大腦中的谷歌、臉書、思科路由與腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)

責(zé)任編輯:王李通

作者:劉鋒

2015-03-14 08:56:18

摘自:網(wǎng)易科技報道

本文是互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)系列第五篇-“大腦的類互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和結(jié)構(gòu),腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)””  歷史上,神經(jīng)科學(xué)家研究大腦之謎主要采用了兩條截然不同的思想線路:還原論和整體論。以這個研究思路為基礎(chǔ),相信未來我們能夠看得和得到更多大腦互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)生理學(xué)領(lǐng)域的新進展。

本文是互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)系列第五篇-“大腦的類互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和結(jié)構(gòu),腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)”

一.人類大腦研究的困境

大腦的秘密一直是科學(xué)皇冠上最明亮的寶石之一,但在兩千年前,人們確連它的重要意義還不知道,例如注明的亞里士多德(Aristotle,公元前384—前322)認為神智在心,是心控制著我們的思想,情緒。大約公元前5世紀,地中??扑箥u上托名希波克拉底(Hippocrates)的一群醫(yī)生被認為是最早發(fā)現(xiàn)了腦是神智的載體,在希波克拉底著作中有如下一段話。“人們應(yīng)當(dāng)認識到:我們的愉悅、歡樂、笑聲和詼諧都來自腦,而且僅僅來自腦;還有我們的憂愁、痛苦及愛戀和哭泣。特別是,我們用腦來思考、觀看和傾聽,用腦來辨別美與丑、善與惡、歡樂與不快 從這個意義上我認為,腦在人體內(nèi)具有最大的力量。”

歷史上,神經(jīng)科學(xué)家研究大腦之謎主要采用了兩條截然不同的思想線路:還原論和整體論。還原論又被稱為自下而上的研究方法。該方法試圖通過研究單個分子、細胞或回路等神經(jīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)元素的特性來理解神經(jīng)系統(tǒng)。整體論又被稱為自上而下的研究策略。它主要是從研究功能入手來理解神經(jīng)系統(tǒng),該方法主要關(guān)心的方面是系統(tǒng)的活動如何調(diào)節(jié)或是反映在行為上。

經(jīng)過眾多神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域科學(xué)家前赴后繼的努力,到20世紀末,神經(jīng)科學(xué)已經(jīng)獲得了長足進展,形成了以動物電、神經(jīng)元學(xué)說、神經(jīng)系統(tǒng)整合作用理論、腦功能定位觀點,細胞生物學(xué)和分子生物學(xué)為理論基礎(chǔ)的腦結(jié)構(gòu)和功能研究方法,

但從文藝復(fù)興到現(xiàn)在,人類對腦認識雖已取得多方面的重大進展,然而困惑依舊存在,例如大腦研究中的整體論如何與還原論相整合的問題,還遠未得到解決。似乎迄今為止仍是還原論思想過多地占了上風(fēng),在一系列問題上突出地顯露出當(dāng)前神經(jīng)科學(xué)的局限性。幾千年以來,人類研究大腦的功能結(jié)構(gòu)一直在困難中跋涉,主要原因是 復(fù)雜精密的活體大腦很難通過直接解剖發(fā)現(xiàn)其結(jié)構(gòu)與外在功能的一一對應(yīng)。

二.互聯(lián)網(wǎng)為大腦研究帶來突破的曙光

在發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)越來越與人類大腦高度相似時,我們也提出另一個更為有趣的設(shè)想,人類大腦是不是已經(jīng)包含一套完整成熟的類互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),有百度谷歌一樣的搜索引擎,騰訊facebook一樣的社交網(wǎng)絡(luò)。也就是說不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)有可能成為解開大腦之謎的關(guān)鍵鑰匙,因此在2008年9月我們發(fā)表的論文“互聯(lián)網(wǎng)進化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)與分析”中提出了“人腦至少在數(shù)萬年以前就已經(jīng)進化出所有的互聯(lián)網(wǎng)功能,不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)將幫助神經(jīng)學(xué)科學(xué)家揭開大腦的秘密??茖W(xué)實驗將證明大腦中也經(jīng)擁有Google一樣的搜索引擎,F(xiàn)acebook一樣的SNS系統(tǒng),IPv4一樣的地址編碼系統(tǒng),思科一樣的路由系統(tǒng)”【1】。

2010年在“互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)交叉對比研究”提出人類大腦中包含的11個類互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有“ 類SNS應(yīng)用, 類電子商務(wù)應(yīng)用,類twitter, 類威客(witkey), 類博客應(yīng)用, 類維基百科應(yīng)用,人腦的地址編碼系統(tǒng),人腦的搜索引擎,人腦的路由協(xié)議,人腦的信用體系, 人腦的信息篩選,整理和推薦機制”等,

這篇論文中也中對大腦中的互聯(lián)網(wǎng)問題提出更為詳細的研究思路,提出應(yīng)該從神經(jīng)心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)等層面進行研究,一方面提煉和總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用的運行特征,以此為啟發(fā)和索引,設(shè)計神經(jīng)心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)實驗,在人腦或其他生物大腦中尋找對應(yīng)結(jié)構(gòu)。

以上研究的基礎(chǔ)上,2015年2月我們在互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)系列文章中提出“腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)( Brain Internet physiology),重點研究大腦中存在的類似于互聯(lián)網(wǎng)的功能結(jié)構(gòu),使得不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)成為破解大腦生物學(xué)原理的參照系:

腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)的研究領(lǐng)域包括但不僅限于大腦中的類搜索引擎機制,大腦中類互聯(lián)網(wǎng)路由機制,大腦中的類IPv4/IPv6機制,大腦神經(jīng)元類社交網(wǎng)絡(luò)的交互機制,人類使用互聯(lián)網(wǎng)對大腦生理學(xué)結(jié)構(gòu)的重塑影響等。”

三.大腦中的互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象的研究進展

1)人類大腦中的搜索引擎問題

我們在2008年的論文中提出人腦中存在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的實驗方案,但直到2010年3月24,我們才在中國科學(xué)院研究生院的互聯(lián)網(wǎng)公開課上完成人腦中是否搜索引擎的實驗測試。在這次課上,我們向來自各院所近50名碩士研究生介紹互聯(lián)網(wǎng)進化理論并完成測試。

實驗結(jié)果首先發(fā)布在2011年8月16日科學(xué)院網(wǎng)站上和2012年出版的《互聯(lián)網(wǎng)進化論》一書中。在這本書中,我們也對人腦中是否存在類似Twitter,維基百科,IPv4/IPv6等級制進行了深入探討。

我們知道百度和谷歌等類型的搜索引擎工作原理是,第一,每個搜索引擎用網(wǎng)頁抓取程序(spider)。連續(xù)抓取互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁內(nèi)容 第二,搜索引擎抓到網(wǎng)頁內(nèi)容后,提取關(guān)鍵詞,建立索引文件。第三,用戶輸入關(guān)鍵詞進行檢索,搜索引擎找到匹配該關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁。

根據(jù)這一搜索原理,我們設(shè)計實驗方案如下,第一,使用PPT向參與測試的人員展示5個詞匯 ,分別為新浪,搜狐,網(wǎng)易,鳳凰網(wǎng),新華網(wǎng),第二,展示時間為3分鐘,供測試人員查看和記憶,第三,向測試的人員提問,分別詢問8個詞匯是否在剛才的PPT中出現(xiàn)并在問卷中標(biāo)志,這8個詞匯分別是; 阿里巴巴,盛大,搜狐,新浪,開心網(wǎng),鳳凰網(wǎng),騰訊,網(wǎng)易。經(jīng)測試,測試人員回答正確率為98%。

我們?nèi)缓笤诳茖W(xué)網(wǎng)的博客網(wǎng)頁開始搜索引擎的實驗過程。第一,同樣在該網(wǎng)頁內(nèi)放置新浪,搜狐,網(wǎng)易,鳳凰網(wǎng),新華網(wǎng),附加字符串“%redft098&876hfgt65%”表明該頁面在互聯(lián)網(wǎng)中是獨一無二的,第二,發(fā)布30分鐘后,百度和谷歌的網(wǎng)絡(luò)蜘蛛查看該頁面并收錄到其數(shù)據(jù)庫中 第三,向百度和谷歌兩個搜索引擎提問(輸入關(guān)鍵詞),分別查詢8個詞匯是否在剛才的網(wǎng)頁中出現(xiàn)并做記錄,這8個詞匯分別是; 阿里巴巴,盛大,搜狐,新浪,開心網(wǎng),鳳凰網(wǎng),騰訊,網(wǎng)易。經(jīng)測試,百度和谷歌回答正確率為100%。

對人的測試出現(xiàn)了2%的誤差,雖然看起來很小,但這個數(shù)據(jù)里蘊含了更多可以證明人腦存在百度和谷歌的證據(jù),我們將在未來的文章里說明。上述實驗可以重復(fù)進行。但無論如何,我們的科學(xué)院同學(xué)已經(jīng)成為“世界第一批證實大腦中有百度和谷歌的人”

2)人類大腦中的網(wǎng)絡(luò)路由問題

美國南加州大學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家拉里·斯旺森和理查德·湯普森將老鼠大腦中與愉悅和獎勵相關(guān)的伏核區(qū)進行隔離,在同一點同時注入兩枚“示蹤劑”,分別用于顯示信號去向和來源。

湯普森花費8年多時間發(fā)明和完善這次研究所用示蹤方法。其他示蹤方法大多只能在一個位置跟蹤一個方向一個信號。“我們可以在同一個動物身上同時觀察一個大腦回路中的4個連接,”斯旺森說。美國南加州大學(xué)的這項研究報告已經(jīng)發(fā)表在《國家科學(xué)院學(xué)報》。

英國廣播公司(BBC)援引斯旺森的話報道:“‘從上到下理論’在已有實驗神經(jīng)科學(xué)文獻中占有驚人的統(tǒng)治地位,這一理論可上溯至19世紀。”

斯旺森說,大腦中互聯(lián)網(wǎng)式結(jié)構(gòu)的存在可以解釋大腦能克服局部損傷的現(xiàn)象,你可以拿掉互聯(lián)網(wǎng)任何一個單獨部分,但網(wǎng)絡(luò)其他部分照常工作,神經(jīng)系統(tǒng)同樣,沒法說某一部分絕對不可或缺。

斯旺森表示,眼下至少在老鼠大腦伏核發(fā)現(xiàn)不同以往認為的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),今后可以用這次研究中使用的示蹤法觀察其他部位,最終繪出整個大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖。

斯旺森說,繪制整個大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖是個無比復(fù)雜的工作,目前不能肯定這個圖對解答意識和認知方面難題會產(chǎn)生何種影響。不過,好比人類基因組項目。人們相信找出人類脫氧核糖核酸(DNA)完整序列是研究生物學(xué)的一塊基石,無論花費多長時間都要完成這項工作。

3)大腦中的類社交網(wǎng)絡(luò)問題

大腦中的神經(jīng)元像一個社會網(wǎng)絡(luò)一樣連接在一起。每個神經(jīng)細胞都與許多其他的神經(jīng)細胞相連接,但只有少數(shù)彼此非常相似的細胞之間會建立最強有力的聯(lián)系。這些研究結(jié)果發(fā)布在2015年2月4日的《自然》(Nature)雜志上。

該研究小組的領(lǐng)導(dǎo)者Thomas Mrsic-Flogel教授說:“神經(jīng)細胞形成了一個稱作為突觸的、令人困惑的連接網(wǎng)絡(luò)——每個神經(jīng)細胞有多達幾千突觸。然而并非所有的突觸連接都是相同的。絕大多數(shù)的都是微弱連接,細胞只生成了非常少的一些強有力的連接。該研究小組的領(lǐng)導(dǎo)者Thomas Mrsic-Flogel教授說:“我們想知道,是否有一些規(guī)則可以解釋在由數(shù)百萬神經(jīng)元所構(gòu)成的復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接機制。結(jié)果表明其中一個規(guī)則非常簡單。即志同道合則強有力地連接,彼此行為極其不同的神經(jīng)元則微弱連接或根本不連接。”

4.腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)研究的未來

從目前科學(xué)進展看,互聯(lián)網(wǎng)作為解開大腦之謎的鑰匙,其跡象越來越明顯,在2010年我們發(fā)表的論文“互聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)學(xué)交叉對比研究”提出應(yīng)該從神經(jīng)心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)等層面進行研究,一方面提煉和總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用的運行特征,以此為啟發(fā)和索引,設(shè)計神經(jīng)心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)實驗,在人腦或其他生物大腦中尋找對應(yīng)結(jié)構(gòu)。

以這個研究思路為基礎(chǔ),相信未來我們能夠看得和得到更多大腦互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)生理學(xué)領(lǐng)域的新進展。

附錄:

互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)(Internet neurology),我們可以這樣定義互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué):

基于神經(jīng)學(xué)的研究成果,將互聯(lián)網(wǎng)硬件結(jié)構(gòu),軟件系統(tǒng),數(shù)據(jù)與信息,商業(yè)應(yīng)用有機的整合起來,從而構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)完整架構(gòu)體系,并預(yù)測互聯(lián)網(wǎng)沿著神經(jīng)學(xué)路徑可能產(chǎn)生的新功能和新架構(gòu);根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)不斷產(chǎn)生和穩(wěn)定下來的功能結(jié)構(gòu),提出研究設(shè)想,分析人類大腦產(chǎn)生意識,思想,智能,認知的生物學(xué)基礎(chǔ);研究互聯(lián)網(wǎng)和人類大腦結(jié)構(gòu)如何相互影響,相互塑造,相互結(jié)合,相互促進的雙巨系統(tǒng)交叉關(guān)系。

如果以腦科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)為橫坐標(biāo)軸兩端,生理學(xué)和心理學(xué)作為縱坐標(biāo)的上下兩段,互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)將由四部分組成: 互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)生理學(xué),互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)心理學(xué) ,大腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué),大腦互聯(lián)網(wǎng)心理學(xué) ,它們之間的交叉部分將形成第五個組成部分-互聯(lián)網(wǎng)認知科學(xué),他們的關(guān)系如圖二所示。

大腦中的谷歌、臉書、思科路由與腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)

互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)學(xué)的5個組成部分簡要介紹

互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)生理學(xué)(Internet neurophysiology)重點研究基于神經(jīng)學(xué)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)功能和架構(gòu),包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)感覺神經(jīng)系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)運動神經(jīng)系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)自主神經(jīng)系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)反射弧,基于深度學(xué)習(xí)等算法,運用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行圖像,聲音,視頻識別等互聯(lián)網(wǎng)人工智能處理機制。

互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)心理學(xué)(Internet neuropsychology.)重點研究互聯(lián)網(wǎng)在向成熟腦結(jié)構(gòu)進化的過程中,產(chǎn)生的類似神經(jīng)心理學(xué)的互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象。包括但不僅限于互聯(lián)網(wǎng)群體智慧的產(chǎn)生問題,互聯(lián)網(wǎng)的情緒問題,互聯(lián)網(wǎng)夢境的產(chǎn)生和特點,互聯(lián)網(wǎng)的智商問題等。

大腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué)( Brain Internet physiology)重點研究大腦中存在的類似于互聯(lián)網(wǎng) 功能結(jié)構(gòu)的地方,使得不斷發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)成為破解大腦生物學(xué)原理的參照系, 包括但不僅限于大腦中的類搜索引擎機制,大腦中類互聯(lián)網(wǎng)路由機制,大腦中的類IPv4/IPv6機制,大腦神經(jīng)元類社交網(wǎng)絡(luò)的交互機制,人類使用互聯(lián)網(wǎng)對大腦生理學(xué)結(jié)構(gòu)的重塑影響等。

大腦互聯(lián)網(wǎng)心理學(xué)(Brain Internet psychology)重點研究互聯(lián)網(wǎng)對人類大腦在心理學(xué)層面的影響和重塑,包括但不僅限于互聯(lián)網(wǎng)對使用者產(chǎn)生的網(wǎng)癮問題,互聯(lián)網(wǎng)對使用者智商影響問題,互聯(lián)網(wǎng)對使用者情緒和社交關(guān)系的影響問題等

互聯(lián)網(wǎng)認知科學(xué)(The Internet in cognitive science)可看做互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)生理學(xué),互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)心理學(xué),大腦互聯(lián)網(wǎng)生理學(xué),大腦互聯(lián)網(wǎng)心理學(xué)的組合交叉,重點研究互聯(lián)網(wǎng)和大腦兩個巨系統(tǒng)相互影響,相互塑造,相互結(jié)合,互助進化,從而產(chǎn)生智慧,認知,情緒的深層次原理。

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