问1：提升学习力与大脑有何关系？
林思恩：一切学习都和大脑有关，这种关系是两方面的。
一是学习这件事就能改变大脑的结构。
关于这一点，在认知神经科学中有很多实验研究。其中最著名的就是对伦敦出租车司机的持续研究。关于这个实验，得到了一些重要结论。
- 伦敦出租车司机和非出租车司机相比，它负责记忆部分的大脑海马体后部灰质体积更大。
- 随着驾龄的增长，老司机的灰质体积更大。
- 伦敦出租车司机有一种资质考试，和驾驶技能高低有关。通过这个考试的司机比没通过的灰质要大。
二是大脑能力的提升，可以提高学习能力。
- 可塑性。大脑终生具有可塑性。通常大家认为小孩子的大脑才有可塑性，事实并非如此。2013曾经在《nature》上的一篇文章研究了关于老年人的认知训练，即便是60-80岁的老年人，经过一个月训练之后，大脑也会产生相应的变化。
- 大脑有发育的关键期。关于这一点的研究人曾经获得了诺贝尔奖，当时用小鼠做了这样一个实验：把出生4个月内的小鼠眼睛蒙住，4个月后，即便是打开，小鼠的脑部视觉中枢也很难发育完全了，因为大脑发育的关键期已经过了。
- 延伸阅读。大脑在终身的发育过程中，突触、髓鞘化的增加和修剪过程是持续的，而大脑中负责不同功能的区域，它的突触、髓鞘化变化时点是不一样的，比如初级的感觉、知觉，高级认知、语言，情绪管理等，这几个方面的突触、髓鞘化的增加、减少、修剪既有发育关键期又有可塑性，他们是如何关联到一起的，感兴趣的可以进一步了解。
问2：人工智能的发展，会不会加速现有人类群体的分化？
林思恩：在这里，我们把分化理解成进化上的淘汰和阶层上的分化。会否加速，首先要明白分化的基础是什么，这个基础是资源的集中和分配的机制。资源包括金钱、权利、技术、教育等等。随着时代发展，我们会发现，数据将成为一个越来越重要的资源，它慢慢成为驱动科技、商业的重要因素。那这种资源未来会掌握在谁手里，如何分配，这决定了未来人群的分化是怎样的，是否会加速。
除了这些不可知的，我们可以谈一谈可知的东西。这种所谓的阶层分化，归因一下，都会落到教育这个话题上去。现在在人工智能、物联网、脑机接口出现的情况下，我们首要思考，什么样的能力不被淘汰，什么样的人不被淘汰，这才是我们今天需要深入思考的。
那么，一个人的哪些核心要素决定了未来有更低的淘汰概率？首先是一个人最底层的思维模式，这也是今天混沌大学在做的，那就是不断的刷新自己的底层逻辑，要开放不要封闭。二是成就动机。成就动机可以分成6层，其中3层是与生俱来的：好奇心、探索欲、天生的兴趣。另外3层是成年之后的，责任感、使命感、三观。这决定了做什么不做什么，能做到什么程度。三是学能和体能。学能包括智力因素和非智力因素，体能则是来支持学能的发展。最后是通过以上3个方面来获得的技能，这才是在未来生存的基础。
虽然终极目标是一样的，但是实现目标的路径可以不一样。比如各种培训机构采用的思维都不太一样，有的说设计思维很重要，有的认为数理思维很重要，有的觉得学习美术很重要，但是不论如何，最重要的是找到自己真正喜欢的，适合的，都可以在自己的领域里发展出核心能力。
问3：人机互联一定会实现吗？
其实在医疗领域，人机互联很早就已经实现了，在十多年前就应用在了运动区受损的病患，帮助他们恢复运动机能。这个技术是在大脑的初级运动皮层，放入芯片，产生脑电波，进行身体的操控。这种技术的成功率开始大概有60%，但是病人通过训练之后，操作成功率可以到90%，但是刚刚训练成功，芯片都要过期了，必须要拿出来换新，然后又要重新训练，非常尴尬。
这次伊隆·马斯克的这笔投资，并不是投资人机互联技术，而是这个技术应用的材料有了新突破，不会这么快就过期了。如果要实现大家最感兴趣的那种电影中的人机互联技术，则需要产业界、基础科学都有更大的突破，包括华为在内，也在进行一些基础设施上的建设的探索。
（完）
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