你的大腦和宇宙驚人地相似？

Flow-Tetsu Inoue 來自利維坦 00:00 05:12

利維坦按：萊布尼茨提出的單子論包含相對質樸的“全息思想”，啟發后人。直到1993年由諾貝爾得主——G·霍夫特在1993年正式提出全息宇宙理論，其基本原理是：從潛顯信息總和上看，任一部分都包含著整體的全部信息。數學上，全息論是指用遞歸原理推導得出的，宏觀事物具有自相似性的結論。在宇宙這個整體中，各個子系統與系統、系統與宇宙之間都存在全息對應，因為它們相互存在聯系，正如“一沙一世界”所言。這一說法的支持者群體雖非主流，但也正日益壯大。

印度神話中對于世界有個有意思的說法，認為整個世界只是梵天神的一個夢，梵天一醒，世界就會不復存在。也就是說，我們所處的世界源自神的大腦。那么，我們的大腦中是否也有個世界？

文/Franco Vazza & Alberto Feletti

譯/安德烈

校對/大藥

原文/nautil.us/issue/50/emergence/the-strange-similarity-of-neuron-and-galaxy-networks

本文基于創作共用協議（BY-NC），由安德烈在利維坦發布

克里斯托弗·科赫（Christof Koch，美國加州理工學院認知和行為生物學教授，《意識探秘》、《意識與腦》等書的作者）是意識和人類大腦領域的先驅研究者，他對大腦的稱呼：“已知宇宙中最復雜的結構”，相當有名。我們不難發現為什么會有這樣的說法。人類的大腦擁有1000億個神經元和100萬億個連接點，著實是一個令人眩暈的復雜物體。

最接近的超星系團（室女座超星系團）。包含銀河系和仙女座星系所屬的本星系群在內，至少有100個星系團聚集在直徑33百萬秒差距（1億1千萬光年）的空間內，是在可觀測宇宙中數以百萬計的超星系團中的一個。圖源：維基

不過，宇宙中還有很多其他的東西一樣很復雜。例如，星系可以形成巨大的星云結構【我們將其稱為星系團（cluster）、超星系團（supercluster）和宇宙長絲線型結構（filaments）】，這些星云結構可以延伸到數億光年的范圍內。研究者將星云結構本身和虛空中延展部分的邊界稱為宇宙巨洞（cosmic void），其復雜程度遠遠超過人們的想象。重力使得處于邊界的物質以每秒數千公里的加速度加速運行，形成了存在于星系間氣體重的激波和湍流。我們已經通過衡量所需的信息數量預測到，由“長絲”和“空洞”（void）組合而成的聚合體是宇宙中最復雜的一種結構，我們以信息量（我們將宇宙中物質和能量的運動過程和互動過程的集合體稱為信息）來描述它。

宇宙網（cosmic web）的計算機模擬圖，顯示出了長絲連接結構。圖源：sciencedaily

我們不禁會思考：星系會比人腦復雜嗎？

所以，我們——其實是我們中的天體物理學家和神經科學家——聯合起來，對星系網絡和神經網絡的復雜性進行了定量的比較。比較產生的第一個結果令人驚訝：不僅大腦和宇宙網絡具有相似的復雜程度，而且它們的結構也具有相似性。

星系會比人腦復雜嗎？

把人腦和星系比較是艱難的。很典型的一個難題就是，它需要研究人員用完全不同的方式處理所獲得的數據：一邊是望遠鏡和做數值模擬處理，另一邊是電子顯微鏡、免疫組織化學和功能性磁共振。

跨學科的對比還要求實驗人員考慮比較對象差距懸殊的大小規格：整個宇宙網絡——由宇宙所有星系的運動軌跡聯結而成的龐大結構——延伸范圍至少有幾百億光年，足足人腦大10^27倍。另外，其中一個星系（也就是銀河系）是數十億個大腦的家園。如果宇宙網絡至少和它的組成部分一樣復雜，我們可能會天真地下結論說，宇宙網絡至少會和大腦一樣復雜。

人類大腦中神經元的總數和宇宙中可觀測到的星系數量大致相同。

但是，涌現（emergence）這一概念使這種比較成為可能。許多自然現象在不同層面上的結構存在著復雜性上的差別。只有以最大的限度觀察太空，宇宙網絡的龐大構架才會顯現出來。在更小的規模下，物質被固定在恒星、行星和（可能是）暗物質云中，宇宙網絡的結構就不再適用了。一個不斷演化的星系并不會在意原子內的電子舞動的軌跡，而電子圍繞著它們的原子核運動，也不會考慮它們所處的星系系統。

按照上文所說的思路來看，宇宙中嵌套著許多大大小小的系統，不同規模的系統之間很少有、甚至幾乎沒有相互作用。系統規模帶來的隔斷使研究者們在“發生在系統的自然規格下”的前提下研究物理現象。

恒星、氣體和暗物質（它們的存在尚未被證實）的自引力暈（self-gravitating halo）是宇宙網絡構建的接觸結構。在宇宙中，我們可觀測到的星系總數應該是1000億。時空結構的加速膨脹和自重力產生的牽引力的平衡使宇宙網絡形成了蛛網狀結構。普通物質和暗物質凝聚成類似于絲狀的纖維體，而星系團則形成于纖維體的交叉點，剩下的大部分空間基本上都是空的。最終形成的結構看起來與生物學有著那么點似有似無的關系。

使用SpikeFun演示模擬器（v0.71）制作出來的哺乳動物大腦皮層神經系統，包括8億個神經元、14億個突觸，宛若星河：

（建議wifi環境下打開）

直到最近才出現對人類大腦中細胞或神經元數量的直接估計。灰質皮層（占大腦重量的80%）包含約60億神經元（占大腦神經元的19%）和近90億非神經元細胞。小腦有大約690億神經元（占大腦神經元的80.2%）和約160億非神經元細胞。有趣的是，人類大腦中神經元的總數與宇宙中可觀測到的星系的數量大致相同。

我們完全可以從宇宙網絡和大腦的圖像上一眼看出二者的相似性。圖1中呈現了一幅直徑10億光年的宇宙物質的模擬分布圖，以及一只4微米寬的人類小腦的實像圖片。

模擬宇宙網絡（左）的物質分布與在小腦（右）中觀察到的神經元分布。神經細胞已經被克隆2F11單克隆抗體染色與神經纖維絲產生對照。Automated Immunostainer Benchmark Xt, Ventana Medical System, Tucson, AZ, USA

這種明顯的相似性，是否可能僅僅是人類在大量隨機的數據中有目的性地去發現一些“具備意義”的傾向性？我們要知道，答案似乎是否定的：統計分析顯示，宇宙網絡系統和神經元系統在數量上確實有相似性。研究人員經常使用功率譜分析技術（power spectrum analysis）來研究規模龐大的星系分布狀況。對某張圖片進行功率譜分析，能夠測量出屬于特定空間規模的結構波動強度。換句話說，每個圖像特有的空間規模是整個曲子的旋律，那么功率譜分析可以告訴我們，在這整個旋律中，高音和低音音符各有多少。

圖2（下圖）的功率譜圖中呈現出一個令人震驚的信息：兩種網絡中，波動的相對分布非常相似，這種相似性超越了二者規模上的巨大差異。

一個不斷演化的星系并不關心原子中的電子舞動的軌跡。

小腦的波動分布在0.1-1毫米的范圍內。我們可以聯想，在幾億光年的宇宙范圍內，銀河系的波動分布應該也是如此。在最小的空間規模條件下，我們可以進行微觀（約為10微米）的觀測，大腦皮層的神經元分布與大小數十萬光年的宇宙空間和星系形態更加相似。

相比之下，其他復雜系統的功率譜（包括云、樹枝、等離子體和水的湍流的投影圖像）與宇宙網絡的圖像不同。這些系統的功率譜對于空間規模有著更大的依賴性，這也是其分形（fractal）特性的表現。樹枝的分布和云層的分布尤其明顯，二者也都是非常典型的分形結構，在不同的規模上重復著類似的結構模式。從另一方面來說，對于宇宙網和人腦的復雜網絡而言，它們的圖像并不存在分形的特征，這也是解釋它們出現規模依賴性和自組織結構（self-organization）的依據。

與功率譜比較相同，圖像無法讓我們直接判斷出這兩個系統是否同樣復雜。評估系統復雜性的一種實用方法是衡量預測其行為的難度。研究人員可以通過計算構建最精簡的預測程序所需要的最少數位信息量進行評估，所需信息量越多，則該系統更加復雜。

上圖為空間波動程度與空間規模的函數關系圖。為了做出對比，圖中也給出了云、樹枝、等離子湍流和水流的能量譜密度。

最近，一位研究者基于數字模擬宇宙的演化計算出了預測宇宙網絡發展的困難程度。評估表明，為了出現自組織結構（至少是在模擬程序中），描述整個可觀測宇宙的進化過程需要1-10PB（拍字節，即106GB）。

對人類大腦的復雜性預估則要更困難，因為對大腦的模擬在世界范圍內仍然是一個前所未有的挑戰。然而，我們可以說，大腦的復雜性與智力和認知成正比。基于對腦神經網絡鏈接的最新分析，研究者可以得出結論：成人大腦的總記憶容量應該在2.5 PB左右，與之前預估的星系1-10 PB的范圍相差不遠。

粗略看來，這種在記憶容量上的相似性意味著，儲存在人腦中的信息（例如，一個人的整個生命歷程）也可以被編碼成我們宇宙中星系的分布。或者，反過來說，一個具有人類大腦記憶能力的計算裝置，可以在規模最大的宇宙范圍內再現其所顯示的復雜性。

模擬宇宙立方體（長寬為3.5億光年，深度30萬光年）的切片圖反應了暗物質在宇宙中的分布，白色密集的小點為星系。圖源：Markus Haider / Illustris collaboration

事實上，宇宙網絡與人腦的相似性比與內部的星系更高，換句話說，神經元網絡與宇宙網絡要比與宇宙網絡的某一內部結構更相似，這是一個值得深思的事實。盡管二者在基質、物理機能和大小上存在著巨大的差異，但結合信息理論工具來看，人類的神經網絡和星系之間的宇宙網絡的確有著驚人的相似之處。

這一事實告訴我們，這兩種系統中涌現的現象有什么物理學意義嗎?也許吧。但我們必須對這些發現持保留態度。我們的分析僅限于用非常不同的測量技術研究很小的樣本。

此外，我們的分析并沒有指出這些系統之間的動態相似性。在這兩個系統中建立隨時間跨越空間規模的信息模型是接下來需要研究的關鍵問題。對宇宙網絡，這種模擬已經是可以通過數值模擬進行預估。對于人類的大腦，我們必須依賴更多的全球樣本估算，通常是由小樣本測出，然后按比例放大。在不久的將來，我們的目標是在更復雜的人腦數值模型中測試這些概念。

像人類大腦工程（Human Brain Project）這樣的項目都旨在模擬整個人類的神經網絡，而Square Kilometer Array是射電天文學領域（radio astronomy）里最大的企業，它將幫助我們填補這些細節，并讓大家了解，宇宙是否比我們想象得更驚人。