荷状态时会发生什么。这种负荷大致来自三个不同的地方。它可能来自所谓的「内在信息」，也就是……而这一切都发生在学习过程中。
Poppy Crum: 内在负荷，或者说认知负荷，来自我要理解的材料本身的难度。你知道，有些东西确实容易学，有些则难得多，这就是内在负荷。外在负荷则来自信息呈现的方式：教得差吗？组织得乱吗？甚至还包括环境。如果我想通过听觉学点东西，而周围很吵，那就引入了外在认知负荷，对吧？并不是信息本身的问题，而是因为伴随那些数据的其他一切在起作用。
Poppy Crum: 第三种是相关认知负荷（germane cognitive load），也就是我大脑用来构建心智图式、组织信息、真正确立起对所接收信息之表征的那种负荷。而这种相关认知负荷，才是真正的用功，对吧？如果没有相关认知负荷，其实也就没有学习。
Poppy Crum: 而他们发现，受使用 LLM 影响最大的基本上就是相关认知负荷，我是说，这其实是个非常显而易见的事。就像，那就是……
Andrew Huberman: 意思是，你投入的相关认知负荷没有那么高。
Poppy Crum: 用 LLM 的时候，你没有投入那种脑力去构建认知图式、构建神经图式，以及信息的心智表征，而这些本可以让你日后与这些信息互动、日后还能调取它们。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 这一点非常重要，因为没有它，你日后在这个话题上就不会那么有见地，这是肯定的。我举两个例子。我认识一位医生、一位律师，两人都大量使用 LLM，比如说用来做检索，或者用来搭建信息。
Poppy Crum: 一例是用来汇总患者数据，另一例是用来梳理案卷的历史沿革，而这就是这些领域里正在发生的『GPS』，因为这些工具被迅速采用了。相比之下，如果一个人可能来自另一个背景，是真正学过那些信息的，并以不同方式去处理过数据，那么他对那些信息的表征，就更擅长外推、更擅长泛化、也更擅长看出其中可能存在的规律。
Poppy Crum: 而一切都通过 LLM 完成的大脑，会处在这样一种状态：他们能拿到相关任务的答案，或者能用手头的工具把事办成，但在这些话题上，信息的丰富度与深度、泛化能力或外推能力，都达不到以另一种方式学习过的人那样的水平。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 理解上存在代际差异，并不是因为他们掌握的信息不同，而是大家在承认：即便我们能同样快地到达同一个终点，其间依然存在一道鸿沟。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而这正是学习过程造成的。
Andrew Huberman: 嗯，相关认知负荷。
Poppy Crum: 没错，就是认知负荷。就像，你必须下这份功夫，你的大脑必须……而安迪，你那些描述里很妙的一点是，当你谈到自己怎么使用它时——我很喜欢你去检验自己、找出自己的薄弱点——就是……
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你知道吗，其实在 MIT 那篇论文里——我再说一次，这些事某种程度上挺显而易见，但我们就是得……我认为我们得多谈谈它们：在某个话题上能力更强的人，使用这些工具的方式，往往仍能调动更多的相关认知负荷，同时又有助于加速他们的学习。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 要知道，最大的薄弱点和差距在哪里？尤其出现在这些情形：你想快速掌握一个新领域，或者你顶着压力、没有投入那份相关的努力，又或者你没有去用 AI 能提供的、你本可以接触到的那些工具。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你没有用它们来放大自己的认知收益，反而是为了更快地交出某个东西，然后就抽身走开了。
Andrew Huberman: 我想试着摆出两个并行的情景，好进一步探讨这个问题：怎样把 AI 用到对我们最有利的地方，用来丰富我们的大脑，而不是削弱我们的大脑。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我可以想象这样一个世界——其实我们已经生活在其中了——那里有「慢食」这种观念：你自己做饭，从农贸市场买来上好的食材，比如一个所谓『真正尝起来像桃子』的桃子，诸如此类。你自己动手做，自己烹调，自己品尝，就是那么美味。而我也同样能想象另一个世界：你在网上订一个桃子派，它送到了，你切下一块，吃掉。
Andrew Huberman: 你可以找两代不同的人，比如现在 50 岁及以上的人，和 15 岁及以下的人。年长一辈会说：『哎，你自己做的桃子派是不是好太多了？这些桃子太棒了。』而我完全能想象一个真实场景：那个年轻人，姑且算 15 到 30 岁吧，会说：『不好说，我其实真的挺喜欢另一个派的，我觉得一样好吃。』
Andrew Huberman: 而年长一辈会像是在说：『你在说什么呢？』『本来就该这么做啊。』区别在哪？嗯，当然，经历不同，诸如此类，但从神经的角度、从神经科学的角度看，完全可能对两个人来说尝起来一样好，只是因各自经历而不同。也就是说，那个人并没有撒谎。并不是说这孩子，你知道，味觉不够敏锐，而是他们的神经元已经适应了什么叫甜、甜与咸的对比是什么、桃子该是什么味道。因为见鬼，他们吃的是桃子软糖，而那尝起来就像桃子，你懂吧？所以我们可以去贬低那种我们所谓的较低层次或减弱了的感觉输入，但这在很大程度上取决于那些神经回路是吃着什么长大的。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 有几点想说。我很喜欢桃子派这个例子。做面包是另一个例子：在 90 年代，我认识的每个人高中毕业时都会收到一台面包机，形状像个盒子，你知道，烤出一条中间穿着一根大棍子的面包，很多年里这一直就是标配的毕业礼物。
Andrew Huberman: 我记得这个。对。
Poppy Crum: 而你知道，现在再也看不到那些东西了。而且，是啊，你哪怕看看千禧一代在过去五年里的变化，尤其是疫情期间，突然之间，做面包、养天然酵种就成了一股风潮。区别在哪呢，对吧？
Poppy Crum: 用面包机做出来的面包，是热的，你知道，也新鲜，但相比那种耗时很长、制作过程需要动手触碰、而且在形成过程里明显比前者费事得多的面包，它一点都不招人待见。
Poppy Crum: 我认为关键在于，在对面包的欣赏里，过程本身就是其中一部分；而这个过程，既是某种相关知识的养成，也是对那种人之为人的成长过程的投入与联结，同时还是一种触觉上的投入。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 投入其中的那份功夫是真正被珍视的，就像那个桃子派，一方面它自带整整一串时间序列的数据：不只是我的味觉，还有嗅觉、还有身体感觉、还有视觉，并且亲眼看着过程一步步展开，从而在进入那段体验之前建立起不同的先验。而我认为，这正是人类体验之丰富性的一部分。
Poppy Crum: 这会成为人类与 AI 互动之丰富性的一部分吗？绝对会。或者与机器人互动？绝对会。所以关键在于，我们正在建立的是怎样的关系，以及这些工具、这些……你知道，这些伙伴，不管它们究竟是什么，在我们的生活中融合到什么程度，都会以不同的方式塑造我们。
Poppy Crum: 我特别——我想说——看好、也特别期待的，是那种能优化我的健康、我的舒适度、以及我在所处环境中的意图的机器人，你知道，不论是在汽车的座舱里，还是在我的房间、我的空间里。
Andrew Huberman: 那会是什么样子？你能给我举个最基础的例子吗？比如，会不会是一个助手，在你今天返回湾区时帮你安排行程？这个非实体的机器人到底是什么？
Poppy Crum: 而且我认为我们已经有其中一些了。比如，到了 HVAC（暖通空调）系统都变得性感起来的地步，对吧？不是那种意义上的性感，而是它们其实真的很有意思，因为它们是……你知道，是……的核心——
Andrew Huberman: 嗯。
§03文字稿 — 第 3 部分
Andrew Huberman: HVAC 系统？
Poppy Crum: 供暖、通风，你知道，还有空调（AC）。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但你想想恒温器，你知道，现在的一个恒温器、一个 AI 恒温器，是在针对我的行为做优化，但它想的是帮我省资源、帮我省钱，却不知道我是热还是冷。用你的话说，它不知道我的意图、不知道我那一刻想做什么，而这，你知道，更牵涉到你过去研究过的很多东西。你知道，它并不知道在那一刻，为了我的目标，我的最优状态是什么。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但坦白说，它其实很容易做到，你知道，它可以跟我对话，但也可以知道我此刻身体的状态，以及正在发生什么……
Andrew Huberman: 嗯，嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你知道，如果现在是凌晨 1:00，而我真的得赶一篇论文，你知道，我的房子就不该变冷，但也应该很……对我来说不该，我知道。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 对有些人来说就该变冷。
Andrew Huberman: 对，我的 Eight Sleep 床垫，我超爱、超爱、超爱、超爱，没错，他们是播客赞助商，但就算不是我也会用，它知道整夜里需要做哪些温度调节。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我输入的是我认为最合适的设置，但它现在一直在更新，因为它有不断更新的传感器，像是动态更新的传感器。我每晚快接近两小时的 REM（快速眼动）睡眠了，这对我来说好得离谱。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 深睡也多得多。而那还只是一个小小的微环境。你说的，是把它整合进整个家庭环境。
Poppy Crum: 家、车，没错，因为它需要把我当作一个动态的时间序列来对待，需要理解在内部驱动我状态的一切因素的背景；还有在我所处的局部环境里，也就是我的家或我的车里，驱动我状态的一切；然后还有从外部环境，你知道，从我的外部环境驱动我状态的东西。而我们现在所处的阶段是，很少把这些因素放在一起、当作相互作用来处理，以实现优化以及实际发生的那些动态交互。但我们是能够知道这些的。通过非接触式传感器，我们能了解非常非常多关于人的状态的信息。
Andrew Huberman: 对，而我们正处在这样一个节点：传感器可以开始把信息喂给 AI，从而实际上能够给出……再说一次，一个较低层次的例子就是，比如动态制冷的床垫，或者动态加热的床垫。比如，我通过我的床垫所应用的 AI 发现，也有人告诉我，在夜晚快结束时给睡眠环境升温，会显著增加你的 REM 睡眠，而在夜晚开始时降温，则会增加你的深睡。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 能缩短我所需的总睡眠时长，对我来说获益极大，这事儿对我来说简直，太棒了。因为我很喜欢睡觉，但我不想为了感觉良好就非得睡那么多。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 嗯，既然它在帮你做到这一点，你当然希望对自己的睡眠方式有自主选择权。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 对。
Andrew Huberman: 有时我睡六个小时，有时八个小时，诸如此类。我卡住的地方在这里，而很久以来我一直想找人聊聊这个，最理想的是一位对做技术感兴趣的神经科学家。所以我觉得，这一刻正是我等了很久的一刻，也就是下面这件事。波比，我希望你能替我们大家把这个问题解开。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我们在谈睡眠，而我们对睡眠了解很多。你有慢波睡眠、深睡，前半夜有生长激素释放，那时你的代谢需求更低，然后有快速眼动睡眠，它巩固前一天的学习，卸下前一天经历带来的情绪负荷；我们可以做温度调节，做所有这些事，避免在一天里太晚摄入咖啡因。有很多手段可以优化这些已知状态，正是它们构成了我们称之为睡眠的这个东西。
Andrew Huberman: 而我想说，AI 和技术，还有药理学，在试图改善睡眠这方面做得都非常出色。睡眠正在变好。我们越来越会睡觉了，尽管可能有更多干扰睡眠的因素，比如智能手机、噪音、城市噪音等等。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 好。在我看来，大问题在这里：对于不同的清醒状态，我们几乎没什么理解，甚至都没有名字。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我们给目标起了名字，比如『我想能工作』。好，什么是工作？哪种工作？『我想写一本书里的一章。』哪种书？『一本非虚构类的书。』基于什么写？可是，你看，我们会谈 alpha 波、beta 波、theta 波，但我觉得作为神经科学家，我们这个领域在界定不同的清醒状态这件事上，做得相当糟糕。
Andrew Huberman: 所以技术、AI 以及其他技术其实并没有……它们不知道该瞄准什么，不知道该帮我们优化什么；而面对慢波睡眠和 REM 睡眠，我们心里是有数的。我总是不停地问自己这样的问题：『如果我想在一天里最初的三小时和最后的三小时这两个三小时段里都工作，那么我的大脑、以及它在这两个时段各自所需的东西，能有半点相似吗？』
Andrew Huberman: 所以我觉得，我们其实并不真正明白该试着去调节什么。那么我的问题是：你认为 AI 能帮我们理解白天里大脑和身体所经历的不同状态吗？从体温、专注能力等方面让我们对那些状态有所认识，然后像我们优化睡眠那样，帮我们针对这些状态做优化？
Andrew Huberman: 因为无论是和你的治疗师谈话，无论是不是一档播客，无论是不是陪孩子玩，无论是不是看看 Netflix 放松一下，不管是什么，那个目标，以及人们花了那么多时间、精力、金钱等等去追求的东西，无论他们是否在喝酒、摄入咖啡因、服用 Ritalin 或 Adderall，还是在跑步，人类终其整个存在，一直在试图造出各种技术，好把自己必须做的事做得更好，可我们到今天仍不真正理解清醒状态。那么，AI 能把它教给我们吗？AI 能教给我们一个我们自己甚至都不知道自己拥有的目标吗？
Poppy Crum: AI 能把它教给我们吗？我想说，AI 只是故事的一部分，但在用上 AI 之前，我们需要更好、更多的数据。不只针对我，对吧？所以也许我现在非常专注，但如果缺少——我的信念、也是我的看法是——设想我现在非常专注，我需要知道驱动这种状态的环境背景。比如，那个环境里有什么？是内在的专注把我带到那里的吗？我的环境到底是什么？
Poppy Crum: 那个外部环境是什么？所以对我来说，理解我的清醒状态，很大程度上依赖于来自这些不同环境的数据与交互。我举个例子。比如，如果我在家里，或者假设我在车里，好吧？而你在采集关于我的信息，你知道我正处在压力下，或者你知道我此刻正体验着喜悦或高度专注。
Poppy Crum: 有些不同的状态，你可能会希望我的家或我的系统做出反应去加以缓解。
Andrew Huberman: 嗯，比如，如果你在智能汽车里犯困，它就会做些调整。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 它有可能会做调整，但未必是对你合适的调整。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 这是很重要的一部分，就是针对个性化、以及系统如何响应来做优化。而你知道，任何一个家、一套 HVAC 系统，或者一辆车的内部状态，都可以去调节，你知道，声音、背景音、音乐，凡是它能调的它都会调，触觉反馈、温度、照明，你知道，还有各种各样的，你知道，椅子的位置、你空间里各种东西的动态变化。我家里或我别的……你知道……我的车，如果它……或者别的某个系统，都能做出反应，对吧？但重要的是，你如何反应会改变我，而目标不是测量我，而是真正与我的状态相交汇，把它往某个方向推动，对吧？
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 有点……对。
Andrew Huberman: 对，我一直把设备归为两类：要么擅长测量，要么擅长改变。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 测量或改变。测量至关重要，而且那……对。但测量不只是测我，还要测我的环境，还要理解外部环境。这正是像对地观测这类事情派上用场的地方，你知道，我们正走到这样一个阶段：从那些运行在低得多的高度上的卫星，获得画质非常好的图像数据，于是现在技术与它们需要理解的信息之间、以及随之动态应变之间，反应时间就短得多了，对吧？
Andrew Huberman: 你能举个影响日常生活的例子吗？我们说的是，比如天气分析这一类？
Poppy Crum: 当然。天气预测、车内环境……你知道，正在发生的各种事。
Andrew Huberman: 嗯哼。
Andrew Huberman: 那交通呢？既然我们掌握了关于物体流动、以及如何优化物体流动的全部知识，为什么还没解决拥堵？而且我们有卫星，基本上能俯瞰交通，我是说，还能动态地开放道路，比如改变车道数量。为什么这还没实现？
Poppy Crum: 等你有了自动驾驶汽车，交通问题就会以摆脱了……比如人的那一面因素的方式得到解决。
Andrew Huberman: 那就能解决？
Poppy Crum: 确实能。就像——
Andrew Huberman: 自动驾驶汽车能解决交通拥堵？
Poppy Crum: 完全自动驾驶的汽车。就不会再有那种由……你知道，由人类行为造成的拥堵了。对。
Andrew Huberman: 天哪，光这一点就够了。光凭这一点就该转向自动驾驶汽车。
Poppy Crum: 正是来自人的系统的那种注入，你知道，打断了所有模型。我觉得当今这个世界，我们很频繁地谈可穿戴设备。可穿戴设备追踪我们。你有智能床垫，用来做了解非常棒。你能从一张智能床垫、以及那些既测量又干预以优化睡眠的方式里，学到非常多的东西，这正是它的美妙之处，而且现在正处于一个特别好、特别不可思议的时期，能测量的东西太多了。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但是，你知道，在我们的家里……我拿恒温器举过例子，对吧？坦白说，它对我的目标、或者我那一刻想做什么，是相当无知的，但它并不非得如此。你知道，有家公司叫 PassiveLogic，我很喜欢他们。
Poppy Crum: 我觉得他们确实拥有一些最聪明的数字孪生 HVAC 系统，不过，你知道，他们的传感器会测声音这类东西，会测二氧化碳、测你的 CO2 水平。比如，我们呼吸时会排出 CO2，你知道。所以想象一下：当我有压力，或者当我感到……你知道，快乐或悬念时，丙酮、异戊二烯和二氧化碳会构成一种不断交换的动态混合物。而我呼吸里那种动态的、有点像鸡尾酒般的混合物，既是我状态的指标，同时也是……你知道……只不过是我周围的空间能提供更多信息来说明我的感受，而且也能以我不需要在身上戴任何东西的方式，成为解决方案的一部分，对吧？
Poppy Crum: 所以我现在有能测 CO2 的传感器。你可以去看我的 TED 演讲，我在里面举过例子。我在杜比（Dolby）的时候，曾把人请进来，让他们看《Free Solo》，你知道，就是那部 Alex Honnold 徒手攀登 El Cap 的电影。
Andrew Huberman: 看着就紧张。
Poppy Crum: 二氧化碳比空气重，所以我们只要用放在地上的管子，你知道，就能测二氧化碳，还能得到里面 CO2 的实时差值，而且——
Andrew Huberman: 他们全程都害怕吗？
Poppy Crum: 不。嗯，不过我是说，我喜欢讲：我们会把自身感受广播出去，对吧？而且无论身在何处，我们都在这么做。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而在这里面，你可以看二氧化碳浓度的时间序列，就能知道影片里当时发生了什么，甚至根本不需要给影片加标注。你能看出他什么时候登顶、什么时候不得不放弃攀登、什么时候扭伤了脚踝。
Andrew Huberman: 真的吗？
Poppy Crum: 一点没错。还有另一项研究，我忘了作者是谁，你知道，他们让不同的观众看《饥饿游戏》，在不同的日子、换不同的人。你能确切地看出凯特尼斯的裙子在哪里着了火。这就好像我们真的有点……你知道，就像是我们感受的「数字尾气」。而我们的热辐射，会把我们感受到的东西散发出来。我非常看好，你知道，我们的眼睛在表征认知负荷、表征压力源方面的力量——
Andrew Huberman: RI？
Poppy Crum: 我们的眼睛，对。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 比如，那个直径——
Andrew Huberman: 哦，我们的眼睛。
Poppy Crum: 我们的……对。
Andrew Huberman: 对，我们的眼睛。抱歉，字面意义上的我们的双眼。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我们的瞳孔大小。
Poppy Crum: 对，对，对。
Andrew Huberman: 对，对。
Poppy Crum: 你知道，早先我还是生理学家的时候，我总是……你知道，我曾研究过很多物种，去理解细胞内部的信息处理，但同时我也非常频繁地用瞳孔测量法，来作为……你知道，知觉投入与体验的一个指标。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 对，瞳孔越大意味着唤醒程度越高、警觉水平更高。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 而这一点我们本该清楚。
Poppy Crum: 唤醒更高、认知负荷，或者，你知道，显然还有光照变化。但和……你知道，20 年前、15 年前相比，变化在于：要追踪那种分辨率、那种数据，去利用所有这些自主神经系统的确定性反应，成本曾经非常高。因为那些反应是确定性的，不是概率性的，对吧？正是那种——哪怕大脑对此一声不吭，身体也照样在反应。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 在意识察觉之下。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但今天我们用一个……就能做到，我是说，嗯，我们现在其实就能用笔记本电脑或移动设备上的、你知道，开源软件做到，对吧？而将来每一副智能眼镜，只要我们戴上，都会追踪这类信息。于是它就成了一条数据通道。而它可能是一种含义模糊的信号，因为存在光照变化，我到底是唤醒了，还是我……你知道——
Andrew Huberman: 但那些是可以校正掉的，对吧？比如，你真的可以做一次测量，戴上能测瞳孔大小的眼镜。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 那副眼镜可以装一个传感器，检测在我眼睛高度处房间里的照度水平。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 它能测出那个照度变化有多动态，我们干脆把它当成一个分数的分母，对吧？然后再把瞳孔大小的变化当作这个分数的分子，对吧？
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 大体如此。
Poppy Crum: 你只是得有别的传感器才行。
Andrew Huberman: 然后，你要做的只是把……抵消掉……所以当你从阴影处走到更亮的地方时，没错，瞳孔大小会变，但你可以针对那个变化做校正，对吧？
Andrew Huberman: 你只要，比如，把它归一化，最后就得到一个唤醒指数。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 这太了不起了。你还可以把照度指数当成一个有用的指标，比如，和你体内的维生素 D 水平、和你各种……水平相比，你到底接收得够不够。也许你需要更多光照才能获得更高的唤醒。比如，这些它都能告诉你。它甚至能直接说：『嘿，下班后往左走出去散五分钟步，你这一天的光子需求量就补够了。』你知道，这类事情，而不只是数步数。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 所有这些，现在都已经可能了。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我只是不明白，为什么没有更快地把它们整合进单一设备里。因为你肯定也希望知道那个人的血糖，而不是，比如，抽他的血、再送到实验室去。你想想……那个已经连续值了 13 个小时班的住院医师，因为这就是这个行业的标准，结果他在病历上出错。就好比，我觉得总有一天，我们会干脆说：『真不敢相信我们以前居然是那样做的，太疯狂了。』
Poppy Crum: 对。不，而且很多消费级设备、还有单纯的计算，我们都能靠……你知道，无论是摄像头、呼出的气体，还是我们环境里其他能告诉我们身体状况的数据来实现。至于你提到的其中一些情形，我是说，为什么没发生？很多原因很简单：监管流程太陈旧了，跟不上当下创新加速的步伐。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你知道，要让东西通过 FDA 审批，即便它们被认定属于同一范畴、本该快速推进，考虑到监管成本与流程，代价也着实很高。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你知道，结果就是：相比这种能力、数据和技术本该出现、本该被用进医院、或用在真正懂得欣赏并善用这些数据的地方的那个时间点，你落到了好多年之后。用于追踪我们生理过程数据的消费级设备，已经与医疗级设备旗鼓相当，而且在很多情况下还超过了医疗级设备。
Poppy Crum: 那是因为它们只是具备这些能力，但随后它们又必须以某种面向消费者、你知道、不作医疗宣称的方式，来给自己的功能和所追踪的内容做宣传，才能让自己得以在这些领域继续推进。但毫无疑问，这在很大程度上正是拖慢了其中许多设备与能力得以普及的原因。
Andrew Huberman: 我想先简短休息一下，感谢我们的赞助商之一 Function。去年，在寻找最全面的化验检测方案之后，我成了 Function 的会员。Function 提供 100 多项先进的实验室检测，能让你对全身健康状况有一个关键的总体快照。这份快照会为你提供关于心脏健康、激素健康、免疫功能、营养水平以及更多方面的洞见。
Andrew Huberman: 他们最近还新增了毒素检测，比如来自有害塑料的 BPA（双酚 A）暴露，以及针对 PFASs（即「永久化学品」）的检测。Function 不仅提供对 100 多种关乎你身心健康的关键生物标志物的检测，还会分析这些结果，并给出相关领域顶尖医生的见解。比如，在我最早用 Function 做的一次检测里，我得知自己血液中的汞水平偏高。
Andrew Huberman: Function 不仅帮我查出了这一点，还就如何最好地降低我的汞水平给出了建议，其中包括限制金枪鱼的摄入量——我之前吃了大量金枪鱼——同时尽量多吃绿叶蔬菜，并补充 NAC（N-乙酰半胱氨酸），这两者都有助于支持谷胱甘肽的生成与排毒。而且我得说，通过做第二次 Function 检测，那套办法奏效了。全面的血液检测极其重要。有太多与你的心理和身体健康相关的东西，是只能通过血液检测才能查出来的。
Andrew Huberman: 问题在于，血液检测一直都非常昂贵、也非常复杂。相比之下，Function 的简便程度，以及它的价格水平，让我印象特别深，非常实惠。因此，我决定加入他们的科学顾问委员会，也很高兴他们来赞助这档播客。如果你想试试 Function，可以访问 functionhealth.com/huberman。Function 目前的等候名单超过 250,000 人，但他们正为 Huberman 播客的听众开放提前体验。再说一次，访问 functionhealth.com/huberman 就能获得 Function 的提前体验资格。
Andrew Huberman: 好，我同意我们需要更多数据，也同意外面有很多不同的传感器，能测血糖、睡眠、体温、呼吸以及各种各样的东西，这就引出一个问题：我们会不会需要成堆的传感器？我是说，我们会不会干脆把传感器当衣服一样裹在身上？我们会不会要戴 12 块手表？这最后会是什么样子？
Poppy Crum: 我主张身上少戴点东西，你知道，别把这一堆玩意儿都挂在身上。从计算机视觉那一侧我们能拿到非常多信息，你知道，我们空间里的摄像头、它们在房间里如何为我们提供支持，还有我们……里的传感器。你知道，我前面提过 HVAC 系统。所以现在，实际上你已经有了一个数字孪生，加上一些传感器，就在我所在的空间里追踪我的代谢率。
Poppy Crum: 它们在追踪二氧化碳，在追踪声音。由此你就获得了背景信息，获得了智能，于是你开始能从……你知道，从我的环境里正在发生的事当中得到更多信息。在我的车里也是如此。光凭我坐在车里的姿势，你就能判断我是不是有压力、我感觉如何。对吧？而这需要 AI，这是 AI 对数据的解读。
Poppy Crum: 但驱动那个姿势的东西，也可能来自对那个环境里正在发生的其他事情的理解。于是突然之间，借助情境智能、借助由 AI 驱动的对那个空间里正在发生什么的理解，就能弄清楚是什么在驱动……你知道，我的状态，以及我怎么……我一直往一侧倾斜，是因为我在琢磨自己移动和坐姿的方式。你知道，那是我体内真实状况的一个代理指标。而且你还有来自我环境的、围绕在我身边的数据。
Poppy Crum: 正在发生什么，你知道，比如我在开车时发生了什么，或者我家里、天气里发生了什么，而且不只是外面可能存在的威胁、不只是并不发生在这个空间内部的噪音，而是那些能提供背景、让我们手头的系统变得更智能的东西。
Poppy Crum: 所以我深信：在把身体、局部环境和外部环境之间的这些系统整合起来之前，我们还谈不上到了什么地步。而我们终于到了 AI 能帮我们开始整合这些数据的阶段。不过说到可穿戴设备，显然有一些大公司。我们手上戴的手表，就含有大量与我们身体高度相关的信息。
Poppy Crum: 我们塞进耳朵里的设备，你可能没意识到，但，你知道，在你耳甲腔里贴一枚一角硬币大小的贴片，我们就能知道心率、血氧水平，因为你的眼睛来回转动时会产生电信号。仅凭测量一个信号、测量你耳内的眼电图（electrooculogram），我们就能知道你在看什么。
Poppy Crum: 我们能测 EEG，也就是脑电图（electroencephalograms）。你也能从脑电图里，你知道，得到眼动信息，但你还能得到注意力，能根据耳朵里的信号知道人们正在注意什么。所以我们的耳塞，你知道，在某种程度上就成了通往我们状态的一扇窗。而且现在已经有不少公司在做这件事了。你知道，所以我们需要戴很多不同的传感器吗？不需要。
Poppy Crum: 我们是否必须让这些传感器、让我们手头的数据——无论是戴在身上的还是不在身上的——能够协同工作，而不是只归某一家公司专有，而是能与其他公司整合？这一点变得非常关键。你需要的是整合型系统，好让它们掌握的数据，能与围绕着你、围绕着我的空间、或者我睡的那张床垫的系统相互交互。对吧？
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 因为不同开发商做出了大量专门化的设计，而这部分又是，再一次，FDA 和监管路径的产物，源于开发成本。除非公司规模非常大，否则这往往会推着它们走向专门化。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但我们今天所处的位置是，我想我们正走到一个节点，会开始看到大量这类数据被整合起来。而且无论如何，但愿我们不用在身上戴一大堆东西，我反正肯定不会。你知道，身上戴得越多，就越会影响我们的步态，会在许许多多不同方面带来连带影响。我到这儿的时候，和几位与你共事的人聊天，他们就问：『那你都戴什么可穿戴设备？』而其实我几乎不怎么戴。你知道，我戴过戒指，也在不同时期戴过手表。
Poppy Crum: 但对我来说，关键在于我能从中获得洞见的那个点……你知道，说到可穿戴设备，我笃信身上戴的东西越少越好。有一家我觉得值得一提、挺有意思的公司叫 Pison。而 Pison，你知道，再说一次，他们的外形做得像一块 Timex 手表，他们和 Timex 有合作，但他们在测量……你熟悉 Pison 吗？
Andrew Huberman: 不熟。
Poppy Crum: 好。他们测的是精神运动警觉性（psychomotor vigilance）。也就是说，你知道，是真正试图去理解，有点像 ENG、electroneuromodulation（电神经调控），他们想以连续、且对比如高风险作业或训练有用的方式，去理解疲劳和神经专注度，你知道，不管是不是在运动领域。
Poppy Crum: 但我喜欢它的一点是，它其实是在试图从你所测得的生物指标里，触及更高层次的认知状态。而对我来说，这才是一个真正令人兴奋的方向：当你真正做着某件事，可以基于那些关于我认知状态、以及我将会有多高效的数据，去决定我该如何投入工作、如何投入训练、如何投入生活。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 然后我就能开始把那些数据与其他数据关联起来，从而在某个时间点上做出更好的决策、获得更好的洞见。而那，其实就是你的数字孪生。
Andrew Huberman: 有意思，前面你说过你不喜欢「游戏化」这个词。
Poppy Crum: 嗯，对。
Andrew Huberman: 不过，我认为在睡眠领域真正挺有效的一件事，是「睡眠评分」这个概念，人们会追求拿到一个高的睡眠评分。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 而如果没拿到高分，他们也不会把这看成是对自己的贬低，而是看成自己需要调整行为。所以，并不至于变成『唉，我睡觉太差了，我永远睡不好了』。它给了他们一个每晚都可以去争取的东西。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 而且我觉得那一直挺有效。我说游戏化，并不一定指和别人竞争，而是指对自己的激励，对吧？所以我能想象它也会出现在其他领域，用于清醒状态。比如，我今天高度分心的工作时段很少，诸如此类。比如我会很乐意在这一天结束时知道：我至少有三段实打实的工作时段，每段至少一小时。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 那感觉会很好。就好比：哦，这一天过得挺值，即便我想做的事并没全部完成，但我确实投入了几段非常扎实的工作。而现在，这一切都很主观。我们知道，把步数游戏化作为一种面向公众的健康宣导，曾经非常有效。你知道，一天 10,000 步，而我们现在知道，你其实只需要超过 7,000 步这个门槛就够了。但你想想，我们当初也完全可以说：『嘿，你只要按对自己合适的速度每天走 30 分钟就行。』
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 可不知怎么的，「数步数」这件事就是更有效，因为我认识一些根本不算健身狂热者的人，都会跟我说：『我保证每天走够我的 11,000 步。』真的，人们就这么跟我说。我就：『哦，好吧。』所以，显然这对人们是有意义的一件事。所以我认为，对表现做量化，会营造出这种让人想往上够的状态。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 所以我觉得这会非常有用。
Poppy Crum: 数据，以及理解你正朝着哪个量化目标努力，真的很重要。那些实际上就是汇总统计量，如果它们能让人们多动起来，那在某种程度上拿来当目标也许挺好的。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 完全赞成，对吧？而且这种东西，如果我以前动得没那么多、不怎么起身、也没做什么，而现在它促使我动起来了，那很棒、那很好。
Poppy Crum: 但现在还有一点也很棒：比如通过一个计算机视觉应用，我能明白这不只关乎 10,000 步，也许还有一小组我努力去对照达成的指标，借助我得到的反馈和目标，从神经层面帮我塑造自己，让我在奔向所定目标时多一点细微的讲究，而从神经可塑性的角度看，这正是我最看重的。所以，我只是不喜欢「游戏化」这个词。我认为一切都该是有趣的。或者说，训练在某些方面可以是有趣的、可以游戏化的。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 再说一次，我职业生涯大部分在工业界，但我热爱教学，而且我一直待在斯坦福（Stanford），就是为了真正……在那里我尝试……就是：我如何用技术、并把它与人的系统融合，从而确实帮助优化学习与训练，而且是从一种「神经回路优先」的视角出发。我们该如何看待神经系统，并用这个更令人愉快、更便于理解的目标去与之互动。
Poppy Crum: 不过我最喜欢的例子之一，是有那么一段时期，大概就在 2018、2020 年前后，从 2018 到 2020 年、并延续到疫情期间……我注意到学生们明显更……当时有很多项目。他们的期末项目可以随心所欲做任何东西。你知道，他们做过要求搭建神经脑机接口的项目，做过 VR 项目，也做过 AR 项目。
Poppy Crum: 他们做过要求使用任何种类输入设备的项目，必须用不同的传感器驱动型输入设备，而这些都是他们开发内容的一部分。而大概在 2018、2020 年前后，我开始看到几乎每个项目都带有一个健康（wellness）成分，这一点我很喜欢。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 我当时觉得那……
Andrew Huberman: 有意思。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而那在学生群体里是一个非常显著的转变，也许你也见过。但我至今还记得，比如我最喜欢的游戏之一，是这样一个 VR 游戏：我在一间停尸房里，醒过来，得解开一个密室逃脱。有僵尸从我身体里冒出来，它们从停尸房里爬出来，越逼越近，还有人在我脖子后面喘气，还『啊』地叫，你知道，诸如此类。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而它居然是一个健康应用。你说怪不怪。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 那是他们表达『看，这就是我的感受』的方式。我得……因为我同时也在测自己的呼吸和心率，而我必须把这些生物信号稳住。比如，在我解密室逃脱谜题的过程中，僵尸的整个设定就是：如果我的呼吸频率上去、心率上去，它们就会离我更近。我得一直保持……
Andrew Huberman: 所以，说到底它是关于压力控制的。
Poppy Crum: 没错，是的。但它是放在那样一个环境里的，而且它，你知道，让他们真切体会到了自己的感受。不过是啊，你也可以用简单得多的方式做到，但至少我非常推崇这一点：我们如何用恰当的量化，去培养恰当的习惯、恰当的技能、以及在一个我们可能未必……或者一个我们未必能把它拆成所需碎片的领域里，培养出恰当的敏锐度或分辨力，但它会帮我们走到那一步，因为我的大脑现在其实需要学会去理解那种不同、那种精妙。
Andrew Huberman: 对，我很清楚，在健康领域，给人一些吓到他们的信息，很适合用来让他们别去做某些事。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 但靠吓唬让人去做正确的事，就非常难了。你得通过让正确的事有吸引力、有趣、可量化，来激励人们去做，而我很喜欢僵尸游戏这个例子。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 好。那么，幸好我们不用戴几十个传感器，随着时间推移，它们会越来越整合。
Poppy Crum: 待会儿、之后……我很乐意带大家过一遍一份速查表，你知道，是用来搭建一个计算机视觉应用、去量化其中一些更个性化、与特定领域相关、人们可能想做的事，如果这有用的话。
Andrew Huberman: 那太棒了。对，然后我们可以把链接放到节目说明里。因为你举的那个例子——做一个能分析游泳表现、跑步步态、专注工作时段的应用，我觉得对很多人来说都特别有吸引力。
Poppy Crum: 好啊。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 但我觉得这里有个……至少对我来说，在『听说它』『觉得它很酷』和『怎么动手实现』之间，存在一道鸿沟。所以我肯定会很感激，我知道听众也会。
Poppy Crum: 我是说，光是在……
Andrew Huberman: 你真是太慷慨了，谢谢。
Poppy Crum: 是的，当然。而我们所处的时代，所有人……你满耳听到的都是 AI 和 AI 工具，其中确实有一些工具能实实在在地放大我们作为人的能力。不过，我们也举过例子，谈到过其中一些 LLM。当然，我们去过加州大学伯克利分校（Cal）。我当时在一场电影首映礼上，坐在那儿，旁边碰巧是几位来自伯克利的学生，他们跟我说……你知道，他们是计算机科学专业的学生，还双修工程。其中一位，当他知道我平时讲什么、关心什么之后，就说：『你知道吗，我真的很担心，我同龄这拨人……就是，我的同伴们没有 ChatGPT 就开不了头写一篇论文。』而那既是实情，也是一种担忧。所以，他们是明白眼下正在发生的事意味着什么的。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而那还只是一个层面。我们正处在一个智能体（agents）无处不在的时代，我想我们也说过……有不少人说过：『未来五年里，工作中的一切我们都会用上 AI 智能体。』
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而其中有些东西是我们确实需要用的。智能体会加速它……它们会加速能力，会加速短期营收，但它们也会首先削弱工作，你知道，削弱认知技能。而无论在什么环境里作为智能体的使用者，还是作为雇用智能体的公司所有者，你都必须认真想想近期和远期的连带影响。
Poppy Crum: 这并不是说在需要的地方你就别用智能体，但没有了相关认知负荷，你日后就不得不面对一种不同的依赖；同时，你还必须思考：如何以恰当的能力去参与，让你那些投身于发展认知技能、发展心智图式的人得以保持，以便日后能支撑得起你的系统。
Andrew Huberman: 我们多聊聊数字孪生吧。
Poppy Crum: 好啊。
Andrew Huberman: 我觉得这个概念并没有作为一个明确的东西，真正牢牢落在人们的脑子里。人们听到 AI，多多少少知道 AI 是什么；听到智能手机，显然也知道智能手机是什么，看起来人人都用。可是，数字孪生到底是什么？我想人们听到「孪生」这个词，会以为它是我们的一个分身。前面你指出过，未必是那样。它可以是我们生活某个领域里一件有用的工具，但并不是我们的复制品，对吧？
§04文字稿 — 第 4 部分
Poppy Crum: 在我看来最相关的那些意义上，完全不是。也许，你知道，有些边缘情形是往那个方向想的。那么，首先有两点要考虑。第一，我跟公司之类的人谈数字孪生时，我喜欢从「它怎么被使用」、以及数字孪生数据的即时性来界定它。所以，我们往回退 50 年。有一个我们至今仍在用的数字孪生的例子：空中交通管制员。
Poppy Crum: 当一名空中交通管制员坐下来看屏幕时，他看的不是一张电子表格。他看的是关于物理对象的信息被数字化之后的呈现，目的是让他们获得快速的反应时间、尽可能高效地理解整体态势。我们把这个叫情境意识（situational awareness）。我得把周围的环境数据吸纳进来，而且得能尽可能迅速、尽可能快地据此行动，做出正确决策，去化解任何被判定为问题或风险的潜在因素，对吧？
Poppy Crum: 所以，你要去调动的，是一个人的系统。那些数据的可视化很重要，或者说也不一定非得是可视化，而是对它的解读，对吧？而且它不是原始数据。再说一次，关键是：那些数据是如何被呈现出来的？你希望关键信息以这样的方式组织——让那些突出的、最重要的信息，在这里就是关于飞机的信息，能够被那个人、甚至被自主系统拿去采取行动，对吧？
Andrew Huberman: 你能举个更典型的家庭环境中的例子吗？
Poppy Crum: 我们俩都玩海水礁岩缸，我在厨房里建了一个人工培育的礁岩缸，一部分原因是我有个孩子，我想让她去理解。我自己也很喜欢，别误会，并不全是……而是想让她理解海洋里那些生态系统的脆弱，以及我们需要担心、需要在意的事情等等。刚开始的时候，也许这情况你没遇到过：当你建一个礁岩缸、养海水鱼，有几件事。通常你得每周或每两周手工做化学测量，一共要测差不多 10 种不同的化学物质，我会让我女儿来做，好让她参与其中的科学部分，而你还得试着……
Poppy Crum: 你知道那些范围、你手头的容许区间，同时也在观察这个生态系统、留意问题。可等到你真看见问题时，你只是在对那个问题做被动反应。我可以告诉你，这非常不成功。我是说，人工测量里有大量误差和噪声，你的测量没有合适的分辨率。而我说的分辨率是指：每隔几天测一次，根本不足以追踪一个问题。你还有个麻烦，你知道，就是你是被动应对，而不是主动预防。只不过，很多东西你没感应到，等到……等到它对你变得可见的那一刻，多半已经来不及做什么了。
Poppy Crum: 所以你现在去看我的鱼缸、或者我的礁岩缸，里面装了好些数字传感器，我有仪表盘。我能追踪一大套实时记录的化学检测数据，这样我就能回过头去查数据。我能看懂，能看出：哦，那儿换过水，或者哦，那个 RO/DI 水桶……光看数据我就能说出发生了什么。
Poppy Crum: 而你也知道这个：你灯光的光谱是按一个作用周期走的，它模拟的是你所人工培育的珊瑚所处的环境……你知道，是它们的系统、它们那些确定性系统所期待的，对吧？于是你就搭出了这样一个生态系统：当我看我的仪表盘时，我就拥有了那个系统的一个数字孪生。而我的缸非常稳定。我的缸知道哪里不对、正在发生什么。我能看数据，看出某个地方发生过一件本可以被化解的事件，或者能在问题还没显形之前，就很快意识到有东西不对了。
Andrew Huberman: 嗯，太了不起了。我是说，我觉得对不玩礁岩缸的人来说，他们可能会问，比如，我认识有些人……我生活里认识的好几个人马上要有孩子了，如今几乎人人都会在孩子睡觉的地方装个摄像头，这样孩子半夜醒了，他们能看见、能听见。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 那么，摄像头加麦克风。你认为我们现在已经有、或者很快就会有 AI 工具，能帮我们更好地了解婴儿的健康状况吗？比如，父母是靠着换尿布、靠着各种各样的事情、哭声、生病频率等等，随时间凭直觉慢慢摸清，在孩子还不会表达之前，判断他们过得好不好。你认为 AI 能通过就孩子的健康信息给出实时反馈，帮父母成为更好的父母吗？
Andrew Huberman: 不只是判断他们是醒着还是睡着、是不是遇到了什么麻烦，而是真正帮我们调整对幼儿的照护？对我们这个物种来说，还有什么比支撑下一代成长更重要的呢？
Poppy Crum: 没有，确实如此。不过我甚至会更……更偏生物学那一侧。那么，想想数字孪生。我待会儿会讲到婴儿，但如果你买过飞机票——如今我们谁都买过——那就是一个非常精密的数字孪生。不是空管员盯着飞机那种，而是那些定价模型：哪些数据正在实时驱动那个价格，对吧？
Poppy Crum: 你可能正想买张票，一小时或半小时后再回去看，价格就翻倍了，或者也许涨了……而那是因为它在持续使用来自各种环境、来自世界上正在发生的事、来自地缘政治方面的因素、来自……里正在发生的事的数据。是这些在驱动那个价格。而那，正是一个由 AI 驱动的数字孪生，在驱动那张机票的某种价值。
Poppy Crum: 所以，有些地方我们已经在用数字孪生了。那就算是一个例子：某样东西在影响我们的生活，我们却没把它当成数字孪生，但它确实是数字孪生。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 然后你再想另一个例子：有一整套沙盒模型。NFL 可能给联盟里的每一位球员都建了数字孪生，对吧？他们掌握那些数据，在追踪那些信息，多次地知道人们会有怎样的表现。他们关心什么？他们想提前预判某个人是不是有受伤的高风险，好加以化解，或者……
Andrew Huberman: 他们在用那类数据？
Poppy Crum: 一点没错，对。
Andrew Huberman: 有意思。我觉得「孪生」这个词正是误导人的地方。我觉得数字孪生这个说法，我觉得很快这套命名就该换掉了，因为人们一听到「孪生」，就以为是你自己的一个复制品。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我觉得这些是……
Poppy Crum: 嗯，它是关于你的相关数据和信息的一个复制品，而不只是试图……可模拟我自己又有什么意义呢？
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 是为了模拟关键的……那么，把我设想成一个物理系统。我要把其中一部分数据数字化，对吧？而不管我手头有哪些数据，关键在于：我如何与这些数据互动，从而在数字环境里，就那个物理系统将如何运转，产生有智能的洞见和反馈回路，对吧？
Andrew Huberman: 好，所以与其说是数字孪生，不如说它是一个数字代表。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我觉得……我不是想咬文嚼字。
Poppy Crum: 任何一个数字孪生里，都包含着许多个数字孪生。
Andrew Huberman: 对。
Poppy Crum: 所以比如，哪怕你有数据，你也和许许多多数字的……生活在一起。我觉得世人会……那个数字孪生，不管用什么命名、把它叫数字孪生也好，但我更喜欢「数字代表」这个说法。
Poppy Crum: 而它在为决策的某个方面提供信息，而且它包含许多反馈。所以，我在把不同的东西数字化。而在那个情境意识模型里，比如，我能不能快速举个例子？那么，想象一下，我可以把一个环境数字化，对吧？
Poppy Crum: 我可以把我们此刻所在的这个空间数字化。那算不算一个数字孪生？那么，首先，在情境意识里，有这样一个层面：好，我实际采集进来的数据，其传感器局限在哪、精细度如何？好吧？那大致就相当于感知，和我们的感觉系统是一回事。然后是理解。理解就好比：好，那是一张桌子，那是一把椅子，那是一个人。
Poppy Crum: 这时，我就进入了数字化所采用的那些具有相关性的语义单元。接下来是洞察：那个环境里正在发生什么？我拿它怎么办？而那正是事情变得有意思的地方，也是很多……我认为 AI 产品的未来所在，因为接下来就是关于那个输入、那些数据正在发生什么的反馈回路。而当你开始有多层相互交互的相关数据，能就正在发生什么、在那个空间里该预判什么，给出恰当的洞见时，它就变得既有趣又重要了。但那一切，都关乎我们在那个环境中的情境意识与智能。
Andrew Huberman: 对，我能看出这些技术会把我们带向哪里。我觉得对当下普通大众来说，AI 特别吓人，因为我们听到最多的，是 AI 发展出它自己的、反过来对付我们的各种智能形态。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我觉得人们正逐渐接受「AI 可以非常有用」这个观念。在这些不同领域里，我们其实已经拥有为我们而存在的数字代表了。
Poppy Crum: 对，一点没错。
Andrew Huberman: 我觉得，能针对我们各自独特的挑战和独特的目标去定制它们，才真正是最让我兴奋的地方。
Poppy Crum: 我太喜欢这话了，因为我想我一直在试图说的，恰恰就是你说的。你看，它们就在那儿，而这些实际上就是数字孪生。每一家……你在和社交媒体互动时，某个地方实际上就有一个你的数字孪生。它不是要模拟你的身体，而是要模拟你在那些空间里的行为，或者你正在使用的工具，对你日常生活中做的各种事，也都有对应的数字孪生。所以问题在于：我们该如何驾驭它，为我们的成功、为个人的成功，也为理解这件事对你可能意味着什么、以及你在这当中能有多少自主权？
Poppy Crum: 如果 NFL 能把它用在一名球员身上，你作为运动员也能用它，我是说，任何水平的运动员都可以，对吧？
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 正是信息的这种数字化能够反哺你。以我的孩子为例，你能更充分地了解他们在哪些方面顺利、哪些方面不顺利。而且不是……你的宝宝永远是成功的。我不想说『不成功』，而是说也许哪些地方对他们不太奏效。那些……不过我倾向于说，数字孪生真正令人兴奋之处，其实是在你开始把来自不同地方、能告诉我们自身系统运行状况的数据整合起来的时候，而这些数据是以实际的成功为锚点的，对吧？我记得你举过床垫和睡眠的例子，而我喜欢的一个例子是：我有过三次很好、非常专注的工作时段。
Poppy Crum: 安迪，你也许用的是不同的措辞，但意思是：好，你有过这些，但只有当你能把它与其他系统、其他输出关联起来时，它才变得强大。数字代表也好、数字孪生也好，要变得更有用，靠的不是去纠结数据的分辨率、数据来源、数据来自哪里——也就是说，它是生物特征数据，还是环境数据？
Poppy Crum: 是不是那些工作时段里同时还在发生的其他事情、当时的状态背景？而这些我根本不必自己费神去想，AI 却能帮我弄明白我在哪些地方做得好、还有哪些别的因素促成了那份成功、或者促成了那种状态？因为这不只是我的成功，它更是智能。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 我喜欢把它叫作情境智能，算是我们想要达成的那个总目标。它涉及我的身体和各个系统具备情境意识，但说到底，你知道，是大量数据的整合，而 AI 非常擅长思考如何优化、如何给我们洞察。它不必只是让系统去行动，还能让我们洞见自己在那些环境里能多有效地行动。
Andrew Huberman: 对。我把 AI 理解成能看见我们看不见的东西。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 比如说，假如我有某种 AI 代表，会留意我的工作环境、留意我在努力做专注工作时的专注能力，结果发现……显然这是我在编，但结果发现，每次我的空调咔哒一声转成静音、或者又重新启动，都会让我接下来 10 分钟没法集中注意力。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 而我自己根本没意识到这一点。顺便说一句，正在收听的各位，这完全说得通，因为我们的许多心理状态，都是由一些我们压根儿没察觉到的线索触发的。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 又或者，总是在第 35 分钟的节点上，我的眼睛开始不得不把词或行重读一遍，因为不知怎么注意力飘走了；再或者，是段落一旦超过某个长度就如此。对我们自己来说，这几乎是无限大的探索空间，但让 AI 去探索，就直截了当了。
Poppy Crum: 对。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以，它能看穿我们的认知盲点，还有功能上的盲点。我想到现在人们为了获得信息、为了绕开自己的盲点而花大钱的地方，比如：你身上哪儿疼，又不知道是怎么回事，就会去找一个叫『医生』的。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 或者你遇到一个问题、不知道怎么理清楚，可能会去找治疗师聊，对吧？人们为此花不少钱。我不是说 AI 该把这一切都取代掉，但我确实认为 AI 能看见我们看不见的东西。
Poppy Crum: 顺着你的观点举两个例子，我很喜欢。阅读这件事，可能到了某个点你开始感到疲劳，然后你想……理想情况下，就像鱼缸那个例子，你不想只是被动反应，而想主动出击。你想缓解它、停下来，或者你本可以……
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 你的设备可以完成这种数据整合，并在你的思维敏锐度、警觉性，或者干脆说效率下降时作出响应、给你反馈，对吧？不过在健康层面上，我们也知道，AI 在从数据中识别出各种不同病变方面作用巨大，而人类恰恰不太擅长分辨这些。比如我们的声音。过去 10 年里，我们越来越清楚地意识到，通过 AI 对言语的评估能分辨出多种病变——不是看我们说了什么，而是看我们怎么说。对吧？
Andrew Huberman: 对。华盛顿大学那边有个实验室，我想是山姆·戈尔登（Sam Golden）的实验室，正在做一些相当了不起的算法，通过分析言语模式来预测自杀倾向。
Poppy Crum: 哦，有意思。
Andrew Huberman: 而且成效显著。当事人往往没意识到自己正在往那个方向滑。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 而手机有可能给人发出预警。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 是给他们自己预警，对吧，提醒他们正在朝某个方向偏移。有抑郁或躁狂周期的人，可以知道自己是不是正在滑进去。这可能极其有用。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 他们还能决定还有谁能拿到这些信息。而这一切都基于一天中不同时段的音调。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 这类东西，即便是与治疗师保持多年亲密关系，对方也未必能察觉到——比如这个人变得孤僻、或者出现类似情况的时候。
Poppy Crum: 一点没错。神经退行性病变会显现出来，通过对人说话方式的简短评估，他们确实已经能显示出精神病性症状的潜在可能性。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而那靠的是句法补全，以及人们怎么朗读段落。不过神经退行性病变，像阿尔茨海默病，会因为语言线索的控制而体现在言语里，有时甚至在典型临床症状显现、被识别出来的 10 年之前。我觉得有一点很重要，得让大家明白：并不是有人说『我不记得了』，完全不是那回事。也不是你以为真正相关的那些线索。更像是，一个人说了句什么，就像我刚才那样、我故意结巴了一下。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 我把一个词又重新起了个头，对吧？这就是我们说话时可能称之为口吃的东西，有时是从一句到下一句起头之间的停顿时长。作为人类，我们已经适应了不去留意这些，因为留意它们会让我们在交流中变得低效，或者……但算法却能做得非常好。糖尿病、心脏病，两者都会体现在嗓音里。
Poppy Crum: 糖尿病会显现，是因为你能从嗓音里捕捉到脱水。再说一次，我骨子里、过去一直是个搞声音的人，如果你去看声音的频谱，就会看到浮现出来的变化；脱水在频谱显著性上，会让嗓音里出现一些非常一致的东西。心脏病也一样，会浮现出某种颤动。它是你身体内部状况的一个代理指标，你知道，是出了问题、有心血管方面的毛病。但你会看到它们表现为某些特定频段里、像是调制的波动。再说一次，我们作为伴侣、配偶，或者照看父母的子女，不会整天走来走去、专门去听那个 4 千赫的调制，但算法可以。
Poppy Crum: 所有这些都是你能识别出某种潜在问题的地方……在问题出现之前就主动去缓解。尤其是神经退行性病变，我们才刚刚走到有药物手段能把进程拖慢的阶段，而你会想尽早发现它。所以，你会希望拿到那份输入，好据此采取行动。
Poppy Crum: 你问过我关于婴儿的事，比如，我们咳嗽的类型就能透露很多不同的病变。所以，对婴儿来说，他们的哭声，如果我在想……你问过我数字孪生，如果我有孩子、或者说——我确实有个孩子——我最想把这类信息用在哪儿。但要说触达最轻、机会最大的，就是基于自然发出的声音、自然发出的发声，尽早识别出潜在的病变或问题，看看是不是有什么，你知道，有办法帮上忙，可以主动把情况改善得多得多。
Andrew Huberman: 我们聊聊你吧。
Poppy Crum: 哦，好家伙。
Andrew Huberman: 还有你是怎么进入这些领域的，因为你在神经科学这个圈子里非常与众不同。我记得我们读研究生的时候，你在做听觉知觉与生理学，多年以后，现在你又涉足 AI、神经可塑性，还在杜比待过。对你来说，驱动这一切的最有意思的问题是什么？是什么在指引你选择去研究什么？
Poppy Crum: 人与技术的交汇点，还有知觉，是我的核心，对吧？我说知觉，但世界就是数据，而我们大脑如何接收所摄入的数据、以优化我们体验世界的方式，这才是我投入全部时间真正关心的东西。对我来说，技术在这其中占了极大一块。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 那就是……我喜欢创新，喜欢造东西，但我也喜欢去想：我们怎样提升人的表现？提升人的表现，核心在于理解我们彼此如何不同，而不只是如何相似，还有，你知道，我们的大脑是怎样被塑造、被影响的那些细微差别，所以我才在意……我花了那么多时间在神经可塑性上，而它正处在一切的交汇处。我们是怎么变化的，又该怎么驾驭这种变化？
Poppy Crum: 我们怎么让它变成一桩我们能自主掌控的事？无论是靠我们建造、创新的技术，还是落到最直白的那句：我想感觉更好，我想成功，我不想让这件事变成听天由命、到头来吓我一跳，对吧？
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 所以你问我，我是怎么走到这一步的？有一点……我当年是个小提琴手。我现在仍然拉小提琴，音乐是我生活的一部分，但我本科读的是音乐与工程。我想我们前面提到过我有完美音准，而对不了解的人来说，完美音准并不意味着我唱歌永远不跑调。
Poppy Crum: 它的意思是，我听世界就像……我听声音，就像别人看颜色。好吧。而且我基本没法把它关掉，真的。我只能把它稍微往后推一推。
Andrew Huberman: 等等，不好意思，我们不都是听声音像看……我的意思是，我听到声音，也看到颜色。你能说清楚你指的是什么吗？
Poppy Crum: 好，当你走在街上，你的大脑在说：『哦，那是红的，那是黑的，那是蓝的，那是绿的。』我的大脑则在说：『那是个 A，那是个 B，那是个 G，那是个 F』，对吧？
Andrew Huberman: 我明白了。你是在做归类。
Poppy Crum: 这里面有一种范畴性知觉，而且因为我想我这辈子接触声音的方式，我还知道它是哪个频率，对吧？所以，我能说那是 350 赫兹、那是 400 赫兹、或者那是 442 赫兹，它有各种不同用途。我是说，我听一段爵士独奏就能把它记谱下来。这可是个很棒的聚会把戏。但这并不意味着……对一个音乐家来说，它未必是件好事，对吧？
Poppy Crum: 你和我一样清楚，范畴性知觉我们人人都有各种不同形式，通常是针对言语和语言，比如元音单位或语音单位，尤其是元音：你能听到一个 E 的许多不同版本，却仍然把它听成 E。这就是我们所说的范畴性知觉。而我的大脑对一组频率也做同样的事，把它听成 A。
Poppy Crum: 这在某些时候是好事。但当你真是个音乐家时，你和别人合奏的方式、你在什么调上，或者那些细节，里面有太多精微之处了。比如，你要我唱《生日快乐》，如果任我自由发挥，我永远会用 G 调来唱；而要是我们从别的地方起头，我也会想办法把你带回 G 调。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 所以，我在音乐学院、既在音乐学院又在工程学院念书的时候，发生在我身上的是……发生了两件事。我知道我必须覆盖掉我大脑的反应，因为它不给我想要的那种精微度，让我没法按我想要的方式去拉肖斯塔科维奇、去演奏室内乐……我得费太大力气，才能压过我听到的这些声音类别。
Poppy Crum: 于是我开始拉早期音乐、巴洛克音乐。我想我前面说过，对任何人来说，A 都是一种社会建构。今天，通常作为一套设定、一个标准，A 是 440 赫兹。要是回到 1700 年代，巴洛克时期 A 是 415 赫兹。而 415 赫兹实际上就是一个升 G。所以，这是『啊』和『啊』之间的差别。明白吧？
Poppy Crum: 而当我试图覆盖它时，发生的是：我在一个早期音乐合奏团里演奏，给小提琴调音，谱子上看到的是 A，脑子里听到的却是升 G。那简直是……我拉得一塌糊涂。我老是……我的大脑真的很难把它覆盖过去。
Poppy Crum: 我是说，铜管和木管演奏者一直都在这么干。这就像移调，他们会转到自己所在的调上，然后……他们的大脑通过神经可塑性方面的训练，已经演化到不会有过我那种体验了。
Poppy Crum: 总之，长话长说，我当时还在修一门神经科学课。在这门课上，我们读的是关于各种图谱构建与神经可塑性的论文。我读到了斯坦福一位教授写的论文，叫埃里克·克努森（Eric Knudsen）。埃里克·克努森做了这些了不起的……嗯，他做了很多奠基性的工作，关乎我们如何理解听觉通路、如何形成多感觉客体，以及大脑如何跨我们的感觉通道（也就是视觉与听觉）整合细胞的数据。
Poppy Crum: 但在这篇论文里，他做的是：他找出了大脑中最优响应的细胞，也就是它们的感受野——你知道，所谓感受野，就是在世界那一大堆数据里，最能引起那个细胞响应的那组数据。
Poppy Crum: 而这些细胞在意的是听觉与视觉空间里的某个特定位置。坦白说，对哺乳动物来说，我们没有同类细胞，因为我们的眼球能在眼窝里来回转动，猫头鹰却不行，而他研究的就是猫头鹰。猫头鹰有一幅非常硬连线的听觉—视觉空间图谱。
Andrew Huberman: 话又说回来，如果我听到右边有咔哒一声，我会把头转向右边。
Poppy Crum: 你转头，会触发另一种前庭眼反射来带动眼球，对，这一整套，没错。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 但在这个实验里，他有这些漂亮的、硬连线的听觉—视觉空间图谱，然后他给这些猫头鹰戴上棱镜眼镜来养育、饲养，等于把它们的视觉系统偏移了 15 度。
Poppy Crum: 然后，他会把它们放到——这是发展神经可塑性的关键——放到高度、重要的……高度，不是应激，而是这么说吧，一些它们必须做关乎生存或安危之事的情境里；于是它们就带着这 15 度的偏移去捕猎、去进食、做那一类事。
Poppy Crum: 结果，他看到那些细胞、那些听觉神经元，看到它们的树突重新对齐到如今已被视觉偏移 15 度的细胞上。而正是这一发现——它们发展出了第二幅图谱，如今与棱镜眼镜造成的 15 度偏移相对齐，同时原来的那幅图谱还在——对于理解我们的大脑如何整合数据、以及神经可塑性中的反馈，特别有意思。
Poppy Crum: 于是我回到我的巴洛克小提琴——我总是音不准的那把——给巴洛克小提琴调音时，我意识到自己已经在 A415 上发展出了完美音准。也就是说，我发展出了第二幅完美音准图谱。紧接着我又会去用 A440 拉肖斯塔科维奇，那幅图谱我也有，两者之间一片空白，但我能在两幅之间来回切换。
Poppy Crum: 就在那一刻我心想：『我觉得我……我的脑子有点怪，而我刚做了件我得去弄明白的事。』所以，我就是这样成了神经科学家、走到今天这步的。
Andrew Huberman: 我对埃里克的工作非常熟悉。我们的实验室挨着。
Poppy Crum: 是啊，他人特别好。
Andrew Huberman: 我们的办公室也挨着。
Andrew Huberman: 他现在退休了。
Poppy Crum: 我知道。
Poppy Crum: 他知道，这故事我跟他讲过。
Andrew Huberman: 是啊。
Andrew Huberman: 他人特别好。那些研究里我最喜欢的一点、我想大家也会觉得有意思的是：如果一只动物——人也好、猫头鹰也好——在世界上遭遇了位移，有东西不一样了、有东西变了，而你得去适应它；可能是有新的信息朝你涌来，你得学会它才能把某项运动做对，或者才能在课堂上有好表现，又或者是一个你得去适应的、情绪上很有挑战的情境——这些全都能发生，但要是事关生死，它发生得会快得多、快得多。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 我们多少凭直觉也知道这一点，但他的工作里我最喜欢的一处，是他说：『好吧，没错，这些猫头鹰能适应棱镜造成的偏移，它们脑中的图谱能改变；可要是你说「嘿，为了吃上东西」——换句话说，「为了活下去，这些图谱必须得变」——那它们形成得可就快太多了。』你懂吧？
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 我特别喜欢那项研究，因为我们总听人说养成一个新习惯要 29 天，或者要 50 天，或者随便多少天。实际上，你养成一个新习惯，可以快到『形成这个新习惯所需要的那个程度』。所以，神经可塑性的极限，其实是由它有多关键决定的。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 当然，你知道，要是你现在拿枪指着我脑袋说『好，把你的听觉世界重新映射一遍』，我是说，另一头也还是有限度的，我没法那么快就做到。但不管怎样，我觉得这对我是个提醒……也谢谢你提起埃里克的工作。它提醒我：神经可塑性始终够得着。只要激励足够大，我们就能做到。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 所以我觉得，有了 AI，事情会非常有意思，或者笼统说有了技术；你知道，我们形成这些新的经验图谱的能力，至少在智能手机这件事上，是相当渐进的。我真的把 2010 年看作智能手机的某种起点，而到如今 2025 年，我们处在一个几乎所有人、无论老幼，都已经把这项新技术融入生活的阶段。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我觉得 AI 正非常快地朝我们涌来，它会以什么形态、从哪儿来，都还不清楚；正如你所说，它已经在这儿了，而我认为我们肯定会适应。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我们会形成所需的图谱。我觉得，非常清醒地意识到哪些图谱正在改变，这一点太关键了。我是说，我觉得我们至今还在为智能手机有害的那一面做大量清理工作。比如深夜的短波长光线。
Poppy Crum: 一点没错。
Andrew Huberman: 你知道，时时刻刻和那么多人保持联系，也许并不太好。我是说，我想让人害怕、至少让我害怕的是这么个念头：你知道，接下来 30 年我们得做大量的纠错，因为技术跑得太快了，因为图谱可以变非常、非常快。
Poppy Crum: 嗯，它们确实会变。山姆·奥特曼（Sam Altman）有……我看到他讲过这个，我当时还真觉得是个特别到位的描述。大致是：Gen X（X 世代）里，有一群人把 AI 当成一件挺新鲜、挺有意思的工具来用；然后不同的千禧一代（Millennials）把它当成搜索算法，也许连 Gen X 也是，不过，你知道，融合得更深一点。可你再往下走到更年轻的世代，它就是一个操作系统了，而且它已经是了。这会给神经结构带来重大变化，不只是图谱，也包括神经过程，关乎我们如何处理信息、如何学习。
Poppy Crum: 我们在压力之下极具可塑性，这个说法，一点没错。也正是在这儿，谈不同物种就变得有意思了。我是说，我们刚聊猫头鹰，那是在压力之下；可什么叫成功的人类表现、训练，以及诸如此类？就是把那些概率性的情境变得更确定，对吧？那就是当你……如果你是以运动员身份在训练，你真正想做到的是不必去想，面对复杂的刺激、复杂的情境与背景，对非常复杂的行为做出最快的反应。
Poppy Crum: 但在那些环境里的这种情境意识也好、身体行为也好，你都希望它尽可能快、认知负荷尽可能小。而且，就好比，那个执行是关键。你喜欢跨物种去看，我也喜欢。去寻找这些我们……
Poppy Crum: 一个大脑正在变化，或者你看到某个物种能做出完全出乎你预料的事，又或者它在某些方面惊人地……比如它怎么躲开捕食者、怎么找到目标、找到配偶。而它做的这些事，对它能不能活下去至关重要，正如你所说。就像，如果我把某件事变成成功所绝对必需的，它就是会去做，你懂吧？
Poppy Crum: 我最喜欢的例子之一，是一种被蝙蝠捕食的蛾子，是回声定位蝙蝠。坦白说，回声定位蝙蝠有点像是大自然精心打造的、了不起的捕食物种。你看它们的大脑，简直不可思议。它们大脑里有很大一部分，专门用在所谓的 FM 恒定频率、FM 那类扫频上。有些蝙蝠发出的叫声有点像『呜、呜』，但频率非常高。
Andrew Huberman: 所以我们听不见。对。
Poppy Crum: 对。是啊。
Andrew Huberman: 那对它们有什么用？
Poppy Crum: 它做两件事。第一，恒定频率那部分让它们能大致追踪一个移动物体上的多普勒变化。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而且它们甚至……我是说，这真是又聪明又精妙。它们不是……它们会微妙地改变发出叫声所用的频率，好让回声总是回到同一个频段里，因为那正是它们灵敏度最高的地方。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 所以，反过来，它们是在调整声带，确保叫声回到同一频段，然后它们再追踪自己究竟把叫声改动了多少。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 为了让大家跟上，对，蝙蝠是靠回声定位的。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 就是说，它们发出声音，能测量距离，基本上能在脑海里「看见」。它们能感知距离、能感知物体的速度、能感知物体的形状，靠的就是声音发出去再返回来。
Poppy Crum: 没错。
Poppy Crum: 一点没错。
Andrew Huberman: 而它们把发出去的声音塑造得不一样，是为了能同时「看」多个物体吗？
Poppy Crum: 不过还有一点，它们把发出的声音塑造成这样，是为了让返回来的东西都落在它们最优的神经范围内，这样就不必再经历更多它们本已具备的神经可塑性——比如那些专门针对某些频段的回路。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 所以，它们把声音发出去，然后持续记录那些差值。记录自己不得不把它改动了多少。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 而正是这个告诉了它们速度。所以，那个恒定频率很像救护车驶过的声音。那就是声波被压缩，当东西高速从你身边经过时，你听到的是一声『呜——』。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 对。
Poppy Crum: 那就是多普勒效应。然后它们还……它通常还带一段非常快的 FM 调频扫频，那让我能大致拓下一个印迹……所以，一个告诉我物体的速度，另一个告诉我表面结构大概长什么样，对吧？那段 FM 扫频让我得到那里东西的声音印迹，于是我能分辨地形起伏，能判断硬表面上是不是停着一只蛾子，对吧？
Poppy Crum: 所以，其他物种美妙之处在于：你有一只小小的蛾子，又有大自然这位捕食奇迹，而大约 80% 的时候，那只蛾子逃掉了。
Andrew Huberman: 怎么做到的？
Poppy Crum: 有好几方面。我几乎把它叫作两者之间上演的一场声学军备竞赛，蛾子那边有很多声学上的诡计。你知道，但它们也有非常漂亮的确定性反应。所以首先，确定性行为——再说一次，无论是运动员、是效率、是速度、是快速做出能得出正确答案的好决策——始终都很重要。
Poppy Crum: 蛾子只有很少几个神经元。当那只回声定位蝙蝠飞到某个位置、那些神经元开始放电时，它们就会开始以更随机的路线飞行。有大白鲨在附近时，海豹也是一样，对吧？这降低了对方能轻轻松松继续追踪你的概率。
Poppy Crum: 所以，它们会以随机路线飞；然后当神经元饱和、当那些叫声近到一定程度，蛾子就会往地上一坠，思路是……假设我们不是住在城市里，在自然世界里，地面是，你知道，麦子、草。对回声定位的蝙蝠来说，那是个很难把你找出来的环境，对吧？所以，那纯粹是一种无论如何都会发生的确定性行为。
Poppy Crum: 不过有意思的地方在于，它们的身体会反射，实际上相当于元反射体（meta-reflectors），于是蝙蝠可能发出叫声，而它把叫声的能量从自己身体上偏转开。也就是说，你把它从关键部位引开了。
Poppy Crum: 你知道，这一切都在同时发生，身体结构上的变化很有意思，但真正关键的还是行为上的差异，对吧？如果那只蛾子还得先琢磨一下，或者它的行为是认知上再作反应、而不是确定性的，它反应得多快？那样它就逃不掉了，对吧？可它偏偏逃掉了。
Andrew Huberman: 是啊，我从没想过蝙蝠和蛾子。我从没迷上昆虫……我刚想说，我从没『染上昆虫瘾』。不过，我可不是在说双关。我之所以没迷上昆虫，是因为我不习惯从听觉领域想事情，我习惯从视觉领域想。有些昆虫确实非常依赖视觉，但去想想这个对我有好处。你知道，我最喜欢的人之一，尽管我从没见过他，是奥利弗·萨克斯（Oliver Sacks），那位神经病学家兼作家；他说自己花过很多时间，就坐在椅子上，努力想象做一只蝙蝠会是什么生活，用这种办法来提升他面对各种神经系统疾病患者时的临床能力。
Poppy Crum: 嗬。
Andrew Huberman: 所以，当他和帕金森病患者、重度自闭症患者、闭锁综合征患者，或者患有任意某种神经系统缺陷的人打交道时，他会……他觉得自己能稍稍进入他们的头脑，去理解他们的体验是什么样。他能对他们产生共情，而这会让他在治疗他们时更有效。
Andrew Huberman: 而他也确实非常擅长把他们的经历讲成故事，讲得唤起许多同情与理解。比如，他从来不会用一种让你替那个人感到可怜的方式去呈现某种神经疾病。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 永远恰恰相反。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 我还得说明一下，我在这儿不是想讲什么政治正确，但我说自闭症时，指的是他接触过的那些重度自闭症患者，重到一辈子都无法自理。我们说的不是谱系上的一般情况，我们说的是谱系最远的那一端：终身需要有人照护，而且从感觉层面来说极度敏感，没法出现在公共场合，那一类情况。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 我们说的不是那些带着自闭症仍能正常生活的人。
Andrew Huberman: 所以，显然在听觉领域里思考对他是有用的，那我大概也该这么做。好了，我还有最后一个问题要问你，那就是……嗯，其实是两个问题。
Andrew Huberman: 第一个问题：你为什么对着蜘蛛唱歌？第二个：这让我们对蜘蛛网有了什么认识？因为我得坦白，这两个问题的答案我是知道的，但当初得知蜘蛛网到底是干什么用的时候，我彻底被震住了，而你对着蜘蛛唱歌这件事，正好揭示了它们的用途。所以，你为什么对着蜘蛛唱歌？
Poppy Crum: 有两点，而且你可以在我几年前做的一场 TED 演讲里看到我对着蜘蛛唱歌。
Andrew Huberman: 我们会把链接放上去。
Poppy Crum: 好几年前了。好。所以，这大概又要回到我有完美音准这件事上，所以我知道自己唱的是哪些频率。但也正因为有完美音准，我认识到我的脑子就是有点不一样。再说一次，你问过我是哪些线索在驱动我。
Poppy Crum: 一直都是……我们体验世界的方式确实各不相同，而我相信，我们的成功、每个人的成功、以及我们作为人类成长的成功，部分取决于我们如何运用技术，按照各自所需的不同变量，去帮助改善和优化我们每一个人，对吧？所以，不同物种以及它们如何对声音作出反应，让我特别感兴趣。就像你那么……
Poppy Crum: 我知道，安迪，你会去看不同物种如何对颜色、对它们世界里的信息作出反应，比如乌贼之类的。我也养水母，能看到在不同光色下，它们的脉动频率怎么随着光感受器而变化，当它们……在不同光色下。
Andrew Huberman: 哦，真酷。
Poppy Crum: 很明显，有些会……在处于压力下、和处于比较平静的状态时，反应显然不一样。所以，这就像去理解我们世界里那些塑造我们的刺激。在我看来，那些变化是人之为人的很大一部分。
Poppy Crum: 这里说的，我对着唱歌的那只，正好是一只圆网蛛；当我唱到大约 880 赫兹时，你会看到那蜘蛛像是跳起舞来。不过，这个特定物种——不是所有蜘蛛都会这样——会被回声定位的蝙蝠和鸟类捕食，这就说得通了：于是它实际上会把自己的网调谐好。而结圆网的蜘蛛在加州到处都是。它们常在感恩节前后大量出现，如果你……对在西海岸这边的人来说，是 10 月、11 月。
Poppy Crum: 它们不是坏蜘蛛，不是你需要清掉的蜘蛛，是完全无害、自得其乐的蜘蛛。倒是有些种类也许你更该担心一点。总之，它们把网调得像小提琴一样共振，然后当……对，你会看到的。我一唱到某个频率，它其实就等于在叫我走开。这是一种挺有意思的确定性反应。别的昆虫有别的做法。
Poppy Crum: 与之相关有件挺好笑的事：我女儿那时……我想当时她大概两岁半或三岁，她养成了个习惯，我们看到蜘蛛时就来问我，这是该对着唱歌的那种，还是不该去碰的那种。于是，就分成了这么两类。
Andrew Huberman: 太神奇了。那么，如果我理解得没错，这些圆网蛛多多少少是把网当成一件乐器，用来探测环境中某些声音频率，好做出恰当的回应。
Poppy Crum: 对。
§05文字稿 — 第 5 部分
Poppy Crum: 是的。
Poppy Crum: 共振，一点没错。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 要么抬起腿来保护自己，要么发起攻击，或者别的什么。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 蜘蛛网是个有实际功能的东西，不只是用来捕猎，它同时还是一件探测装置。我们知道这一点，是因为猎物被网粘住时会扭动，然后蜘蛛就爬过去把它裹起来、吃掉。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 但一想到它竟然会被调谐到特定频率，真是太不可思议了。
Poppy Crum: 对，不是随便什么振动都行，对吧？你知道，本来会是这么个思路：只要有任何振动，我就知道哪儿有食物了，我该去那个食物源。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 可实际上不是，而是：如果我感受到威胁之类的，我就要作出反应；这是一种更有选择性的反应，是我把它调谐过去对准的。
Andrew Huberman: 这特别有意思，因为我只要把它挪到视觉领域，就会觉得：是啊，当然了，比如一只动物，包括我们人，看到什么东西，像天快黑时有个逼近的物体朝我们冲过来，我们立刻的反应要么僵住、要么逃跑。
Poppy Crum: 嗯。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 就像，我们本来就会这么做。逼近反应是最根本的反应之一。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 但那是在视觉领域。所以，竟然会有听觉线索能引发你说的那种、算得上是确定性的反应，这看起来非常真实。我觉得，一个人痛苦时的哀号就会唤起某种特定的反应。
Poppy Crum: 是的。
Andrew Huberman: 昨天夜里我窗外很吵，有一瞬间我分不清那是欢叫还是惊叫。
Poppy Crum: 嗯。
Andrew Huberman: 于是我仔细去听，接着听到尖叫之后传来一阵高频的、叽叽喳喳的颤动声，我就意识到，那是我家屋外巷子里玩耍的孩子。
Poppy Crum: 哦。
Andrew Huberman: 我过去一看，心想：『哦，对，他们确实在玩。』可其实在去看之前我就已经知道了，凭的是尖叫之后传来的那种声音的颤动。就像是『啊！』，然后又是『呃……』。就像是，那个高频我没法复现出来。
Poppy Crum: 不，不。不过那、那真是太……
Andrew Huberman: 不过，一想到这种事一直都在成立，就特别有意思。我们只是往往不会把注意力单单放在听觉上，当然，除非有人失明，那种情况下他们就得多得多地依赖听觉。
Poppy Crum: 顺着这个说两件有意思的事。比如蟋蟀。蟋蟀有双峰神经元，同一个神经元在两个不同频段上各有某种峰值，而每个频段都会引出完全不同的行为……所以，你在 6K 有一个峰，在 40K 有一个峰。而蟋蟀……而且是同一个神经元：蟋蟀从扬声器听到 40K，就朝它跑过去，因为那准是我的配偶或者某个……而它们听到 40K，又会跑开。
Poppy Crum: 而这是一种非常可预测的行为。我花了不少……嗯，我有相当长一段时间在研究一种非……非人灵长类物种，狨猴（marmosets）。等你碰到更精密的神经系统时，狨猴就特别有意思。狨猴非常社会化，你知道，这对它们的幸福感至关重要。你要是在动物园之类地方看到单独一只狨猴，那会是一只很不快乐的动物。
Poppy Crum: 但它们原产于亚马逊，是新大陆猴，原生于巴西和亚马逊，可它们是树栖的，住在树上，而且非常社会化。所以这几件事彼此可能有点冲突：你待在浓密的枝叶里，却还是需要交流。
Poppy Crum: 所以它们演化出了非常有意思的系统，来达成自己需要做到的事。其中一点：你要是见过狨猴，会发现它们非常不动声色，不像猕猴那样常常用大量视觉表情表达感受。狨猴看上去永远差不多。但它们的叫声几乎像鸟鸣，所传递的信息非常丰富。
Andrew Huberman: 嗯。
Poppy Crum: 它们还有一套信息素系统。比如，你知道，群体里可以有一只占支配地位的雌性，她也许并不……因为你总得有办法……当某一种感官受损时，其他感官就会多少顶上来，帮助确保那个物种或系统所需要的东西能顺利达成。
Poppy Crum: 拿狨猴来说，占支配地位的雌性实际上能左右……比如，让其他所有雌性的排卵、生理状态发生改变。你还可以把一只雌性只是放到近旁、但如今归到另一个群里，她的生理状态就会改变。我是说，这非常强大，那些发生在……里的信息素交互，因为这类东西即使我看不见你，也能传过来。
Poppy Crum: 我和它们打交道时，有一件我觉得……而我从来……我比起发论文更喜欢写专利。但这些事是真实存在的，因为我当时在研究瞳孔测量法，就是去理解它们眼动扫视的力量。我能根据它们的眼球运动，知道它们在听什么，对吧？所以，如果我放……狨猴有……它们有些叫声真的是对答式的，是为了确认：『嘿，你在外面吗？就我一个吗？还有谁在附近？』
Andrew Huberman: 就像人类发短信。
Poppy Crum: 对。
Andrew Huberman: 对。
Poppy Crum: 对，有时很轻松，有时可能像是『哦』，你知道，从『小心，附近有个人、有个什么东西我们得提防着点』——也许地上有一只豹子之类的，对吧？——到有时候像是『你怼到我脸上了，现在就给我走开』，对吧？这是三件不同的事，我可以放给你听，而且我不用听就能告诉你、我确切知道它们听到的是什么。拿对答式的『嘿，你在外面吗？』来说，你会看到眼睛就开始来回扫，对吧？因为那才是该做的动作：我在找，这声音是从哪儿来的？
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 嗯。
Andrew Huberman: 对，它们把正确的眼动和正确的声音配对了。
Poppy Crum: 一点没错。要是遇到『瞧，有东西得怕、得提防』的情况，你会看到瞳孔放大，也会看到一些扫视，但不那么慢了，要快得多，因为有威胁冲着我来，我的自主神经系统和认知系统的反应方式不一样。而到了『你怼到我脸上了』那种情况，甚至都不用……所以，不用看见你，只要我听到另一种带攻击性的声音，我就会作出反应。我会……我哪儿都不扫，但瞳孔会迅速放大，而且我也会更警觉、更掌控局面。不过我们人类也会这样，对吧？
Andrew Huberman: 嗯。嗯。
Poppy Crum: 就好比，你走进一场商务会议、走进一间会议室，起作用的就是这些微妙的线索……你知道，我们并不总能把它们压下去。不管我们自以为有没有表露，我们其实都在表露。但当你去看那样的物种时，会很清楚地觉得：好吧，它们的身体帮它们取得成功的方式里有太多精妙之处，哪怕是在一个有许多东西也许会追着它们来的世界或环境里。
Andrew Huberman: 从我们人类自身的行为、以及我们究竟在为什么做优化的角度去想这件事，实在有意思，尤其是当所有这些技术纷纷登场、而且肯定会以更快的速度登场的时候。
Andrew Huberman: Poppy，非常感谢你今天来到这里，给我们讲讲你做过的事、现在有的东西、以及将来会来的东西。我们聊了很多不同领域，我很高兴聊了，因为你在很多方面都有专长，我也很喜欢你始终在思考技术的发展。我还给自己画了张小图，就顺便跟大家描述一下，因为如果我理解得没错，你当初之所以会进入神经科学、做研究，其中一个原因就是这个介于输入与我们之间的界面。
Andrew Huberman: 而坐落在这两者之间的，是我们神经系统一项了不起的特性，也就是神经可塑性，有时我喜欢叫它自我导向的可塑性；因为和其他物种不同，我们能决定自己想改变什么，并付出努力去采纳听觉世界的第二幅图谱、或者视觉世界的第二幅图谱，又或者在任何一个领域接受一整套新的学习。而且我们做得到。只要我们下定决心，只要激励足够大，我们就能做到。
Andrew Huberman: 与此同时，神经可塑性又始终在基于我们被轰炸的那些东西、基于新技术而发生，所以我们必须觉察到自己正在怎样改变，也需要在某些时候介入，把这些东西用来为我们的健康服务。所以，非常感谢你做你所做的这些工作，感谢你来到这里给我们讲解、并持续让我们跟进。我们会放上对蜘蛛唱歌的链接，以及其余所有相关链接。我脑子都被震到了。真的非常感谢。
Poppy Crum: 谢谢你，安迪。来这儿很开心。
Andrew Huberman: 感谢各位收看／收听今天与 Poppy Crum 博士的对话。想进一步了解她的工作、找到我们讨论过的各种资源链接，请看节目说明的字幕。如果你正从这档播客中有所收获、并且／或者喜欢这档播客，请订阅我们的 YouTube 频道。这是支持我们的一个极好的零成本方式。另外，请在 Spotify 和 Apple 上点击关注按钮来关注这档播客。在 Spotify 和 Apple 上，你还可以给我们留下最高五星的评价，现在你也可以在 Spotify 和 Apple 上给我们留言。
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