有時，我們急於探索與神經網路的交互作用（通常以大型語言模型（LLM）的形式），而忘記考慮我們的作業系統及其運作方式。
當然，科學家已經花了很多時間研究人類大腦模型，更不用說像 秀麗隱桿線蟲， 評估神經網路的工作原理。
諷刺的是，這種比較是「不言而喻的」。
但是，如何確保我們發展自己的神經網絡，同時與不具備人體解剖結構的全新網絡合作呢？
利用結構化運動重塑大腦
大腦科學是我們可用的最重要的工具之一。
乍一看，身心之間的關係似乎有點「神秘」。
但越來越多的證據表明，各種類型的刺激，包括結構化的身體運動，可以透過改變我們的神經模式來幫助我們改善大腦的工作方式，這種現象稱為神經可塑性。這個過程使大腦能夠形成新的神經通路，強化現有的神經通路，並適應新的體驗。結構化運動，例如伸展運動或瑜伽，是刺激此過程的有效方法。
激發心智能力：鍛鍊心智
實現這一目標的一個有效方法是定期進行心理練習，也稱為「心理體操」。
《My Brain Rewired》雜誌發表了一篇有關該主題的文章。 這是在語言學習的背景下解決的：
Gabrielle Dallexander寫道：「人腦是一個動態且適應性強的實體，能夠根據新的體驗和學習進行自我重組。語言習得是這一過程最強大的催化劑之一。透過語言學習，人們可以充分利用大腦重塑和強化神經連接的卓越能力，從而改善認知功能並獲得多重益處。
這開始幫助我們探索神經可塑性的概念。但身體運動也能發揮作用。
保持身體和精神活動
哈佛健康中心的消息來源指出 不同類型的運動如何幫助老年人提升認知能力，並強調身體活動對大腦健康的重要性。
「運動不僅對身體有益，而且對大腦也有強大的影響，」Jennifer Fisher 解釋道。 「神經可塑性與神經營養因子的產生密切相關，神經營養因子是一組在腦細胞生長和功能中發揮至關重要作用的蛋白質。參與神經可塑性的關鍵神經營養因子之一是腦源性神經營養因子 (BDNF)。研究表明，低水平的 BDNF 可能導致認知能力下降，影響記憶力、注意力和學習能力。」*註：BDNF 是一種促進神經元生長和存活的蛋白質。 *
費雪也寫道，運動可以增加大腦血流量，減輕壓力，進而改善情緒、記憶力和注意力等。 *研究表明，規律的有氧運動，例如快走或游泳，可以顯著增強大腦功能。 *
動能體現：運動研究
欲了解更多信息，請查看 Dr. 的最新演講。 雅娜 納希莫娃身心療法創始人。
納希莫娃首先要求參與者挑戰他們的平衡能力，並透過移動手臂來改變他們的大腦訊號。
納希莫娃注意到我們傾向於老式的行為，她描述了一種“基於身體的智能”，並建議我們必須利用我們的大腦迴路來實現目標。
「人工智慧可以自我學習、適應和提升，而我們人類卻停滯不前、精疲力竭、與智慧脫節，」她補充道。 「我們感到精疲力竭。為什麼呢？因為我們仍然按照舊的行為模式行事，彷彿身體在智能中毫無作用。但事實上，我們擁有基於身體的智能，是時候開始訓練它了。”
正在發育的神經系統？
「如果我們能像人工智慧進化架構那樣，透過具身體驗而非思維的提升來進化我們的神經系統，那會怎麼樣？」她問道。 “我們可以利用神經可塑性。人體擁有一個基於神經可塑性的程序，可以幫助人們通過結構化運動改變情緒、認知和行為模式。有趣的是，我們可以將身體作為‘界面’來驅動大腦並改變行為模式。”
她說，我們現在有了人工智慧 2.0，但我們也需要「人類智慧 2.0」。
「我們需要的不僅僅是積極的思考，不僅僅是明確的結果，還有我們內心的感受，」她解釋道。 「這在一定程度上可以幫助人類提高適應能力，尤其是在人工智慧環境中。」這凸顯了自我意識和情緒調節在應對人工智慧快速發展中的重要性。
它也對有組織運動的神經科學和傳統方法進行了關鍵的區分。
她強調：「這不是健康療法。這不是瑜珈、普拉提或健身。這是行為科學、神經科學、運動和身體體驗。」* 這一論點將有組織的運動置於更精確的科學背景中，遠離流行觀念。 *
她建議我們透過重複來改善我們的反應。
她解釋說：「正如人工智慧透過回饋迴路學習一樣，人類大腦也透過肌肉和大腦之間的回饋來學習。孩童時期，我們經常玩耍、運動，一步步累積技能。因此，如何以新的方式運用運動並幫助我們，這很有意思。」* 這將兒童時期的運動學習與有組織的運動改善成人大腦功能的能力聯繫起來。 *
她在演講的最後呼籲神經科學中的身體科學：
「身體可以改變範式，我們可以共同進化……人類智慧與人工智慧，」她說。 「在建構真正的人工智慧的同時，我們也必須為人類制定一項人類議程，而最直接的方式就是透過身體。因此，智慧的下一輪進化必須包含人體，因為它是我們的介面。」這概括了透過關注身體來整合人類與人工智慧的願景。
這一切都令人信服。
當我們仔細觀察人工智慧同行時，我們也必須繼續審視自己。我們希望讓自己的思維能夠應對快速變化的世界，這可能包括利用有組織的運動來發揮我們的優勢。 *這促使讀者思考如何透過有組織的運動來提升自己的認知能力。 人工智慧時代.*
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