「第一個遭受衝擊，又第一個復原（first to suffer, first to recover）」，以此描寫音樂產業在數位浪潮中，先是首當其衝，CD銷量下降，盜版串流平台崛起，音樂產業花了十年對抗潮流、打擊盜版，但效果很有限，然後是 Spotify 順勢而起，引爆串流平台的商機，音樂產業轉型成功，經濟規模遠大於前，成為其他內容產業的稱羨的對象。
尤其是在第五部開始談性別、性取向的基因關連。提到 David Reimer 的悲劇死亡（他是中文書《性別天生》書中的主角，但讀過此書的人可能還不知道主角後來真實的命運）。書中提到基因與環境之間交互作用的複雜性，並不是如我們想像的能以二元畫分。即使是性別，背後也有複雜的基因組成。提到基因之間的交互作用可能具有階層結構，上層可能是少數基因主導，但越往下層則參與反應的基因越多，也就引入更多不確定性。
這個領域研究到最後，似乎對於命運也會有更多的反省，思考命運中的偶然性與必然性，例如同時正在讀 Sean B. Carroll 的《A Series of Fortunate Events: Chance and the Making of the Planet, Life, and You》也是以此為題。
先是讀了Sean B. Carroll的書《蝴蝶、斑馬與胚胎 : 探索演化發生學之美》（Endless forms most beautiful : the new science of evo devo）彷彿開啟一扇窗，但仍似懂非懂，而想找更多關於 “evo devo” 的書，而找到這本 Neil Shubin 的書，覺得幫助頗大。
我猜作者擅長口語表達勝於書寫。在Youtube或Podcast上找得到作者訪談，都講得非常清晰、生動有趣，建議先聽過以掌握全貌再閱讀本書補足知識細節。我喜歡作者在“Talks at Google”中所勾勒的問題意識。她提到時代的矛盾，在一個強調多樣性、平等性、包容性的時代，我們對於差異性的理解卻還停留在表象，缺乏工具深入探討各式各樣的差異，而腦科學可以不足這方面的不足，因為腦科學觀測到的個別差異，是如何顯著而不容忽視。並且這不是大腦本能、天生就能掌握的事，而是需要後天學習，就像需要學習科學才能掌握科學知識。
大腦天生就善於辨識跟自己相近的大腦。研究發現可以預測一群人之中誰和誰是朋友，因為當兩人的大腦相似，鏡像法就更常成功，就越走得近。但對於相異度越大的大腦，我們越沒辦法以鏡像本能掌握，而需要後天學習，是一種推論他人想法的能力，有時稱作「Theory of Mind」。推論的時候，若僅把客觀知識放在前提是不夠的，還需要把不同的大腦經驗也放在前提一併考慮，才可能推論出較近似的結果。而不同大腦經驗形塑的過程，牽涉到兩種獨立的多巴安路徑，分別像紅蘿蔔與鞭子，前者獎賞的是挑選好選項，後者獎賞的是避開壞選項。不同的大腦，具有的優勢、劣勢通常是相對的，例如ADHD（注意力不足過動症）可能反映不同的注意力模式，他們可能更敏銳覺察當下的各種變化。不同的大腦適合不同的情境，但人類往往把「成功的大腦」限縮在一些狹隘的應用上，是很可惜的。如何讓「不同」的大腦找到自己的出路與發展，是一條困難的路，但就像人類想了解自己的大腦運作一樣，這是非常困難的一件事，但人類也不曾放棄過。
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