知识融合的一个主要原因是大数据技术的兴起，这不仅使数据量增多了，还提供了很多分析这些数据的方法。心理学家和其他实验室研究人员开始通过分析那些海量、广角的社交媒体和面板数据来完成研究项目。与此同时，之前主要采用“广角镜头”的研究人员开始通过变焦生理测量法来完成数据分析，比如眼球追踪和大脑成像分析等。以上所述的新闻价值不仅在于科学家正在借鉴其他学科的成果，还在于这些借鉴使我们对一些科学问题的理解更深入和全面。
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WEAPONS TECHNOLOGY POWERED HUMAN EVOLUTION
武器技术推动了人类的进化
蒂莫西·泰勒（Timothy Taylor）
维也纳大学教授；著有《人造猿》（The Artificial Ape）。
肯尼亚的新发现证明，托马斯·霍布斯关于人类本质的观点十分具有先见之明，即便这个观点令人不那么舒服。17世纪中期，没有人了解深度时间（deep time）(63)概念和本质身份的不确定性，后者来自对人类进化的认识（即自然处于变化之中），而此时霍布斯便已然提出，人类的本质是兽性的：自私、贪婪、残忍；如果没有特定的历史性发展和精心构建的制度的约束，人类将会回归自然状态，也就是进入接连不断的战争状态。
也许，史前考古学的奠定者约翰·弗里尔（John Frere）会同意霍布斯的看法。维基百科词条显示：弗里尔是英国的一位古文物研究者，他于1797年在萨福克郡霍克斯尼首次发现了旧石器时代及其早期的工具，这些工具与大型已灭绝生物有关。实际上，弗里尔第一次充分地证明了深度时间维。他在现场做了详尽的记录，并宣称所发现的用过的燧石来自非常遥远的时期。不过从客观角度来看，他不认为这些燧石是一种工具，他说：“这明显是一种用于战争的武器，而制造与使用这些武器的人还没有发现金属。”
这些武器可以追溯到氧同位素11阶段，也就是距今42.7万～36.4万年。制造这种武器的不是现代人类，而是直立人。如果弗里尔知道了这一点，也许会感到惊讶。20世纪，在爪哇岛发现的化石中，考古人员首次发现了直立人的过渡解剖结构。之后的考古学和古人类学研究将人类的历史进一步向前推进，弗里尔之后的人类学家玛丽·利基（Mary Leakey）为此做出了重要贡献；此外，考古团队揭示了12多种不同的物种，不过，该数字随着使用标准的不同而有所变化。
与生物的进化相伴而行的是技术的发展（指史前）。这种主要以改良的石器制品的形式存在的技术，通常被认为是人类祖先高级大脑的产物。根据达尔文的性别选择假说，古人类女性更喜欢有创意的男性猎人，这促进了智力的不断提升，最终促进了物质的创新。这就促使出现了一个意味深远的术语——工匠人（Homo faber），即人类制造者。
这个想法非常具有说服力，尽管我们早就知道人造石器出现于大约260万年前，但有一种推测强烈认为，古人类肯定与此有关。这一点无视了一个事实，即这一人属包含足够大的大脑的最早化石的形成时间至少要比人造石器晚50万年。古人类学界普遍认为，掌握早期石器技术的古人类还未被发现。我们之中那些从事理论考古工作，有着不同想法的少数人仍然依赖于广泛的一致性来反对这个假说。
不过，这里有一则好消息。2015年5月，考古学家索尼娅·哈曼德（Sonia Harmand）和她的同事在《自然》杂志上发表了一篇论文，标题为《肯尼亚特卡纳湖西岸洛迈奎3号发现的距今330万年的石器工具》（3.3-Million-Year-Old Stone Tools From Lomekwi 3, West Turkana, Kenya）。这篇论文指出，基于石器工具所在的地层所处的时期，没有人真的怀疑大脑只有黑猩猩的大脑那么大的南方古猿是当时非洲草原上最聪明的居民。这一发现清楚地表明，在人类扩张之前的100多万年，技术就已经伴随人类的出现而开始发展了。
哈曼德等人遵循当前的惯例，将所发现的史前古器物称为“工具”，而非武器。我认为，这个更加中立的术语表达了我们对霍布斯的观点的反对。显然，霍布斯没有足够的信息来理解深度时间或者生物分类和关于进化的问题，如果他知道洛迈奎3号，可能会以不同的方式称呼它，就像弗里尔后来在霍克斯尼所做的那样。
在人类出现之前就已经存在的武器技术可以揭示其功能和使用者的进化程度。这里的武器技术并不是指选择合适的细枝来挑取白蚁，或者用合适的叶子装水，而是将细粒度的火成岩磨制成锋利或叶片状的工具，以切割肉和骨头。
如果“狩猎”这个词能帮助我们解释这些锋利的石器是如何使用的，那西班牙格兰多利纳（Gran Dolina）的奥罗拉（Aurora）地层中的化石便能告诉我们狩猎的方式。帕尔米拉·巴利斯特（Palmira Balleste）及其同事发现，有一种人类或者直立人的祖先可能以另一种敌对的族群作为食物来源。受害者的年龄特征“与黑猩猩种族之间惨食同类的年龄特征类似”，也就是说，被吃掉的都是婴儿和未成年个体。
人类出现之前的历史（无论远近）充斥着大量群体暴力，这一发现令人备感吃惊。原因在于考古学家认为，过去的小型群体社会在某种程度上是平等的。这一观点可以追溯到霍布斯的准学术对头让-雅克·卢梭（Jean-Jacques Rousseau）的乌托邦梦想。卢梭认为，自然界是和谐的、纯净的，人性的野蛮是高尚的，而非堕落的。
和霍布斯一样，卢梭缺乏进化的观点，并且或多或少地陷入了本质主义的断言之中。然而，一旦我们不得不将野生灵长类动物与人类的早期祖先联系起来，就会产生这个棘手的问题。如果我们研究的野生黑猩猩和大猩猩有明确的地位等级，并且这种地位等级是基于力量，包括精心策划的谋杀和同类相食，那么公平竞赛是如何神奇地成为它们的基本行为准则的呢？
我们似乎忘记了现代社会文化人类学的奠基者刘易斯·亨利·摩根（Lewis Henry Morgan）、爱德华·伯内特·泰勒（Edward Burnett Tylor）和爱德华·韦斯特马克（Edvard Westermarck），他们活跃在19世纪，记录了北美和太平洋地区的各种不公平现象。比如，我们内心可能会希望特林吉特（Tlingit）和海达（Haida）部落以及奥吉布瓦（Ojibwa）和肖尼（Shawnee）部落没有奴役过奴隶，但如果考虑到原住民和奴隶的感受而避免在现代课本中提及这些历史，反而帮了倒忙。
回到关于洛迈奎3号的新闻，我们认识到，技术不仅是一种象征，而且是一种非常重要的竞争。通过对大约200万年前开始的脑容量持续变大这件事的重新分析，我们发现刀具和斧头可以替代缺失的生物学功能——从生物力学的角度来说，巨大的犬齿和发达的颚肌阻碍了大脑的增大。正如弗里尔可能会立即领悟到的那样，这些包括武器在内的器具也许才是主要的。只有假设群体之间存在高等级的竞争，我们才能理解人类的适应性扩张，以及最终只有一种人种存活下来的事实。
矛盾在于，通过削尖刀器扩展可能的攻击范围，人类开辟了更广阔的视野，原来技术可以用于实现意想不到的目的。然而，对于霍布斯关于“人类的本性是好战的”和弗里尔关于“世界的原始技术起源于攻击”的结论，我们不应该忽视。然而，当隔代遗传被迫陷入停滞时，我们却忘了霍布斯的告诫——只有通过精心构建的制度才能保证持续的和平。
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THE IMMUNE SYSTEM: A GRAND UNIFYING THEORY FOR BIOMEDICAL RESEARCH
免疫系统：生物医学研究的大一统理论
布迪尼·萨马拉辛哈（Buddhini Samarasinghe）
分子生物学家，科学传播者，“了解宇宙”（Know the Cosmos）网站创始人之一。
在医学界，关于疾病的微生物理论引发了一场变革。历史上第一次，我们将疾病归咎为微生物的进攻。当前，我们虽然可以很快地识别、分类以及战胜这些微生物，但远未到战胜疾病的程度。癌症、心脏病、糖尿病、中风和寄生虫病仍是造成人类死亡的主要原因。那么，是否存在一种统一的理论可以解释所有这些疾病呢？是否存在一种可以帮助我们再一次改变生物医学科学的通用机制呢？答案也许在于免疫系统。
实际上，我们才刚开始了解免疫系统对人体的重要性。它的细胞岗哨在整个身体内形成了一个复杂的早期预警网络；它的信号分子——细胞因子，触发和调节我们对感染的反应，包括炎症。与伤口中血液凝结的过程一样，这些都是很普通的过程。从根本上来说，免疫系统是我们理解和治疗各种疾病的基础结构。
癌症常被描述为“永不愈合的伤口”，是一种致使肿瘤恶化的慢性炎症。癌细胞通过破坏和劫持免疫系统的组成部分来恶化成肿瘤；免疫抑制和肿瘤导致的炎症是癌症免疫学的两个方面。Ⅰ型和Ⅱ型糖尿病都与免疫系统有关；Ⅰ型糖尿病是一种自身免疫系统疾病，免疫系统会攻击胰腺中产生胰岛素的细胞；Ⅱ型糖尿病通过炎症中产生的高水平细胞因子与胰岛素抵抗。促炎性细胞因子与心脏病有关。心脏病是发达国家中导致人们死亡的主要原因。疟疾寄生虫是操控人类免疫系统的“专家”，它们躲在分子中，使免疫系统察觉不到它们的存在，从而破坏血液细胞。
不过，令人感到欣慰的是，我们对神经免疫系统有了初步了解，这是一种由神经元、神经胶质细胞和免疫细胞组成的密集生化信号网络，对中枢神经系统的功能至关重要。当患者患有抑郁症、躁郁症、中风、阿尔茨海默病、帕金森综合征及多发性硬化症等疾病时，神经免疫系统的这种信号网络就会被破坏。当抑郁症发作时，细胞因子的水平会显著提高；在康复阶段，患有躁郁症的患者身体内的细胞因子水平会回落。实际上，即使来自社会排斥或孤立的压力也会导致炎症，这就产生了一种有意思的观点，即抑郁症可以被视为生理上的过敏反应，而非心理状态。
了解这些知识有助于我们找到相应的治疗方法。当前，关于调节免疫系统的研究成了新兴的研究领域，这对于癌症的治疗尤为重要。癌症免疫疗法标志着癌症治疗方法的一个转折点。一些正在通过癌症免疫疗法进行早期临床试验的病人康复之快，令人惊讶。有一种被称为检查点抑制剂的新型药物可以阻断癌细胞的特定通路，使我们可以重新设计免疫细胞来消灭癌细胞。作为一种普通的消炎药，阿司匹林可能还能预防部分癌症，这种令人期待的可能性正在接受大规模临床试验的检验。我们已经知道，阿司匹林的抗炎和抗凝作用可以用于预防心脏病和中风。一些很好的研究表明，用抗炎药物补充抗抑郁药物可以提高疗效。疟疾和艾滋病等传染性疾病的疫苗即将问世。这些进步来得正是时候，因为由于广泛的耐药性，抗生素的效果正变得越来越差，这一问题已被世界卫生组织列为“全球性威胁”。肿瘤专家、寄生虫学家、神经生物学家和传染病专家都在与免疫学家合作，这是我们之前从未涉足过的领域。
当下正是生物学和医学合作发展的全盛时期。关于人类免疫应变能力的强度和潜力的新发现仅仅是对将会发生之事的启示。不过，这些发现始终具有新闻价值，因为它们有助于我们治愈疾病，延长寿命。毫无疑问，我们应该警惕那些所谓的灵丹妙药和能够增强免疫力的食物等虚假疗法。如果我们能在有效沟通的基础上推动研究向前发展，就有可能引发生物医学的另一场变革。
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HARNESSING OUR NATURAL DEFENSES AGAINST CANCER
利用我们的天然防御抵御癌症
迈克尔·霍克伯格（Michael Hochberg）
法国蒙彼利埃大学种群生物学家。
在一生中，50%的人会患上某种癌症。虽然在基因高危人群中，10%的癌症患者所占的比例还不到美国总人口的1%，但每年的治疗费用高达150亿美元。
尽管研究了几十年，我们仍然没有找到能够完全治愈癌症的办法，其中一个原因在于癌症的不稳定性：它容易产生抗化疗的变异细胞，而这往往会导致复发。癌症难以治疗的另一个原因在于，基于不同的生物特性，不同癌症之间的区别很大，这意味着单一的药物只能对某种癌症的治疗有效。此外，即使同一种癌症，相关药物在不同患者身上的药效也不尽相同。因此，用一种药物来治疗所有癌症几乎是不可能的，而且对于转移性癌症而言，所有药物都难以见效。
因此，问题可以简单地表述如下：对于最难以治疗的癌症晚期的患者来说，只要能延续几周或几个月的生命，大部分新药物都是有效的。许多化疗虽然疗效有限，但它们找到了癌症的致命弱点。关于癌症治疗，若想知道最有希望的疗法，只需看看最有声望的科学期刊和相关标题以及大众媒体的相关报道即可：几乎都是关于免疫疗法的。
有一种治疗方法可能行得通：利用患者自身的自然机制来消除病变细胞，或者为患者提供部分人造的免疫系统，以专门消灭恶性肿瘤。在其他条件都相同的情况下，这比注射有毒的药物要好。传统化疗的主要缺陷是，这种方法既作用于癌细胞，在一定程度上也作用于健康的细胞，也就是说，若想药物起作用，必须小心地确定药物的剂量，以杀死或抑制癌细胞的生长，同时让患者不会有生命危险。虽然药物的剂量越大，对癌症的疗效越大，但发生副作用的可能性也就越高，甚至会导致患者死亡。许多患者都无法承受能够治愈癌症的化疗剂量，就算能够承受，快速分裂、具有基因突变倾向的癌细胞也会抵抗化疗，这就是癌症缓解后通常会复发的原因。
利用自身免疫系统的治疗方法听起来非常具有吸引力，因为这意味着我们凭借自身便可以通过免疫编辑和免疫监视来消灭病变细胞。然而，肿瘤微环境是一种复杂的适应性结构，它也有可能会破坏那些自然的和由治疗刺激引起的免疫反应。在过去几年里，我们看到了一些里程碑式的研究成果。比如，基于前景很好的临床试验，美国食品药品监督管理局（FDA）通过了两种免疫疗法的联合疗法来转移恶性黑色素瘤，这两种疗法便是纳武单抗（Nivolumab）和伊匹单抗（Ipilimumab）。当它们之中的一种疗法无法起作用时，另一种疗法则可以，这不仅能减小肿瘤的大小，还可以减少对药物的耐药性。使用联合疗法的理念同样适用于将免疫疗法和许多更传统的放疗、化疗和靶向疗法的最新进展结合起来。
目前，有40多项临床试验正在进行当中，它们都用于检查免疫疗法对乳腺癌的疗效。如果前景可观，在未来10年内，这种疗法也许能治愈当前患有乳腺癌的1/8的女性。这将是一则真正吸引人的重大新闻。
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CANCER DRUGS FOR BRAIN DISEASES
对大脑疾病有效的抗癌药物
托德·萨克特（Todd Sacktor）
纽约州立大学生理学、药理学与神经学特聘教授。
针对神经退行性疾病的有效新疗法一直毫无进展，这种现状已经持续几十年了。最近针对阿尔茨海默病的药物试验也不尽如人意。由于这些失败的代价非常高昂，许多大型制药公司已经将研究重点从脑部疾病转向更有活力的领域，比如癌症。那么，对于数百万正在遭受和可能遭受这些具有毁灭性的脑部疾病的人来说，有什么好消息吗？
2015年，有消息称，有一种抗癌药物对帕金森综合征有很好的疗效。实际上，这仅仅是一项非随机化、未采用盲法评估，并且也没有药效对照剂的研究，而且只在少数患者身上进行了试验，因此很难确定它是否有效。不过，这是一条值得关注的新闻，理由主要有三点。
第一，不同于其他任何疗法，这种药物似乎直接针对帕金森综合征的根本成因。如果患上帕金森综合征，为大脑提供神经递质多巴胺的神经元就会发生退化。治疗这种疾病(64)的主要方法是，用一种能够转化为多巴胺的化学物质替代缺失的多巴胺。这种疗法能够治疗帕金森综合征的这些症状：震颤、僵硬和动作迟缓。然而，这种疗法无法根除帕金森综合征。因此，含有多巴胺的神经元仍旧会退化，而这种药物仅能维持7年左右。
这种新药物名叫作尼洛替尼（nilotinib），起初是为治疗白血病而研发的，它与著名的化疗药物格列卫（Gleevec）(65)具有相同的作用。不过，与其他类似的药物不同的是，尼洛替尼跨越了血液与大脑之间的屏障。这种屏障让大部分药物在脑部无法发挥良好的疗效。虽然科学界尚不清楚帕金森综合征患者的神经元为何会退化，但有些观点认为，这与退化的神经元内的蛋白质的累积和错误堆叠有关，类似于牛奶中蛋白质的凝结。据估计，尼洛替尼可以抑制神经元内错误堆叠的蛋白质的累积。在服用尼洛替尼后，患者不仅在临床上获得了更好的疗效，而且其脑脊液中错误堆叠的蛋白质也下降了，这表明尼洛替尼针对的是神经元退化过程本身。
第二，尼洛替尼可用于抑制一种新发现的大脑疾病。与格列卫类似，尼洛替尼抑制的是细胞内的蛋白质激酶。细胞内的蛋白质激酶大约有500种，而尼洛替尼抑制的是其中一种。尽管细胞中已经有很多激酶了，但细胞要完成的生化工作更多。同样，大部分激酶具有多种功能，但有一些似乎只是“看客”。科学家之所以关注尼洛替尼抑制的激酶，原因在于，如果这种激酶变得过度活跃，就会导致血液中白细胞的数量迅速增加，从而导致得白血病。不过，科学家也发现，这种激酶与可能错误堆叠的神经元内蛋白质的累积有关。尼洛替尼之所以具有重要的新闻意义，原因在于，针对激酶的药物相对容易研发。而且，尼洛替尼第一次证明，如果这种药物能对一种疾病产生疗效，那有可能对另一种不相关的疾病也有效。白血病和帕金森综合征可能是最不相关的两种疾病。
第三，这种药物的作用时间让我们了解了一些关于帕金森综合征的新知识，这令人感到兴奋。这种知识就是帕金森综合征与其他神经退行性疾病存在联系，比如阿尔茨海默病。神经元内蛋白质的错误堆叠是许多神经退行性疾病的共同症状。然而，没人知道抑制蛋白质的错误堆叠能否有效治疗或治愈疾病，甚至恢复功能。尼洛替尼的效果显现得相当快，试验仅持续了几个月。如果尼洛替尼的实际意义在于抑制神经元内蛋白质的错误堆叠及其累积，而非增加多巴胺的释放，而且患者有所好转，这就可能意味着，错误堆叠是神经元内蛋白质的“好”堆叠与“坏”堆叠之间动态战争的一种状态。如果真是如此，我们便可以得出这样的结论：存在试图主动修复细胞的神经过程。这将会为我们治疗和恢复在神经系统疾病中失去的机能带来希望。
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THE MOST POWERFUL CARCINOGEN MAY BE ENTROPY
最强大的致癌物可能是熵
乔治·约翰逊（George Johnson）
科学作家，《纽约时报》专栏作家；著有《癌症纪事》（The Cancer Chronicles）。
癌症通常被描述为达尔文进化论的加快版本。通过一系列对自身有利的突变，肿瘤这一怪物会在人体内越长越大。部分突变是遗传的，部分则是环境因素造成的，即外部多种影响相互作用的结果。不过，还有一类突变人们很少谈及，那就是当细胞分裂时，随机的错误复制会自发导致突变。
克里斯琴·托马塞蒂（Cristian Tomasetti）和贝尔特·沃格尔斯泰因（Bert Vogelstein）在《科学》杂志上发表的一篇文章中提出，2/3的癌症风险可能来源于这些错误——熵的“坏运气”。这篇论文引发了环保人士和公共卫生官员的强烈反对，他们中的许多人似乎误解了这项研究，或者故意曲解事实。发表于《自然》杂志上的另一篇文章提出了相反的观点，认为高达90%的癌症是由环境造成的。我认为，这些充满争议的文章最不可信。随着流行病学的发展，癌症和致癌物之间的关系将会变得越来越模糊，而吸烟与肺癌之间强大而又确凿的关系看起来似乎只是一个意外。
如果你继续关注关于癌症的后续研究，便会发现一些非常有趣的事情。但同时，我希望更多的人能够明白，癌症并不意味着做错了什么，或者经历了什么不好的事。部分癌症可以预防，部分可以治愈。然而，对于人类这种生活在熵世界中的多细胞生物而言，超过某种阈值就会患上癌症的可能性很大。
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THE DECLINE OF CANCER
癌症的衰落
安东尼·格雷林（Anthony Grayling）
哲学家，伦敦新人文学院院长，牛津大学圣安妮学院（St. Anne's College）特聘委员。
在这个科学大放异彩的年代，虽然我们很难将掌声只给予某一个领域，但癌症研究领域确实值得嘉奖。2015年，癌症研究取得了多项进展。通过基因控制，研究人员迅速逆转了老鼠体内的结肠直肠癌；荷兰科研团队研发了高准确度的癌症血液检测方法；将抗疟蛋白附着在癌细胞上可以消灭癌细胞，这一发现可能会带来癌症的通用疗法；梅奥诊所（Mayo Clinic）(66)通过采用某种结合蛋白发现了破坏癌细胞生长的方法；在胰腺肿瘤细胞中发现的某种蛋白质可以提高胰腺癌的早期诊断效率；用于治疗乳腺癌的低毒性纳米药物可能即将面世，以及美国食品和药物管理局批准了将帕博西尼（Palbociclib）用于乳腺癌的治疗。肿瘤学领域可能还有更多其他新闻，这些进展的累积效应可能印证了一位顶尖肿瘤学家的预言：“最多不超过一代人的时间，届时就不会再有人在80岁前死于癌症。”
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THE MATING CRISIS AMONG EDUCATED WOMEN
受过良好教育的女性面临性爱危机
戴维·巴斯（David Buss）
得克萨斯大学奥斯汀分校心理学教授；与辛迪·梅斯顿（C. M. Meston）共同著有《女人的性爱动机》（Why Women Have Sex）。
在每年的大学毕业生中，女性的人数都超过了男性。这一趋势在北美和欧洲已经很普遍，而且正在向世界范围内发展。在我从事教学工作的得克萨斯大学奥斯汀分校，女性和男性的这一比例为54%:46%。初看之下，这种失衡似乎不太大，但仔细一想，这意味着本地交友圈中，女性要比男性多17%。这种现象的出现可能源自多种原因，比如，性别歧视的逐步消除，相对于男性，女性变得更有责任心、更强大，这都会促使女性可以获得更高的分数和大学录取率。无论原因何在，这种失衡导致受教育程度较高的女性面临性爱危机。
我们必须深入研究人类的性爱心理，以了解性别比例失衡带来的影响。女性和男性都进化出了多种性爱策略。他们中的一些人喜欢随意的约会，而另一些人希望能有忠诚的伴侣。一些人在一生中会交替出现这两种情况，而对于另一些人来说，这两种情况会同时发生。尽管遭到一些社会科学家的否认，但大量研究表明，男性对性伴侣多样性的渴求更高。男性每天的性幻想更多，包括多个伴侣的性幻想，他们更容易在交友网站上寻找一夜情。因此，受过良好教育的女性过剩正好迎合了男性的这部分性需求，因为人数较少的性别更有可能在约会中得到自己想要的东西。在中国的大城市，由于男性过剩，女性的性需求能得到更好的满足，而许多男性缺乏性伴侣，难以得到满足。在这方面，环境的影响极其重要。在曼哈顿这样的地区，每一位多出的女性都能在许多地方找到对应的男性，比如工程学院或者硅谷的软件公司。如果周围没有足够多的男性，女性之间的性竞争将会不可避免地加剧。大学校园里的勾搭文化和在线交友网站的兴起不是出自偶然。
从性心理学的角度来看，性别失衡仅是问题的一部分。性爱心理的其他因素加剧了问题的严重性。女性对忠诚性伴侣的择偶标准是问题的关键所在。一方面，大部分女性不愿意找比自己受教育程度低、没自己有智慧、事业发展也不如自己的男性。另一方面，男性不太将这些条件作为首要的考虑因素，而是优先考虑其他因素，比如年龄和外貌。因此，受过良好教育且有所成就的女性面临的性比例失衡更为严重。她们最终将不得不竞争有限的受过良好教育的男性，不仅要与越来越多受过良好教育的女性竞争，还要与受教育程度偏低，但有其他吸引男性的条件的女性竞争。当我们将年龄和离婚这两个因素列入考虑因素时，受过良好教育的男性的相对缺乏更严重。随着年龄的增长，男性会更倾向于选择比自己年轻的女性。受过良好教育的智慧女性可能最终会找一个不那么成功的伴侣，但对于忠诚的性伴侣而言，她们一般希望对方的年纪和自己相当，或者比自己大几岁，以及受教育程度和事业成就至少与自己相当。由于教育需要时间，在学历最高的群体中，也就是在那些努力读取高学历以成为医生、律师、教授，或者读完MBA后进入公司的人群中，男女比例的失衡尤为严重。此外，由于男性比女性更容易在离婚后再婚，而且女性伴侣会越来越年轻——第一次婚姻小3岁，第二次小5岁，第三次小8岁，随着年龄的增长，配偶双方存在年龄差的比例也会越来越大。
在面对性爱危机这件事情上，不同女性的应对方式也不尽相同。一些女性通过性爱技巧来提升自身的吸引力，她们穿着更性感，会发送更多露骨的信息，也会更快地发生性关系，以期望关系向长远发展。一些女性选择退出性爱游戏，不愿意为此牺牲自己的事业。实际上，女性仍然不得不在事业和家庭之间做出选择，即便这方面有了一些进步；还有一些女性坚持对男性的要求：单身、受过良好教育、情商较高、对性不过于随意，能对她们的智慧、幽默感、复杂情感和性魅力产生长期吸引力。
对于这些成功女性来说，有一个好消息是，受过良好教育的夫妻的婚姻更稳定、矛盾更少、出轨的概率更低、离婚的可能性更低。此外，受过良好教育的夫妻的生活水平也更高，因为双份工资会使他们的生活更富裕，经济压力也更小。然而，基于教育水平的择偶标准带来了一个出人意料的负面影响，即扩大了贫富差距，后者是导致社会中经济不平等的一个主要因素。不过，对于成功克服重重困难的成功女性来说，成功的婚姻比降低社会不平等更为重要。
那么，如何解决受过良好教育的女性面临的性爱危机呢？她们是否应该调整自己的择偶标准？性爱心理可能不那么具有可塑性。相同的择偶标准会导致性别失衡，并由此陷入恶性循环，阻碍人类的幸福。虽然成功女性能够克服职场中的阻碍，但在性爱上却陷入了新困境。
HENCE IF YOU HEAR A NEWLY MARRIED COUPLE ASK YOU IN ALL SERIOUSNESS, “WHAT IS THE SINGLE MOST IMPORTANT REQUIREMENT FOR A HAPPY MARRIAGE” YOU CAN BET THAT THAT MARRIAGE WILL END IN DIVORCE.
如果当一对刚结婚不久的夫妇问你：“对于幸福的婚姻来说，最重要的因素是什么？”我们便可以打赌，他们的婚姻最终会以离婚告终。
——贾雷德·戴蒙德，《最重要的因素》
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THE MOST IMPORTANT X . . . Y . . . Z . . .
最重要的因素
Jared Diamond
贾雷德·戴蒙德
加州大学洛杉矶分校教授；著有《昨日之前的世界》（The World Until Yesterday）、《性的进化》(67)。
经常有人会问：“对于某一领域的某个问题来说，最重要的影响因素是什么呢？”比如，对于艺术创作来说，最重要的因素是什么？生物的成功竞争呢？幸福的婚姻呢？军事胜利呢？科学创造呢？成功的育儿呢？可持续发展的经济呢？世界和平呢？
在当前这个复杂、多变的世界，这类问题的正确答案基本是相同的：“最重要的是不要寻找最重要的因素。”因为这些问题经常源自很多因素，并且每个都十分重要。
例如，婚姻咨询师总结出了对幸福的婚姻至关重要的19个独立因素，其中7个因素分别是对待性、金钱、宗教、政治、亲人、育儿、争论的方式。如果一对夫妇在其中18个因素上能相互包容，但唯独在性（或者金钱、宗教等）这件事情上始终不和谐，也会导致不好的后果。因此，如果当一对刚结婚不久的夫妇问你：“对于幸福的婚姻来说，最重要的因素是什么？”我们便可以打赌，他们的婚姻最终会以离婚告终。
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THE MOTHER OF ALL ADDICTIONS
所有成瘾之母
海伦·费希尔（Helen Fisher）
罗格斯大学人类学家，金赛研究所（Kinsey Institute）高级研究员；著有《为什么是他？为什么是她？如何找到并保持长久的爱情》（Why Him Why Her How to Find and Keep Lasting Love）。
坠入爱河会让大脑的奖励系统（主要是中脑边缘的多巴胺通路）处于激活状态，这与服用海洛因、可卡因、酒精和尼古丁等容易使大脑处于兴奋状态的药物引起的反应类似。当我们对这些药物上瘾时，中央神经系统就会变活跃。基于这一点，我一直在想，浪漫的爱情能否抑制对这类药物的渴望，或者这两种如此不同的渴望能否同时对大脑产生影响，也就是让大脑的中枢神经系统变得更敏感，使瘾君子更容易接受浪漫的爱情，抑或使坠入爱河的人更容易陷于其他形式的上瘾。简而言之，这个中枢神经系统是如何同时容纳两种不同形式的渴望的呢？
在很大程度上，这些问题仍未得到解答。不过，2012年，一篇文章对这一难题进行了深入研究。徐晓梦（Xiaomeng Xu）和她的同事运用功能磁共振成像技术对18位被禁用尼古丁，但又刚好陷入热恋期的吸烟者进行了脑部扫描。研究人员收集了当这18位参与者分别看到手中的香烟图片和爱人的照片时大脑活动的数据。结果表明，中度依赖尼古丁的人对爱人的渴望减少了与渴望吸烟相关的大脑区域的活动。
然而，这一研究的价值还不仅如此。这篇文章还指出，从事任何一项新奇的活动（不仅限于浪漫的活动），都可以通过劫持同样的多巴胺奖励系统来减轻对尼古丁的渴望。对那些想要戒烟的人来说，这种单一的相关性可能具有十分重要的意义。我将在后续的研究中进一步发掘这些数据背后隐藏的深层次含义。虽然这是我的假设仅有的证据，但这项研究告诉我，成瘾可能分层级。这项研究表明，在某些情况下，坠入爱河会减轻对尼古丁的上瘾。浪漫的爱情也许是所有的成瘾之母。实际上，这是一种积极的瘾，能让人克服其他渴望，赢得生命中最重要的奖励——伴侣。
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THE TRUST METRIC
信任的尺度
约翰·戈特曼（John Gottman）
心理学家，戈特曼研究所共同创始人；著有《幸福的婚姻》(68)。
在近期的科学新闻中，最令我感到惊奇和兴奋的是，信任可以被有效且可靠地测量。这一过程涉及大量信息，而这些信息与家庭和社会正常运转的影响因素密切相关。
作为一名关系研究员和婚姻家庭咨询师，我始终相信，信任是夫妻之间最重要的事情。同样，当人们寻找伴侣时，首先要考虑的因素就是对方是否值得信赖。罗伯特·帕特南（Robert Putnam）在其具有开创意义的书《独自打保龄球》（Bowling Alone）中记录了有关信任的相关研究，这些研究都基于一个非常简单的问题：一般来说，你是否信任他人？社会学家曾以“是／不是”的问卷形式就这个问题做了一次调查，结果发现，美国不同地区的人以及来自不同国家的人给出的答案差别很大。
令人感兴趣的科学新闻是：在美国一些地区，人们是否信任他人与正面的社会指数相关，比如更快的经济增长率、更长的人均寿命、更健康的身体、更低的犯罪率、更高的选举参与度、更大的社区参与度、更高的慈善参与度，以及学生的更高成绩。不过，这些仅仅是反映社区健康指数的一小部分。从美国的北部到南部，信任他人的比例呈下降趋势。信任很大程度上取决于该地区最富有和最贫穷的人之间的收入差距。
收入差距的扩大导致信任度下降。从20世纪50年代以来，美国人的收入差距逐年上升，而社区参与度则不断下降。有数据表明，20世纪50年代，首席执行官的收入大约是普通工人的25倍，此后这一差距一直在扩大，到了2010年，变为了350倍。因此，这个国家的人民正面临着危机。在2016年的大选中，贫富差距成了一个主要因素，这并不令人感到意外。因此，美国如何对待最贫穷的那部分群体是整个国家社会经济健康指数中很重要的一个因素。同情穷人是明智的政治抉择。
其他国家的情况也与此类似。信任度与政治腐败的程度相关，政治越不腐败，信任度越高。巴西仅有2%的人会信任他人，而挪威这一比例高达65%。虽然还有许多其他因素会影响信任度，但显而易见的是，当前巴西国内的政局并不稳定，而挪威则欣欣向荣。
令人感到不幸的是，这些惊人的数据是相互关联的。关于信任度的研究成果虽然很难进行社会层面的实验，但催生了许多有关行为经济学和神经经济学的新领域，而这些新领域正在进行令人兴奋的新实验。结合基于博弈论的数学方法，这些新实验会得出一种新方法，它可以在人际互动中有效地度量信任度。对于人与人之间如何建立（或失去）信任关系，我们已经有了新认识，而一种新方法正在验证之中。
我们开始认识到，人类在家庭关系中的合作对整个社会具有同样的作用。我希望，这些进展最终能促使形成关于人类和平与和谐共存的科学。
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OPTOGENETICS
光遗传学
克里斯琴安·凯泽斯（Christian Keysers）
神经科学家，荷兰神经科学研究所社会大脑实验室主任；著有《共情的大脑》（The Empathic Brain）。
在过去的10年间，基于光遗传学方面的科学发现，神经科学开启了一扇前所未有的大门。在光遗传学出现之前，我们记录脑细胞活动的方式十分复杂，并且已经知晓人类的情感、想法和感知来源于数百万细胞的活动。然而，我们缺少的能力是，如何在大脑中触发类似的活动。神经科学是思维的旁观者，而非参与者。随着光遗传学的出现，这一问题正在发生转变。
光遗传学是有关生物技术的新兴领域，这项技术可以将大脑活动和光进行相互转化。通过光遗传学，我们可以将荧光蛋白引入脑细胞，使它们在活动时发出荧光，进而将神经活动转化为光。通过光遗传学，我们还可以将光敏离子通道引入神经元，这样一来，细胞的闪光就会触发神经活动或使神经元保持静止状态，进而将光转化为神经活动。通过运用现代技术记录大脑深处神经元的光，并将光导向单个神经元，我们取得了一项10年前难以企及的成就：历史上第一次我们可以有选择性地在大脑中重新创造任意状态，操控思维。相关实验已经证明了这一技术的潜力。比如，在老鼠初次体验到恐惧后，运用光遗传学重新触发初次体验中的神经活动模式，它会再次体验到恐惧。至此，神经科学已经成为研究的焦点。科幻电影《全面回忆》（Total Recall）中有这样一个场景，主角阿诺德·施瓦辛格的大脑中被植入了他从未经历过的记忆，而现在，我们可以实现这种科幻场景了。在另一组实验中，研究人员记录了一只动物的脑细胞活动，然后将这种活动引入另一只动物的对应脑细胞，这样它便可以基于前一只动物的感受做出判断。
我猜测，这种在指定神经元层面重建大脑活动的技术将会以前所未有的方式改变人类自身。虽然火、车轮、抗生素、互联网的出现深刻地改变了人类的生活，让生活变得更安全、舒适和令人激动，但这些并没有改变人类自身。记录并操纵大脑活动会改变人类自身。这将会成为一种接口，通过这种接口，计算机可以成为大脑的一部分，而大脑之间将可以直接进行交流。
婴儿在成长为儿童的过程中，会发生巨大的变化，而这种变化来自大脑中的连接被允许接入新大脑区域的资源。然而，当类似于光遗传学等技术可以使人类的思维连接到计算机世界时，人类身体的局限将会被超越。届时，人类还是人类吗？不只是人类的感官，再加上物联网上的所有传感器，世界将会变成什么样子？如果我们的大脑能直接与身边的其他大脑进行交流，全球气候谈判将会如何？如果只有一部分人能够支付得起神经增强的高昂费用，社会又该如何应对？如果一部分人拥有了惊人的思维能力，而另一部分人仍然局限于原初的大脑，社会又该如何应对？
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THE STATE OF BRAIN SCIENCE
脑科学的现状
特伦斯·谢诺沃斯基（Terrence Sejnowski）
计算神经科学家，萨尔克生物研究所(69)荣誉教授；合著有《计算型大脑》（The Computational Brain）。
