Quanta杂志 (在这里找到原始故事)。

1999年,每巴克丹麦物理学家宣称为一群神经科学家,它只需要10分钟即可确定该领域出错的地方。他说,也许大脑比他们想象的更复杂。也许,他说,大脑在与一个简单的砂桩上的基本原则上工作,其中各种尺寸的雪崩有助于保持整个系统整体稳定—他被称为的过程“自我组织的关键性。”

与其他领域的科学家一样,adore直言不讳,知道它 - 所有物理学家,Bak’s audacious idea — that the brain’S命令复杂性和思维能力从神经元的无序电活动中自发出现—没有立即接受。

但随着时间的推移,在恋爱和开始,bak’激进的论点已经发展成为一个合法的科学学科。现在,全世界约有150名科学家调查所谓的“critical”大脑中的现象,仅在2013年至少有三位专注的研讨会。添加了在致力于此类研究的持续努力,您将拥有从纪律边界的条件转向主流的领域的所有标志。

在20世纪80年代,Bak首先想知道本质上的精致秩序是如何出现在构成物质建筑块的混乱混合中。他发现了阶段转换的答案,该过程通过物质从一个物质转换到另一个阶段。这种变化可能是突然的,就像水蒸发到蒸汽或渐变一样的水,就像一种成为超导的材料。过渡的精确时刻—当系统中间在一个阶段和另一个相位之间—被称为临界点,或者更俗说,“tipping point.”

经典的相变需要所谓的精确调谐:在水蒸发到蒸气的情况下,只有在温度和压力恰到好处,才能达到临界点。但是BAK提出了一种手段,系统之间的元素与系统元素之间的局部相互作用可以自发地达到该关键点— hence the term 自我组织的关键性。

想想从沙漏顶部到底部的沙子。谷物谷物,砂积聚。最终,生长的堆到达一点,即下一个谷物的下降可能导致它在雪崩中塌陷。当发生折叠时,基础扩大,沙子开始再次堆积—直到土墩再次击中临界点和创始人。它是通过这一系列的雪崩的各种尺寸,砂桩—一个数百万微小元素的复杂系统—保持整体稳定性。

虽然这些小型无限性矛盾地保持砂桩稳定,但一旦桩达到临界点,就没有办法判断下一个谷物是否会导致雪崩—或者只有任何给定的雪崩将是多大的。所有人都可以肯定地说,较小的雪崩会比较大的雪崩更频繁地发生,之后被称为权力法。

Bak.引入了一个自我组织的关键性 Landmark 1987纸 —过去30年中最受欢迎的物理论文之一。巴克开始看到频繁较小坍塌的稳定作用,无论他在哪里看。他的1996年的书,“How Nature Works,”将简单的砂桩扩展到其他复杂系统之外的概念:地震,金融市场,交通堵塞,生物进化,宇宙中的星系的分布— and the brain. Bak’S假设意味着大多数时候,大脑跷跷板在相变边缘,徘徊在秩序和紊乱之间。

大脑是一个令人难以置信的复杂机器。它的每十十亿个神经元都与其他数千人相连,他们的互动产生了我们所召唤的紧急过程“thinking.”根据Bak,脑细胞的电气活性在平静的时期和雪崩之间来回转移—就像他的沙堆里的沙粒一样—因此,大脑总是在临界点岌岌可危地平衡。

更好地了解这些关键动态可以揭示大脑故障时发生的事情。自我组织的关键性也承担了承诺作为统一理论框架。根据神经生理学家 Dante Chialvo.,神经科学中的大多数目前的模型仅适用于单一实验;要复制来自其他实验的结果,科学家必须改变参数— tune the system —或完全使用不同的模型。

自我组织的关键性具有一定的直观上诉。但是一个良好的科学理论必须是优雅和美丽的。 Bak.’概念的概念已经批评了批评者,部分原因是他的方法很多很可笑广泛:他看到跨越纪律边界并使用自我组织的临界来联系森林火灾,麻疹和大规模结构的动态,没有任何奇怪的事情宇宙 —通常在一个谈话中。他也不是碎的话。虽然,他的磨蚀性格并没有高兴他的批评者 李斯特林,在加拿大的周边理论物理研究所的物理学家,已经将其拒绝“孩子般的简单,”而不是傲慢。“他没有发生任何其他方式,”斯沃林在纪念之后写道 Bak.’s death in 2002. “科学很难,我们要说我们的想法。”

尽管如此,巴克’在少数志同道合的科学家中发现了胜利的思想。现在,Chialvo现在与阿根廷加州大学,洛杉矶和国家科学和技术研究委员会在1990年左右在布鲁克海文国家实验室遇到了Bak,并相信自组织的关键性可以解释大脑活动。他也遇到了相当大的阻力。“我不得不忍受一些批评者,因为我们没有’t have enough data,” Chialvo said. Dietmar Plenz.是一个具有国家心理健康研究所的神经科学家回顾说,鉴于缺乏实验证据,不可能赢得神经科学的批准,以便在缺乏实验证据时致力于自我组织的关键性。

然而,自2003年以来,证据表明大脑表现出关键性的关键性质,从皮质组织和脑电图(EEG)的考试中,单个神经元之间的相互作用对大规模研究进行了比较了计算机的预测具有来自功能磁共振(FMRI)成像的数据的模型。“现在该领域足以容纳任何东西 公平批评,” Chialvo said.

Bak.的首批经验测试之一’s sand pile model 发生在1992年,在奥斯陆大学的物理部门。物理学家在玻璃板之间限制了一堆米饭,一次添加谷物,捕获相机上产生的雪崩动态。他们发现堆积的米粒的米粒表现得很像bak’s simplified model.

最值得注意的是,在预期的电力法分布之后,较小的雪崩比较大的雪崩更频繁。也就是说,如果在给定的时间框架中有100个涉及10个谷物的小雪崩,则会在同一时期内涉及100个谷物,但只有一个涉及1,000粒的单个大雪崩。 (在地震和他们的余震中观察到相同的模式。如果在给定年份的Gutenberg-Richter规模上有100个Quakes 6.0,则会有10 7.0 Quake和一个8.0 Quake。)

十年后,Plenz和一位同事, John Beggs,现在印第安纳大学的生物物理学家, 观察到相同的雪崩模式 在皮质切片中神经元的电活动—大脑在关键性处以致态的第一关键证据。“这是没有人相信大脑会做的事情,” Plenz said. “令人惊讶的是,这正是发生的事情。 ” 使用磁性脑图的研究 (MEG) and Chialvo.’s own work 将计算机模拟与大脑的FMRI成像数据进行比较’S休息状态已增加到大脑展示这些关键的雪崩动态的证据。

但也许这不是那么令人惊讶。没有临界点,没有转换,可以没有阶段转换,一个复杂的系统— like Bak’S沙堆或大脑—无法适应。这就是为什么雪崩只出现在关键性,a“sweet spot”根据Plenz,在订单和紊乱之间完全平衡的系统。通常,当大脑处于正常休息状态时通常会发生。雪崩是一种复杂系统避免被困的机制,或者“phase-locked,”在两个极端情况之一。在一个极端,有太多的顺序,例如在癫痫发作期间;元素之间的相互作用太强而僵硬,因此系统不能适应变化的条件。另一方面,有太多的疾病;神经元aren’T沟通尽可能多或aren’在整个大脑中广泛互连,所以信息可以’T可高效地扩展,再次,系统无法适应。

一个复杂的系统徘徊在“无孔随机性和无聊的规律性”令人惊讶的整体稳定,说道 奥拉夫荚是印第安纳大学的认知神经科学家。“Boring is bad,”他至少对一个关键的系统说。实际上,“如果你试图避免避免雪崩,最终发生在一个人发生的时候,很可能真的很大,” said raissa d.’Souza是,加州大学戴维斯的复杂系统科学家戴维斯,他去年模拟了这样一个通用系统。“如果你一直激发雪崩,你’us用尽所有的燃料,所以说话,所以没有机会大型雪崩。”

D’Souza’s research 适用这些动态以更好地了解电网上的停电。大脑也需要足够的顺序来正常工作,但也足够灵活地适应变化的条件;否则,生物无法生存。这可能是大脑展示自我组织临界标志的一个原因:它赋予了进化的优势。“一种并不重要的大脑是一种每分钟完全相同的大脑,或者在另一个极端是如此混乱,无论情况如何,都是一种完全随机的东西,” Chialvo said. “这是白痴的大脑。”

当大脑越远离临界时,信息不能再渗透到系统上。一项研究(尚未发表)检查了睡眠剥夺;受试者保持醒来36小时,然后在脑电图监测其脑活动时进行反应时间测试。更睡眠 - 剥夺了这个主题,人越多’S大脑活动转向临界平衡点,并且在测试中的性能差。

另一项研究 在癫痫发作期间从癫痫患者收集数据。脑电图录音显示,中间癫痫发作,易感性的刺激性消失了。神经元之间的同步太多,然后,Plenz说,“信息处理崩溃,人们失去意识,他们不’记住他们在恢复之前发生了什么。”

Chialvo.设想了自我组织的关键性,为神经科学家提供更广泛,更基本的理论,如物理学中的那些。他认为,它可以用来在其所有可能的状态下模拟头脑:在麻醉下睡觉,睡觉,遭受癫痫发作,在许多其他许多人的影响下。

这与神经科学尤其相关 更深入地进入大数据的领域。最新的高级成像技术能够在前所未有的分辨率下映射突触和监测大脑活动,在数据集的大小中具有相应的爆炸。数十亿美元的研究资金推出了 人类连接项目 —旨在建立一个“network map”大脑中的神经途径— and the 通过推进创新神经技术的脑研究 (大脑),致力于开发用于从细胞记录信号的新技术工具。还有欧洲’s 人脑项目,努力模拟超级计算机和中国的完整人类大脑’s Brainnetome. 项目将从大脑中收集的数据集成’S复杂网络的层次结构。

但没有潜在的理论,难以收集隐藏在数据中的所有潜在见解。“很好地建造地图,很好地编目以及它们如何相关,只要你不一样’T丢失了这样一个事实:当您映射实际函数时,它位于集成系统中,它是动态的,” Sporns said.

“大脑的结构—谁与谁连接的精确地图—几乎无关紧要,” Chialvo said —或者,它是必要的,但不足以破译脑中如何产生认知和行为。“什么是相关的是动态,”Chialvo说。然后,他将大脑与洛杉矶的街道地图相比,其中包含各种各样的所有连接的细节,从私人车道到公共场所。地图只告诉我们结构连接;它没有帮助预测流量沿着这些连接或在哪里(以及时间)可能形成交通堵塞。地图是静态的;交通是动态的。所以,也是大脑的活动。在最近的工作中,Chialvo表示,研究人员表明,交通动态和脑动力学都表现出临界。

刺瓜强调,这种现象可能在大脑中可能有多强劲,指出,超出脑动力学中的权力法律的观察之外需要更多的证据。特别地,该理论仍然缺乏明确的描述,以临时出现来自神经生物学机制—本地和分布式电路中神经元的信号传导。但他承认他正在为这个理论而生根成功。“它有很多意义,” he said. “如果你要设计一个大脑,你可能会在混合中致力于关键性。但最终,这是一个经验的问题。”

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