人们在学习生活中使用人工智能（AI）已不是一件稀奇事，生成式AI正迅速进入我们生活的方方面面。当遇到困惑和难题时，AI随时可以解答；当面对一篇长文不想看的时候，AI可以快速帮忙提炼要点；当想在社交媒体上发点感想时，AI也可以代劳；AI似乎无所不能，甚至还能代替我们思考。既然AI这么能干，学习本身是否仍必要？还有人说，我们不必什么都会，我们只要会用AI就可以了。真的是这样吗？
现代大脑神经科学发现，学习其实发生在大脑的物理层面，其核心机制是“突触可塑性”（Synaptic Plasticity）。“突触”就是大脑神经元之间的连接点，“突触可塑性”意味着神经元之间的连接强度可以根据大脑活动水平增强或减弱。当人反复思考、练习或回忆某一内容时，对应的神经连接就强化。早在1973年，神经科学家布利斯（Tim Bliss）等人就通过实验证明，反复激活的神经通路，信号传递会显著增强。由多位神经科学家合著的《神经科学原理》更详尽解释了这种“突触可塑性”。
对普通读者来说，神经科学家伊格曼（David Eagleman）写的科普读物更适合阅读，他的书探索并扩展了对大脑可塑性的解释，提出“动态重连”（livewired）概念，核心是大脑不是固定的结构，而是不断重写自己的系统。他用大量案例说明，为什么练习会改变神经连接，为什么重复会让能力“自动化”，为什么外包思考会削弱能力。他把“学习=改变大脑”讲得非常直观。所有这些都意味着学习不是简单地把知识放进脑子里，每一次深度学习和重复练习，都在重构人脑中的物理连接，这种改变无法由任何外部工具替代。
