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发信人: qpcwth (独翅鸟), 信区: Science
标题: 2.3 非线性大脑
发信站: 哈工大紫丁香 (2001年12月26日19:48:19 星期三), 站内信件

伊利亚·普里高津强调说，“众所周知，心脏在很大程度上是规则的，否则你必死无疑
。但大脑却近乎是〖HTH〗不规则的，不然你就患有癫痫。这表明不规则性、浑沌导致
复杂系统。它并不是全然的无秩序。相反，我要说正是浑沌使生命和智慧成为可能。大
脑已被选择得如此不稳定，极小的作用就会导致秩序的形成。”换言之，大脑是非线性
行星上非线性进化的非线性产物。
早在1987年，《科学美国人》杂志的一篇文章总结了目前神经生理学关于记忆的研究成
果。该文报告了神经科学家们在具有相互联系反馈环的六个脑区(感觉区、杏仁、海马
、间脑、前额叶皮质和基前脑)描记视觉记忆通路。这是在整个大脑许多尺度上都存在
的非线性类型的一个大比例尺图解。反馈环加大了分岔的可能性，某个输入将被放大。
但是，如普里高津所言，大脑果真是浑沌的产物，是日常生活那不均衡火焰上〖HT5”
，7SS〗火〖KG-*3〗〖H T5”，7SS〗畏煮的远离平衡汤吗?
许多研究人员收集了大脑是一个非线性反馈装置的实验证据，若干神经生理学理论工作
者现在正在竞争提供大脑非线性作用机理的整体画面的荣誉。
下面我们从实验工作者开始。如同紊变科学的其它领域一样，当今的实验包括数学和模
型。
加州大学洛杉矶分校的研究人员唐·沃尔特(Don Walter)和艾伦·加芬科(Alan Garfin
kel) 建立了模拟神经元发放模式的方程式。在他们的模型中，把三个神经元联在一起，
产生了具有隐秩序的低水平神经浑沌的证据。沃尔特指出这个模型和模型所表示的大脑
活动在细节上是不可预言的，“但它有〖HTH〗倾向性”。
加州大学伯克利分校的沃尔特·弗里曼(Walter Freeman)和克里斯廷·斯卡达(Christi
ne S karda)，通过在真实大脑上做的研究，说明了这种神经元浑沌发放是如何转换为秩
序的。两位科学家将多达64个微电极植入兔子嗅球中，当给兔子嗅几个分子的不同气味
时，监测脑电波模式。两位研究人员发现，一种气味被检测出时，这个闻嗅的部分大脑
中的低水平浑沌顷刻自组织，也就是说，个体神经元的整个嗅球发放以集体方式耦合在
一起。事实上，整个系统出现极限环，每种气味有不同的极限环模式。倘使给兔子嗅一
种它以前从未嗅过的气味，则嗅球产生浑沌活动爆发。倘使这种新气味出现若干次，则
爆发呈现签名波形样式。( 指重复出现同种波形样式。——译者注)
熟悉的气味可能嵌入嗅球低水平浑沌的分形模式之中，在此，它通过神经元反馈耦合被
“回忆”而得到。在这些实验里，熟悉气味的极限环“识别”，是即刻有组织的涟漪，
仿佛石块掷入池塘。在这里，池塘是兔子神经元发放的普通〖HT5”，7SS〗火〖KG-*3
〗〖HT5”，7S S〗畏煮浑沌。当然，获取由这一瞬时极限环验证的秩序，正是大脑所做
的一切。但正如普里高津指出的，如果大脑秩序长时期过于规则，就麻烦了。
斯坦福大学一位神经科学家罗伊·金(Roy King)，通过一种叫多巴胺的神经递质与精神
分裂症症状(如幻觉和思维紊乱)之间的联系，描述了这个麻烦。已知阻断多巴胺的药物
会缓解这些症状，但科学家们未能找到精神分裂症患者实际多巴胺水平的任何明显异常
。
金和斯坦福大学的同事们用关于多巴胺活动的已知数据建立了一个数学模型，把它放在
计算机上试验。这个模型表明，精神分裂症的症结在于大脑中多巴胺释放的速率。在某
个临界多巴胺水平处，神经元发放率分裂为两种不同节律，结果是出岔子的反馈环。金
把这种大脑状态描述为托姆尖拐突变中的折叠。设想它是在唱片沟槽中跳跃的唱针。出
问题的脑区无法进入其正常的瞬时单一极限环，而是在两个极限环之间保持突跳。精神
分裂症患者患病于过多的秩序——受陷秩序——这看起来似乎颇矛盾，因为癫痫发作时
，病人正遭受浑沌的大规模攻击。
在癫痫情况下，某些脑细胞发放模式中的小扰动导致分岔。细胞按一个频率振荡，然后
第二个频率加入；随后第一个频率消失。这种模式反复，产生实质上与别洛索夫扎鲍
京斯基反应的涡形波一回事的“行转波”。结论呢?对于大脑，浑沌完全正常，但由过
多秩序引发的浑沌是有害的。请记住华莱士·史蒂文斯(Wallace Stevens)的诗句：“
过度秩序是无秩序。”
大脑维持浑沌中的秩序那精致的平衡，给人的启示之一，涉及一项较新的计算机技术，
科学家们用它来详细地分析患者脑电图上那些极不规则的图形。一些研究人员正在用这
些技术寻找奇怪吸引子。布鲁塞尔自由大学的巴布洛延茨(A.Babloyantz)发现这些复杂
的脑电图与分形很相象，于是决定测量睡眠期间大脑产生的奇怪吸引子的分维。
对于清醒的大脑，神经元发放的浑沌活动处于低水平。但随着大脑渐沉入睡，浑沌变得
愈益显著。然而，在快速眼运动期间(即做梦时)，背景浑沌的量值减少。巴布洛延茨认
为，大脑奇怪吸引子的分维能提供各种睡眠阶段不同深度的量度。
在一项类似的研究中，洛斯阿拉莫斯非线性研究中心的科学家们计算了与不同麻醉深度
有关的奇怪吸引子的分维。这个小组还认为，将有可能实现脑电图的计算机分析，以刻
划不同种类的症状。其他科学家还想就高层次思维甚或创造性的分形特征，探究复杂的
脑电波。
大脑的综合表达(即个性)也会是一个奇怪吸引子吗?加州大学圣迭戈分校一位精神病学家
提出，我们每个人都拥有渗透于我们所做的每一件事中的独特个性。阿诺德·曼德尔(
Arnold Mandell)声称，他研究了在脑电活动和振荡行为中多巴胺受体、5羟色胺受体
及单细胞的发放率中所反映出来的个体模式。并且，他认为在所有这些迹象中，他发现
了一种分形自相似性。
脑科学前沿是一个广阔的领域，研究人员们已经开始闯入这片荒野。大脑模型以摇滚舞
星般的频率在普及中变化，很可能在一个世纪的时间里，目前的神经生理学景象图就象
16世纪的美洲海图那样离奇。但是地图必须从某处起步，在制图者们当中，越来越多的
科学家正试图在这幅大画面中描绘一个非线性轮廓。
芬兰赫尔辛基大学生理学研究所的马蒂·伯格斯特龙(Matti Bergstrom)就是这样
一位研究人员。多年来，伯格斯特龙致力于他称之为“双极发生器”的大脑模型。这个
模型把大脑分为“信息”端和“随机”端(或浑沌端)，伯格斯特龙说正是这两端的相互
作用产生思想和行为。
伯格斯特龙指出，当刺激视网膜或其他感觉器官时，输入沿两个方向行进。一个方向经
过皮层，皮层受到组织，把刺激转化为极限环吸引子——即转化为信息的有组织形式。

输入还经过“随机发生器”环行。这一端位于脑干和边缘系统；它把来自感觉器官和植
物性活动——包括控制消化和控制心率的系统——的输入总和在一起。随机发生器输入
是“非特异性的”、无结构的，或者说，其结构复杂得不含任何可加以破译的信息。伯
格斯特龙说，我们清晨醒来，在意识到我们是谁或我们在哪里之前那短暂时刻，我们就
体验到随机端的存在。对于一瞬间，我们没有信息，只有“存在”。我们的存在和大脑
活动是非特异性的。随后信息发生器激活，我们便想起一切。
按照伯格斯特龙，当来自随机发生器的电活动场遇到由信息发生器产生的模式时，就会
导致已被浑沌干涉扰动和重组过的极限环活动的“概率云”。因而，概率云包含信息“
突变”，并且这些突变以信息的惯常形式参与一种达尔文式的生存竞争。在那个时刻，
大脑中竞争的全部信号中的强者，将相互耦合并生存。这一竞争的输出就是与思想和行
为相联系的反馈流。
系统科学家威廉·格雷(William Gray)和保罗·拉维奥莱特(Paul LaViolette)在描述非
线性大脑方面，持有截然不同的观点。他们已经提出，思想开始时象一种高度复杂的、
甚至图24
浑沌的感觉、感觉异度和“感觉音”组成的信息丛，从边缘系统经过皮层而循环。在这
个反馈循环期间，皮层从这些感觉音中选择或“抽象”出一些。然后这些抽象物又被重
新注回到环路当中。持续不断的抽象过程，具有把某些感觉异度非线性地放大为知觉或
情感的作用，它们成为充满感觉异度的错综复杂的感受和感觉信息丛的组织者。
“思维是感觉音的原型或简化，”拉维奥莱特说，“它们好比实体动画。”根据这一模
型，抽象出来的思维或情感相互联系，产生较大结构的抽象思维或情感，它变得“有组
织地闭锁”。有组织闭锁乃指，丰富的感觉异度已被思维或情感所综合(简化)，思维或
情感对它们有一种闭锁感受。我们的大多数观点和知识，都是有组织闭锁的。我们已经
不再对许多感觉音寄予大量关注了，这些感觉音与我们思考的事情或我们情感好恶的感
觉异度有关。但在每个思维或简单情感之下，潜藏着在大脑反馈环中保持循环的层层感
觉和感受。因为这些感觉异度保持循环，维持某个浑沌情形或高负荷情形的可能性，导
致有待抽象和放大的不同感觉异度，它们将变成有组织的思维。通过这一过程，有时候
会改变有组织闭锁的思维和情感反应。
对于与非线性大脑概念打交道的科学家们来说，描述记忆如何贮存和提取，是一个重大
研究课题，而且是一个带有推测性的课题。许多年前，著名神经生理学家卡尔·普里布
拉姆(Kar l Pribram)通过提出大脑是全息图，企图回答记忆如何贮存的问题。实验和临
床观测表明，甚至在大部分脑遭破坏之后，长期记忆仍然保留。在其中一个实验里，神
经科学家卡尔·拉什利(Karl Lashely)训练老鼠走迷宫，然后用外科手术切除不同部位
的脑组织，以寻找记忆贮存部位。他从未找到这种部位。
最新研究表明，名为海马的胡桃般的脑组织及其相联的颞颥叶与记忆有关。破坏海马，
使记忆大变，损害了保持长期记忆的能力。但是，不应把海马与记忆〖HTH〗部位相混
淆，尤其不应与记忆的恢复和贮存混为一谈。在普里布拉姆的理论看来，记忆的实际部
位不受整个大脑某一局部的限制。
普里布拉姆认为，大脑把感受的输入转化为波形。他推测，这些波形产生可贮存在神经
细胞突触或贮存在整个大脑“相空间”中的干涉图样。这类似于激光波在全息底片上交
汇时形成的干涉图样在全息图中贮存信息的方式。把相同波长的激光投射到底片上，从
全息图中可以恢复出图象。激光只照底片的一部分时，亦可恢复整个图象，尽管此时的
图象有点模糊。普里布拉姆认为，这类似于甚至在大部分皮层(贮存信息的地方)被切除
之后，从大脑取出信息的能力。普里布拉姆假设，如果通过大脑的波形与已被全息贮存
的波形相类似，大脑中的记忆便被提取。
虽然实验已经确定视觉系统中的某些细胞对空间频率作出全息反应，神经科学家仍未能
证实普里布拉姆的记忆贮存全息波形机制。不过，即使普里布拉姆理论尚未被公认，作
为一个隐喻，“大脑似全息图”的图象或许有助于使神经科学家们对记忆之谜进行更加
整体性的探究。也有可能，新的非线性反馈整体论从一个新鲜角度复活普里布拉姆的相
空间思想。
弗里曼和斯卡达报道，在他们的实验里，当兔子吸入熟悉的气味时，嗅球以极限环作出
反应，其中“每个局部区域取由整个区域确定的振幅。〖HTH〗每个局部区域以其大小
相对于嗅球大小所确定的分辨度〖HTH〗传递整个区域”(着重号为引者所加)。对于特
定气味，极限环“记忆”可能贮存在整个嗅球的低水平浑沌或分形模式之中。它简直可
说是全息地贮存在那里，因为嗅球各局部区域都包含编码在各局部区域振荡中的整个极
限环。
越来越多的人赞同，记忆为个别神经元所贮存的旧理论是不正确的。而且，记忆必须视
为整个神经网络——一类记忆相空间——内部相互关系的产物。
加州大学旧金山分校的迈克尔·梅尔则尼奇(Michael Merzenich)借助植入电极对猴脑进
行了广泛研究。他指出，在猴脑被标测与猴手运动相关的电活动那个定位处，猴与猴之
间存在着显著的个体差异。对任何一只猴子，这些手指定位图也随时间而变。这意味着
，大脑对应于手指的“定位”并不与特定神经元相联系，而作为一种关系的流体模式存
在。它表明，使手指运动的记忆并非定位于特定神经元的突触，而分布在一个迁变的网
络。
梅尔则尼奇发现，当猴的一个标示手指被损伤或截除时，对应于其它手指的电活动区迁
移并覆盖这个空隙。电活动区的迁移相当于猴利用它别的手指，学着代偿它的伤残。有
理由期望，猴也收到过来自实验者的对其损伤的代偿。
倘若大脑的运作是通过在神经元之间关系网络中贮存其信息和功能，而不是在特定“有
智慧的”神经元或其它“硬”结构中贮存信息，那么，即使网络的一部分遭到破坏，网
络的其余部分仍会以某种形式“全息地”保持这信息。
研究人工智能的科学家为这一思想增添了砝码。名为“言语网络”的一台计算机已用来
模拟大脑中的神经网络，并在学习英语单词发音。这个网络由300个彼此相联的计算机
“神经元 ”组成，在(1 800)个接头处有升降穿过接头的信号强度的容量控制器。起初
容量控制器随意设置，但单词表和试错学习计划公布以后，网络开始自组织，变得越来
越会得出正确发音。尽管对于字母在不同上下文中如何发音，并未给这个网络提出任何
规则，但它不动声色地(或全息般地)提出和编码此种全网络的规则。科学家们知道规则
是散布的，因为他们把从网络随机选取的10个“神经元”之一作为“种子”，能繁殖出
整个编码方案。通过切除或删掉若干“神经元”也会破坏网络，其结果是，当网络的机
能变得有些模糊时，它仍然保持英语单词发音的能力。
“言语网络”的工作方式，显然与计算机通常的工作方式大不相同。在靠程序驱动的计
算机里，取掉一些电路，整个系统就瘫痪。当脑科学家们发现切除部分大脑不影响记忆
时，他们被迫寻求大脑如何编码信息的奇异解释。有的科学家认为，诸如“言语网络”
之类的计算机网络的行为能为真实大脑中神经网络的全息性组织或整体性组织提供线索
。
真实大脑中的神经网络是怎样形成的?诺贝尔奖获得者杰拉尔德·埃德尔曼(Gerald Ede
lman )和纽约洛克菲勒大学的研究人员，用一个正在逐步得到承认的理论解决了这个问
题。他的理论首先从回溯大脑形成过程开始。
显而易见，没有足够的基因支配大脑10^(14)个突触联结的定位。埃德尔曼推断，胚胎脑
中神经元的定位不是基因预定好的。几年前，埃德尔曼及其同事发现了引导随机生长神
经纤维的“粘着”分子。通过反馈，这些分子使移行性纤维相互耦联或自组织，形成相
互联结的柱状小神经元群。各神经元柱内和柱之间的精确突触组织，在各种情形里是独
特的，没有两个按同样方式联结。
图25 对应于猴子残指的脑区，被对应于其它手指的脑区所覆盖。科学家们逐渐认识
到，大脑信息贮存在整个神经元间关系网中，而不是固定于任何特定神经元或位点。
根据埃德尔曼的理论，大脑和外来刺激间的反馈“选择”某簇柱群作为大脑对该刺激的
反应。在这里，“选择”指最初许多神经元群对刺激作出反应，但过不多久，有些群内
和群间的联结被刺激所强化，而其他联结则变弱。
为了证明他的观点，埃德尔曼小组就随机联结的神经元网络建立计算机仿真。刺激这个
网络，导致一些神经元自发发育出正反馈环，形成成簇的加强联系的细胞。在这个模型
中，未一起受刺激的细胞或不具备足够联结强度的细胞均不参与成簇。
在象猴脑这样的真实脑中，神经元群网络与环境之间的反馈是连续的。这表明，如与体
验感觉和作出运动等有关的信息即使今天嵌入特定组神经元关系之中，它明天就可能略
微迁移和嵌入略微不同组的神经元关系之中。如果把埃德尔曼的思想应用于记忆，它们
可能解释，当你重建你的思维和运动的情境时，何以容易回忆起你在哪里丢失了钱包。
象感觉那样的记忆不是孤立的碎片，它是一套关系。埃德尔曼模型还可能解释，为什么
我们对往事的记忆随时间而变形。在波浪起伏的关系之海中漂浮的记忆，正在不断地(
虽然细微地)变化着。
计算机科学家为在微型芯片试管上创造“人工智能”作出了广泛努力，大脑的非线性探
究已经对此产生了重大影响。
心理学家杨(J.Z.Young)认为，埃德尔曼脑模型为发明一种“选择论者机器”带来了最佳
希望，这样的机器通过与环境相互作用而不是通过编制程序来演变其关联和等级。杨展
望，此种装置“在其延长的寿命期间，对于总结这个世界的特点会逐渐取得足够的经验
，于是…… 显示出关于未来的希望和信念的迹象”。
目前正在人工智能研究中经受检验的方案有许多种，埃德尔曼脑模型作为大众化“关联
论者 ”策略，在同一个一般方向上首当其中。关联论者认为，计算机电路应当象带有微
型芯片细胞连接(突触)的神经元那样连接。在关联论者看来，计算机程序不应当为产生
可预言的结果成为逻辑指令集，而应当仅仅是改变处理机之间关联强度，从而使机器形
成非线性网络的指令。关联论者理论指出，如果所有这些条件都以恰当方式得到满足，
由人设置的问题在机器中产生非线性反馈，它将使计算机经历分岔和放大，促使智能自
组织。
为检验关联论者思想所建立的网络相对而言较简单。在网络中代表神经元的每个晶体管
，通过开通、关闭信号或放大、减小信号，对其它晶体管来的输入作出响应。这些动作
发生哪一个，取决于晶体管接收输入的“总和”。迄今，用神经网络建造的一台计算机
已经表现出联想记忆，它能够补全关于一个主题的一堆散乱事实，即使开头的问题支离
破碎或部分错误。 (回忆你在大学里认识的一个戴眼镜的人，然后回忆关于此人的其它
情况，就是联想记忆的一个例子。)计算机神经网络的另一个实例，是能够教会自己英
语发音的“言语网络”。
迄今为止，神经网络能完成的任务，强大的数字计算机也能实现，不过神经网络完成任
务更加迅捷。神经网络虽大有希望，但在这点上，它们只是活生生大脑高水平动力学的
初步形式。弗里曼和斯卡达根据他们自己关于嗅球中记忆的发现批评关联论者。他们指
出，记忆不仅依赖于神经元的相互关联，而且依赖于浑沌背景。在每种气味被识别之后
，嗅球所返回的浑沌模式从不相同。因此，大脑浑沌使大脑迥异于精确加权的关联论者
网络。弗里曼说，浑沌乃是“在现实世界中有头脑的生物与在受控环境之外不能行使功
能的机器人之间造成生存差异”的东西。关联论远离计算机的数字逻辑，但弗里曼和斯
卡达似乎在问，它离得足够远吗 ?
因而，剩下的就是看看通向人工智能的关联论者道路是否行得通。然而重要的是，科学
家们如今为了解决制造能思考的机器问题，把希望寄托在复杂性的非还原论方面。显然
，机器可预言的理性方面虽然据信为宇宙的真正图象，科学距此日子尚任重道远。
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心事浩茫连广宇,于无声处听惊雷

※ 来源:·哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn·[FROM: 202.118.229.154]

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