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步骤5：魅影直播5999不想運動，原來也可以怪到腸道菌群身上運動 健康 多巴胺 腸道菌群2小時前最前沿的腸道菌群知識看著朋友圈裏健身、跑馬的大神們秀肌肉、曬配速，再看看自己懶出天際，別說運動了，能躺著就不坐著，令人不禁感歎：這人與人的差距咋就這麼大咧?然而最新的一項科學研究則給了廣大不愛運動的懶癌患者一個新的解（jie）釋（kou），原來不是我不愛運動，我是被腸道菌群控製住了，是它…它它它它不讓我動！來自賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科研人員在小鼠實驗中發現，改變腸道菌群的結構，小鼠運動的興趣也會跟著改變。原本喜歡在跑輪裏運動的健康小鼠服用抗生素後，腸道菌群死傷大半，小老鼠也變得不想運動了。而且科學家們還找到了促進小鼠運動的幾株細菌，主要是丹毒絲菌科和毛螺菌科的菌株。給無菌小鼠補充這幾株細菌後，小鼠運動的時間更長、頻率更高 [1]。圖1. 在運動的小倉鼠我們運動的意願究竟受什麼控製？腸道菌群又是如何決定我們想不想運動的呢？大腦中負責運動意願的區域是紋狀體，而調節紋狀體興奮與否的神經遞質包括多巴胺、乙酰膽堿和穀氨酸。多巴胺和運動之間存在正反饋，運動可以產生多巴胺，多巴胺使紋狀體興奮，運動的意願更加強烈。然而當腸道菌群被破壞後，小鼠運動產生的多巴胺大量下降，沒有了多巴胺的激勵和正反饋，小鼠紋狀體不再興奮，也失去了運動的動力。多巴胺和運動之間的正反饋是如何終止的呢？越運動，多巴胺越多，越想運動，豈不是要把人累死？好在多巴胺的半衰期比較短，大腦的紋狀體被多巴胺刺激的同時會產生分解多巴胺的單胺氧化酶，所以多巴胺並不會在大腦中積累。但腸道菌群的存在會抑製單胺氧化酶對多巴胺的分解，延緩多巴胺的分解，運動獲得獎勵的感受也越強烈。圖2. 大腦中負責運動和獎勵機製的紋狀體（紅色）另外，腸道中的一些細菌，比如丹毒絲菌科以及毛螺菌科的糞球菌能夠合成脂肪酸酰胺，這種代謝產物使感覺神經元興奮，使得小鼠在運動時多巴胺的釋放更高，獎勵和幸福感更強烈。其實這不是科學家們第一次發現腸道菌群和運動之間的關聯，腸道菌群除了能調節運動的意願，也參與運動時代謝產物的利用，甚至與肌肉結構或含量的變化有關。。
步骤6：《看点直播》地下“天然鍋爐”新成員——幹熱岩人們很早就知道地球深部有熱量產生並可“上溢”到地表，似乎在地下存在一個熱氣騰騰的“灶火”、大大的“鍋爐”。人們對地下深處熱量的產生充滿興趣，一直在探索這種被稱為“天然鍋爐”的能源來自何方。大地深處的頭號熱源—— 地熱能深藏於地殼內的高溫很早以前就被人類認識了，並將其作為一種極具潛力的能量資源。從舊石器時代起，古人就利用溫泉中的水進行沐浴和治療身體的不適，而自古羅馬時代起就將其用於空間取暖。近年來，人們對用地熱能代替化石燃料的努力使我們對地熱的興趣再度燃起。絕大部分地熱能被直接用於為建築物供熱和工業加工，即用於房間的供熱和發電。地熱能是地球內部產生和存儲的熱能。地殼內的地熱能起源於行星的原始結構和物質的放射性衰變，地幔邊界溫度可能達到4000℃以上。地球內部的高溫和高壓會導致一些岩石融化，而固體地幔則具有塑性，因此它比周圍的岩石輕，導致部分地幔向上對流。地殼中的岩石和水被加熱，有時會高達370℃，這些水就是被 “天然鍋爐”加熱的溫泉。地熱發電與常規蒸汽發電廠使用的技術密切相關，但整個係統的設計完全不同，取決於人們利用的地熱資源的類型。最簡單的地熱發電廠是利用地熱地區自然產生的“幹氣”直接驅動蒸汽輪機，進而驅動發電機產生電力，這個過程與使用常規化石燃料的發電機原理完全一樣。在地下，水流經幾千米處灼熱的岩石層時會產生蒸汽。大地深處的 “新鍋爐”—— 幹熱岩近年來，一個新名詞頻頻見於各媒體——“幹熱岩”，它是大地深處“鍋爐”的新成員。幹熱岩，從名字上就很好理解，其實就是又幹又熱的岩石，通俗點說，就是地下“發燒”的岩石。從岩石分類來講，包含變質岩、沉積岩和侵入岩在內的岩石都能夠成為幹熱岩。而它又幹又熱的原因也很簡單，因為它們分布在溫度很高的地層深處，或者直接受到岩漿這類物質的影響，加上深埋地下，所以熱量很難釋放，溫度一般都可以在200℃以上。幹熱岩屬於新興地熱能源，幹熱岩的形成與地球的結構有關。在地球深處，存在著可達7000℃的熾熱的熔漿，其熱量向上傳導，穿過地幔接近地殼，而地殼中不含水或者流體極少的岩石層就會獲得高溫能量，進而形成了幹熱岩。地球內部蘊含著大量的幹熱岩，這些都是天然的能源，隻要地球不毀滅，這些幹熱岩幾乎是取之不盡、用之不竭的新能源。。
步骤7：嗨秀直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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