Ｑ老師好友新作，這本新書的內容有很多是現在台灣高中生一起合著的．他們將會是台灣未來Q世代的青年軍！！
量子力學生活應用 在 李國憲 Q爸 Facebook 的精選貼文
同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過1,790的網紅李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道，也在其Youtube影片中提到，本集主題：「腦癒力：最強大的大腦神經功能鍛鍊術 」介紹 訪問作者：李政家 內容簡介： 重啟弱化老化的腦神經功能， 消除疾病與焦慮，增強記憶力、預防失智症 •脖子一碰到衣服標籤就靜不下來、坐不住，代表大腦發展出問題！ •手腳冰冷、整天昏昏沉沉、爬沒幾階樓梯就...
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量子力學生活應用 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的最佳貼文
譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！
客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。
（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。
同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。
（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。
有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！
樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。
在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！
我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！
（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098
量子力學生活應用 在 Facebook 的最佳解答
我們的下一代和美國pk科技，能贏在起跑線上嗎？
分享一篇我的好朋友談教育的文章，作者郝景芳是大陸知名新銳科幻作家、教育企業「童行學院」的聯合創始人，比較東西方在兒童基礎教育思維上的差異，探討我們的下一代需要什麼、而我們能為他們做什麼？
文章轉載自郝景芳的微信公眾號：晴媽說（id：qingmashuo），已獲作者轉載授權。
前一段時間，有一所學校招生的新聞悄無聲息佔據了很多關注教育的人目光C位，紛紛議論：如果是你，會送孩子去這所驚世駭俗的學校嗎？
▎從一所學校引發的討論
這是一所什麼樣的學校呢？原來是矽谷鋼鐵俠 Elon Musk 埃隆.馬斯克給自己孩子建立的私人小學，現在對外公開招生了。
消息一經發出，瞬間擠破頭。加州有1000個以上家庭遞交了申請。 （注意！這只是本校Ad Astra的分校Astra Nova，雖然課程和模式照搬了本校，但畢竟只是子品牌，就已經如此轟動了。）為什麼？
我們先來看一下這所學校入學考什麼：
試題一：首次殖民火星任務需要一位隊長。以下為六位候選人自評及他評的創造力、合作力、尋找資源力、定力、學習力、體力、意志力，七個方面的數值。
1.1 請問哪位候選人最適合擔任隊長來完成以下任務：
“存活並在火星建立基地，在兩年後返回地球。”
1.2 如果任務變成以下，誰又更適合：
“存活並在火星建立基地，使用火星的資源建立能源工廠。永久待在火星並等待三年後第二批殖民者。”
1.3 我們是否應該派人去殖民火星？為什麼？
試題二是一款自創的策略桌遊，讓孩子跟對手對戰二十次，摸清桌遊規律，並尋找出最佳策略。
哇哦，這樣的入學測試題，是不是耳目一新呢？你家小朋友會如何回答呢？
馬斯克原本建立的Ad Astra學校，只是給他的SpaceX員工家的少量小朋友辦的”子弟校“，也算是承襲了我們社會主義祖國”企業辦校“的優良傳統，有著濃濃的SpaceX企業風。那麼這所學校日常如何教學呢？
Ad Astra的學生：
- 不分年級：8-14歲的孩子一起上課
- 側重科技：學習的科目主要是編程、AI、倫理和工程
- 練習創業：每人都會建一家虛擬公司，使用學校的虛擬貨幣進行創業和交易
- 接受複雜性挑戰：模擬、案例研究、製造和設計項目、Astra Nova開發的實驗室和企業合作夥伴；學生被複雜性和解決未知問題的能力所吸引。
- 每年更新：每年根據學生和每個項目、實驗室、討論或戰略計劃的經驗教訓來重新設計。
- 讓孩子們喜歡上學：如果學生被認真對待，他們的時間被充分利用，會怎麼樣呢?
哈哈，就是赤裸裸地培養科技創業企業家啊！說不准其中就有SpaceX的繼承人，或是下一代矽谷獨角獸公司創始人。
很想了解一下，這樣直奔主題、前沿酷炫、自由創新、前途未卜、不走尋常路、偏科嚴重的學校，如果是你，會給孩子報名嗎？
▎從科技之爭引發的思考
Ad Astra對科技的重視，讓我們想到近期另一個持續火爆的話題：中國大陸的科技和西方發達國家之間到底有多大差距？
我們都知道，自從去年華為被美國針對性封鎖以來，中國科技面臨著前所未有的挑戰：敵人像窮凶極惡的野狼一樣圍追堵截，而我們在關鍵性技術——尤其是芯片上——受到了極大掣肘。美國進入了麥卡錫主義，對所有與科研有關的華人採取排擠和封鎖政策。這讓人議論紛紛、憂心忡忡、怒氣沖衝。
這引發了很多討論：大陸和發達國家的科技差距，最主要的來源是什麼？
對這個問題，我曾經寫過兩篇文章，從資金投入、資金結構、產業結構角度進行了分析：《創新中國仍然缺失的必要環節》和《特朗普貿易戰，為什麼是個教育問題》，在此不多展開。
在此只想分析一種說法：“中國科研起步晚、投入少，暫時落後很正常，只要持續花錢投入，假以時日，一定能全方位超越歐美髮達國家。”
這種說法聽起來很有道理，但是深入分析就會發現問題：如果認為中國20年後科研水平將全方位超越歐美發達國家，那就意味著，20年後，中國的科研主力軍實力水平要全面超越於歐美髮達國家科研主力軍之上，進一步推論，這就意味著，今天10歲的中國孩子，未來的科研能力要全面超越於今天10歲的歐美孩子。
是這樣嗎？我們的少年真能贏在科研的起跑線上嗎？
我向大家推荐一本書：《Cycles of Invention and Discovery——Rethinking the Endless Frontier》，是一本深入回顧科學和科技創新的研究，有不少紮實的工作和洞見（尤其推薦其中講貝爾實驗室的部分）。
這本書裡詳細回顧了現代半導體和通信工業的發展歷程，其中重大的成果節點包括：
- 1956年諾貝爾獎（1947/48年成果）：晶體管的發現/發明；
- 1964年諾貝爾獎（1954/58年成果）：量子電子學的發展引發激光的發現/發明；
- 1985年諾貝爾獎（1980年成果）：量子霍爾效應的發現；
- 1998年諾貝爾獎（1982年成果）：帶有分數電荷的新型量子流體的發現；
- 2000年諾貝爾獎（1957/63/70年成果）：半導體異質結構的發明；
- 2009年諾貝爾獎（1966年成果）：光纖波導的發明；
可以看得出來，這裡面有兩個非常明顯的現象：
1）發達的信息工業背後，是強大的基礎研究作為水下冰山；
2）發現和發明往往先於工業應用很多年。
晶體管的發現/發明（1948年）先於英特爾公司成立20年（1968年），更早於286芯片上市（80年代）。再往前追溯，晶體管的前身電子管，是1884年的想法，1904年的專利。是100多年持續不間斷的強大的基礎研究才導向今天發達的工業應用。那是什麼力量帶來了這樣強大的基礎研究？
基礎研究不同於應用研究。應用研究通常是把所有能獲取的科學成果整合在一起。結果是可控的、時間是可控的、成本是可控的、方向是可控的。但是基礎研究不是這樣。基礎研究方向是完全不確定的，它的目標就是發現和理解，是向未知前行。站在歷史節點上，我們會發現：
半導體的發現不是為了電腦，是法拉第發現了異常電阻現象；電磁波的發現不是為了手機，是麥克斯韋從數學上整合電現象和磁現象；流體力學方程不是為了飛機，是伯努利為了解釋水流速不同的現象；激光的預言不是為了光纖和武器，是愛因斯坦發現的光電效應和量子力學能級理論的推演。
所有這些帶來劃時代改變的重大發現，都是為了解釋自然現象、探索基本規律，背後是抽象思想帶來的快感，是科學家對自然不斷追問的樂趣。
▎教育系統需要作出的改革和困難
從前面的梳理我們可以看到，真正劃時代的重大發現，都是去解決未知問題。但是我們目前的教育，讓學生練習的都是“解決已知答案的問題”，而不是“解決未知答案的問題”。我們練就了孩子們猜測出題人心思的能力，但是真正面對複雜未知的自然，該如何思考和探索，孩子們是毫無概念的。
真正好的基礎教育，是讓孩子學習探索未知問題。這種教育需要教孩子的是探索問題的方法，而不是直接記住答案。
馬斯克在接受采訪時說過，如果你想教別人如何使用引擎，你應該把引擎給他們，讓他們自己動手拆卸，而不是簡單地在教科書上閱讀螺絲刀和汽車的知識。如果一個孩子把引擎拆開，他們會明白所有的部分是如何一起工作的，他們會明白整體，而不是部分。
我們的傳統教育是告訴孩子電磁感應定律是什麼，然後讓孩子通過左右手定則做練習題，而真正培養創新者的教育，應該反過來：讓孩子理解法拉第到底在探索什麼問題，他觀察到什麼，他是怎樣想問題的，是怎樣提出理論猜想，怎樣做實驗驗證，遇到什麼挫折，又是怎樣找到答案，最後得出電磁感應定律。
也就是說，傳統教育是從知識出發，培養創新者的教育是從探索出發，讓知識作為結果。
我們有多少課堂帶孩子了解過科學定律的發現過程？我們有多少學生知道，胡克是為什麼研究彈簧？伽利略是為什麼研究慣性？如果不知道科學探索背後的思維邏輯，就很難做出未來的創新。可是引領孩子探索知識的發現過程太花時間了，沒有哪個課堂有這樣的耐心。
對比中美教育創新，會發現，我們的基礎教育改革實在是太慢了、太難了，不要說一所像Ad Astra這樣顛覆式創新的學校，就連做一些教材和教學法方面的改革，都舉步維艱。
制度政策先不說，人才培養方面，能夠做“以問題為引導”“探究式教學”設計的老師就十分稀缺；考核方式方面，目前之所以只強調應試，是因為其他教學方式缺乏統一評價標準，給舞弊開了口子；教育出路方面，現在仍然只有高考一條路能導向好的職場發展，缺乏和新興職場發展的鏈接；社會環境方面，現在整個大環境都急功近利，讓父母也充滿焦慮。這些方面都讓真正開創性的教育探索困難重重。
▎致力培養下個時代的革新者
我之所以創辦童行學院，就是希望在中國也能做一些面向下個時代培養創新者的事情。辦學校不容易，我們就辦課外學校。
童行學院採取線上課的方式，給孩子項目制的實踐機會，培養孩子知識、視野、思維，並讓孩子感受並學習科學、人文、藝術背後的思維方法。童行學院的所有課程和引導理念，都是以問題為出發，問題驅動的學習。我們在時空之旅課程裡，帶孩子探訪科學家，回到科學發現的現場，跟科學家一起發現知識。這種“問題驅動——激發好奇——引導思考——培養思維——學習知識”的教學思路，是一種從根本出發的教學方式。
在童行學院的“火星探索”項目制學習營中，有一個環節是讓孩子探索“如何讓火星車減速，安全抵達火星”。我們讓孩子準備一個煮雞蛋，用生活中各種能想到的材料，想辦法讓煮雞蛋從高空中落下而不摔碎。孩子通過動手，再和老師討論，會真正理解火星探索過程中的挑戰，也會對重力/空氣阻力/緩衝等等物理概念充滿好奇，熱情發問。
我們希望有更多同路人參與，我們會積極尋找志同道合的合作者，也希望更多家庭和孩子加入我們。
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本集主題：「腦癒力：最強大的大腦神經功能鍛鍊術
」介紹
訪問作者：李政家
內容簡介：
重啟弱化老化的腦神經功能，
消除疾病與焦慮，增強記憶力、預防失智症
•脖子一碰到衣服標籤就靜不下來、坐不住，代表大腦發展出問題！
•手腳冰冷、整天昏昏沉沉、爬沒幾階樓梯就氣喘吁吁，是大腦缺氧缺糖警訊！
•眼睛發癢、容易有痰、鼻塞、有慢性過敏，是大腦發炎的反應！
•消化不良、坐不住或成人背部怕癢，長期容易導致脊椎側彎、腰痛！
☉「功能神經學」不使用藥物和侵入性治療
在台灣，「功能神經學」對許多人來說還相當陌生，生病了，只能求助傳統西醫的治療，但許多慢性病及文明病，實際上是科技進步與生活形態的改變，例如電磁波、藍光、加工食品、環境荷爾蒙等，使大腦無法獲得有效率休息及深層修復，導致大腦失衡進而弱化人體的自癒能力。
其實在國外，「功能神經學」已經有一套全人理論與實際作法，是融會大腦神經科學的獨特醫學，有助於避免大腦退化，同時活化大腦。換句話說，當大腦平衡了，疾病就會遠離你。
「功能神經學」主要是透過各種外在的刺激方式或特定的功能性復健運動，活化病人的大腦神經迴路，因而改善患者的臨床症狀，也因為不使用藥物和侵入性的治療方式，因此著重在早期預防找出問題的根源。除了刺激活化、復健運動，還須配合改善日常生活環境和各種生活習慣，例如避免飲食、污染源、電磁波、光照、日常用品中的有毒物質等等。
☉大腦第一怕缺氧、第二怕缺糖
李政家博士指出，「氧氣」和「葡萄糖」是腦細胞所需要的基本養分，但過多或過少都不行！常見的手腳冰冷、正餐前感到焦慮恐慌、飢餓時會身體發抖，甚至貧血、睡眠呼吸中止症、氣喘等，都是大腦缺氧缺糖的警訊。
由於大腦和身體四肢都屬於身體的末稍，如果你有手腳冰冷的現象，將導致血管內血糖和胰島素過高，表示此時血液中的葡萄糖無法進入身體的末端，包括你的大腦。
一旦葡萄糖供應不足，便會分解釋放出大量蛋白質，並且堆積在附近的大腦神經元，更多的腦細胞因此相繼死亡，於是造成大腦退化。同樣的，末稍循環不良會導致細胞氧氣供應不足，直接影響了大腦的功能，加速細胞退化。
☉隨時給大腦新刺激、攝取好油、排除干擾因子
身為青壯年的大腦，退化速度比起上一代情況更嚴重；青少年甚至更小的兒童，智慧型手機和平板電腦已經是他們生活的必需品，造成情緒障礙、過動的孩子比率變得很高，這真可說是一種文明的代價。想要讓大腦回春、活化，務必將維持大腦系統健康的三大要素牢記在心。
●要素1：持續的外界刺激活化→例如減少依賴衞星導航和通訊軟體，練習使用地圖促進方向感，增加實際人際溝通互動的頻率，甚至要營造特定的環境，像是多去大自然走走。
●要素2：攝取好油，提供大腦神經細胞所需要的養分→像是夏威夷豆、胡桃等堅果，以及富含Omega-3的魚油，能抑制發炎反應，對於促進大腦的成長和修復受損的大腦具有關鍵效果。
●要素3：排除生活中干擾大腦細胞的各種因子→包括食物中的人工色素、阿斯巴甜、味精、裝潢或家具常見的甲醛，以及生活中不知不覺接觸到的重金屬等，都隱藏在我們的日常生活中，分分秒秒影響大腦。
☉對衣服標籤敏感、怕癢，代表大腦發展出問題
大腦分為左右兩邊，左腦屬於邏輯、細節、理性、智商；右邊屬於藝術、創造力、感性、人際關係，雖然右腦具有控制身體兩側的能力，但左腦只具備右側身體的能力。
左右腦各自有發展的關鍵時期，例如0~3歲是右腦發展時期，大肌肉的運動、非語言的人際互動，都是強化右腦發展的活動；3~7歲是左腦發展時期，小肌肉的精細動作、語言學習、邏輯的訓練等。左右腦的發展有如爬樓梯般，必須一階一階、循序漸進。當大腦出現問題時，將導致身體肌肉張力異常，並且會伴隨自律神經失調的現象，影響內臟正常功能的運作
「功能神經學」提供幾個簡單的原始反射，來測試身體肌肉張力變化的形態，就能得知大腦發展時程是否完整，例如：戴手環或手錶時會坐立難安、對衣服標籤敏感坐不住、背部怕癢……等，容易導致注意力不集中，長期容易導致脊椎側彎、腰痛等脊椎問題。
作者簡介：李政家
旅美行醫20年，除了國內外完整醫學訓練外，還領有美國脊骨神經醫學博士學位。執業期間，融會脊骨神經學、功能神經學、免疫預防醫學和量子自然醫學，以及多年臨床經驗，不間斷地探索生活中的過敏原、干擾因子和環境因素對人體健康的影響。
同時並且從細胞粒線體產生能量的角度切入，探究如何透過充分的細胞能量供給達到活化細胞的目的，以期能不開刀、不吃藥，靠著一些非侵入性的復健治療與生活習慣的改變，幫助提高人體自癒力，並推廣正確的健康新思維。
學歷
• 中山醫學大學復健醫學系
• 美國南加州健康科學大學 脊骨神經醫學博士（Southern California University of Health Sciences ,Doctor of Chiropractic）
• 運用量子醫學（Applied Kinesiology應用肌肉動力學）300小時訓練，開課單位：ICAK-International College of Kinesiology
• 臨床量子心理學（Neuro Emotional Technique-NET）80小時，開課單位：AHHA-American Holistic Health Association
• 食物酵素療法（Loomis Enzyme Therapy）150小時，授課單位：Food Enzyme Institute
• 人體反射點療法（Total Body Modification-TBM）100小時，開課單位：courses by Dr. Victor Frank
• 南氏去過敏療法（NAMBUDRIPAD’S ALLERGY ELIMINATION TECHNIQUES-NAET）300小時訓練，授課單位：NAET Training Institute
• 功能醫學課程（Functional Medicine） 2010-至今，授課單位：Functional Medicine University
執照
• 美國加州脊骨神經科醫生、加州物理治療師（Karl C. Li, DC, PT）
• 台灣物理治療師
作者粉絲頁： 李政家 醫學博士
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量子力學生活應用 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的精選貼文
本集主題：「疾病，從大腦失衡開始：環境變異影響大腦功能，造成文明病、慢性病、癌症人口遽增」介紹
訪問作者：李政家 博士
內容簡介：
你知道嗎？肥胖、慢性病、過敏、發炎、各種文明病，甚至癌症，都和大腦失衡密切相關！
李政家博士集脊骨神經學、免疫預防醫學和量子自然醫學，以及多年臨床經驗，探索生活中的過敏原、干擾因子，和環境毒素對我們的影響。只要生活習慣的小小改變，就能改善自己的健康狀態，重新掌握自己健康的主導權！
李博士透過多年的習醫過程，從全人的角度，整合了功能神經學、免疫預防醫學和量子自然醫學三大領域，希望藉由本書讓一般的讀者籍由這些輕鬆易懂的方式，探索生活中的過敏原、干擾因子和環境毒素對我們的影響。同時書中也提供一些檢測技巧、自我評量和生活建議方針，讓讀者親身體會科技進步是如何無形而又具體的提高了我們健康的風險。
當自己或是親愛的家人朋友面對疾病時，或許就可以有不同角度來看待與我們切身相關的健康議題。只要透過一些生活習慣的小小改變，就能改善自己的健康狀態，期許我們人人都能徹底的解放成為勇敢的生物駭客，重新掌握自己健康的主動權！
作者簡介：李政家 博士
旅美行醫20年，除了國內外完整醫學訓練外，還領有美國脊骨神經醫學博士學位。執業期間，融會脊骨神經學、功能神經學、免疫預防醫學和量子自然醫學，以及多年臨床經驗，不間斷地探索生活中的過敏原、干擾因子和環境因素對人體健康的影響。
同時並且從細胞粒線體產生能量的角度切入，探究如何透過充分的細胞能量供給達到活化細胞的目的，以期能不開刀、不吃藥，靠著一些非侵入性的復健治療與生活習慣的改變，幫助提高人體自癒力，並推廣正確的健康新思維。
學歷
•中山醫學大學復健醫學系
•美國南加州健康科學大學 脊骨神經醫學博士（Southern California University of Health Sciences ,Doctor of Chiropractic）
•運用量子醫學（Applied Kinesiology應用肌肉動力學）300小時訓練，開課單位：ICAK-International College of
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