有讀者反應，《生命的形態》這個系列的文章不容易讀，所以我一直在思考如何將我的想法用更簡單易懂的方式來表達。畢竟

【部落格行銷之發現五】好的內容必須採用「目標客戶」的語法。

日子一天天的過去，但...我還是找不到一絲頭緒。直到今天，我個人認為，最能夠用來說明「靈與魂」的模型，還是網路。因為個人功力不足，只好硬著頭皮，繼續使用之前的論點來寫下去唄... ...嗯，如有問題，留言ください~~我也會繼續尋求更簡單的方式來論述《生命的形態》。

談理性與感性之前，先來些複習吧！我在《生命的形態|討論 (14)》提到過：

人類大腦的基本系統架構主要是神經元（Neuron）與神經突觸(synapse)。神經元之間是通過神經突觸（神經元間的接合部）間的化學物質的傳遞和化學反應，而產生活動電流的方式來接受和傳遞信息的。成人的腦神經元大約有 1000 億個，重約 1.4 公斤；所有的神經元由一百至一千兆個神經突觸連結成一個令人望而生畏、如浩瀚宇宙般的腦神經網路。

人腦一千億個活動神經元中的每一個，都將信息存儲在像樹枝一樣的樹突上，然後，信息會沿著叫做軸突的主通道通過電脈沖將信息傳輸到其他細胞和身體的其他部位，當信息到達另一腦細胞的突觸(連接點)時，會引發化學反應，從而完成人腦的“通訊功能”。

突觸傳遞信息的功能有快有慢，快突觸傳遞以毫秒為單位計算，主要控制一些即時的反應；慢突觸傳遞可長達以秒為單位來進行，甚至以小時或日為單位計算，它主要和人的學習，記憶以及精神病的產生有關係。像老年性痴呆、記憶力衰退等疾病很大程度上都是由於神經細胞間信號傳遞過程出錯引發的。

接下來，在《生命的形態|討論 (17)》裡我開始提出用網路路由(network routing)來模擬腦神經網路的信號傳遞：

大腦是「靈」的工作場所，而之前說過，人類大腦的基本系統架構主要是神經元（Neuron）與神經突觸(synapse)。人類的大腦之所以能夠有序工作，完全依賴神經元和神經元之間透過神經突觸的信號傳遞。要了解腦神經網路的信號傳遞，目前最接近的模式就是網路路由。

人類神經元的數量在嬰兒出生時最多，但是在兩歲左右就只剩下30%左右的數量，爾後終其一生，神經元的數量幾乎維持不變... ...當神經元定位後，胚胎就會啟動開關，開始神經脈衝的電氣化學活動，接著微調個別連結，於是突觸連接的格局就慢慢地被發展出來。生命過程中的種種知覺、學習與記憶信息的輸入會持續微調被遺傳支配的基本格局架構。我們每個人都在不同的時間輸入不同的信息，發展特有且不停變化的「線路」。

胚體是在著床兩個月後，才開始腦部工程建構。受精卵中的生命之書(book of life)，決定了神經元（neuron）的數量，生命之書裡也有針對神經突觸(synapse)原始連接的指令。嬰兒在哇哇出世之前，被遺傳支配的基本腦部網路格局架構已經形成。就這部分而言，人是生而不平等的！我個人認為，基本腦部網路格局架構跟個性、學習及思考能力有很大的影響。當然，每一個人都可以藉著後天的環境的刺激來微調被遺傳支配的基本格局架構，甚至超越被遺傳支配的基本格局架構來形成更複雜的突觸連接格局 。

如果一個人的神經元的數量幾乎維持不變，終其一生，大腦就是在發展神經元和神經元之間的神經突觸，生命過程中的種種知覺、感受、學習與記憶等等信息的輸入會持續刺激神經突觸的架設。就好像，白天施工架設網路光纖，晚上睡眠時測試網路及修護線路一樣，大腦可是每分每秒都在產生連結、每天都在成長喔！但是，不見得所有的刺激神經突觸的架設是有用的呦！有些不良的線路架設會造成"盤根錯節"的混亂與分歧，例如玩「開心農場」之類的電玩跟網路遊戲，就是浪費大腦資源、扭曲線路的不良行為。  You are building your brain and you are building yourself, everyday, every hour, every minute, every moment.

所以，不僅僅是心理，生理功能上，"今天的我"跟"昨天的我"，就是有一些些的不同。

所以，生命是一場接力賽，"昨天的我"把棒子交給"今天的我"，並且"明天的我"也在跑道的另一端等著"今天的我"。

所以，生命的棒子一定要傳遞下去，"今天的我"解決不了的事，就拜託"明天的我"咯！"今天的我"所犯的錯，就由"明天的我"來承擔、甚至於原諒！

所以，"今天的我"絕對、絕對沒有放棄生命的權力！

忽然有感而發地說了這些老生常談的話，有點離題 ... ...(自言自語)

OK，假設讀者已經可以接受我用網際網路(internet)來模擬大腦功能，下回，我就要開始以兩種基本的網路路由演算法(network routing algorithm)來解釋理性與感性囉！它們就是連線狀態演算法(link-state algorithm )以及距離向量演算法(distance vector algorithm)。

唉，又是非常專業的議題，頭痛！走一步算一步... ... 走一步算一步... ...