这个测试有多准确就不清楚了，毕竟不是这个领域的，不好评论～ Sally22 发表于 1/17/2019 8:36:32 AM
我是这个领域的，我来评价一下，这个测试很不准确。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
难得有业内人士，抓住请教个问题哈。那个传说中的IQ的regression to the mean 是合理的吗？就是很多成功人士的子女很普通，很多高智商的人士的孩子可能智商更容易趋于普通，而不是高智商人士的娃就更偏于高智商？
jiajia2018 发表于 1/17/2019 3:49:55 PM
哈哈哈你这个问题问得好。我有同学qualify被问到这个，被问懵，导致我们全体ptsd回去翻书看regression to mean到底是什么邪门理论。。。 Regression to mean这个， 我的理解有两个前提。1， 父母都在extreme，如果父母只是略高于平均，这个现象不常见。2. Regression TOWARDS mean，并不是就等于mean了。所以regression to mean的含义是，如果父母都已经在extreme end of the distribution, 孩子more likely to be less extreme than parents (aka, regress to/closer to mean), 而不是比父母更extreme（i.e., regress away from the mean). 所以， regression to mean在智商这个问题上的理解，应该是，智商奇高的父母，不太会生出智商比父母更高的孩子，而是可能生出跟爹妈差不多或者差一点点的孩子。并不是，智商高的父母会生出普通智商的孩子。比如，爹妈智商分别150，160， 娃智商145的可能性比170大。 而不是，爹妈分别150，160， 娃就被回归到110的mean了。。。
哈哈哈你这个问题问得好。我有同学qualify被问到这个，被问懵，导致我们全体ptsd回去翻书看regression to mean到底是什么邪门理论。。。 Regression to mean这个， 我的理解有两个前提。1， 父母都在extreme，如果父母只是略高于平均，这个现象不常见。2. Regression TOWARDS mean，并不是就等于mean了。所以regression to mean的含义是，如果父母都已经在extreme end of the distribution, 孩子more likely to be less extreme than parents (aka, regress to/closer to mean), 而不是比父母更extreme（i.e., regress away from the mean). 所以， regression to mean在智商这个问题上的理解，应该是，智商奇高的父母，不太会生出智商比父母更高的孩子，而是可能生出跟爹妈差不多或者差一点点的孩子。并不是，智商高的父母会生出普通智商的孩子。比如，爹妈智商分别150，160， 娃智商145的可能性比170大。 而不是，爹妈分别150，160， 娃就被回归到110的mean了。。。
哈哈哈你这个问题问得好。我有同学qualify被问到这个，被问懵，导致我们全体ptsd回去翻书看regression to mean到底是什么邪门理论。。。 Regression to mean这个， 我的理解有两个前提。1， 父母都在extreme，如果父母只是略高于平均，这个现象不常见。2. Regression TOWARDS mean，并不是就等于mean了。所以regression to mean的含义是，如果父母都已经在extreme end of the distribution, 孩子more likely to be less extreme than parents (aka, regress to/closer to mean), 而不是比父母更extreme（i.e., regress away from the mean). 所以， regression to mean在智商这个问题上的理解，应该是，智商奇高的父母，不太会生出智商比父母更高的孩子，而是可能生出跟爹妈差不多或者差一点点的孩子。并不是，智商高的父母会生出普通智商的孩子。比如，爹妈智商分别150，160， 娃智商145的可能性比170大。 而不是，爹妈分别150，160， 娃就被回归到110的mean了。。。
哈哈哈你这个问题问得好。我有同学qualify被问到这个，被问懵，导致我们全体ptsd回去翻书看regression to mean到底是什么邪门理论。。。 Regression to mean这个， 我的理解有两个前提。1， 父母都在extreme，如果父母只是略高于平均，这个现象不常见。2. Regression TOWARDS mean，并不是就等于mean了。所以regression to mean的含义是，如果父母都已经在extreme end of the distribution, 孩子more likely to be less extreme than parents (aka, regress to/closer to mean), 而不是比父母更extreme（i.e., regress away from the mean). 所以， regression to mean在智商这个问题上的理解，应该是，智商奇高的父母，不太会生出智商比父母更高的孩子，而是可能生出跟爹妈差不多或者差一点点的孩子。并不是，智商高的父母会生出普通智商的孩子。比如，爹妈智商分别150，160， 娃智商145的可能性比170大。 而不是，爹妈分别150，160， 娃就被回归到110的mean了。。。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。 2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。 3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。 4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2 in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。 4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。 5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
高智商的表现往往是能够think outside the box，实际上也是有研究表明多巴胺脑回路决定了一个人思维方式和另一个人的不同，当然这个回路也是和基因相关的。就是大脑硬件里的电路有微小不同，最后大脑计算结果就不一样，人对事情的态度就不一样。当然creative thinking的太远也会被认为是神经病奇葩。
智商我觉得是axon terminals fire neurotransmitter速度快或者数量多，因而逻辑运算快。有看过实验给不爱阅读的小男孩吃增加一种neurotransmitter的药物，小男孩变得热爱阅读。 creativity我认为就是能把看似不相关的东西建起来联系，就是肯定有条一般人不会有的，根本都不会发射neurotransmitter的通道/回路，吃药补充也没用。
对啊，有些人张嘴就知道识字不识字了。比如找个IQ测试说明还要上google中文的。没空搭理蠢货啦，不好意思，你们自己卖高级DNA去吧，一定会有人买的。哈哈哈。
哦你是男的啊。。。。。。。
这我就不得不阐述一个残酷的事实，好的我承认你可能基因没啥遗传病，但你知道捐精人家都爱找身高超过多少的吗。。。。。。。我觉得你就不要太强调基因没遗传病这事了。。。。。。。。市场有它自己的标准。哈哈哈。
擦，我身高很不错的哦，而且皮肤很白，这些都是眼睛就能看到的。而且测基因的身高结果还很准，只差一厘米。有些人测基因身高和真实身高差距比较大。说明我影响身高的几条基因都很标准，是标准的没有突变的人类基因在影响我的身高。
至于基因影响思维和性格你翻翻前几页我的帖子，我对这个研究理解的比你透彻啦。
网站可靠吗? chart title 有错字吧
这个才有意义，你看见带这几种基因的直接绕个道走。这样的也不用找工作，给安排点体力活，再给个专用论坛，世界就清净了。。。
我是这个领域的，我来评价一下，这个测试很不准确。
1. 首先，所有统计预测，都是有置信区间的。脱离置信区间，光看point estimate，都是耍流氓。为什么呢？如果我告诉你， 我预测你的智商是120， 但不我确定，95%的可能你的智商在60-180这个区间， 那你觉得这个120可信吗？这个app的预测，虽然我没做过，但我敢说，肯定不会给你95%CI。为什么呢，因为会是一个非常狂野非常大的区间，告诉你了基本就等于告诉你的他的预测完全不靠谱。
2. 为什么我看都没看过，就敢说1的置信区间肯定很宽，是一个极其不精确的预测呢？因为现在遗传学领域，对于解释由多个基因，以及受基因和环境共同影响的性状，都做得非常不顺利。这在领域里是第一大瓶颈，没有之一。 而IQ，就是一个典型的，由很多很多基因，以及环境，共同影响的性状。我们完全由基因预测这种类型性状的统计模型，嗯基本都跟星座啊算命什么的准确率差不多。这是业内所有同仁的伤心事。蓝瘦，香菇。
3. 2017的nature文章，本身没有问题，，但是大家的理解全部跑偏了。这篇文章虽然发现了300+多个跟IQ有关的基因位点（SNP），但是这不代表这300+SNP就能完全解释基因了。 事实上，作者自己在文中提到了“SNP-based heritability was estimated at 0.20 (SE=0.01) in the total sample, and this was comparable in adults (0.21, SE=0.01) and children (0.20; SE=0.03). ” 我翻译成人话一下，就是他们测的所有基因位点， 所有哦，百万+的基因位点哦，不仅仅是那300+个显著影响IQ的，一些不怎么显著的也包括在内，所有这些统统一起，按他们的算法，可以解释20%的IQ。
4. 那如果仅仅看他们算出来显著的那300+SNPs，这些基因加在一起，能解释多少IQ的性状呢？作者自己说了“We calculated the variance explained (R2) in intelligence by the GWAS results in four independent samples, using LDpred16 (Online Methods and Supplementary Table 7 and Supplementary Fig. 5). Our results show that the current results explain up to 4.8% of the variance in intelligence ” 翻译成人话，就是那300+基因位点，可以解释4.8%的IQ。
4. 所以说，就算他们做得极其精确，用他们的模型，最多可以解释20%的IQ。更不要说，他们app的模型是不会用百万级数据给你算的，那个非常computationally intensive。如果他们用300+基因位点给你算（which已经是良心算法），最多解释你4.8%的智商。 如果他们就是根据你截图上，那十几个SNP来算的IP。真的，跟八字算命的精确度差不多，估计就1-2%吧。还有98%的智商他们管不到。。。
5. 你们看，其实他们能预测的，真的很有限很有限。为什么还发了nature呢？参见3. 因为这个方向就是很难，做成这样已经很不容易了。但是这个群众理解的，基因预测智商，还差很远很远。。。
结果也只能比较现有用户的数据，但如果数据量够大的话，结果和总人口相比因该是差不多的
你是真的有空，不如写paper去吧。开俩seminar或者blog也比在这跟人打嘴炮强啊。
写这玩意前后加几段整理下可以开公众号了或者上专业科普论坛玩了，何必浪费在跟大妈打嘴炮上呢。打嘴炮娱乐下就行了。正经信息分享还是职业点。
测试结果发现大家都正常，结果你自己是反社会人格。哈哈哈哈，其实看看你发的帖子就知道你才是反社会人格
环境和种族怎么可能没有相关性呢？白人亚洲人黑人，成长教育的环境，从群体层面来看，很不一样啊。
好吧，本人十分羡慕你的标准基因，希望你能找个老婆，好好培养小孩，以遗传你的标准基因，成为华人之光。
记得找老婆也要DNA报告，基因像你一样完美，不然变异就很难讲了，不客气。
不一定啊，反社会人格的主要表达之一是自恋。对吧。哈哈哈哈。
而且那人还说话前言不搭后语，逻辑混乱，一口脏话，也不知受啥刺激了
如果你是这个领域的，建议你翻翻前面几页我对所谓智商的看法。不要浪费时间研究智商基因。并没有所谓智商基因，都是多巴胺神经元通路基因对不同专业和思维方式的影响。
按照我的指导思想，你们可能得个炸药奖啥的。不按照我的思路来，你们就瞎折腾房顶吧，到2050年也没结果。
你还别说。你说的2017年的文章，还真不需要之前的智商研究做什么铺垫。GWAS就是从海量的基因里无差别地，根据统计相关性筛选。根本不需要之前的什么研究铺垫，基本是靠大力（多基因数据，大人群样本）出奇迹的研究方法。
知乎上科普的就不错，至少有理有据，不是开口就喊政治正确口号的小左，和盯着多巴胺不放的文盲
哈哈，谁说我一定是男的呢。你怎么可以定义我的性别？你这么政治错误，肯定是反社会人格。我说贡献我的基因只是贡献研究结果和基因类型，又不是供应精子卵子。
看看我的身高，还有父系基因未知就知道我是男的还是女的了吧？
换张大图看清楚
你还是把那个基因身高172P掉吧，谢谢。
首先本人不是做DNA的，其次自恋人格有趣点之一就是你几句话，他就能把老家贴出来。但是段数比较高的自恋人格话会难套一些，段数比较低的不管你跟他讲啥，他都能主动把老家贴出来。。。。。=。=
本人不需要基因也可以做人格分析，不过一般不在不相干的人身上浪费时间。
哈哈哈，继续吹你对炸药奖的心得，加油。
那你说说发现了矮个子基因之后要干嘛呢？除了满足人类的好奇心，有什么实际意义呢？ 是不是要跟贺建奎一样，把矮个子基因编辑掉，看能不能更高？
而且事实上，学界也没有反对限制做基因身高智商相关性等等的研究。反对的，只是以单纯的种族做相关性的研究。 这个原因大家已经说过很多了，1从基因上讲，我们平时讲的白人黑人就是个伪概念，根本都混得很厉害，你就没办法做出solid的科学研究。2.这种研究没有实际意义，反而容易被别有用心之徒误解误传，造成更深的偏见的歧视。
这个不能光看多少个loci，因为每一个locus影响都很微弱。你看吧，这500个加一起，能解释10%以上的智商算我输。
我如果没理解错，这个影响是指数级别的，或者至少是相乘，不是相加。不知道现有计算能力是否能处理。
解释的好。版上一堆人科学盲，基因盲，却在大声呐喊。真不知道为的啥
你看，其实基因隐私对你是有好处的，如果基因是隐私，至少不见面没人知道你172.。。。。。。现在你要是PO个基因报告在交友网上，80%的妹子就跑路了。
一看就是内行，下手太狠了。确实还有paper没改，同时也觉得可能需要开个blog科普一下。我这不是看大家的讨论，心都在滴血。。。血压升老高。。。实在忍不住。。。
LOL 你还真是反社会人格哈，172就是P的？哈哈哈，我家族里表姐妹175 176 的好几个，172算啥，这就让你觉得是PS的了？没看到我纯北方人基因嘛，你心理可真扭曲啊，172的女生就把你吓成这样了？
哎，你也太可悲了，你大概是一个矮胖猥琐男吧？LOL
为啥要P掉？我家基因杠杠的，怕你嘛？
啥隐私，哎，数据摆在你眼前你都看不明白。失败，知道因为啥失败吗？真让我替你感到悲哀。不打针不吃药，坐这就是跟你唠，用谈话的方式治疗，这叫话疗，现在请听第一个话题，母猪的产后护理
说实话能去做这个测试并且相信的我觉得应该是没有文化，就是一些基本的概率生物的基本知识都没有，就算智商再高有用吗？空有脑子不知道该学习什么。
☆ 发自 iPhone 华人一网 1.14.02
你现在装女人，已经有点太晚了。。。。谢谢，不好意思本人真挺忙的，自己什么情况自己心里有数，网上cosplay啥，最终还是没用，对吧。=。=
哈哈哈，男女都看不出来你还看隐私？还是智商捉急？你大概是千老索男？
真让我替你感到悲哀
谢谢MM的支持，哈哈
再想想我是男生女生？真是搞生物的嘛
不用PO那么多混淆视听，本人不是做DNA的，也不信你能买得起的商业测试报告，你PO多少对我没用。
以你的表现，你如果是女人，比较符合lesbian里头的T，但不幸就算你是T，这个172的身高还是不够看。默哀。
唉。你老板但凡是愿意多看两眼你报告，你也不至于沦落至此在网上追着陌生人PO家族基因谱啊。
这事强求不来的，劝你转行吧。
LOL 我看你的智商应该低于本版平均值。Les都来了，你还是去测测基因好好了解你一下你自己吧。你的表现证实了一句话，人最难看清的就是自己。
看看你这智商啥也猜不对。你还是去杀老鼠吧。
啥都PO到你眼前你连女生都看不出来，还谈看什么隐私。呵呵，我还是你转行比较好。
噗，那人连父辈染色体Y未知都看不懂还搞生物，IQ估计在-2 deviation
有收养孩子和双胞胎的研究，发现成长环境对IQ影响不是很大
业内人士就是不一样，很有说服力
那些研究样本量也很小，结果很不reliable。
你自己之前cite的nature 2017文章，第一句话吧，就说了，学界目前的研究成果，IQ的遗传因素50%左右。
但是你看，你交流的方式就比那位SINCE同学高明的多。把理论逻辑一摆，就很服人。那位有点一上来就VIOLENT COMMUNICATION，结果就变成吵吵吵了。
汗。。。。。大家对于文化的定义有点太高了一点。现在不光得天文地理物理化学文学音乐绘画啥都懂一点，连生物科技基因都不能搞清楚，简直太没文化了。
难得有业内人士，抓住请教个问题哈。那个传说中的IQ的regression to the mean 是合理的吗？就是很多成功人士的子女很普通，很多高智商的人士的孩子可能智商更容易趋于普通，而不是高智商人士的娃就更偏于高智商？
你是多虑了，知道“科学”是怎么回事的都有个底线就是不明白的东西千万别乱下结论，至少读个几十篇paper才敢说话啊
可惜大部分人不知道科学是什么东西，以为一篇随便一个文章一个理论就是真理了。。。那么多常年累月就为了讨论几个数据点有没有意义的实验室狗真是哭昏在厕所
但这是只是跟其他geneplaza的用户比较的结果。。。
对，讲具体科学知识之前，要先讲讲科学的辩证法思路，critical thinking，基本统计和逻辑。 人一般都是靠经验活着的，经验主义跟科学冲突太大了。。。所以说科研狗的思路异于常人是没错的。。。
不准就俩字， 我只说一次。
放任何个体看都没有意义。只是说找一大堆150智商的看他们孩子的平均IQ很大可能是比150小不少。
最新报道说今年又找到了500个和IQ相关的基因位点，那是不是说以后找到的越多，预测IQ就越准确呢？
那么统计上呢？有木有数据或者研究支持？
很大可能是多大可能？多于50%的可能？
mark^_^
看percentile好一些，如果样本量够大
哈哈哈你这个问题问得好。我有同学qualify被问到这个，被问懵，导致我们全体ptsd回去翻书看regression to mean到底是什么邪门理论。。。
Regression to mean这个， 我的理解有两个前提。1， 父母都在extreme，如果父母只是略高于平均，这个现象不常见。2. Regression TOWARDS mean，并不是就等于mean了。所以regression to mean的含义是，如果父母都已经在extreme end of the distribution, 孩子more likely to be less extreme than parents (aka, regress to/closer to mean), 而不是比父母更extreme（i.e., regress away from the mean). 所以， regression to mean在智商这个问题上的理解，应该是，智商奇高的父母，不太会生出智商比父母更高的孩子，而是可能生出跟爹妈差不多或者差一点点的孩子。并不是，智商高的父母会生出普通智商的孩子。比如，爹妈智商分别150，160， 娃智商145的可能性比170大。 而不是，爹妈分别150，160， 娃就被回归到110的mean了。。。
一般聪明人不需要担心娃比自己笨，因为你自己可能还不够extreme。你要是爱因斯坦，额那不好意思，你的娃十有八九不会继续是爱因斯坦的。但也还是比普通人聪明多了哈。
Thanks for highlighting "TOWARDS"
这么解释就非常合理了。两点都很有帮助。感谢！
确实是指数，但是Effect size 是指数式衰减。
不要上火，术业有专攻。
好喜欢mm的科普啊啊啊啊。做这行真不容易，尤其在读着读着发现师兄师姐纷纷转行或者教职难找的时候，坚持下去就靠仙气。。。
另外，不需要买$6的那个app，选一个$1.49的就好了，只要买一个就ok
呵呵，有些人还迷信什么智商测试和基因和种族关系，好像很科学的样子，不知道说什么好了~
对了还精确到100，105等等以说明白人基因更聪明，聪明5%，哈哈
能去做这个测验的，都是觉得自己智商above average的，谁会自取其辱，所以有self-selection effect ---发自Huaren 官方 iOS APP
不客气。mm等出结果了也来分享一下～蛮好奇的
我蠢了。。原来是买啥app就会出来啥结果。。所以还是必须去买$6那个。。啊啊我都没看清楚就瞎弄了，算是交了智商税哈哈 ---发自Huaren 官方 iOS APP
射精更多多巴胺上瘾啊。
你要说阿斯伯格枯燥也能多巴胺，那还能跟尼人挂钩。
无法区分 island intelligence 和 overall intelligence 是研究的一个误区。
但这不等于说一针多巴胺打进大脑，就能把猴子变成智人。
搞生物的大哥您好。请问您手机只要 ARM 牌多巴胺，但不需要 安猪 算法？
其实就是现在流行的刷题测试
总算有个懂的了，之前的争论连epigenetics都没人提，毫无意义，都是外行 ---发自Huaren 官方 iOS APP
呵呵
吸毒性爱这些多巴胺通路是人人都有的，所以人人都会吸毒上瘾无法自拔。
但是刺激数学或者逻辑推理方面神经元的多巴胺通路不是人人都那么强大的，因为大部分人的多巴胺对那些神经元的刺激和满足是很弱的，因此对数学或者某个才能的感兴趣的人很少。一个班里能刷题上瘾的孩子最多两三个而已。所以表现为“高智商”的孩子显得很少。
你太“弱智”了，退下吧，当然我不是说你真的“弱智”哈，但是你的逻辑表现显得“弱智”
这个说的有道理。研究肤色相关性意义不大。
你的大脑里根本没有刺激数学逻辑神经元的多巴胺通路，这个通路就是基因设计好的，你没有这条电路，加大电压，给你再多多巴胺也是白搭，都去走傻乐路线了，最后把芯片被烧了变成傻子了。
你的逻辑智商属于别人告诉你正确解决思路还是做不出来题目的那种。因为你的电路走的有问题。哈哈
这个嘛，一波人会说 regression to mean，另一波人会说两个 140+ 生的娃会 progression to 自闭。
反正总有一款适合您！！
哈哈哈哈哈😄
你不小心撞在枪口上这次。
呵呵，你逻辑辩论都说不过我。还撞枪口？
咱们等2050年看未来的研究结果吧。生物科学进展太慢就是因为这些搞生物的逻辑太差，就连智商这种表面现象的伪概念还在这里花时间研究。反正我对你们人类的生物学家很失望，“智商”比物理学家差不少。就特么知道统计结果。哈哈哈哈
我展示个身高托了什么？
微基因身高预测在我身上很准。当然这说明有些人是典型身高基因在控制，而有的人还有未知的基因在控制他们的身高，结果他们的分析就不准。想不明白吗？
本版“智商”堪忧啊
看我前面的分析，创造力是综合性的大脑多巴胺通路和别人不同，所以导致有人想问题和别人不同。想对了就是叫创造力，想错了就是精神病人思路广。
但是普通人的基因设计的在大部分多巴胺通路上差不多，所以他们大脑对事物的计算结果差不多，就是普通人的思维，有部分人基因在整个多巴胺走的神经元脑回路和人不一样。有的特别不一样，这类人显得性格很特别。
你的比喻也是没有逻辑，ARM是芯片电路设计，就是大脑神经元结构，多巴胺是电流！当电流通过芯片时进行计算，但是你的芯片里没有设计硬件图形加速时，你就要靠芯片其他位置的神经元配合软件里的图形API进行大量愚蠢的死算来得到结果，可能要需要好几秒的时间。但是如果你的芯片里有OpenGL的通路，哪么你在图形计算时电流走过去几十毫秒内就把问题解决了。而且你的计算结果显示在屏幕上比软件死算出来的漂亮。
你的大脑也是一样，你的多巴胺不走某类天赋的硬加速的计算通路，那么你学东西就是慢，学会了也不如人家算的快，没有成就感和满足感，只有痛苦和疲劳。
你就算加大电压超频计死算图形，结果就是芯片严重发热，消耗能量，还可能被烧了。多巴胺通路是一个道理。废了老劲算出一道题觉得太烧脑了，要吃几个巧克力补充能量了，可人家通路好的人轻松就算完了，还能再算七八道都不用补充能量。最后长期下来你说谁会出研究成果？
不得不说这个比喻还是挺有道理的，虽然目前对大脑机理了解太少，都是猜。
不过我觉得你这个模型有个假设，就是大脑追求最多多巴胺和最小能量消耗的折中。
这个假设对 neurotypical 看起来是合理的，因为假设 executive 里的注意力保持和转换能力正常工作，因此可以在各种任务之间切换，这样动态保持多巴胺最大化和能耗最小化的平衡。
但这个假设，对严重 neuro-atypical，比如严重自闭非阿斯伯格，不一定成立。因为 executive function 正常工作的假设不一定满足。
猜就是用现有的知识配合无数条脑回路进行推测，脑回路不同就推测不同。所谓那些智商测试题都是给你个图形让你推测一个下一个图形的规律。我觉得这也算是对脑回路进行浅显的测试。但是这个测试太浅显，就我说的，智商是表面现象，就好像CPU测试得分，有些厂商为了测试得分专门进行了优化就让CPU跑测试软件得分高，可是实复杂一点的际应用就不行了。实际本质还是看大脑神经元数量和这些神经元通路设计是否适合某一类验算。现代人只是把明显推动科技进步的数理化这类脑回路归在所谓智商里，所以政治不正确，其他艺术类或其他才艺也是复杂的脑回路，也不是人人都有的硬件加速。
但是现实里的专业问题比那些智商测试图形复杂很多，需要几万几十万个回路甚至不同能力的回路共同作用才能解决，也可能更多，这就叫创造性思维。也需要长期积累知识，就是类似安装新版OPENGL D3D 这些API，最后取得研究成果。
有道理啊。
除了 OpenGL，还可能有 OpenCL 标配 FPGA 跑 TensorFlow Internal Pre-Alpha Release。所谓的 High Neuroplasticity 学习新事物能力，也许有专门的 FPGA 现场可编程硬件。Prototype 验证成功后才决定是跑 GPU 还得 TPU，这样少走弯路学得快！！
这是超频吧。
但再超频的 Pentium 也比不过不超频的 Xeon 不是？
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你忘了雨人里那个弱智天才，还有美丽心灵里的精神分裂数学家了。大脑结构电路很复杂，有一点小改动增强某个方面的通路可能带来整体出现bug。
但对于绝大多数正常人类一生就是在追求所谓幸福，幸福的本质就是多巴胺分泌后产生的满足。如果一个人能从数理计算这方面的计算获得多巴胺刺激，就会表现为对数理感兴趣，做题或者研究起来就有满足感，而且上瘾。长期下来几十年后可能就有一天出了成果。就好像一个人沉迷打游戏，下围棋，玩个几年水平不一定是顶尖但也不会差。
当大脑出现问题，多巴胺介质不够多，人的表现就是只对某一个方面很专注上瘾，其他方面表现的很呆滞，就好像有的科学家在很多非科学研究的事情上表现的像个傻子。
而有的人专注于玩乐带来的多巴胺满足，那么这个剂量的刺激让他放弃了数理计算那点多巴胺满足，那么我们就说他是玩物丧志。
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