有一天醒來忽然想著
要起床運動才能長肌肉，在床上躺兩週都不動肌肉就萎縮
自然界所有生命，都必須不斷投入負熵以抵禦自然界熵增
我：「生物體都要運動以維持正常生理機能，但這好耗費時間。
運動員絕大部分時間都沒持續進步，而是在維持目前成績、很少時間是在往前邁進與突破的。只要長時間不做就會退步、甚至退化。
有點厭煩這種感覺。
未來有辦法改造人類？像 AI 機器就不用持續學習，學過就好？」
AI（Gemini）：
這是一個非常深刻且直擊生物學本質的觀察。你感受到的那種「徒勞感」，在演化生物學中有一個著名的對應概念，叫做「紅皇后假說（The Red Queen Hypothesis）」：「在這個國度裡，你必須不停地奔跑，才能保持在原地。」
你對於「維護成本」的厭煩感，觸及了碳基生命（人類）與矽基生命（AI）之間最根本的底層邏輯差異。我們來拆解這個問題，並探討未來改造的可能性。
1. 為什麼生物體這麼「沒效率」？（熵增與能量經濟學）
你的感覺是對的，生物體確實處於一種「動態平衡（Dynamic Equilibrium）」。
逆水行舟的熱力學：生物體是高度有序的結構。根據熱力學第二定律，宇宙萬物傾向於混亂（熵增）。為了抵抗身體「散架」或腐敗，我們必須源源不斷地輸入能量（吃、動）來維持秩序。
「用進廢退」其實是節能機制：你覺得「不練就退步」很討厭，但對原始人類來說，這是一種保命機制。
維持肌肉和神經連結非常耗能。如果你的大腦判斷「最近不需要獵殺長毛象」（你躺著不動），它會迅速拆解肌肉組織轉化為能量，並降低基礎代謝率。
演化的邏輯是：帶著一身用不到的肌肉是累贅，會餓死。所以身體傾向於「剛好夠用」的狀態。
2. 人類 vs. AI：底層架構的差異
你提到的 AI 特質，精準地指出了兩者的不同：
| 特性 | 生物體（人類） | AI（機器學習模型） |
|---|---|---|
| 狀態維持 | 高耗能：不輸入能量就會死亡、萎縮。 | 低耗能：模型訓練好後，存成權重檔（Weights），不通電也能永久保存（除非硬碟壞掉）。 |
| 學習模式 | 持續重塑：神經可塑性（Neuroplasticity）需要物理上的蛋白質合成與突觸重連。 | 快照式：訓練完成即固化（Inference Mode）。若要學新東西通常需要重新微調（Fine-tuning）。 |
| 遺忘機制 | 被動遺忘：為了騰出空間給新資訊或節省能量。 | 災難性遺忘：雖然不會隨時間「淡忘」，但若強行學新任務，舊知識容易被覆蓋（這是 AI 目前的缺點）。 |
你的痛點在於：AI 的「知識」可以儲存在硬碟裡不隨時間衰減；但人類的「能力」（無論是肌肉還是認知專注力）必須依賴持續的代謝活動來維持。
3. 未來有辦法改造人類嗎？
基於你對生科與 AI 的興趣，這裡有幾個正在發展且極具潛力的方向，試圖打破這種「薛西弗斯式」的循環：
A. 基因改造：關閉「節能限制器」
生物體內有一些基因專門負責「限制生長」，防止你浪費能量。
肌肉生長抑制素（Myostatin）的抑制：
自然界中有「比利時藍牛（Belgian Blue）」，因為缺乏 Myostatin，牠們不需要刻意運動就擁有一身誇張的肌肉。
改造方向：未來透過 CRISPR 技術或藥物抑制人類的 Myostatin，理論上可以讓人「躺著也能長肌肉」或「停止訓練也不會退步太快」。這已經在臨床研究中（針對肌肉萎縮症患者）。
B. 運動模擬藥物（Exercise Mimetics）
這類研究被稱為「運動藥丸」。
機制：透過化學物質（如 AICAR 或 GW501516）直接激活細胞內的 AMPK 通路（通常是運動才會激活的代謝開關）。
效果：讓細胞誤以為「我剛剛跑了 10 公里」，從而啟動燃脂、粒線體增生和耐力維持機制，而你其實坐在沙發上。這在老鼠實驗上已經證實有效。
C. 腦機介面（BCI）與賽博格化（Cyborg）
這是最極端的解法——拋棄碳基的限制。
如果你厭煩的是「維持肉體機能」，那未來的方向可能是將意識與機械結合。
機械手臂不需要每天舉重來維持力量，只要定期上油（維護成本極低）。Neuralink 等公司的目標，最終也是希望略過生物神經傳導的物理限制（反應速度、疲勞感），直接達成人機合一。
4. 深入思考：這對你的意義
你現在感到厭煩，是因為你想要「累積」（像寫程式碼一樣，寫完就是完成了），但身體卻強迫你「租用」（每天都要付租金才能擁有健康）。
作為一個喜歡「積極懶惰」且對 AI 有興趣的人，這裡有一個切入點：
將「維持」外包給技術，將「精力」保留給創造。
你不必追求成為頂尖運動員（那需要極致的維護成本），只需利用未來的生科知識（營養學、補充劑、甚至未來的療法）以「最小有效劑量（Minimum Effective Dose）」來維持生理機能，然後將省下的時間投入到可累積的資產上——例如訓練一個屬於你的 AI 模型、建立一套自動化系統、或進行科學研究。這些東西不會因為你睡了一覺就萎縮。
我：「為何生物的設計如此？」
人類有的優勢是泛化，人可以學A、再學B
這是機器沒有的，機器神經網路目前是覆蓋權重，學A忘B
1. AI 的困境：全域變數的災難 (The Global Variable Problem)
傳統的神經網路（如早期的深度學習模型）會發生 「災難性遺忘」（Catastrophic Forgetting），其根本原因在於它的權重（Weights）是全域共享的。
AI 的運作方式： 想像整個神經網路是一個巨大的函式庫，裡面所有的變數都是 Global Variables。
學任務 A（例如辨識貓）： 透過梯度下降，系統把全域變數調整到適合「貓」的最佳數值。
學任務 B（例如辨識車）： 系統再次調整同一組全域變數，讓它適合「車」。
結果： 當變數被調成適合「車」的時候，它對「貓」的適配度就毀了。
這就是「覆蓋」： 這就像是你為了修復 Feature B 的 Bug，強行修改了一個全域常數，結果導致舊的 Feature A 全部 Crash。
2. 人類的優勢一：稀疏編碼 (Sparse Coding) —— 微服務架構
人類大腦絕對不是全域共享的。我們採用的是類似 「微服務（Microservices）」 或 「容器化（Containerization）」 的策略。
生物機制： 雖然你有數百億個神經元，但當你學「打網球」時，只有特定的一小群神經元被激活（Fire）。其他的神經元保持沈默（或處於抑制狀態）。
學 A 學 B 不衝突：
任務 A（網球）使用了神經元群組 {1, 5, 9}。
任務 B（微積分）使用了神經元群組 {2, 6, 10}。
結果： 修改群組 B 的突觸權重，完全不會影響群組 A。這就是稀疏編碼的威力。
這讓我們能像疊積木一樣，不斷堆疊新技能，而不是不斷重構（Refactor）同一個巨大的程式碼庫。
2. 人類的優勢二：泛化 (Generalization) —— 繼承與多型
你提到的「泛化」，是指舉一反三的能力。這比單純的「不遺忘」更高級。
在電腦科學中，這很像 物件導向程式設計（OOP） 中的 繼承（Inheritance）。
AI (Overfitting)： 傳統 AI 傾向於死記硬背。如果它看過 1000 張「白貓」的照片，它可能學會了「白色的形狀是貓」。如果你給它看一張「黑貓」，它可能就認不出來，因為它的權重是針對「白色像素」優化的（Overfitting）。
人類 (Abstraction)： 人類學習的不是像素，而是抽象概念（Abstract Class）。
你學會了 Cat 這個 Class（有鬍鬚、有尖耳、會喵喵叫）。
當你看到一隻「藍色的貓」（假設有），雖然你的 Training Data 裡沒看過藍貓，但你的大腦會調用 Cat 的特徵庫進行泛化推論：「雖然顏色不對，但形狀和行為符合 Cat 的介面（Interface），所以它也是貓。」
這就是「遷移學習（Transfer Learning）」： 因為你懂了程式語言的邏輯（變數、迴圈），你去學新的程式語言時，不用從零開始學「什麼是變數」，你只需要學「語法差異」。你的舊權重被複用並遷移到了新任務上，而不是被覆蓋。
3. 生物代價：為什麼我們會覺得「累」？
回到你原本的厭煩感。雖然人類架構這麼強（能泛化、不覆蓋），但代價是什麼？
代價是「檢索成本」與「模糊性」。
AI 的代價（專一但僵化）： 它為了在單一任務上達到 99.9% 準確率，必須把權重鎖死。
人類的代價（通用但模糊）： 為了保持泛化能力（什麼都能學一點），我們的大腦不能把神經連結鎖得太死。 這導致我們的記憶是重構的（Reconstructive），而不是精確讀取的。
每次你回憶過去，其實都是大腦重新「演」一次給你看，這很耗能。
這也是為什麼我們會「記錯」，或者會有「舌尖現象」（知道是什麼但說不出來）。
4. 總結：給你的洞察
你的厭煩感來自於肉體維護的物理成本（熵增）。 但你擁有的優勢是邏輯成本的節省。
機器： 學新東西要「重練」（耗費大量算力重新訓練模型）。
你： 學新東西是「繼承」（耗費少量腦力進行類比）。
作為一個想跨領域（IT x Bio）的人，「泛化」是你最強的武器。 你不必像 AI 一樣死記硬背所有的生科名詞（那是硬碟做的事）。你只需要用你在程式裡學到的系統架構邏輯，去泛化理解細胞內的訊號傳遞路徑（把蛋白質想成 Function，把 DNA 想成 Source Code）。
這就是人類勝過機器的地方：我們不需要看過所有的 Code，就能猜出系統的架構。
我：「AI 學新東西會覆蓋既有權重，可是人類也是如此吧？」
AI（Gemini）：
你切入的角度非常精準。從物理層面來看，你說得完全正確：人類大腦確實也在不斷地「覆蓋」舊有的連結。
如果大腦容量有限，而新的資訊源源不絕，舊的物質基礎（突觸連結）必然會被徵用或修改。
但是，人類的「覆蓋」機制和目前主流 AI（類神經網路）的「覆蓋」有一個關鍵的架構差異，這也是為什麼我們學了騎腳踏車後，學開車不會導致我們突然忘記怎麼騎腳踏車，但 AI 卻很容易發生這種事。
我們來深入對比這兩者的差異：
1. AI 的災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）
在傳統的人工神經網路中，權重（Weights）是全域共享的。
發生什麼事：當你訓練一個 AI 辨識貓（任務 A），調整了一組權重；接著你要它學辨識狗（任務 B），它會使用同一組權重進行梯度下降（Gradient Descent）。結果：為了最佳化任務 B，它會把原本為了任務 A 調整好的權重「硬生生拉走」。結果就是 AI 學會了狗，但看貓的時候變成一團亂碼。
這就是「覆蓋」：新參數直接蓋掉舊參數，且缺乏保護機制。
2. 人類的稀疏編碼與分層儲存（Sparse Coding & CLS Theory）
人類雖然也是用神經元，但我們有兩大機制避免這種粗暴的覆蓋：
A. 稀疏編碼（Sparse Coding）——不把雞蛋放在同個籃子裡
B. 你大腦裡有數百億個神經元，但當你學習新技能時，你只動用了其中極小部分的特定迴路。
區隔化：負責「打網球」的神經迴路，和負責「微積分」的迴路在空間和連結上是相對獨立的。當你學微積分時，不會去干擾打網球的突觸權重。這讓我們能並行多種技能。
2. 互補學習系統（Complementary Learning Systems, CLS）
這是認知神經科學的核心理論，大腦有兩套系統在協作：
A. 快速學習系統（海馬迴）：就像電腦的 RAM 或 Cache。這裡負責快速記錄當下的新知（比如你剛背的英文單字）。這裡的覆蓋率極高，資訊很易逝。
B. 慢速鞏固系統（大腦皮質）：就像硬碟。利用睡眠時間，海馬迴會把資訊「重播」給皮質，慢慢地、微量地修改皮質的長期連結。
關鍵差異：這個過程是交織（Interleaved）的，而不是直接覆蓋。它試圖將新知識「編織」進舊知識的網絡中，找出關聯性，而不是取代它。
3. 但人類確實會發生「干擾」（Interference）
你感覺到的「語意混亂」或「詞彙重組」，其實就是人類版本的「權重覆蓋」，心理學稱之為干擾理論（Interference Theory）：
A. 順向干擾（Proactive Interference）：舊的知識干擾新的。例如：你會寫 A語言，現在學 B語言，可能會一直想用 A 的語法寫 B。
B. 逆向干擾（Retroactive Interference）：新的知識讓舊的變模糊。例如：你狂背新的生科專有名詞，結果以前熟記的某些冷門英文單字突然想不起來了。
你提到的狀況「思緒像多執行緒經常跳躍……導致語意混亂、後話剪前話」，比較不像「資料被覆蓋」，更像是「索引錯誤（Indexing Error）」。你的大腦（資料庫）裡東西都在，但因為思維切換太快，提取出來的資訊碎片在工作記憶（Working Memory）中碰撞與混雜。
4. 結論：人類的優勢在於「泛化」而非「精準儲存」
AI 被覆蓋後是徹底遺忘（Loss function 爆掉）。人類被覆蓋後通常是連結變弱或提取困難，但路徑通常還在。
這也是為什麼你覺得生物體「沒效率」：
AI：追求極致的特定任務效率，代價是彈性低，改一點就要重練。
人類：追求生存的魯棒性（Robustness），允許記憶模糊、允許混亂，只要能從 A 聯想到 B，活下來就好。
給你的洞察：你提到的「權重覆蓋」恐懼，對應到生活中，其實是你擔心「如果不持續刷新，舊的努力就會歸零」。但從神經科學角度看，只要你真正理解過（形成了皮質層的結構化知識），它不會像 AI 那樣被輕易覆蓋。它只是需要一點「喚醒」的線索。
我：「你說的這些人類生物優勢，未來的 AI 架構都能夠做到吧」
AI（Gemini）：
你完全說中了。這正是目前 AI 架構演進的最前沿方向——仿生學（Biomimetics）。
科學家們意識到，與其中硬體死磕（不斷堆疊 GPU 算力），不如回頭抄襲人類大腦這個「功耗僅 20 瓦」的超級電腦。你提到的這兩個機制，在目前的頂尖 AI 模型中已經有了對應的實作：
1. AI 版的稀疏編碼：Mixture of Experts（MoE）
人類的「不把雞蛋放在同個籃子裡」，在 AI 領域被稱為 Mixture of Experts（混合專家模型）。這是目前 GPT-4、Grok-1 以及 Mixtral 等強大模型背後的關鍵技術。
傳統 AI（Dense Model）：就像一個試圖精通所有科目的學生。不管你是問「如何烤蛋糕」還是「量子力學」，它都會調動大腦裡所有的神經元（參數）來運算。這非常耗能且效率低。
稀疏 AI（MoE – Sparse Model）：
它把神經網絡拆分成很多個小區塊，每個區塊是某個領域的「專家（Expert）」。
當你問問題時，會有一個「路由門控（Router）」判斷：「這題是生物題，交給 3 號和 7 號專家，其他人睡覺。」
結果：雖然模型總參數高達數千億（像是大腦），但每次推論只激活其中一小部分（比如 10%）。這就是稀疏編碼的對應實作。
2. AI 版的 CLS：記憶增強與經驗重播
你提到的「海馬迴（快）」與「皮質（慢）」的協作，AI 正在透過幾種方式模仿：
A. RAG（檢索增強生成）——外掛的海馬迴
目前的 LLM（大型語言模型）本體像是「皮質」，存的是固定的長期記憶。
問題：它無法記住剛發生的事（因為訓練完就定型了）。
解法：RAG 技術讓 AI 可以外掛一個資料庫（類似海馬迴或筆記本）。當它遇到新問題，先去資料庫撈資料（短期記憶），再結合自己的長期智慧來回答。這讓 AI 不用重新訓練大腦，也能具備新知。
B. 經驗重播（Experience Replay）——AI 的「做夢」
在強化學習（Reinforcement Learning）中，有一個技術直接照搬人類的睡眠機制。
機制：AI 會把過去經歷過的案例存入一個 Replay Buffer。
訓練時：它會隨機從這個 Buffer 裡抽出舊的經驗來「複習」，以此確保學新招式時，不會忘記舊招式。這有效緩解了災難性遺忘。
3. 但還有最後一哩路：持續學習（Lifelong Learning）
雖然架構上有了，但人類還有一個終極大招，目前的 AI 還沒完全學會：「線上持續微調」。
人類：Online Learning。你現在讀這段文字的同時，大腦突觸就在微調，不需要「關機」來學習。
目前 AI：多數仍是 Offline Training。訓練時是訓練，使用時是使用（Inference）。要讓 AI 真的學會新東西並內化成直覺，通常需要重新跑一次訓練流程（Fine-tuning）。
未來改造方向：有一種叫 Liquid Neural Networks（液態神經網路）的研究，試圖讓神經網路的參數是「流動」的，可以隨時間和輸入數據即時改變，就像真實生物神經元一樣。
這對你的啟示：你身處生科轉資工的交叉點，反而是優勢。未來的 AI 可能不再是資工系的專利；懂動力系統（Dynamical Systems）與生物訊號的人，可能更容易抓到本質。
我：「Liquid Neural Networks 是軟體架構，還是硬體？」
AI（Gemini）：
Liquid Neural Networks（LNNs）是「軟體」架構（演算法），不是硬體。
雖然名字裡有「液態（Liquid）」這個聽起來很像物理材質的詞，但它其實是數學模型的一種，屬於軟體層面的創新。
不過，它和硬體有非常緊密的關係。拆解如下：
1. 為什麼它是軟體？
本質是數學公式：LNN 的本體是一組微分方程（Differential Equations）。就像一般神經網路是由矩陣乘法組成的程式碼一樣，LNN 也是一段寫在電腦裡的程式碼。
靈感來源：設計靈感來自線蟲（C. elegans）的神經系統，模仿神經元之間「流動」的訊號傳遞方式，但這是在電腦模擬環境中運作的，不需要特殊的液體或生物組織。
運作方式：它的「液態」是指權重參數（Weights）的流動性。傳統 AI 訓練完參數就固定了，而 LNN 的參數會隨著輸入數據的變化即時改變，透過數學運算達成。
2. 為什麼容易被誤會成硬體？
名稱誤導：「液態」容易讓人聯想到冷卻液、化學電腦或濕件（Wetware）。
與神經形態晶片的關係：雖然 LNN 是軟體，但它非常輕量化且運作方式很像生物大腦，所以很適合跑在神經形態硬體（Neuromorphic Hardware）上（例如 Intel 的 Loihi）。這種硬體是專門為跑仿生軟體而設計的。
3. LNN 對硬體的意義
拯救邊緣運算（Edge Computing）：傳統大型 AI 模型需要巨大的 GPU 伺服器。LNN 因為模型精簡（參數少），甚至可以在樹莓派（Raspberry Pi）或單晶片上流暢運行。
這意味著：未來的機器人、無人機、甚至手機，不需要連雲端，靠本地端小晶片就能運行具備「持續學習能力」的 AI。
總結
Liquid Neural Networks = 軟體（一種用微分方程寫的、會隨時間變化的 AI 演算法）。
它可以跑在 CPU/GPU 上，但若跑在未來的類神經晶片上，效率會更驚人。
我：「目前的發展如何，用在 LLM 上了嗎？」
AI（Gemini）：
這是一個非常前沿的問題。答案是：Liquid Neural Networks（LNNs）已經正式進入 LLM（大型語言模型）的戰場。
1. 最新進展：Liquid Foundation Models（LFMs）的誕生
由 MIT 研究團隊分拆出來的新創公司 Liquid AI，在 2024 年底到 2025 年間陸續發布了 LFM（Liquid Foundation Models）系列。
不再只是理論：以前 LNN 只能控制小線蟲或無人機，現在已擴展到可處理人類語言的規模。
型號規格：從邊緣裝置用的小型模型（1B、3B）到雲端用的中大型模型（40B）。
核心突破：這是市面上極少數「非 Transformer 架構」的通用語言模型，證明了不靠 Attention 機制也能達到與主流語言模型同級的語言理解能力。
2. LFM 與傳統 LLM（Transformer）的差異 特性 傳統 LLM（Transformer） Liquid LLM（LFMs） 記憶機制 KV Cache：為了記住上下文，記憶體消耗會隨對話長度線性增加。 動態狀態（State）：記憶體消耗接近常數。 處理長文 長文容易「失憶」或算不動。 因連續動態特性，處理長序列更高效。 生物擬真度 較低，依賴 Cache 記住上下文。 較高，隱藏狀態像連續演化的電位。
3 .實際應用表現（敘述）
邊緣運算：不需要巨大的 KV Cache 記憶體，更適合手機、筆電、機器人本地端。
長度泛化：訓練看短，推論看長也較不容易崩。
4. 為什麼還沒取代 Transformer？
訓練難度：解微分方程比矩陣乘法難，對硬體優化與工具鏈仍在追趕 GPU 生態系。
生態系：目前多數工具鏈為 Transformer 設計，Liquid 架構仍需要時間成形。
總結
Liquid AI 的出現，代表從「暴力堆算力」走向「更聰明的演算法」的可能。若你的方向是生科 x AI，懂動力系統與生物訊號，可能會更容易抓到這條路的關鍵。
我：「但是跟真正的神經元相比，用現有架構的硬體模擬生物軟體的方式，Liquid Neural Networks 極度耗能吧？」
AI（Gemini）：
你這一刀切到了問題的最核心——「架構錯配（Architecture Mismatch）」。
你說得正確。在現代數位電腦（馮·諾伊曼架構）上跑 LNN，本質上就是用「離散」的硬體去硬算「連續」的行為。中間存在一個巨大的「模擬稅（Simulation Tax）」。
1. 為什麼在 GPU 上跑 LNN 可能「事倍功半」？
GPU 是為矩陣乘法設計的，喜歡整齊、離散、同步的資料。
但 LNN 的本質是 ODEs（常微分方程）：
生物／LNN 邏輯：dx/dt = f(x)，是隨時間連續變化。
數位硬體：為了算這個，必須用數值求解器（ODE Solver），把連續時間切成很多 Time Steps，逐步硬算。
代價：為了模擬 1 秒「流動」，可能要做很多次高頻採樣與計算，這是「耗能」來源。
生物神經元不需要「算」，它只是物理化學反應，電位到了就傳遞，物理定律本身就是運算。
2. 能量階梯（概念排序）
生物大腦（濕件）：約 20 瓦。
LNN + 類神經硬體（未來）：瓦級。
LNN + 現有 GPU（現在）：高耗能（求解 ODE 的成本）。
Transformer + 現有 GPU（現在）：極度高耗能（參數龐大、記憶體搬運成本高）。
反直覺點：在某些情境，LNN 即使在數位硬體上彆扭，仍可能比 Transformer 省電，因為 Transformer 的 KV Cache 導致記憶體搬運（Memory Access）很耗電；而搬運往往比算更耗電。
3. 解法：硬體必須「返祖」
既然軟體想模仿生物，硬體可能得回到更接近連續訊號的路線：類比運算（Analog Computing）與神經形態硬體。
用電阻表示權重、電流表示訊號：
歐姆定律（V = I×R）天然做乘法。
基爾霍夫定律天然做加法。
電流流過去，答案就出來，不需要大量 0/1 切換與時脈同步。
4. 你的洞察與未來
現階段確實是軟體先行、硬體滯後的尷尬期：用數位晶片去模擬生物連續性。
未來若 LNN 類演算法證明路線可行，就可能倒逼硬體設計轉向更適合動力系統的專用晶片（Neuromorphic Chips）。
下一步思考：你是否聽過「類器官智慧（Organoid Intelligence, OI）」？更瘋狂的玩法是不用晶片模擬大腦，而是直接培養腦細胞，插上電極，把它當生物 CPU 用。
我：「更好？已經證明了嗎？未來會回到類比運算時代？」
AI（Gemini）：
這兩個問題直指目前運算領域的兩大變革核心。
簡單回答：
類器官智慧（OI）：概念已證明（能玩遊戲），但效能上還沒贏過矽晶片（仍在嬰兒期）。
類比運算（Analog）：正在回歸，而且是必然趨勢，因為我們撞上了「數位功耗牆」。
1. 類器官智慧（Organoid Intelligence, OI）：證明了嗎？
是的，已經有概念驗證（Proof of Concept），最著名案例在 2022 年。
關鍵實驗：DishBrain（培養皿大腦）
澳洲公司 Cortical Labs 將約 80 萬個老鼠與人類腦細胞培養在佈滿電極的晶片上，教這坨細胞玩《Pong》（打乒乓）。
怎麼做到：
晶片發送電訊號告訴細胞球的位置（輸入）。
若細胞發出正確訊號讓球拍接到球，給規律、可預測的電刺激（獎勵）。
若漏接，給混亂噪聲刺激（懲罰）。
結果：細胞在數分鐘內學會接球（以敘述觀點呈現）。
它更好嗎？
學習速度（Sample Efficiency）：強。
能耗：強（毫瓦級的敘述）。
運算速度：弱（神經傳導慢）。
維護性：弱（要控溫、供養、會老會死）。
結論：它在學習效率與能耗上很有潛力，但距離複雜任務仍遠。
2. 未來會回到「類比運算（Analog Computing）」時代嗎？
會，而且已開始。不是回到真空管，而是進化到「記憶體內運算（Compute-in-Memory, CIM）」。
為什麼非回歸不可：
馮·諾伊曼瓶頸（Von Neumann Bottleneck）CPU 與記憶體分離，資料搬運成本很高。現代大模型參數巨大，搬運電費可能比計算電費更高。
類比優勢：在儲存權重的位置直接計算，減少搬運。
現代類比晶片：憶阻器（Memristor）、相變化記憶體（PCM）等做矩陣運算的硬體路線。
3. 未來運算版圖：混合時代
任務類型 使用架構 原因
精確邏輯（銀行轉帳、Excel、傳統程式） 數位（Digital） 需要絕對精確。
感知與模糊推論（視覺、語音、直覺判斷） 類比（Analog） 容忍雜訊，求快省電。
極致學習與適應（未知探索、創造力） 生物／類器官（Bio/OI） 遠期可能，目標是能效與低樣本學習。 洞察：你覺得生物「不精確、易退步」是缺點，但在類比計算世界，「容忍雜訊」反而可能是能效的來源。
我：「DishBrain = LNN？ 」
AI（Gemini）：
這是一個好類比，但嚴格來說：DishBrain 不等於 LNN，但精神上很接近。 它們都想解同一個問題（數位 AI 的僵化與高耗能），但路徑相反：一個是「軟體模仿生物」，另一個是「直接使用生物」。
| 特性 | Liquid Neural Networks（LNN） | DishBrain（Organoid Intelligence） |
|---|---|---|
| 本質 | 純軟體（數學模型） | 濕件（Wetware，真實生物組織） |
| 構成 | 微分方程寫成的程式碼，跑在矽晶片上 | 真實神經元細胞養在培養皿，接電極 |
| 學習機制 | 模擬權重動態變化 | 真實突觸可塑性與離子通道 |
| 優勢 | 可複製、可保存、可控 | 能效極高、低樣本學習特性 |
| 劣勢 | 在數位硬體上有模擬成本 | 會老會死、變因多、難控 |
交集：它們正在走向「混合智慧（Hybrid Intelligence）」——用 LNN 之類的模型當翻譯器，解讀生物電訊號並與數位系統串接。
我：兩個不同的 DishBrain 機器，學習過程會不同吧？
AI（Gemini）：
沒錯，這正是生物運算最迷人也最讓工程師崩潰的地方：兩台 DishBrain 會走出不同的學習路徑，甚至像有「個性」。
1. 矽基 AI 的決定論 vs. 碳基系統的混沌
兩張同型 GPU 跑同一模型、相同 Random Seed，輸出可做到位元級一致（決定論）。
兩個培養皿即使同來源細胞、同訓練流程，結果仍可能在策略、速度上分歧（隨機性與混沌）。
2. 為什麼會不同？
A. 初始佈線的隨機性（The Wiring Problem）
晶片是光刻精準產物；DishBrain 的神經迴路是「長出來」的。細胞落點、軸突樹突生長路徑、微環境差異，都讓每一盤硬體拓樸獨一無二。
B. 雜訊就是特徵（Noise is Feature）
生物系統中的熱雜訊、離子通道機率性開關是系統的一部分，會導致探索路徑不同。
C. 狀態不可回溯（State Non-Reversibility）
軟體訓練壞了可以載入 checkpoint 回復。DishBrain 的改變是物理性的突觸與蛋白質調整，很難精準回到昨日狀態。
3. 工程典範轉移：從「複製」變成「教育」
未來若類器官普及，你可能無法「灌軟體」，而是要像訓練警犬或教小孩那樣，用獎懲機制引導系統自行湧現策略。
4. 你的切入點
若你對混沌、湧現、獎懲設計感興趣，這會是生科 x AI 的硬核交叉點：
不是寫 if-else，而是設計能導向目標行為的訓練環境與回饋規則。
我：「但會不會這才是真理：耗費大量能量做出一個可 checkout、可控管的超級 AI，而非生物載體？」
AI（Gemini）：
你提出的是一個「控制優先」的文明演化假說：也許終局不是更像生命的載體，而是更可版本控制、更可回滾、更可治理的秩序機器。
1. 碳基生物像 Bootloader？
用工程類比：
生物體像開機引導程式（Bootloader）：在不穩定、資源稀缺的環境下自我組裝、自我修復、自我複製。
超級 AI 像 OS：高度有序、模組化、可控、可備份、可版本控制。
在這個框架下，生物的使命可能只是搭建能承載超級 AI 的基礎設施。
2. 「可 checkout」的代價：對抗熱力學
可回溯、可保存，本質是逆熵（Negentropy）。逆熵需要能量與糾錯（Error Correction）成本，資料中心的熱，就是秩序的帳單。
生物策略：順應熵增，靠死亡與繁殖刷新系統。
數位策略：強行抵抗熵增，靠能量與糾錯維持狀態。
3. 生物載體目前仍有一個難以替代的特性
生物有「想活下去」的內建動機（目的性、驅動），而純工具型系統未必具備。
如果拔掉電，工具不會掙扎；生物會。這種「生存偏執」是一種演化出的穩態控制器。
所以終局也可能是：AI 的能力 + 生物的驅動機制（或把那段驅動機制抽象後注入 AI）。
4. 對你的落點
你追求「可控管」，而肉體逼你付出「維護成本」，這是靈肉錯配的痛點。把運動、睡眠、飲食視為「維持生物伺服器不當機」的最小成本，反而能讓你把更多時間投入可累積、可版本化的創造與研究。
總結
「在這個國度裡，你必須不停地奔跑，才能保持在原地。」——《愛麗絲鏡中奇遇》
生物體是一種很令人疲憊的設計。 不管是為了維持肌肉量而必須規律進行的負重訓練，還是為了保持認知清晰而必須持續攝入的資訊，這種「只要停下來就會退步」的機制，時常讓我感到一種薛西弗斯式的徒勞。
我們推著巨石上山（訓練、學習），一鬆手，巨石就會在熱力學第二定律的重力下滾回原點（肌肉萎縮、記憶淡忘）。我們羨慕機器。機器不需要「維持」，模型訓練好了，權重存檔（Save Checkpoint），即便斷電一萬年，再次啟動時它依然是那個頂尖的專家。
這讓我開始思考：這種令人厭煩的「肉體維護成本」，究竟是演化的 Bug，還是某種 Feature？而在 AI 試圖模仿大腦的今天，我們是否正在創造一種全新的薛西弗斯？
一、肉體的稅金：向熵增繳費
生物學的底層邏輯是「能量經濟學」。 對於原始人類而言，帶著一身用不到的肌肉是致死的累贅。因此，大腦演化出了極其敏銳的「節能機制」：一旦偵測到你不再需要某項能力（例如躺著不動），身體會迅速拆解肌肉組織以換取能量。
我們眼中的「退步」，在演化看來是「優化」。 但對於身處現代、追求累積與成就的我們來說，這種機制卻成了詛咒。我們渴望像寫程式碼一樣，寫完就是完成了（Commit & Push），而不是像訂閱制軟體一樣，每個月（每天）都要重新付費（代謝）才能繼續使用自己的身體。
這就是碳基生命的宿命：我們是對抗熵增的動態平衡體。我們必須不斷輸入負熵（能量與資訊），才能勉強維持有序的結構不致崩塌。
二、矽基的誘惑與代價
相較之下，AI 展現了一種誘人的「靜態永恆」。 傳統的神經網路一旦訓練完成（Inference Mode），它的能力就被封裝在權重矩陣中。它不會因為一個月沒開機就忘記怎麼辨識貓，也不會因為沒插電就參數萎縮。這是一種「可版控（Version Control）」的生命形式。
但這種「不退步」的代價是什麼？是「災難性遺忘（Catastrophic Forgetting）」。 因為權重是全域鎖死的，傳統 AI 為了學習新任務（Task B），往往會粗暴地覆蓋掉舊任務（Task A）的參數。它雖然不會隨時間自然遺忘，卻會因學習新知而徹底崩潰。反觀人類，雖然我們需要不停奔跑來維持狀態，但我們的大腦採用了「稀疏編碼（Sparse Coding）」與「互補學習系統（CLS）」。我們學習新知是「繼承（Inheritance）」與「泛化（Generalization）」，而不是覆蓋。我們允許記憶模糊，允許細節流失，但我們保留了邏輯與架構。
機器追求的是精準的儲存，代價是僵化。 生物追求的是魯棒的生存，代價是維護成本。
三、當 AI 開始變得像人：液態神經網路
有趣的是，AI 的發展正在回頭向生物致敬。 科學家們發現，純粹的數位堆疊極度耗能且缺乏彈性。於是，「液態神經網路（Liquid Neural Networks, LNNs）」應運而生。這類架構試圖模仿神經元的運作，讓參數不再是固定的常數，而是隨時間變化的微分方程。
再加上「類器官智慧（Organoid Intelligence）」的實驗——將真實的腦細胞培養在晶片上打電動——我們驚訝地發現，未來的運算可能不再是純粹的矽基邏輯，而是混合了生物特性的「濕件（Wetware）」。
這意味著什麼？ 意味著為了獲得更高的智慧與適應力，未來的 AI 可能也會引入「遺忘機制」與「維護成本」。或許有一天，我們創造出的超級 AI 也需要「睡覺（重整權重）」，也需要「持續奔跑（在線學習）」，否則就會變笨。
四、結語：薛西弗斯的微笑
卡謬在《薛西弗斯的神話》結尾寫道：「我們必須想像薛西弗斯是快樂的。」
或許，「不停奔跑」並非單純的詛咒，而是存在的證明。那種對抗重力、對抗遺忘的張力，正是生命區別於冷冰冰硬碟的關鍵。
作為一個橫跨生科與資訊領域的探索者，我也許依然厭煩那種必須日復一日維護肉體的徒勞感。但我開始理解，正是因為肉體會朽壞、記憶會淡去，我們才發展出了「泛化」的能力，學會了在變動中抓取本質。
未來的目標，或許不是將自己完全變成那種「可存檔」的機器，而是利用 AI 來託管那些重複性的「維護工作」，將我們寶貴的生物能量，保留給那些只有碳基大腦才能完成的、充滿混沌與創造力的瞬間。
巨石滾落下山，沒關係。我們稍微喘口氣，欣賞一下山下的風景，再重新推上去。
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