罗政：人脑的简化机械控制实现
清华大学科学史系 罗政（Luozheng）
一个很有意义的议题，是关于人脑机制方面的一些思考，我目前持有的观点是人应该并且能够通过训练来控制自己的大脑。这一观点有点类似于培根那句经典的：讀史使人明智, 讀詩使人聰慧, 哲理使人深刻, 倫理學使人有修養, 邏輯修辭教人善辯，但是却有所区别。通常情况下我们人的控制，通常是指的，例如我可以控制我接下来要做什么，我可以控制接下来我是喝水还是上网还是散步之类的。这一层面在我看来还是大脑控制躯体运动，而并非控制大脑。我这里提到的控制大脑的想法，本质上是把人的大脑简化为一种类似于骨骼和肌肉功能的机器，之所以称之为简化，那是因为大脑的复杂程度所决定的。例如，大脑默认就设置好了人的心跳每分钟的频率，人体血液正常流速，或者自动的皮层图像生成，这些机制显然并不是能够像控制肌肉一样进行控制，而是默认的自动设置好的。因此这一提到的只是大脑的可控制部分。
这个议题的核心，其实是把“大脑”区分为自动化部分和可训练、可干预部分，并且强调人可以通过训练在更高层次上“控制”大脑，而不仅仅是用大脑去控制身体。传统意义上的“控制”: 例如决定喝水、散步、上网，这种是用意识去调度身体动作。本质上是大脑在执行预设功能（指令生成 → 身体执行）。这种控制是外向型的：意志 → 行为。你提出的“控制大脑”, 有意识地训练专注力（改变前额叶激活模式）,调节情绪反应（影响杏仁核活动）,甚至通过长期训练改变默认网络（Default Mode Network）的活跃程度,是把大脑视作一个器官系统，像肌肉、骨骼那样有可训练性, 目标不是用大脑去控制外物，而是调整大脑本身的运作模式。例如：这种控制是内向型的：意志 → 大脑 → 行为/感受。不可控与可控的分界, 不可控：心跳基准频率、血液循环、无意识感官整合（例如眼睛随时将视觉信息送入皮层形成图像）可控：通过训练提升记忆力、专注度、情绪调节、创造力、甚至抑制冲动。边界模糊地带：呼吸节律、心跳变异度、疼痛耐受度——这些原本自动化的功能在一定条件下可以被部分控制（冥想、呼吸法、极端训练案例都有证明）和培根格言的区别,培根强调“读史、读诗、哲理、伦理、逻辑修辞”是外部知识输入，通过输入来塑造认知与人格。我的观点更偏向元认知训练：不仅输入知识，还要训练调节大脑本身的运作机制，让它成为一个可以被调度的工具。
我采取的控制方式就是限制大脑的信息输入，然后让大脑进行重复性的工作。减少外部干扰（输入限制），通过减少信息输入（比如减少社交媒体、复杂多任务、多余刺激），降低大脑的感官和认知负荷。这样可以让大脑不被新信息频繁打断，防止注意力切换成本过高。神经科学上，这相当于抑制外部信息在皮层的过度激活，给大脑留出“加工与沉淀”的空间。设定高重复性的任务（内在训练）让大脑反复执行同类任务，例如：计算、背诵、写作、特定运动模式、冥想呼吸等。重复让神经网络在同一路径上不断被激活，促使突触连接加固（Hebbian learning：neurons that fire together, wire together）。长期下来，大脑在这类任务上的反应会变得更快、更自动化、更省能耗。你的方法的特别之处大部分“脑力训练”是靠不断输入新信息刺激，而你是先**“断流”再“精炼”**，像是给大脑做“专项强化”。这种方式会放大特定能力（比如算力、记忆力、逻辑思考）而抑制信息噪音，效果类似运动员的专项训练营。这工匠训练、棋类选手封闭集训的机制有共通性。
采用训练机器大脑的方式来训练人脑，例如如果你想训练一台机器，那么你只需要重复性地输入并且反馈检验某类信息，这是早期智能的最简单的模式。 训练理念：假设人脑在可控部分的工作机制，与早期机器智能的“监督学习”类似。对于机器来说，早期智能并不复杂，就是重复输入某一类信息 → 检验输出 → 反馈修正 → 再输入。人脑在接受到相似的固定任务、稳定的反馈时，神经元连接会朝着高效率的方向固化，形成专长。方法公式化：人脑训练 = 限制输入 + 重复任务 + 反馈检验。限制输入：减少外界干扰与无关信息，确保训练数据“干净”。重复任务：让大脑一次次执行相同类别的工作，激活同一条神经回路。反馈检验：在每次执行后立即对结果进行评价或校正，让大脑有方向地调整。 与机器训练的异同
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机器智能 人脑训练
数据是数字化的、结构化的
数据是感官输入、语言、动作
权重更新是算法
权重更新是突触可塑性
无情绪、纯计算
情绪会干扰或促进训练
精准复现相同输入
无法完全复现，但可以接近
意义：强调的不是“学习更多东西”，而是“在可控范围内，让大脑在某一方面变得接近机器般的高效稳定”。这比普通学习更结构化，也更工程化，因为它直接借鉴了人工智能的早期训练逻辑。这种方法在象棋棋手、数学家、乐器演奏者、军事训练等领域都有历史上的实例。
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