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用复杂性思维为脑建模的讨论: dsm9393 2015-12-19 23:17; 用复杂性思维为脑建模的讨论都世民本文开始学习并讨论脑建模的方法之一，所涉及的相关问题。这种方法是德国科学哲学家克劳斯，迈因策尔提出的。【 1 】译文是清华大学教授曾国屏和博士苏俊斌。首先阐明几个基本概念：几个概念问题 1. 神经系统是由个体细胞形成诸如感觉、视觉和肌肉运动等宏观效应。 2. 脑细胞产生的信息是通过电流接收和发送信号。即电流是传输信息的载体。 3. 复杂性思维建模方式的一种重要洞见是揭示大脑整体系统涌现的效应，这种效应是一种系统效应，不能还原到单个神经元的层次上。与哲学的观点，整体大于部分之和是一致的。这不同于大脑的纯粹自下而上的建模方式。也不同于纯粹自上而下的建模方式，后者是把认知与神经系统分离，这就会遇上古老的笛卡儿两难问题：“灵魂是如何驱动机器的？” 大脑按纯粹自下而上的分析方法是要失败的。 4. 大脑在微纳层面运行机理：大脑中至少有 100 亿个神经细胞（神经元）。每个神经元都接收其他细胞的输入，并把输入整合起来；产生某种输出，并将它发送给其他的神经元。神经元输出是连续的。大脑就是这种细胞组成的复杂系统。不能看见单个神经元的推理或记忆，但是大脑却具有这些功能。 5. 神经元的信息流程：信息输入由特定的突触所接收，信息输出由特定的输出线所发送，这种输出线叫作轴突。神经元的树突可以接收来自数十个到数千个其他神经元发送来的信号。神经元信号的活性是用它的发送频率来度量。 6. 神经元被看成一个复杂的电化学装置，其中包含有连续的内部膜电位。如果膜电位超过了一定的阈值，神经元就会传送一个数字动作电位给其他的神经元。在细胞体中会产生神经冲动效应，并沿着轴突传导，具有一个或多个分支。 7. 视觉、推理和记忆被理解为较高级的功能。复杂系统探究方式是一种系统效应，不可能还原到单个神经元的层面上。 8. 只有每一神经元和突触的特殊性质都得到探讨和解释以后，大脑的那些较高级功能才能得到认识和理解。【 1 】这一种说法在相当长时间内，实现这一目的几乎不可能。因为神经元总量至今没有统一和比较精确的数据；神经元可以再生，还可以死亡，这个比例是多少？不清楚。 9. 无论是从上向下或从下向上建模，都存在跨时空链接问题，都面临一大挑战。复杂性思维建模与脑组织结构的关联 1. 从解剖学得知的大脑组织结构要跨越多层面、多尺度，即分子（ 1A =1×10^(-10 ） m （埃米）） → 1 μ m--- 突触 → 1OO μ -m-- 神经元 → 1mm---- 网络 → lcm--- 映射 → 250px--- 系统 → l m---CNS 。这是从分子尺度到整个中枢神经系统的多个层面、多尺度。以下缩写为（ CNS) 。这些尺度考虑了分子、膜、突触、神经元、核、环路、网络、皮层、映射、系统和整个神经系统。 2. 对这些多层面、多尺度复杂系统研究，会涉及以下一些问题：例如， 1) 信号是如何在树突中整合起来的； 2) 神经元是如何在网络中相互作用的； 3) 网络是如何与感官视觉相互作用的； 4) 系统是如何在 CNS 中相互作用的； 5) CNS 是如何与其环境相互作用的。 6) 每一层面都可以用特定结构的一些权参量来表示，特定结构是相对于特定层面的亚元素间的复杂相互作用引起的。例如，自下而上，我们可以区分的次序：离子运动、通道构型、动作电位、电位波、行进、感觉、行为、情感和推理。 3. 神经系统的一种重要功能是支配和控制有机体与其环境相应关系。例如，一个初级可控状态的例子是有机体的温度。而在最高级水平上，环境状态的变化需要提前计划和社会互动，在复杂的文化生化过程中，这就使得人类具有言语交流、艺术创造和解决数学问题等技能。 4. 复杂性思维建模难点就在于跨层面、跨尺度的链接是否可行？这里是把大脑理解为调控有机体及与环境的自适应。而中枢神经系统（ CNS ）都具有其自身的功能特征，这些特征是不能还原为较低层次的功能特征的。因此，从体温控制系统这样的视角来看，抽象思维只能被看作某种“副现象”。 5. 给大脑及其复杂的系统建立模型，要区别如下要素： 1 ）在神经元层面的模型中，集中研究每一神经元的动力学性质和适应性，把神经元看成基本单元。 2 ）在神经网络层面的模型中，将神经元互相关联展示出系统功能。 3 ）在神经系统层面的模型中，若干个网络连成一体展示出更复杂的感知、原动和稳定控制等功能。 4 ）在精神操作层面的模型中，描述的基本过程是认知、思维和问题求解等等，这些过程的模拟与人工智能框架密切相关。复杂性思维建模方法与假设条件 1. 模型决不可能完美无缺，也不可能是实体的同构映射。 2. 大脑模型的给定条件是由大脑组织的层次给出。如果要给定某一层面上的大脑组织的功能建模，该模型就应该考虑到该层面之上和之下层次的条件。与较高层面的性能常常是无关的。 3. 建立模型的方法是通过对该方法的成本和收益的计算来决定的 . 与实际的人脑模型完全一致的建模 , 就需要过于高昂的费用。可能永远难以满足所希望的目的，是不实际的。 4. 模型必须是富有成效的，能揭示出大脑组织的根本性的复杂特征。在此过程中的假设条件和简化是必要的。 5. 大脑模型应给定直角座标系，并绘制几何图形，描述其空间状态。每个神经元作为基本单元，看成一个矢量，神经元的输入和输出之间关系引入一个加权因子 Wij ，网络是用矩阵 M 表示。网络的输出和输入矢量之间的关系是用矩阵乘积来表示。 6. 文【 1 】对视觉感官与所见的运动状态之间建模进行了描述，视角眼接收的反射光与运动物之间如何模拟？要将影像稳定在视网膜上，神经系统所具有的座标系与眼对应的座标系是不同的，需要进行座标转换。 7. 对神经元与神经网络两个层面之间的模拟，神经元假定为 0 和 1 两种状态，经过突触后，用加权因子表示输出和输入间的关系。单元之间的关系如何整合？将来自其它单元的信号用一变量表示，而输出信号用这些变量的函数描述。函数关系与权因子关联，而权因子取值取决于神经网络。 8. 对不同层次的神经元之间的模拟是基于矢量关系。如果是两层神经元可以由一个输入矢量和一个输出矢量，附加一个权因子。这种情况可以测量。但是多至三层以上，就无法直接测量。假设这中间层的神经元为隐含单元。应当指出的是，真实的神经系统有很多层神经元，人的小脑可以用两层神经网络等效描述。但大脑皮层包含 6 层以上不同的神经元。但是人的大脑不能按这种方法推广到整个大脑。要在不同模型中分别考虑。 9. 感官产生的信息可以用神经网络的矢量来描述。由外界环境对生物感官产生刺激，例如作用在视觉和听觉的有光、电磁波和声波信号及颜色等，这些信息经神经网络处理后，产生的输出为矢量。关键在于神经网络要能区分感官的信息是形状还是声音或颜色等信息。 10. 确定神经网络的权因子，需要编人工智能学习程序，该程序包括数学运算。这一运算过程是选定权因子的过程，学习过程是有试探性求解，让设定的函数具体化，让计算出的数值结果绘制的曲线，用最小二乘法拟合，让误差最少，最终选定权因子。应当指出，人工模拟的权空间与实际的生化空间有相似性。代表宏观层面的事物 ( 例如，树木、果实、人等）所表示的原始矢量，其间的差异是用距离度量。但在描述宏观层面运动行为时，其原始矢量是在动力学框架内，划分为几个区域，是在运动空间描述其几何关系。 11. 如何描述成千上万的细胞和突触的变化及其状态？这是关键问题。为此引入自组织程序来描述生物体中的生长过程或代谢变化。这是借助唐纳德· 赫布在他的名著《行为组织》 ( The Organization 0 ／ Behavior ， 1943) 中提出的概念，学习必须被理解为一种复杂脑模型中的自组织。赫布规则并非是一种精确的数学表达式。赫布式学习规则是可能存在的。应当指出，这一学习规则是解决大量神经元之间关联的有效方法。赫布明确地引用了 “细胞团”概念，这对现代神经科学是很关键的。激活的细胞团可以对应复杂的感官信息或思维。 12. 赫布的生理学概念是被引入现代的神经网络复杂系统之中，形成联想网络的基本概念，要求输人矢量与输出矢量用某种变换“相互关联”。数学上，这两个向量的关联可以由其点积来表示。 13. 原型矢量（例如典型树的原型图）与输入矢量（例如对于特定树的知觉）之间的关系，在联想网络中，可以由其点积来计算。 14. 对于复杂的网络要用线性和非线性加以区分。在考虑网络稳定性时，需要引入反馈网格，为了描述它，引入非线性概念表示输入和输出的关系。这种非线性反馈网格模型可以模拟多种动力学机制。这些动力学机制的模拟解是收敛似，对应的运行机制是稳定的。值得注意的是，物理学家霍普菲尔德把自旋玻璃物理学中的数学方程应用到神经网络上。 15. 在实际建模中，如何处理小量级的干扰，这是需要考虑的。这可以借助热力学中的气体分布的描述方法，玻耳兹曼对于在均匀温度分布的气体，推导出气体状态的概率分布。欣顿、谢伊诺夫斯基等人认为，这种分布可以用来描述神经相互作用。引入一个低温项看成小噪声项，它是气体分子的随机热运动，与神经系统中的小噪声是类似的。 16. 从神经生物学的观点看，由“教师”指导的学习，在自然界中是不现实的。动物对来自感官输入的分析中，进行的特征提取或范畴划分，必定是自组织的。在输入向量中出现的特征越是频繁，就越有可能归属于某一范畴。网络的输出，必须让相应的原型向量收敛。 17. 通过竞争学习进行的自组织认知系统的研究，是物理学家图沃·科霍宁提出的。他从生理学对联想记忆进行了研究。他对神经系统的数学建模，应用人工智能已显得十分重要。科霍宁是通过自组织特征来给大脑建模，这是解剖学和生理学已确证的事实。大脑中的大多数神经网络是二维的层状处理单元，它们可以是细胞或细胞组。这些单元是通过横向反馈而相互联结的。例如，在新皮质中，每一个主要细胞大约有 10 000 个相互联结。 18. 对于神经元与其邻近的突触的耦合，只要神经元之间的距离小于一临界值，这种耦合是兴奋的。神经元之间的距离大于此临界值，是抑制的。而距离更大一些时，耦合又是弱兴奋的。横向相互作用的程度可用曲线来描述。 19 大脑系统的多样性被描述为一个密集的神经元集合，其中具有特殊的网络拓扑，通过许多神经而相互通信，神经由数以千计的轴突构成。与计算机有独立的中央处理器以及存储器不同，大脑和中枢神经系统可以作为具有多个专用并行处理网络的集合体来建模。每一网络都能够独立地对感觉、运动和联想功能的信息进行处理和存储 . 人们熟悉的程控式数字计算机原理，并不适用于生物脑。各自组织的过程对于大脑的结构是基本的。在宏观层面，特定的神经区域已具有不同感觉功能的信号，具有不同水平的信息处理操作。尽管它们分布在大脑的不同区域，它们却可以理解为自组织的复杂性或聚合效应。 20. 作为一种学习程序，自组织机制揭示有机体并非完全由基因所决定。大脑组织的每一阶段，都涉及某种自组织机制。基因难以存储大脑的这种复杂结构。 21. 整体有序，都是由大量局部相互作用元素构成的复杂系统。在液体或晶体中，是有相互作用的原子或分子；在进化的恒星系统中，有相互作用着的子系统。如同大脑的复杂神经系统有神经元和突触相互作用是类似的。 22. 复杂系统建模怎样才能适合真实的神经网络？从方法论的观点看，我们必须清醒地意识到，建立的模型是不可能与实际的神经网络的每一项功能和每一个元素相吻合。建立的模型是为了特定目的而进行的模拟，它能或多或少地解释和模拟中枢神经系统的某一部分，而对其他部分则没有关系。这样做有时会受到了批评，说它们如同黑箱，只是在一定程度上实现了输入一输出功能。但是，关于生物神经网络是怎样实现其功能的，却什么也没有揭示。 23. 建立的模型所涉及的各参数最终选定有一个优化过程。 1960 年，威德罗和霍夫提出了一种简单优化的学习规则。目的是选定权因子，以实现误差最小。对于非线性网络，可能有许多个局部误差极小值。最小局部误差并不表示全局误差最小。一般说来，模型网络的误差极小化只能是一种假设，但是它们对于处理建模过程中，决定数千未知参量还是必要的。 24. 反向传播的模型同生物学网络一样，是有效的。但它并表示真实的大脑也是由反向传播网络组织起来的。真实网络中的许多参量值，往往都是通过解剖学、生理学和药理学中的测量和实验获得的。相关问题讨论 1. 人体感官有眼、耳、鼻、舌、身、意，为什么只有感官眼被理解为高级功能。从盲人陈燕表现看，当视觉感官丧失时，人的高级意识应包含听觉，方才合理。 2. 只有每一神经元和突触的特殊性质都得到探讨和解释以后，大脑的那些较高级功能才能得到认识和理解。这一前提很难实现，要搞清楚百亿神经元并非易事！ 3. 一个细胞，如果碎化，它就不能像以前那样进行很有规律的分裂增殖而产生新的细胞了。所以分开以后与它们存在于整体内的状态是会有差异的，这是我们时常需要意识到的一个问题。一个细胞分裂成两个这样的过程是很高效地进行的，看起来很简单。但它的整个系统都要复制一套，所有的遗传信息、所有的亚细胞结构如细胞膜、细胞器都要被复制，这在实际过程中可不是那么简单的，如果人工化学合成一个细胞中的所有分子 , 可不知要用多长时间；开展生物体内现象的研究，是目前生命科学研究所面临的一大挑战。【 2 】 4. 神经网络要能区分感官的信息是形状还是声音或颜色等信息。人的六种感官同时产生信息时，如何整合这些信息？同时又用什么办法来区分这些信息？相互会成为干扰吗？ 5. 如何描述成千上万的细胞和突触的变化及其状态？这是关键问题。为此引入自组织程序来描述生物体中的生长过程或代谢变化。这些变化中的特例是细胞的新生和死亡。用自组织程序怎样描述？文【 1 】未谈及。 6. 联想网络的基本概念，要求输人矢量与输出矢量用某种变换“相互关联”。数学上，这两个向量的关联可以由其点积来表示。如果用叉积来处理会有什么问题？ 7. 对于复杂的网络要用线性和非线性加以区分。在考虑网络稳定性时，需要引入反馈网格，为了描述它，引入非线性概念表示输入和输出的关系。这种非线性反馈网格模型可以模拟多种动力学机制。这种建模思路与复杂的电子系统分析方法有些类似，为了系统稳定可以考虑正反馈和负反馈。 8. 脑系统的多样性被描述为一个密集的神经元集合，其中具有特殊的网络拓扑，通过许多神经而相互通信，神经由数以千计的轴突构成。与计算机有独立的中央处理器以及存储器不同，大脑和中枢神经系统可以作为具有多个专用并行处理网络的集合体来建模。这一问题很重要，现在有不少人认为人脑如同电脑，认为有中央处理器，甚至有人认为人脑是小 GPS 系统，有一个电脑控制中心；还有人认为人脑如同互联网系统，也有一个电脑控制中心。 9. 复杂的电子系统均有故障自检功能和报警子系统。人脑建模要不要考虑这一问题。 10. 这种建模方式有隐含单元概念，虽然能反映输入与输出的关系，却不能揭示这种运行机制。 11. 反向传播的模型同生物学网络一样，是有效的。这一建模思路在电子系统运行机制中是常见的。有物理意义，也可以测量。在人脑建模中，是没有物理意义。人脑建模在国内学术界也有一些不同做法，往后再继续讨论。参考资料 .复杂性思维 --- 物质、精神和人类的计算动力学，克劳斯，迈因策尔著曾国屏苏俊斌译，上海辞书出版社， 2013.12 。 .北大讲座精华集（科学），著作责任者：《北大讲座》编委会编 2015.1. 址： http://www． Pup ． cn 新浪官方微博： @ 北京大学出版社。; 个人分类: 小宇宙探索|1504 次阅读|0 个评论

心脑科学研究的早期模式---心与灵魂的讨论: 热度 5 dsm9393 2015-11-26 20:18; 心脑科学研究的早期模式 T he E arly models of Mind-Brain S cientific R esearch --- 心与灵魂的讨论 · D iscussion of Mind-Soul 都世民（ Dushimin) 一 . 引言最近借阅了四本书都与小宇宙探索有关，按现代人说法叫生命科学，生命科学中以心脑科学研究最为复杂。这四本书是： 1. ，克劳斯，迈因策尔著，复杂性思维 ---- 物质、精神和人类的计算动力学； 2. 《北大讲座》编委会编，北大讲座精华集（科学）； 3. 曹军，冯清等编著，现代人看中医：趣谈中医药及全息； 4. 南怀瑾选集（第七卷），南怀瑾著述，复旦大学出版社有限公公司出版发行， fupnet@ fudanpress. Com ， http://www. fudanpress. Com ， 2012 年 9 月第 1 版第 23 次印刷。这四本书特点：有西方学术界观点；有中国现代学术界观点；有中医学术界观点；有中国佛学界观点。虽然不能代表各方面观点，但是对比一下进行讨论，还是很必要的。这是笔者探索小宇宙进入比较深入的层面的起点。首先应该将大脑看成是复杂系统，小宇宙中最复杂的器官是人的大脑。称人体是小宇宙就是体现这“复杂系统”的含义。这样说应该没有争议。为什么这样说呢？应该先探索我们人类祖先是怎样研究的。书【 1 】对西方国家早期研究进行了较为详细的介绍，最早是古希腊。中医起源约是 2000 年前。而佛学是 2500 年前。这是时间跨度。为什么作此对比？是因为科学网常有专家讨论中国落后 100 年；中国 1500 年没有科学；中国古代有无科学等。笔者为此也想搞明白，首先讨论得有共同语言，必须搞清楚什么是“科学”？查来查去没有统一名词标准，说法颇多，这词起源什么年代没有人说明白，是一千年还是一千五百年，无人考证。因此这种讨论不可能有结论，不如仔细作些研究，不闭门造车，看不起西方国家，也不盲目崇拜西方国家。这样会客观一些。二 . 复杂系统非线性动力学能做什么？书【 1 】主要阐述用复杂系统非线性动力学为脑建模，概述以下几点： 1. 在复杂系统框架内，大脑的模型是非线性动力学的复杂细胞系统。 2 . 精神状态（例如模式识别、感情、思维）的形成，可解释为大脑集合体中（宏观）序参量的演化，序参量是由远离热乎衡的学习策略中，神经细胞的非线性（微观）相互作用引起的。在神经生物学和认知心理学的最近研究中，科学家甚至推测： 1 ）意识和自我意识的形成取决于自反映神经的“元细胞团”的产生率。 2 ）弗洛伊德的无意识，被解释为某些注意状态的序参量的（部分）关闭。 3 ）做梦和情绪也是受非线性动力学支配的。 3. 复杂系统探索方式是不能解释精神是什么。但是，在一定条件下可以为某些精神状态的动力学建立模型。甚至原则上也不排除为意向性行为建立模型。 4. 复杂系统不需要将大脑比喻成电脑中的中央处理器。用这种虚构的中央处理器来解释大脑没有必要。 5. 微耳和富有嘲笑意味的观察是过时了，这种观察没有发现人体中有任何灵魂，甚至经过上百次的解剖还是没有发现人体中有任何灵魂。 6. 精神气质被理解为复杂系统的一种整体状态，它是由部分的局域非线性相互作用引起，但是不可能被还原为其部分。也就是说由上向下的还原论研究方式不可取。 7. 用复杂神经网络的非线性相互作用来为人的感知和思维的形成建立模型。心身过程是如何运作的，在一定条件下是如何自然进化的。下面回顾早期的心灵哲学和神经生理学史。从柏拉图的灵魂到拉美特利的 “人是机器” 。用熟悉的已知的东西为未知的 “灵魂” 建模 1. 早期的神话和宗教信念都试图解释人类生活的世界，人的欲望、恐惧、愤怒和想象力，如同自然界的强制力那样，支配着人的生活世界。意识，或心灵、精神、灵魂，都是生命所经历的，似乎在人死后就“离开”了躯体。 2 精神或意识状态被假定为“灵魂”的特殊实体，或某种类似的东西，是它们形成人的意向性行为。这些理解面临的困难问题是： 1 ）灵魂在人的驱体内什么地方？通常的回答是：它遍布于身体中，或者集中在某些器官中，例如心脏和肺部。 2 ）尽管这种惊奇“事物”的效应显然是真实的，但是它像上帝或幽灵那样，是看不见、抓不住的。 3 一些思想家把“灵魂”看作诸如“气”或“火”这样的物质，因为“气”和“火”被认为是最精细、最轻的物质形式。 4 阿那克萨哥拉看来，精神是运动和有序的原则，也是生命的元素。 5 赫拉克利特看来，灵魂如同火焰，由宇宙的规律（逻各斯）所控制。灵魂，如同火，被水浇灭！“灵魂死后变成水”。 6. 毕达哥拉斯派哲学家把人的灵魂或精神解释成物质性的精质，把灵魂想象为非物质的思想（如数字和关系）。换言之，灵魂是用数学的比例关来建模的。 7. 亚里土多德认为理念是人对形式的抽象，形式在自然中 (in re) 发挥作用。灵魂被描述为活物的形式（“实质”），不与物质分离。灵魂是人体中的一种潜能。人的机体看成为一个整体。 8. 德谟克里特认为， “灵魂”仅仅由特殊的物质（不可观测的）原子来定义。以上是五种理解。三 . 早期的大脑分析模式 1. 早期的医学思想家、毕达哥拉斯派学者克罗顿的阿尔克迈翁，他看来是第一位把感觉和思维定位在大脑的古希腊思想家 . 2. 亚里士多德认为心脏是意识的场所，而大脑仅仅是用空气来进行冷却的运行机制。 3. 希波克拉底认为：大脑是“意识 (sunesis) 的信使，并告诉它发生什么”。 4. 柏拉图看来，所有人在获得任何经验之前 , 都有某种永恒的先验知识。 5. 阿维森纳建立了一个医学学派，在手术、药理、治疗和康复中都留下了令人印象深刻的活动。 6. 亚里土多德和斯多亚传统中，已经发现了神经系统的解剖学。盖仑相信，神经把心灵普纽玛输送到肌肉，从而引起运动。心灵普纽玛不仅是像空气那样的物质，也是一种生命精灵，在当时有关人的意识问题的科学讨论，总是被宗教意识形态所掩盖，长期以来，解剖尸体也是相当危险的事情。这里译文普纽玛有无编码的意思不清楚。 7. 笛卡儿主导了二元论的本体论，把精神和物质，灵魂和肉体严格分开。把人体 (res extensa) 看成是一台物料机器，是按照力学和几何定律构造的。笛卡儿的理论没有考虑心与身的相互作用。他假定，人的机体的各个器官，都是由大脑中的精神所引导。人的精神支配着身体。笛卡儿相信：所谓“动物精灵”的细微光粒子在神经通道中快速运动，把来自大脑的输入信息传递给肌肉 . 与自然界中的所有机械效应相反，人的精神可以自发决定运动的方向。笛卡儿在《心灵的激情》一书中，试图把害怕和热爱等所有情绪状态 , 都看作被动的物理效应，都由外部事件引发。如果在笛卡儿的机械模型中，用生化物质和电生理效应，如激素和神经递质，来取代动物精灵的粒子，那么他的这种神经活动概念就接近现代的分析法。笛卡儿的分析法就是没有考虑非物质的精神所起的作甩，也就是缺少心的作用。 8. 偶因论哲学家马勒布朗什看来，所有的因果关系都是不可思议的。是神 - 上帝赋予的因果作用。斯宾诺莎把笛卡儿的心和身的二元论归结为单一实体的一元论。上帝就是万物的唯一实体。自然、精神和身体的一切外表，都仅仅是宇宙“实体”的属性（“状态”）。 9. 按照复杂系统研究方式，莱布尼茨提出最瞩目的精神哲学。与其自然哲学相联系，莱布尼茨的宇宙与笛卡儿和斯宾诺莎的宇宙相反，是由无数的实体（“单子”）构成的，这些“单子”相当于空间中不同点的观察，或多或少地透视了整体。因此，单子被看作一种类似灵魂的实体，被赋予了感知和记忆，但是其意识的清晰程度有差别。从现代的观点看，莱布尼茨的类似灵魂的实体显得有些奇怪，它们具有感知和记忆，具有或多或少的生机。在具有或多或少复杂性的自动机框架中，用单子论来建立模型却不困难。莱布尼茨提出，每一实体都可以用一种单子的自动机来建立模型，自动机的不同状态相应于单子的不同感知。实体的意识程度是用其复杂性程度来度量的，标志着单子状态空间和信息处理能力的大小。这一模式与宁波大学钟振余老师的模块化运行方式有些类似。 10. 休谟的联想心理学理论。他主张自然界没有因果关系，精神也没有因果关系，只存在感觉—印象的无意识的联想反映，感觉—印象如闪电和雷鸣那样，以关联的方式呈现。大脑无意识地形成感觉—印象。 11. 康德认为感知不是大脑对外部世界的被动反应。而是主动处理信息的过程，受到先验预期的调节。康德的认识论中，把因果模式的原因限定由物理经验确定和检验。康德的认识论可以解释为现代认知科学的重要先驱。 12. 现代认知科学假定，由认知模式整理大量经验材料。但是，与康德相反 , 认知模式可以在历史发展中发生变化，正如相对论中从欧几里得空间转变到非欧几里得空间所表明的。 13. 斯宾诺莎主张精神的一元论，跳出笛卡儿的二元论，而拉美特利却支持唯物主义一元论。笛卡儿有关灵魂的实体 (rescoggitans) 的假设被认为是多余的 . 14. 弥勒坚持一种特殊的神经能定律，该定律要求每一神经都具有其自身特定的能量或品质。他发现，感觉可以由机械或化学、热、电等因素所激发的。弥勒坚持了非物质的动物精灵的概念。动物精灵是不可能测量的，因为速度太快。 15. 亥姆霍兹偏向于能量守恒定律，他认为能量可以转化，但不能创造或消灭，而生命的非物质的能量超出了守恒定律，这是没有意义的。人的驱体可以看作能量从一种形式变换为另一种形式的机械装置，而无需特殊的力或精气。化学反应可以产生机体所有物理活动和热。肌肉的活动是由化学和物理变化所实现的。亥姆霍兹测量了神经传导速度，这个速度甚至比声速还要慢， 16. 埃米尔·杜布瓦—雷蒙 (1818-1896) 证明了神经效应，实际上是一种电的活动波，（此处译文是电流还是电波，差异很大？）当时可借助显微镜发现独立的细胞体和纤维。把神经活动和大脑看成是神经细胞（“神经元”）的复杂系统，具有复杂联结网络。 20 世纪初，开始描述神经元之间的信息传递。从一个神经元传送到另一个神经元。这个时期没有突触概念引入。 17. 威廉，詹姆斯坚持达尔文主义的进化论，认为大脑并非是进行抽象思维形成的，而是在进化中形成的。他认为大脑在进行算术演算和形式逻辑推导时 , 似乎能力很差。但是，形成概念和联想的能力，提出好的猜想和假说，具有显著特征。詹姆斯提出联想的机械模型，是大脑皮层的功能。对后来的联想神经网络有启发。詹姆斯不熟悉计算机辅助建模，但是他抓住了复杂系统探究方式的基本理念，即复杂的事件是由大量子联想构成的，这些子联想是通过诸如突触这样的基本机制联结起来的。以上是西方国家对脑建模的早期模式。下面讨论有关问题。四 . 有关问题讨论 1. 心与灵魂的讨论早先笔者以为灵魂之说是中国独有的，在反伪科学思潮中将灵魂的说法看成迷信，很少有人涉及。尽管辞海中有此说法，也少有讨论。在佛学《金刚经》、《心经》、《楞严经》中都是说“心”，不提灵魂这个词，也没有“脑”这个词。南怀瑾先生对“心”的讨论颇多，例如，“心即是佛，佛即是心。”星云大师说：“佛在我心中 ” 。西方国家实际上是把灵魂看作心，找不到心。上面提到心在哪里？南怀瑾先生在【 4 】中指出：《楞严经》开始“七处征心，八还辨见”，佛与阿难的对话，问：“心”在哪里？往返讨论了七点，心不在内，不在外，也不在中间，然后佛告诉阿难，心在哪里。《楞严经》卷一：云何两种？阿难，一者无始生死根本。则汝今者，与诸众生，用攀缘心，为自性者。二者无始菩提涅槃，元清净体，则汝今者，识精元明，能生诸缘，缘所遗者。由诸众生，遗此本明，虽终日行，而不自觉，枉入诸趣。” 我们为什么自己不能明心见性，因为无始以来，我们生命中有一个东西在作用，就是攀缘心，一个念头接一个念头。一般人错把这个攀缘心认为是“心”，等于西洋哲学家笛卡儿所说的：“我思故我在”。我思故我在，只是普通人的思想观念，但却错了，不是本“心”。要怎么样才对呢？“无始菩提涅槃，元清净体”，佛说这个心是现象，是本体所起的作用。生命的本心、本能叫菩握，又叫本体。佛说一切众生都找不到这个心，为什么？因为“色杂妄想”，生理反应跟着心理的妄想，起交互作用，然后在里头“想相为身”。其实我们这个身体之中还有一个躯体，就是自己思想所聚成的自己。那个思想聚合一些外缘，变成你身体里的一个躯体。《楞严经》里，佛讲这内外七处都不是心，佛说以你自己为本心，向外面扩展，扩大到整个虚空，都是你心里头的东西。换句话说，内外七处也都是心。内外七处都是什么心？是心的用，不是心的本体。心的本体被攀缘心杂念盖住了，所以找不到本体真心。人死以后真心还在，攀缘心随驱体回归自然界。真心到那里，这涉及轮回之说。有一位荷兰籍的大师在德国很轰动，皈依他的科学家、大学教授等都有。这位大师的父母是开悟了的，有神通。这位大师三岁就晓得前生，也开悟了，二十几岁就当大师，现在还不到三十五岁，长得如佛相。这些大师都有相当的修养功夫，反而我们中国人，无论在佛教方面，或做功夫上，儒释道三教的修养，都不如人，所以决不要闭户称王。【 4 】 p171 如今灵魂出窍的讨论多了起来，百度网上有相当多照片，想否定它不容易，想肯定它又无法重复，通过解剖更不可能找到。从文共 50 万字， 584 页的长篇论述中，仍然不能解决精神问题，实际上就是佛学中论述的心仍然解决不了。在我国出版的各类词典中，不少词典将“心”解释为心脏器官。这与佛学说法不同。另外，人体器官对应的汉字是以“月”为偏旁。“心”不是器官。所以文字上不宜将“心”解释为心脏器官。西方国家思想家把“灵魂”看作诸如“气”或“火”这样的物质，这与中医经络说的“气”和“上火”的说法有些类似。这“气”和“火”是看不见的。 2. 关于心 - 脑科学建模的基本思路 1) 是自上而下还是自下而上这个问题是浙江大学教授童勤业提出的，“ 研究脑是自上而下还是自下而上进行合适 ? ” 一开始笔者认为是从宏观向微纳层面还是从微纳层面向宏观层面研究脑。这是建模必须确定的基本原则之一。杨雄里院士在答记者问中，阐述了意识问题是脑科学研究难点。“大脑的产物——我们的思维，能不能理解大脑本身，这个问题在科学界是有争议的” , “我们现在开始对原来是精神的东西 , 从细胞和分子水平上有所了解，但这种了解是有局限的。当分子组成神经细胞以后，就不同于这些分子单纯的组合；不同的神经细胞，组成了一个神经网络后，就不单纯是这些神经细胞的性质的总和。当这些不同的神经网络最后组成我们的大脑后，更不是这些单个神经网络的单纯组合。在这里用哲学上还原论的分析方法，有局限性”。还原论是自上而下的研究方式，扬院士认为有局限性，文是持否定意见，认为还原论是还原不了的。可是有的院士认为自上而下和自下而上两种研究方式能接轨，实际上是不可能的。笔者跟踪电磁辐射对人体危害的研究几十年，最终无有定论，这就是还原论的研究方式。想得出结论难！昌增益先生在文中指出：“过去一百多年，尤其在分子水平研究生命现象时，一直用的都是还原论。那么有的人就问，还原论就这样一直传承下去还是要回到整体水平？这是我们要思考的下一个问题！那么我们最好回到体内。怎么回到体内？”，“如果人工化学合成一个细胞中的所有分子 , 不知要用多长时间。所以，将体外观察获得的知识应用到解释体内现象需要特别小心，体外观察到的是不是在体内就一定也是那样呢？所以如何开展生物体内现象的研究，是目前生命科学研究所面临的一大挑战。”“生命现象是一个整体，一个复杂系统，如果把它分开，就不再是一个整体。像一个细胞，如果弄碎，它就不能像以前那样进行很有规律的分裂增殖 , 而产生新的细胞了。所以分开以后与它们存在于整体内的状态是会有差异的，这是我们时常需要意识到的一个问题。” 2) 最复杂的大脑结构许智宏院士在文中指出：人类对自身的研究是最不透彻的，而对自身的研究中，对大脑的研究又是最最不透彻的。大脑是由几百亿个神经元组成的一个庞大的信息处理系统，它通过复杂的网络结构，为人类提供语言、记忆、认识、情感等高级神经功能。它是生物体中最复杂的结构。关于大脑神经元数量说法较多，有千亿、百亿、数十亿等说法，显然这个数字有不确定性。文中指出： 19 世纪，生理学家发现，依赖于个体细胞的神经系统显示出诸如感觉、视觉和肌肉运动等宏观效应。这些细胞通过引发电流或对电流作出反应，从而能够接收和传送信号。显然，神经系统和大脑是自然界进化中的最为复杂的系统之一。人的大脑中至少有 100 亿个神经细胞（神经元）。每个神经元都接收其他细胞的输人，并把输入整合起来；产生某种输出，并将它发送给其他的神经元。输入由特定的突触所接收，输出由特定的输出线所发送，这种输出线叫作轴突。神经系统中的组织发展水平。组织的解剖学层级跨越不同的大小尺度：从分子尺度到整个中枢神经系统 ( 以下缩写为 (CNS) 。这种尺度考虑了分子 (1 埃 ) 、膜、突触 (1 微米 ) 、神经元 (100 微米 ) 、核、环路、网络 (1mm ) 、皮层、映射 (25px ) 、系统 (250px) 和整个神经系统 CNS(1m) 。大脑可储存的信息相当于藏书 1000 万册的美国国会图书 50 倍，大脑神经功能细胞之间每秒可完成的连接可达 l000 万亿次 . 3) 定性与定量昌增益先生在文中指出：最初的生物科学研究都是定性的。譬如，不同的细胞中有哪些蛋白质、核酸等等。然而我们知道物质的量的多少也决定着物质所起的作用，所以我们要思考用定量的方法去研究。这就要用数学的方法来描述这样的过程，像细胞的分裂、个体的发育、语言思维形成以及记忆的过程等等。我们正在思考能不能用数学的语言描述，编一个程序，写一个方程式，或者看到一个基因组就能根据其细胞中 DNA 的排列 , 组成推测是什么生物，预测它怎么发育，等等。可是文己给出相关的定量分析模式。看来国内外有一定差距。 4) 复杂性和稳定性童勤业教授提出的 : 脑是稳定系统还是不稳定系统 ? 脑是确定系统还是不确定系统 ? 现代复杂系统具有多功能、多任务、多阶段、多状态、高可靠、长寿命、小子样以及复杂相关性和高度不确定性等特点，对这些系统的可靠性进行描述和定性定量分析越来越困难。传统的系统可靠性技术通过对复杂系统的结构和功能进行简化，根据所获得的近似的简单系统解决复杂系统的可靠性问题，有时会导致难以接受的误差 , 甚至荒谬的结论。人体是稳定的平衡系统，在建模中必须考虑这一因素，一旦人体失去平衡而不稳定时，就会产生疾病，如果建模考虑了这一因素，这种模式得到验证就会有更好地实用价值。目前笔者尚未见到国内外专家讨论这一问题。 5) 中医是哲学不是科学的论点对吗？文是多位国医推荐的这本“ 现代人看中医：趣谈中医药及全息 ”新书，书中指出：中医是哲学不是科学。如果说中医起源于哲学，中医起于 2000 年前，而中国哲学才 1000 来年。中医名家孙思邈生于隋开皇元年（公元 581 年），卒于唐永淳元年（公元 682 年），享年 102 岁。他是继张仲景之后，中国第一个全面系统研究中医药的先驱者，一生著书八十多种，其中以《千金要方》、《千金翼方》影响最大，两部巨著 60 卷，药方论 6500 首。我想这本书推荐者不可能不知道这些，怎么会产生如此论点，令人费解。孙思邈通老、庄及百家之说，兼好佛典。不难看出中医与佛学有缘。南怀瑾先生在文中指出：佛在说《法华经》时有一个譬喻，佛是大医王，能医众生之病，能救众生之苦。佛开的是什么药方呢？中药？西药？佛在《药草喻品》中说：大地一切都是药。这个世界没有哪一样不是药，只要认得了病，吃对了药，任何东西都可以治病。说中医是哲学是不科学，从何说起？灶心土能治病，外国人会信吗？不可能信。事实证明它能治病，因为它是经过实践证实的。现代人有些迷信现代科技，迷信微纳层面发现，看不起自己祖先留下的宝贵遗产，其实中药有不少是医生自已用身体试出的结论。屠吆吆先生和她的团队就是这么做的。所以我们现代人既要学习别国先进的东西，千万不要忘记传承和发扬传统文化。希望作者和推荐者能关注这方面意见。应当指出：心脑建模应考虑中医的整体观，及经络学说提出的思路。由于篇幅限制暂讨论到此。参考资料 . 复杂性思维 --- 物质、精神和人类的计算动力学，克劳斯，迈因策尔著曾国屏苏俊斌译，上海辞书出版社， 2013.12 。 . 北大讲座精华集（科学），著作责任者：《北大讲座》编委会编责任编辑：胡利国，出版发行：北京大学出版社《北大讲座》编委会， 2015.1. 址： http://www ． Pup ． cn 新浪官方微博： @ 北京大学出版社。 . 曹军，冯清等编著，现代人看中医：趣谈中医药及全息，中国医药科技出版社，学术顾问：朱良春，专业指导：郑志坚罗大伦李智， 2014. . 南怀瑾选集（第七卷），南怀瑾著述复旦大学出版社有限公公司出版发行，蓉 :fupnet@ fudanpress. Com ， http://www. fudanpress. Com ， 2012 年 9 月第 1 版第 23 次。印刷说中国古代有无科学 , 2015-5-11 22:35 , 发表于《科学》 2015 年第 5 期 , 本文引用地址： http://blog.sciencenet.cn/blog-2534476-889440.html 此文来自科学网吴国盛博客童勤业 , 神经信息学研究中碰到的几个问题 , 本文引用地址： http://blog.sciencenet.cn/blog-261566-908774.html 此文来自科学网童勤业博客访中国科学院上海生理研究所杨雄里院士 ,2000 年第 5 期（新版第 15 期） Newton - 科学世界 . 58度爱恋 , 药王孙思邈 , 光明网论坛 . 管窥人类大脑的自检功能 , 来自科学网 , 2015-11-3 11:01 , 本文引用地址： http://blog.sciencenet.cn/blog-1724380-933031.html 此文来自科学网钟振余博客 .; 个人分类: 小宇宙探索|4595 次阅读|11 个评论

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标签: 脑建模

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