原創 Max&Bassett 利維坦

? Medical News Today

利維坦按：

其實如果從情緒/感受的角度來看，我們還不應該忽略一個重要的事實：人的“第二大腦”——腸道。腸道神經系統（Enteric Nervous System），是由神經細胞組成的復雜網絡，遍布整個腸胃消化管道。其神經元的數量和脊髓相當（約1億個神經細胞）。與身體其他器官不同的是，腸道可以獨立運作。它不需要聽從大腦指揮，可以自行發號施令。也就是說，其功能遠不止消化食物那么簡單。

? Rebloggy

在我們的日常生活中，網絡無處不在。我們每天都要使用各種錯綜復雜的網絡：公路網絡、鐵路網絡、海上航線以及商業飛行航線。甚至在我們的具象體驗之外，也有網絡存在。

想想萬維網、電力網，還有宇宙——銀河系就是無盡星系網絡中的一個無限小的結點。然而，這些內部能夠產生相互作用的連接系統大多都沒有我們顱骨下的那個網絡復雜。

最近這些年，神經科學獲得了更多關注，許多人都對神經活動測試中大腦區域“點亮”的鮮艷彩色畫面熟悉起來了。經常出現在這類測試的大腦區域有：位于耳朵旁、與記憶相關的顳葉，位于腦后部、負責視覺功能的枕葉。

所有這些功能各不相同的區域是如何相互作用并產生我們的思維的，這類人腦功能示意圖尚且無法告訴我們。我們實驗室和其他實驗室都借用了圖論這個數學分支中的語言來解析、探索并預測大腦中的復雜相互作用。正是這些相互作用，在激烈紛亂的神經電活動與一系列認知任務（感知、記憶、決策、學習、運動）的巨大鴻溝之間架設起了一座橋梁。

網絡神經科學這個新領域建立并強化了這個觀點：大腦中的特定區域會開展特定活動。從最為基本的角度上說，大腦實際上就是由1000億個神經元組成的龐大網絡，其中至少有100萬億個連接點，或者說突觸；而我們人類這種意識生物的本質也正是由這一網絡所決定。

網絡神經科學的目標正是理解這種復雜性。我們現在已經可以將腦成像技術提供的數據建模，形成一幅由結點（node）和邊（edge）組成的圖（graph）。在圖中，結點代表網絡單元，比如神經元，或者換個別的例子，就是飛機場。邊的作用就是連接各個結點——想想神經元互相交織在一起的場景，或者那些錯綜復雜的飛機航線。

? Gfycat

在研究中，我們把人類大腦精簡到了一幅大概只有300個結點的圖畫。各類區域通過代表大腦結構性連接的邊連接起來：這些名叫“白質束”的粗大管狀束把大腦中的各個區域緊密結合在一起。

這種將大腦描繪成一張統一網絡的研究方法已經產生了一幅更加清晰的認知功能圖景，還有一項具有現實意義的好處：我們可以借此更好地診斷并治療精神疾病。展望未來，對大腦網絡的更深入理解或許會奠定許多全新領域的藍圖，其中包括：高級人工智能、新型醫學、能夠改變抑郁癥患者大腦內失靈神經回路的電刺激技術——或許還有能夠治療精神疾病的遺傳療法。

思維之音

要想理解神經網絡是如何構建我們認知能力基礎的，首先就要理解一個類比：演奏交響樂的管弦樂隊。直到最近，神經科學家很大程度上還是在孤立地研究各個大腦區域的功能。大腦各部位的神經就好比管弦樂隊中分立的銅管部、打擊樂部、弦樂部和木管部。對大腦的這種功能分級代表了一種可以追溯到柏拉圖的方法——簡單地說，就是先將現實（自然）從接合處切割開，然后再研究各個獨立分部。

? DELECTANT

正如研究杏仁體進行情緒處理的方式對神經科學大有裨益，與之類似，掌握小提琴發出高音的方式對整個管弦樂隊也至關重要。不過，哪怕完整研究了大腦各個區域及其功能——視覺、運動、情緒等等——我們也無法知道它究竟是如何運作的。正如將組成管弦樂隊的全部樂器列出清單也無法譜寫出貝多芬的《英雄交響曲》一樣。

網絡神經科學已經開始著手揭開這些謎團。這門學科研究每塊大腦區域嵌入到同類區域組成的局部網絡中去的方式，并且把各局部網絡間的連接點繪制出來，以此研究這些局部網絡是如何嵌入到大腦這個大型綜合網絡中去的。

具體方法主要有兩種。其一，研究能夠體現大腦這支管弦樂隊演奏方式的結構性連接。這是創造音樂的物理學內涵，而特定音樂作品的獨特演奏方式則限制了具體演奏出的內容。演奏方式很重要，但它并不是音樂本身。換句話說，正如各類樂器的集合并不能代表音樂一樣，各種連線的集合當然也不能體現大腦功能。

第二，鮮活的大腦是無數神經元組成的龐大管弦樂隊，它們以相當固定的方式在一起工作。在研究中，我們通過測量每對區域活動之間的關聯程度——這種關聯表明了它們正在“合奏”——聆聽大腦演奏的音樂。

對聯合活動的這種測量結果叫作功能連接性，我們可以通俗地認為它反映了大腦演奏的音樂。如果兩塊大腦區域具有相同的時變波動，我們就認為它們在功能上是相關的。大腦中的這種音樂就和法國號和中提琴發出的樂音一樣重要。我們可以把大腦音樂的音量看作各大腦區域周圍涌現的電信號的活躍程度。

盡管如此，在大腦這個重量為三磅的器官中，還是有一些區域會在某些時刻表現得更加活躍。我們都聽說過這種說法：人類只開發了大腦功能的一小部分。實際上，整個大腦無時無刻不處于活躍狀態，但每個特定任務只能將其中一小部分的活躍性從基礎活躍水平線上提高。

這種特性并不代表你的認知潛能只開發了一半。實際上，假如整個大腦同時處于強烈活躍狀態，就好像管弦樂隊的所有成員都盡可能大聲地演奏一樣——這個場景會產生混亂，阻礙交流。這種震耳欲聾的聲音無法表達出偉大音樂作品中的情緒元素。無論是在交響樂中還是在大腦中，傳遞信息的都是相對高音、韻律、節奏和戰略性的停頓。

? Max Bertolero/Jen Christiansen

模塊性

正如管弦樂隊可以分成數個樂器組，大腦也可以分成數個結點組，稱為模塊——一種對局部網絡的描述。每個人的大腦都是模塊化的。即便是神經網絡只有302個神經元的秀麗隱桿線蟲都有模塊結構。模塊內結點互相之間的聯系要比與其他模塊結點間的聯系強得多。

? Wikipedia

大腦內的每個模塊都有某種特定功能，正如交響樂中的每類樂器都有自己的定位一樣。我們最近對大量獨立研究進行了評估——也就是開展了一項薈萃分析——其中包括了1萬多項功能性磁共振成像實驗。在這些實驗中，被試共完成了83項不同認知任務。結果發現，這些任務分別對應不同的大腦網絡模塊。我們發現，有一些模塊負責注意力、記憶以及內省的思考，還有一些模塊則專注于聽力、運動以及視覺。

這些感官和運動認知過程涉及單一、連續模塊，其中的大部分都位于單片腦葉內。我們還發現，模塊內的計算過程并不會讓其他模塊變得更活躍——這是模塊處理中的一個重要方面。

想象這樣一個場景：管弦樂隊中的每一位音樂家都要在其他人改變彈奏的音符后立即隨之作出改變。這么一來，這支樂隊就會逐漸失去控制，肯定不會發出悅耳的聲音了。大腦中的加工過程與之類似——每個模塊都必須能在很大程度上獨立運作。遠至柏拉圖，近至杰瑞·弗多爾（Jerry Fodor），無數哲學家都強調了這種模式的必要性，而我們的研究又證實了這點。

雖然各個大腦模塊很大程度上都是獨立工作的，但交響樂要求各組樂器都能協調一致地演奏。單個模塊產生的信息最終還是得與其他模塊整合到一起。只用大腦的視覺模塊看電影，卻不運用情感模塊，觀影體驗必然會差很多。

因此，為了完成這么多認知任務，各模塊之間還必須經常緊密合作。短期記憶任務——比如默記新手機號碼——需要聽覺模塊、注意力模塊和記憶加工模塊的協同合作。大腦使用各種樞紐——來自不同大腦模塊的連接點相遇的結點——整合并控制多個模塊的活動。

某些整合并控制大腦活動的關鍵模塊，在完成自己的任務時比其他模塊更大膽積極。它們的連接點會延伸到整個大腦中的多片腦葉內。例如，額頂葉控制模塊就橫跨了額葉、頂葉和顳葉，出現于進化時間尺上相對較為晚近的時間。相對于與我們親緣關系最為接近的靈長類祖先來說，這個人體模塊特別大。

它就相當于樂隊指揮，在大量認知任務中都表現得相當活躍。額頂葉控制模塊保證了大腦各模塊能夠運作得協調一致。它深度參與了所謂的“執行功能”——包括決策、短期記憶以及認知控制等獨立過程。認知控制就是產生復雜戰略并禁止不當行為的能力。

另一個高度互通的模塊是顯著性模塊，它與額頂葉模塊相連，負責管理大量與注意力有關的行為并且會對外部新刺激作出反應。

例如，看看這兩個字：

藍 紅

如果有人要你回答字的顏色，那么你一定會快得多地答出用紅色標出來的那個字。當你回答藍色標出的字時，額頂葉模塊和顯著性模塊會同時激活，這是因為你必須壓抑把“藍”字讀出來的天然傾向。

最后還要介紹一下默認模式模塊，這個模塊涉及的腦葉和額頂葉一模一樣。默認模式模塊包含許多樞紐，和大量認知任務有聯系，包括內省思考、學習、記憶提取、情緒處理、推斷他人精神狀態等等，甚至還包括賭博。

至關重要的是，破壞這類含有大量樞紐的模塊會干擾遍及整個大腦的連接點的運作，并且引起大范圍的認知障礙，就像處于樞紐位置的飛機場遭遇惡劣天氣時，全國的航班都得因此延期一樣。

? ResearchGate

個體連接

盡管我們的大腦擁有確定的基礎網絡組件——通過樞紐交匯在一起的各種模塊——每個人的神經回路繞線方式還是出現了一些輕微的不同。研究人員最近對這種多樣性投入了大量關注。最初的時候，也就是在一個叫作“人類連接體計劃”（the Human Connectome Project）的項目中，1200名年輕人自愿參加了一項由美國國家衛生研究院資助的大腦網絡結構研究。（這個項目的終極目標是要追蹤被試整個生命周期內的大腦網絡結構。）

（www.humanconnectomeproject.org/）

研究人員利用功能性磁共振成像技術探測了每個被試的結構及功能性連接網絡，同時還以認知方面的測試和問卷為補充，分析了280項行為和認知特征。被試們要提供的信息包括睡得如何，飲酒頻率如何，語言能力及記憶能力如何以及情感狀態如何。來自全世界的神經科學家都已經開始著手研究這個詳實的數據庫，以期掌握我們的大腦網絡塑造思維的方式。

我們實驗室和其他實驗室都利用了人類連接體計劃中數百名被試提供的數據，已經證明了大腦連接模式建立了一種可以區分每個個體的“指紋”。那些特定大腦區域擁有強大功能性連接的被試詞匯量龐大，表現出了更高的流動智力——這種能力有助于解決剛出現的新問題——還能延遲滿足。他們往往受過更多教育，對生活的滿意程度也更高，記憶力、專注力都更好。而在這些大腦區域的功能性連接較弱的被試流動智力較低，大部分都有藥物濫用史，睡眠質量較差，并且專注力下降。

受到這項研究的啟發，我們后來證明，可以用樞紐連接間的特定模式描述這些發現。如果你的大腦網絡擁有與眾多模塊相連的強大樞紐，那么其模塊往往會出現彼此間明顯隔離的現象，而你也就能在各種任務中表現更佳，無論是短期記憶還是數學、語言或是社會認知。

? Scientific American

簡而言之，你的思想、感受、怪癖、缺點以及精神堅韌度都由大腦這個統一的整合網絡通過特異化或組織化編碼形成。總結起來就是，讓你成為你的就是你腦海中演奏的音樂。

大腦中的同步模塊既能建立你的身份信息，也能幫助這個信息在長時間內維持下去。這類模塊演奏的曲子總是頗為相似。我們可以在被試參與的另外兩項人類連接體計劃的研究中看到這種相似性。這些被試參與了涉及諸多方面的各類任務，包括短期記憶、識別他人情感、賭博、敲手指、語言、數學、社交推理以及一種通過自我誘導讓思緒神游的“休息狀態”。

有趣的是，在所有這些活動中，大腦網絡功能性連接體現的相似性都比我們預想的更高。回到我們的交響樂類比上來，這并不是說大腦在做數學運算的時候演奏貝多芬，在休息的時候則演奏圖派克（Tupac）。

我們大腦中的交響樂是同一位音樂家演奏的同種音樂風格的曲目：這種一致性來源于大腦的物理通路或結構性連接限制了神經信號在大腦整合網絡上的傳播路徑。此外，這些物理通路還描述了功能性連接的配置方式，比如負責數學或語言的這些。用音樂中的類比來說就是，低音鼓是演奏不出鋼琴旋律的。

? Tumblr

大腦音樂的改變也是不可避免的，就像同一首管弦樂也會有不同演繹一樣。物理上的連接會在數月甚至數年的過程中發生改變，而當我們從某項任務切換到另一項時，功能性連接會在數秒時間內完成切換。

結構性連接和功能性連接的改變在青春期大腦發育過程中都扮演了非常重要的角色，這個時期也是大腦連線圖的最后完善階段。青春期階段非常重要，因為許多精神疾病的第一個信號常常就發生在這個時期或者成年早期。

與我們研究相關的一個領域就是理解大腦網絡從孩提階段和青春期到成年期這一段時間中的發展方式。這中間的變化過程由潛在的生理變化驅動，但也會受到學習、對新想法和新技能的接觸、個人社會經濟地位和其他經歷的影響。

大腦網絡模塊出現于生命的極早期，嬰孩還在子宮中時就有了，但其中的連接會隨著個體的成長而被重新定義。整個童年過程中大腦網絡與樞紐之間不斷加強的結構性連接，與各模塊之間分化程度和效率的提高有關，這樣，年輕人才能執行像復雜推理和自我管理這樣的任務。我們還發現，社會經濟地位更高的孩子，大腦中各模塊間的分化速度更快，這強調了生長環境的關鍵影響。

結構性連接的改變比較緩慢，但功能性連接可以很快（幾秒鐘或幾分鐘）完成重新配置。這種快速轉變的能力對不同任務間的切換甚至是單一任務中的大量學習需要都很有幫助。在一系列我們從2011年開始就跟進到現在的研究中，我們發現，擁有可隨時改變模塊的網絡會在那些擁有更強執行能力和學習能力的個人身上出現。

為了更好地理解這其中發生了什么，我們使用了一項名為“我的連接體”的里程碑式研究的公開數據。在這項研究中，斯坦福大學心理學教授拉塞爾·波爾德拉克（Russell Poldrack）于1年多的時間里，每周3次親身接受成像檢查和認知評估。

雖然大多數模塊自主且獨立工作，但大腦有時會自發地把它們之間的連接重組。這個稱為“功能網絡靈活性”的性質，允許模塊內具有強大功能性連接的結點在短時間內與其他模塊建立許多連接，從而改變整個網絡中的信息流。通過這項研究中的數據，我們發現，大腦網絡連接線路的改道每天都會發生變化，并且變化的方式與積極的情緒、興奮和疲勞相匹配。在健康的個體身上，這類功能網絡靈活性與更好的認知功能相關。

我們用這幅掃描圖中的大量白質連接來模擬大腦中的物理通路——功能性網絡利用這些結構性連接執行大量認知任務。? Danielle S. Bassett and Matthew Cieslak University of Pennsylvania

不和諧的音符

大腦連接的配置還反映了個人的精神健康狀況。異常連接模式往往會和抑郁癥、精神分裂癥、阿爾茲海默癥、帕金森癥、自閉癥譜系障礙、注意力缺失癥、癡呆癥以及癲癇癥相伴出現。

大多數精神疾病不會局限于大腦中的單個區域。受精神分裂癥影響的神經回路會在整個器官內廣泛延伸。精神分裂癥的所謂“失聯假說”認為，精神分裂癥患者大腦中的各個模塊本身并沒有任何異常，問題在于模塊間的連接過多。

在一顆健康的大腦中，大部分模塊都是獨立、自主運行的，而在網絡連接中引入靈活變化的能力對認知功能是有積極意義的——當然只在一定范圍和程度上才是如此。

? RTE

在實驗室中，我們發現，在精神病分裂癥患者及其一級親屬的大腦中，神經網絡重新配置自身的方式有太多的靈活性了。另外，當結點意外地切換語音模塊和聽覺模塊之間的連接時，就可能會出現幻聽現象。這種意料之外的混合或許會導致人們覺得大腦中響起了聲音。

與精神分裂癥一樣，重度抑郁癥也不是大腦中單個區域的異常狀況引起的。現在看來，有3個模塊會受到抑郁癥的影響：額頂葉控制模塊、顯著性模塊和默認模式模塊。實際上，抑郁癥的癥狀——無法控制情感，對情感事件和深沉思想的敏感性的變化——正好也是這些模塊管理的部分。

? Spectator Life

患上重度抑郁癥的結果就是，這3個模塊之間的正常交流開始變得不穩定。通常情況下，模塊與模塊之間的活動會反復來回拉扯、切換，這樣才能用更多內省思想平衡感官輸入的認知過程。然而，在抑郁癥患者身上，默認模式模塊占據了主導地位，患者本人也就長時間地陷入了沉思狀態。這樣一來，大腦演奏的這段音樂就變得日益不平衡了，就好比某個樂器組在交響樂演奏中長時間地成了主角。

這些觀測結果大大擴展了我們對抑郁癥患者大腦神經網絡性質的了解。現在，我們已經可以靠著大腦中的連接模式診斷這類疾病的某些特定亞型，并由此確定哪些區域需要用電刺激技術進行治療。

神經網絡進化

除了研究大腦發育過程之外，網絡神經科學家也已經開始提出這樣一個問題：為什么大腦神經網絡會在數十萬年的進化過程后最終采取現在這種形式。我們確證為樞紐的這些區域其實也是人類大腦在進化過程中擴張最厲害的部分。人類大腦中這些區域的大小已經是獼猴的30倍了。

大腦樞紐越大，各模塊間的整合過程很可能就越多，因而也就能支持更復雜的計算。這就好比說進化過程增加了管弦樂隊中某一樂器組的音樂家數量，從而能夠演奏出更復雜的曲子。

神經科學家探索這些問題的另一種方式是：創建計算機模擬網絡并把它們置于進化壓力之下。在實驗室中，我們已經開始探索大腦樞紐的起源問題了。這個嘗試的起點是一張所有邊都隨機均勻放置的模擬網絡。然后，我們給這張網絡重新布了線，以模仿自然選擇過程，形成獨立的模塊，并且體現了網絡科學中的一項稱為“小世界”的特性。

在這個小世界中，形成了一些可以讓相隔遙遠的網絡結點輕松交流的路徑。隨后讓成千上萬張此類網絡各自進化，其中的每一張最終都包含了神經樞紐。這些樞紐不僅與多個模塊緊密結合，而且互相之間也緊緊相連，形成了所謂的樞紐集合。選擇過程中沒有任何因素明確有利于這種樞紐俱樂部的產生——它們就是從這個迭代過程中誕生的。

這項模擬證明，要想進化出能夠在多個模塊間實現信息交流的大腦，一個潛在方案是先進化出彼此緊密相連的眾多神經樞紐。值得注意的是，真正的網絡——無論是大腦，還是飛機場、電力網——都擁有緊密相連的耐用樞紐，和上述進化模擬實驗預測的一模一樣。這個結果并不是說真正的進化過程就會與我們模擬的完全一致，但它的確向我們展示了一種大自然操控大腦進化的可能手段。

思維的狀態

物理學家理查德·費曼（1918-1988）。? Brain Pickings

1988年，當諾貝爾獎獲得者、物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）逝世的時候，他辦公室的黑板上寫著：“那些不能創造的東西，自然也無法理解。”費曼留下了一句美麗的格言，卻也錯過了一個關鍵性的觀點：這句格言應該修正成“那些不能創造且不能控制的東西，自然也無法理解”。

即使我們的能力不足以成為樂隊指揮，也即在缺乏這種程度的控制的情況下，憑我們的所知也仍舊能夠欣賞交響樂。

就大腦這事來說，我們已經對其形式及其網絡結構的重要性有了基礎性的了解。我們知道是大腦決定了我們現在的樣子，但這一切是如何發生的？我們還知之甚少。

改寫數學家皮埃爾-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）對決定論及力學的解釋，并將其應用到大腦上來，應用到每個人當下這一刻的大腦上來，那么我們就可以把人類的精神狀態視為過去種種狀態的匯編，憑此即可預測未來。一位知曉所有大腦運作原理并且知曉某人大腦一切信息的神經科學家就可以預測此人的精神狀態——無論是未來的，還是過去的，都會呈現在此人的思維中。

由于許多精神疾病都與神經網絡功能不正常有關，我們就可以運用這些知識來預防病痛和折磨。憑借足夠高的工程學技藝，我們還能開發出這樣一些植入式設備：它們能夠改變甚至產生新大腦網絡，或者能夠通過編輯染色體組從源頭上預防與精神疾病相關的混亂網絡的出現。如果能夠實現這樣的成就，我們就能治療相關疾病，在遭遇中風或相關外部傷害后恢復大腦功能，還能提升健康人體的大腦功能。

在實現如此美好的未來愿景之前，我們仍需先填補上兩項主要空白：我們必須更深入地了解個人基因、早期人生歷程和生活環境塑造大腦結構的方式，還必須更深入地了解這類結構是如何產生各種大腦功能的。

神經科學家現在已經從人類基因組中了解了一些大腦結構是如何催生功能性網絡的知識，但仍需精確掌握這個過程的出現方式。我們已經開始知曉大腦網絡的形成方式以及環境對其的塑造，但距離徹底解釋這個過程的高度復雜性還差得很遠。

大腦的網絡線路以及結構性連接限制了模塊相互作用的多樣性，但我們對這方面仍舊知之甚少。當我們填補上這些空白之后，人為干預、引導大腦功能往健康軌跡上發展的可能性就大大提高了。

就目前來說，阻礙我們繼續前進的是我們對大腦仍舊模糊的認識——我們現在的狀態就好像站在音樂廳外面，只看到了樂器的剪影一樣。而神經科學家研究的每個大腦區域都含有數百萬個每毫秒都在釋放信號的神經元，而我們還只能每隔一秒鐘左右間接測量他們的平均活動水平。到目前為止，我們可以做到粗略識別人類大腦中的結構性連接。

幸運的是，科學家和工程師們已經采用了相關方法，能夠產生愈加清楚準確的數據。靠著這些數據，我們就能更深入地窺見已知宇宙中最為復雜的網絡：你的大腦。

關于作者：

丹尼爾·S.巴賽特（Danielle S. Bassett）是賓夕法尼亞大學生物工程系副教授，主攻方向為物理和生物系統中的網絡，2014年成為麥克阿瑟學者。

馬克斯·波特雷羅（Max Bertolero）是巴賽特復雜系統研究小組的博士后研究員，加利福尼亞大學伯克利分校系統神經科學博士，哥倫比亞大學哲學和心理學學士。

文/Danielle S. Bassett、Max Bertolero

譯/喬琦

校對/苦山

原文/www.scientificamerican.com/article/how-the-mind-emerges-from-the-brains-complex-networks/

本文基于創作共用協議（BY-NC），由喬琦在利維坦發布

文章僅為作者觀點，未必代表利維坦立場

原標題：《你的思想、怪癖、缺點都是由它整合成》

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