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熱力學(xué)，一個(gè)普適的物理理論框架，它的目標(biāo)是從宏觀角度研究物質(zhì)熱現(xiàn)象中物態(tài)轉(zhuǎn)變和能量轉(zhuǎn)換規(guī)律，可幫助我們衡量和了解系統(tǒng)內(nèi)部的層級(jí)結(jié)構(gòu)。它不僅適用于從微觀粒子到宇宙尺度的系統(tǒng)，而且其定律和概念在多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)被證明具有普遍適用性。愛(ài)因斯坦曾經(jīng)高度評(píng)價(jià)熱力學(xué)，稱(chēng)其為“唯一一個(gè)永遠(yuǎn)不會(huì)被推翻的具有普適性?xún)?nèi)容的物理理論”。

近年來(lái)，將熱力學(xué)原理應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)，尤其是大腦研究中，顯示出極大的潛力。大腦作為一個(gè)復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，為了維持機(jī)體的生存，需要進(jìn)行快速且高效的分布式計(jì)算。這種處理不僅僅局限于某個(gè)單一的層級(jí)，而是一個(gè)涉及多個(gè)空間和時(shí)間尺度的分布式計(jì)算過(guò)程。研究大腦如何在這些不同層面上組織和管理其功能，是神經(jīng)科學(xué)研究的核心。

最新發(fā)表在Trend in Cognitive Science上的一篇綜述性論文，提出了“心智的熱力學(xué)”這一概念，旨在通過(guò)熱力學(xué)的視角探討大腦狀態(tài)的多層級(jí)變化，并深入分析在非平衡狀態(tài)下大腦是如何在其結(jié)構(gòu)和功能上進(jìn)行調(diào)配，以高效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)。研究著眼于如何利用熵的概念及其衍生指標(biāo)——例如“時(shí)間之箭”——來(lái)定量分析信息流的非對(duì)稱(chēng)性和系統(tǒng)的不可逆性，進(jìn)而揭示大腦在不同認(rèn)知任務(wù)（如注意力調(diào)控、記憶編碼與提取）和不同狀態(tài)（如覺(jué)醒、睡眠及神經(jīng)病理狀態(tài)）下的調(diào)整機(jī)制。

?Kringelbach, Morten L., Yonatan Sanz Perl, and Gustavo Deco. "The Thermodynamics of Mind." Trends in Cognitive Sciences (2024).

摘要

為了更好地生存和繁衍，大腦需要在空間和時(shí)間上高效地進(jìn)行分布式計(jì)算。這要求大腦具有層級(jí)化的結(jié)構(gòu)，以便耗費(fèi)最低的代謝成本快速傳輸和處理信息。雖然量化大腦的這種層級(jí)結(jié)構(gòu)頗具挑戰(zhàn)性，但我們可以通過(guò)分析信息流的不對(duì)稱(chēng)性來(lái)對(duì)其進(jìn)行估算。熱力學(xué)理論成功地揭示了其他許多復(fù)雜系統(tǒng)中的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

因此，我們提出了“心智的熱力學(xué)”（Thermodynamics of Mind）這一理論框架，它為我們提供了一種自然的方法來(lái)量化大腦層級(jí)化調(diào)配及其背后的機(jī)制。這一框架已經(jīng)為我們理解大腦在不同狀態(tài)下的層級(jí)化調(diào)配提供了新視角，例如在觀看電影時(shí)，大腦的層級(jí)結(jié)構(gòu)比休息時(shí)更為扁平。總體而言，這一框架有望揭示大腦是如何調(diào)配認(rèn)知過(guò)程的。

關(guān)鍵詞：大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)，大腦狀態(tài)，認(rèn)知，熱力學(xué)

待解決的問(wèn)題：

大腦動(dòng)力學(xué)的指揮家在哪里？

神經(jīng)科學(xué)面臨的一個(gè)核心難題是，數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元雖然處理信息速度相對(duì)較慢，卻能靈活地完成對(duì)時(shí)間要求極高的計(jì)算，這對(duì)于生物體的生存至關(guān)重要。神經(jīng)信號(hào)傳遞速度之所以慢，是因?yàn)樯窠?jīng)元的電信號(hào)需要在突觸連接處轉(zhuǎn)換成化學(xué)信號(hào)，然后再轉(zhuǎn)換回電信號(hào)[1]。神經(jīng)元間的信息傳遞速度通常在10到20毫秒之間[2,3]，遠(yuǎn)低于計(jì)算機(jī)的處理速度。盡管如此，大腦在解決復(fù)雜問(wèn)題方面往往表現(xiàn)的比電腦更為出色[4-6]。

這一現(xiàn)象的答案在于哺乳動(dòng)物大腦的層級(jí)化結(jié)構(gòu)，它能夠?qū)Ω泄佥斎脒M(jìn)行計(jì)算，然后在嵌套的遞歸回路中，在不同的時(shí)空層級(jí)上進(jìn)行更高級(jí)別的計(jì)算。盡管大腦的信息流主要受其解剖結(jié)構(gòu)的限制，但神經(jīng)遞質(zhì)的作用為其提供了額外的靈活性[7-9]。最終，大腦的層級(jí)化處理能夠根據(jù)需要，對(duì)信息進(jìn)行分離和整合，在生存所需的關(guān)鍵時(shí)間內(nèi)完成計(jì)算[10-12]。

盡管如此，我們還需要更深入地理解在不同的大腦狀態(tài)下（如清醒、睡眠和麻醉[11,13,14]），大腦是如何驅(qū)動(dòng)或調(diào)配對(duì)應(yīng)的層級(jí)化處理的。然而，定義大腦狀態(tài)是非常困難的，目前學(xué)界尚未就此達(dá)成共識(shí)[15]。大腦各種狀態(tài)之間的區(qū)別在于全腦網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)變化，這些網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是基于條件變化在穩(wěn)定、半穩(wěn)定和短暫穩(wěn)定的狀態(tài)之間自主切換。

目前一些有影響力的理論試圖解釋大腦功能，如預(yù)測(cè)編碼的層級(jí)模型[16]、核心-邊緣原則的層級(jí)[17, 18, 19, 20]，以及貝葉斯大腦理論的自由能原則[21,22]。然而，這些理論尚未就大腦狀態(tài)的定義達(dá)成共識(shí)，并且，盡管它們承認(rèn)大腦處理的層級(jí)性質(zhì)，但這些理論在描述全腦動(dòng)力學(xué)的因果機(jī)制方面并不成功，這在很大程度上是由大腦的復(fù)雜性導(dǎo)致的。

為了超越現(xiàn)有理論，一個(gè)關(guān)于大腦的一般性理論需要直接在大腦動(dòng)力學(xué)的整體層面上量化大腦狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，并為其潛在機(jī)制提供新的見(jiàn)解。“心智的熱力學(xué)”框架則是邁出的第一步，它通過(guò)使用熱力學(xué)原理來(lái)量化層級(jí)結(jié)構(gòu)下的基礎(chǔ)非對(duì)稱(chēng)性，從而量化大腦狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

例如，平等的組織具有扁平、對(duì)稱(chēng)的結(jié)構(gòu)，而許多企業(yè)呈現(xiàn)金字塔形結(jié)構(gòu)，頂部有一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者，他們將任務(wù)委派給許多更低級(jí)別的管理層。在這些組織中建立層級(jí)結(jié)構(gòu)依賴(lài)于建立組織內(nèi)信息流的非對(duì)稱(chēng)性。上述原則也適用于大腦，其中信息流的非對(duì)稱(chēng)性決定了功能層級(jí)。熱力學(xué)為研究物理系統(tǒng)中的層級(jí)結(jié)構(gòu)提供了一個(gè)通用框架，包括系統(tǒng)生物學(xué)研究的對(duì)象[23]。具體來(lái)說(shuō)，這是由非平衡熱力學(xué)（nonequilibrium thermodynamics）的特定分支實(shí)現(xiàn)的，即它通過(guò)估計(jì)基礎(chǔ)過(guò)程在一段時(shí)間內(nèi)的可逆性和不可逆性來(lái)量化信息流的非對(duì)稱(chēng)性。

為了理解“不可逆性”這個(gè)關(guān)鍵概念（見(jiàn)背景知識(shí)1），想象一下觀看一個(gè)玻璃杯被子彈擊碎的電影片段。這是一個(gè)明顯的不可逆過(guò)程，玻璃杯從有序變?yōu)闊o(wú)序。相比之下，當(dāng)以相反的順序觀看相同的電影片段時(shí)，我們立即意識(shí)到，在真實(shí)的物理世界中，玻璃杯不可能重新組合，因?yàn)檫@違反了熱力學(xué)的第二定律，即從無(wú)序變?yōu)橛行颉Ｊ录牟豢蓪?shí)現(xiàn)性，即不可逆性，是非常明顯的。

將熱力學(xué)的不可逆性原理應(yīng)用于大腦的復(fù)雜性，能讓我們對(duì)大腦的功能性層級(jí)結(jié)構(gòu)做出合理預(yù)估。這可通過(guò)使用不可逆性來(lái)量化所有腦區(qū)之間的信息流非對(duì)稱(chēng)性來(lái)實(shí)現(xiàn)。更重要的是，“心智的熱力學(xué)”可以深入解析這種非對(duì)稱(chēng)性背后的機(jī)制。

背景知識(shí)：熱力學(xué)第二定律和時(shí)間之箭

非平衡熱力學(xué)的“時(shí)間之箭”可以通過(guò)兩個(gè)電影片段來(lái)解釋。第一個(gè)圖像序列是平衡系統(tǒng)的經(jīng)典例子，取自臺(tái)球碰撞的影片（圖1A）。無(wú)論是正向還是反向觀看這個(gè)影片，序列幾乎是相同的，幾乎無(wú)法區(qū)分每個(gè)影片中時(shí)間之箭的方向。用熱力學(xué)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，這是因?yàn)樵撨^(guò)程不產(chǎn)生熵（entropy），從而創(chuàng)造了一個(gè)可逆的過(guò)程。相比之下，玻璃杯被打碎的電影片段（圖1B）是非平衡系統(tǒng)的有力證明，它展示了不可逆變化如何導(dǎo)致熵的增加。同樣，當(dāng)反向觀看這段影片時(shí)，我們可以直觀地看到熱力學(xué)第二定律的具象表現(xiàn)，即玻璃杯不能自發(fā)地重新組合，也就意味著從無(wú)序到有序的過(guò)渡是不可能的。這建立了一個(gè)清晰的時(shí)間之箭，其中事件的向前和向后展開(kāi)是可以被區(qū)分的。

更籠統(tǒng)地說(shuō)，不可逆性與熵的產(chǎn)生[71]密切相關(guān)。如圖IC所示，它展示了一個(gè)具有AB兩種狀態(tài)的非平衡系統(tǒng)以及在與向前（A → B，黑色箭頭）和向后（B → A，紅色箭頭）過(guò)程中演變的關(guān)聯(lián)軌跡[72]。向前和向后的軌跡可以被認(rèn)為是與前述子圖中顯示的影片片段相對(duì)應(yīng)，但每個(gè)都有不同的時(shí)間之箭。相比之下，向后軌跡的時(shí)間反轉(zhuǎn)（紅色虛線箭頭）可以想象為在時(shí)間上正向播放的向后軌跡的電影。如果向前和向后軌跡的時(shí)間反轉(zhuǎn)是不同的，這對(duì)應(yīng)了過(guò)程的不可逆性。最后，圖1D用熵產(chǎn)生的概念展示了熱力學(xué)的第二定律[23,36]。如果熵的產(chǎn)生Hp大于零，這對(duì)應(yīng)了非平衡系統(tǒng)的不可逆性。相比之下，如果沒(méi)有產(chǎn)生熵，即Hp = 0，那么這是一個(gè)可逆的平衡系統(tǒng)。

?圖1：時(shí)間之箭示意圖

本文介紹了使用熱力學(xué)來(lái)描述大腦動(dòng)力學(xué)層級(jí)結(jié)構(gòu)調(diào)配的基礎(chǔ)機(jī)制領(lǐng)域的最新進(jìn)展。首先，本文簡(jiǎn)要描述了科學(xué)家們?nèi)绾螄L試在大腦中構(gòu)建功能層級(jí)，即展示熱力學(xué)如何直接通過(guò)非對(duì)稱(chēng)性對(duì)層級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行量化，并描述其基礎(chǔ)機(jī)制。“心智的熱力學(xué)”框架可以解釋大腦如何通過(guò)層級(jí)化調(diào)配來(lái)確保生存。

本文提供了三個(gè)例子，闡釋了該因果框架如何為神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)提供新的視角，包括(i)大腦狀態(tài)和認(rèn)知中信息流的調(diào)配；(ii)觀看電影時(shí)發(fā)生的情況；以及(iii)盡管速度相對(duì)較慢，大腦如何快速處理信息以確保機(jī)體生存。最后，本文還探討了基于該框架的諸多潛在研究路徑。

理解大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)

層級(jí)結(jié)構(gòu)可以使用序理論（order theory）精確地對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)描述，特別是通過(guò)偏序集（poset），因?yàn)樗鼘⒓显氐呐判颉⒍ㄐ蚝团挪夹问交薣24]。層級(jí)結(jié)構(gòu)是所有生命系統(tǒng)的組織原則[25]。可以通過(guò)采用熱力學(xué)方法將生物系統(tǒng)建模為物理系統(tǒng)來(lái)對(duì)其進(jìn)行理解。在最廣泛的抽象概念中，這些系統(tǒng)是顯示自組織行為的熱力學(xué)開(kāi)放系統(tǒng)。耗散結(jié)構(gòu)之間的集合-子集關(guān)系可以用跨時(shí)空尺度的層級(jí)結(jié)構(gòu)來(lái)描述。

但是，正如Hilgetag和Goulas的綜述所展示的那樣[26]，這種分析的嚴(yán)謹(jǐn)性尚未應(yīng)用于大腦。根據(jù)該文所述，神經(jīng)科學(xué)尚未對(duì)“層級(jí)”這一術(shù)語(yǔ)進(jìn)行明確定義。為了在某種程度上給出一些規(guī)范，本文通過(guò)仔細(xì)分析確定了用于描述層級(jí)結(jié)構(gòu)的四種主要模式：(i)拓?fù)渫队靶蛄校?ii)特征的空間有序變化（梯度）；(iii)尺度的遞進(jìn)；以及(iv)層狀投影模式的排序。作者認(rèn)為觀察尺度的遞進(jìn)是進(jìn)一步發(fā)展理論的有效方式。

這種方法將全腦網(wǎng)絡(luò)層面的連接稀疏性，與通過(guò)從局部到全腦層面的連接遞進(jìn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)整合結(jié)合在一起，以此來(lái)捕捉大腦的層級(jí)化、多尺度組織。作者特別指出了捕捉大腦時(shí)空層級(jí)縮放的有用性，即空間上，從離子通道和樹(shù)突棘到局部皮層柱回路中的神經(jīng)元，再到大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)；時(shí)間上，作為時(shí)間尺度和節(jié)奏的時(shí)間封裝[27]。他們還表明，層級(jí)結(jié)構(gòu)的一個(gè)有用度量是測(cè)量隔離與整合，這最大化了潛在功能交互的豐富性，例如，通過(guò)熵來(lái)衡量局部與全局網(wǎng)絡(luò)的訪問(wèn)和控制[11,12]。

網(wǎng)絡(luò)理論并不能很好地捕捉大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，因?yàn)樗鼈兘?jīng)常忽視時(shí)間的重要性。然而，它們確實(shí)支持了大腦功能調(diào)配的“全局工作空間（global workspace）”這一通用概念，其中信息首先在小部分大腦區(qū)域中整合，然后被廣播到大腦的眾多其他區(qū)域[28,29]。全局工作空間可以被視為層級(jí)系統(tǒng)調(diào)配的原型示例，類(lèi)似于指揮家指揮整個(gè)管弦樂(lè)隊(duì)，若是缺了指揮家，音樂(lè)演出很難成功，正如Roberto Fellini的電影《管弦樂(lè)隊(duì)的彩排》（Prova d'orchestra）所展示的那樣。科學(xué)研究表明，這種大腦層級(jí)組織是高效且穩(wěn)健的，同時(shí)具有很高的容錯(cuò)能力[30, 31, 32]。

最近，通過(guò)估計(jì)大腦信號(hào)之間的信息流，轉(zhuǎn)移熵（transfer entropy，廣義版的格蘭杰因果關(guān)系）被用來(lái)直接測(cè)量層級(jí)。轉(zhuǎn)移熵被用于包含1000多名參與者的數(shù)據(jù)集，以識(shí)別構(gòu)成大腦全局工作空間的一組特定大腦區(qū)域，這些腦區(qū)主要負(fù)責(zé)調(diào)配大腦功能層級(jí)組織[33]。然而，這種轉(zhuǎn)移熵框架計(jì)算成本高，需要大量（通常數(shù)百個(gè)）參與者的長(zhǎng)期功能性磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)。大多數(shù)數(shù)據(jù)集往往達(dá)不到這個(gè)數(shù)量級(jí)，包括來(lái)自神經(jīng)精神病患者的數(shù)據(jù)集。因此，研究的重點(diǎn)是開(kāi)發(fā)和使用更自然的熱力學(xué)框架，這樣的框架不僅可以為健康和疾病中的小數(shù)據(jù)集提供穩(wěn)健的層級(jí)組織量化，還可以發(fā)現(xiàn)其潛在的生成機(jī)制。

層級(jí)結(jié)構(gòu)和熱力學(xué)

正如前文所述，系統(tǒng)的層級(jí)可以通過(guò)量化信息流方向的非對(duì)稱(chēng)性來(lái)確定。熱力學(xué)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)是直接定義了一個(gè)物理系統(tǒng)的不對(duì)稱(chēng)性度量，即所謂的“打破細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)的平衡”（breaking the detailed structure），這正是非平衡狀態(tài)的標(biāo)志。這一見(jiàn)解基于熱力學(xué)第二定律的核心思想，即系統(tǒng)將隨時(shí)間從有序變?yōu)闊o(wú)序[34,35]。熱力學(xué)依賴(lài)于熵的概念，熵是由不可逆過(guò)程產(chǎn)生的無(wú)序程度。然而，熱力學(xué)的長(zhǎng)期發(fā)展催生了許多不同但相關(guān)的熵形式。

背景知識(shí)2：不同類(lèi)型的熵

熵是一個(gè)內(nèi)涵豐富且歷史悠久的概念，它對(duì)于量化物理系統(tǒng)在底層無(wú)序性、不確定性、信息傳遞和非可逆性（時(shí)間之箭）方面具有巨大價(jià)值。所有這些概念在深層級(jí)上各不相同，但又相互關(guān)聯(lián)。簡(jiǎn)而言之，熵最初是在19世紀(jì)50年代由Rudolf Clausius引入，作為對(duì)一個(gè)系統(tǒng)的無(wú)序性或隨機(jī)性的度量[34]。在Sadi Carnot的開(kāi)創(chuàng)性工作的基礎(chǔ)上[35]，他將這個(gè)術(shù)語(yǔ)用來(lái)描述一個(gè)系統(tǒng)中無(wú)法用于做功的能量。因此，熱力學(xué)第二定律可以表述為封閉系統(tǒng)總熵隨時(shí)間增加。

對(duì)熵的研究在19世紀(jì)70年代催生了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)，其中Ludwig Boltzmann將熵定義為一個(gè)系統(tǒng)中與給定宏觀狀態(tài)相一致的可能微觀構(gòu)型數(shù)量的量度：=lnΩ，其中 kB表示玻爾茲曼常數(shù)，Ω表示與給定宏觀平衡一致的微觀狀態(tài)的數(shù)量。通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的定義，Boltzmann能夠證明，系統(tǒng)的熵與系統(tǒng)中粒子可以排列的方式數(shù)量有關(guān)，而且隨著可能配置的數(shù)量增加，系統(tǒng)的熵也會(huì)增加。

在深層級(jí)上，將熵作為無(wú)序的度量與信息中的隨機(jī)性或不確定性有關(guān)，正如Claude Shannon在1948年通過(guò)他的信息熵（information entropy）概念所展示的[73]：

=?∑=1()ln()

其中是一個(gè)常數(shù)，決定測(cè)量單位，p(i) 表明信息內(nèi)容與消息中每個(gè)符號(hào)的出現(xiàn)概率，其中符號(hào)越不確定或隨機(jī)，消息包含的信息越多。基于信息定義的熵直接導(dǎo)致互信息量的定義：

(;)=()+()?(,)

這個(gè)定義使用信息熵來(lái)量化兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y之間的統(tǒng)計(jì)依賴(lài)性。可用來(lái)定義從變量 X到Y(jié) 的轉(zhuǎn)移熵，條件互信息的計(jì)算公式為：

→=(+1;∣)

=(+1∣)?(+1∣,)

其中 Y+1是在時(shí)間點(diǎn) +1時(shí)Y 的值， X表示X 在時(shí)間窗口長(zhǎng)度L （包括時(shí)間點(diǎn)）的值 ，即 =[?1…?(?1)]。

除了這些熵的定義，熱力學(xué)的中心概念是熵增，它是可逆性的度量，定義如下：

=∑,log(/)

其中 P是在時(shí)間 P從狀態(tài) 到狀態(tài) 的轉(zhuǎn)移概率。

總體而言，在大腦中量化熵增實(shí)際上是在檢測(cè)大腦信號(hào)中的時(shí)間箭頭，這在“心智的熱力學(xué)”框架中可用于量化大腦動(dòng)力學(xué)的基礎(chǔ)層級(jí)組織。

在這些不同形式的熵中，就層級(jí)而言，熵增的概念可以直接量化一個(gè)系統(tǒng)的不可逆性程度，因此也量化了系統(tǒng)的層級(jí)程度。然而，從實(shí)際角度來(lái)看，熵增在像大腦這樣的高維系統(tǒng)中難以量化（盡管已取得一些進(jìn)展[23,36]）。相反，我們可以通過(guò)另一種途徑估計(jì)不可逆性，即通過(guò)計(jì)算“時(shí)間之箭”[37]來(lái)量化復(fù)雜系統(tǒng)中的信息流不對(duì)稱(chēng)性。

因此，使用熱力學(xué)量化層級(jí)結(jié)構(gòu)主要是確定系統(tǒng)中的“時(shí)間之箭”或不可逆性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè)系統(tǒng)的層級(jí)組織由其不可逆性水平?jīng)Q定。當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)是層級(jí)化的，它處于非平衡狀態(tài)，因此在時(shí)間上是不可逆的。具體來(lái)說(shuō)，層級(jí)結(jié)構(gòu)更高的系統(tǒng)更具不可逆性。相反，當(dāng)系統(tǒng)處于平衡狀態(tài)并在時(shí)間上可逆時(shí)，它是扁平和非層級(jí)化的。

這些見(jiàn)解促使我們提出了新的“心智的熱力學(xué)”框架，以推進(jìn)對(duì)大腦動(dòng)力學(xué)的理解。這個(gè)框架使得揭示大腦狀態(tài)層級(jí)組織的潛在機(jī)制成為可能，包括清醒、睡眠、認(rèn)知任務(wù)（例如決策和工作記憶）、藥物（麻醉和迷幻劑）、以及疾病（昏迷和神經(jīng)精神障礙）。

心智熱力學(xué)的框架

與其他方法不同，心智熱力學(xué)框架可以直接量化任何大腦狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，并幫助我們理解產(chǎn)生這種層級(jí)結(jié)構(gòu)的機(jī)制。這已經(jīng)揭示了認(rèn)知和大腦狀態(tài)之間重要差異，這是其他方法未能做到的。

鑒于通過(guò)不同的不可逆性度量都可描述層級(jí)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，這意味著有多種方式可以實(shí)施心智的熱力學(xué)框架。最直接的實(shí)施方法是直接從時(shí)空全腦數(shù)據(jù)中以“無(wú)模型”的方式量化層級(jí)變化。圖2A–E展示了熱力學(xué)方法如何通過(guò)不可逆性水平來(lái)量化給定大腦狀態(tài)的層級(jí)。這個(gè)過(guò)程關(guān)鍵在于區(qū)分大腦信號(hào)的前向和反向時(shí)間序列在時(shí)間之箭上的差異[38, 39, 40]。

?圖2：心智熱力學(xué)的框架。圖2描述了熱力學(xué)原理如何通過(guò)量化信息流的不對(duì)稱(chēng)性來(lái)揭示大腦狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。圖2A中層級(jí)組織可以從信息流方向的不對(duì)稱(chēng)性中找到，這在熱力學(xué)中被稱(chēng)為“打破細(xì)致平衡（breaking of the detailed balance）”。圖2B展示不可逆性，即“時(shí)間之箭”，需要大腦信號(hào)的前向時(shí)間序列，以及反向時(shí)間序列（通過(guò)人為反轉(zhuǎn)時(shí)間順序）。圖2C檢測(cè)不可逆性需要區(qū)分這些前向和反向時(shí)間序列。圖2D一個(gè)系統(tǒng)的不可逆性存在于兩個(gè)極端情況之間：完全可逆且所有節(jié)點(diǎn)對(duì)稱(chēng)（頂部），或者不可逆，節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致細(xì)致平衡被打破（底部）。圖2E就層級(jí)結(jié)構(gòu)而言，這兩個(gè)極端情況分別轉(zhuǎn)化為不同的層級(jí)結(jié)構(gòu)：均勻?qū)ΨQ(chēng)的流動(dòng)導(dǎo)致平坦層級(jí)結(jié)構(gòu)（頂部），而不對(duì)稱(chēng)的流動(dòng)導(dǎo)致層級(jí)系統(tǒng)（頂部），其中兩個(gè)橙色區(qū)域（在內(nèi)部圓圈頂部）位于層級(jí)結(jié)構(gòu)的頂部。因此，時(shí)間之箭為任何動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)提供了流動(dòng)和層級(jí)結(jié)構(gòu)的便利度量。圖2F展示全腦建模可以用來(lái)識(shí)別功能層級(jí)的因果、產(chǎn)生機(jī)制。該模型整合了使用無(wú)模型基于解剖結(jié)構(gòu)連接性的不可逆性估計(jì)量化和腦功能動(dòng)力學(xué)。圖2G，全腦模型使用局部動(dòng)力學(xué)，例如，Stuart-Landau振蕩器，來(lái)擬合真實(shí)場(chǎng)景中的不可逆性。圖2H，優(yōu)化導(dǎo)致最佳可能的有效連接產(chǎn)生。圖2I，反過(guò)來(lái)，有效連接的產(chǎn)生提供了對(duì)產(chǎn)生給定大腦狀態(tài)的生成機(jī)制的估計(jì)，可以使用的營(yíng)養(yǎng)一致性（tropic coherence）來(lái)描述循環(huán)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性和滲流。

這也可以超越無(wú)模型的方法，揭示層級(jí)結(jié)構(gòu)背后的生成機(jī)制（圖2F–I）。這是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)整合解剖結(jié)構(gòu)連接性和功能動(dòng)力學(xué)的生成式全腦模型來(lái)實(shí)現(xiàn)的。對(duì)腦的建模，如通過(guò)不可逆性擬合，可創(chuàng)建所謂的“生成式有效連接性”（generative effective connectivity），這是一個(gè)矩陣，可揭示了特定功能層級(jí)的因果鏈或產(chǎn)生機(jī)制。

大腦狀態(tài)與認(rèn)知信息流的調(diào)配

傳統(tǒng)的神經(jīng)影像方法揭示了人類(lèi)認(rèn)知中涉及的一些大腦動(dòng)力學(xué)。然而，這些方法缺少對(duì)復(fù)雜認(rèn)知如何通過(guò)大腦網(wǎng)絡(luò)間不同模式的信息流進(jìn)行調(diào)配的更深層級(jí)理解。量化這些微妙的差異對(duì)于傳統(tǒng)的分析方法來(lái)說(shuō)是頗具挑戰(zhàn)性。然而，心智熱力學(xué)的框架揭示了即使在高度相似的認(rèn)知任務(wù)中，調(diào)配方式也存在顯著差異。

例如，最近的一項(xiàng)研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)（時(shí)間演化網(wǎng)絡(luò)，TENET）量化了fMRI數(shù)據(jù)的不可逆性，發(fā)現(xiàn)靜息狀態(tài)的不可逆性和層級(jí)結(jié)構(gòu)明顯低于執(zhí)行七種認(rèn)知任務(wù)時(shí)的狀態(tài)（圖2A–C）[38]。在認(rèn)知任務(wù)期間觀察到的更高水平的不可逆性，反映了為了特定計(jì)算需要增加的層級(jí)組織。與靜息狀態(tài)相比，執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)期間信息流的不對(duì)稱(chēng)性增加了。TENET還應(yīng)用于注意力缺陷多動(dòng)障礙（ADHD）、雙相情感障礙和精神分裂癥等神經(jīng)精神病患者的大規(guī)模fMRI數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在休息期間，與對(duì)照組相比，這些患者的整體不可逆性較低[38]，這表明患者在認(rèn)知功能的調(diào)配方面存在重大問(wèn)題。這進(jìn)一步通過(guò)不同疾病中顯著的局部異質(zhì)性節(jié)點(diǎn)變化得到了闡明。

?圖3：大腦中的層級(jí)結(jié)構(gòu)

圖3展示了心智的熱力學(xué)框架的兩個(gè)實(shí)例，可以在大腦中建立時(shí)間箭頭并揭示大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)。（A）在不同腦區(qū)劃分中提取大腦信號(hào)，生成前向和反向時(shí)間序列（通過(guò)人為反轉(zhuǎn)時(shí)間順序），然后用于衡量不可逆性。（B）對(duì)時(shí)間演化網(wǎng)絡(luò)，使用深度學(xué)習(xí)，對(duì)這些時(shí)間序列進(jìn)行訓(xùn)練，并在隨后測(cè)試新數(shù)據(jù)時(shí)，分類(lèi)性能提供了對(duì)網(wǎng)絡(luò)不可逆性的衡量[38]（上圖）。使用在人類(lèi)連接組項(xiàng)目的大規(guī)模神經(jīng)成像數(shù)據(jù)上使用時(shí)間演化網(wǎng)絡(luò)，對(duì)超過(guò)1000名參與者進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示靜息狀態(tài)的不可逆性和層級(jí)結(jié)構(gòu)低于參與者執(zhí)行七種認(rèn)知任務(wù)時(shí)的狀態(tài)（下圖）。（C）類(lèi)似地，INSIDEOUT框架也使用前向和反向時(shí)間序列來(lái)建立時(shí)間箭頭信息流。該框架通過(guò)比較前向和反向時(shí)間序列之間的移位成對(duì)相關(guān)性來(lái)衡量不可逆性[39,40]。這些成對(duì)度量隨后組合成一個(gè)完整的矩陣，從中可以建立層級(jí)結(jié)構(gòu)。將INSIDEOUT方法應(yīng)用于大規(guī)模人類(lèi)連接組數(shù)據(jù)集，揭示了與使用時(shí)間演化網(wǎng)絡(luò)分型類(lèi)似的結(jié)果，即靜息狀態(tài)的不可逆性和層級(jí)結(jié)構(gòu)低于執(zhí)行七種任務(wù)時(shí)的狀態(tài)。

然而，盡管TENET從底層機(jī)器學(xué)習(xí)框架角度來(lái)看功能強(qiáng)大且魯棒性高 [42]，但它需要大量計(jì)算和數(shù)據(jù)。為了解決這些問(wèn)題，出現(xiàn)了INSIDEOUT框架，它通過(guò)直接估計(jì)大腦信號(hào)中的時(shí)間箭頭（圖2D）[39]來(lái)捕獲大腦動(dòng)力學(xué)中“由內(nèi)而外”平衡，魯棒性較好。簡(jiǎn)而言之，INSIDEOUT的主要思想是使用時(shí)間移位相關(guān)矩陣來(lái)提供對(duì)不可逆性的量化，進(jìn)而衡量大腦動(dòng)力學(xué)的不平衡程度。

當(dāng)應(yīng)用于相同的fMRI數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)量認(rèn)知狀態(tài)相對(duì)于靜息狀態(tài)的不可逆性時(shí)（圖3E），INSIDEOUT給出了與TENET非常相似的結(jié)果[39]。然而，與TENET不同，INSIDEOUT允許在更小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行精確的估算，例如單個(gè)非人靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物的腦電圖數(shù)據(jù)[43,44]。當(dāng)比較非人靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物的清醒、深度睡眠和麻醉三種截然不同的腦狀態(tài)時(shí)，INSIDEOUT揭示了每種腦狀態(tài)在不可逆性和層級(jí)結(jié)構(gòu)上的顯著不同。狀態(tài)間的差異可能是意識(shí)的一個(gè)隱含特征，表明隨著意識(shí)水平的降低，層級(jí)結(jié)構(gòu)變得更加扁平[39]。

案例：看電影時(shí)的大腦狀態(tài)

位于休息和工作之間

然而，要真正理解大腦的層級(jí)結(jié)構(gòu)，需要做的不僅僅是簡(jiǎn)單地量化大腦狀態(tài)的不可逆性，還需要構(gòu)建能夠解釋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的大腦整體模型。這樣的機(jī)制模型既能提供大腦狀態(tài)中的信息流和層級(jí)組織信息，又能捕捉產(chǎn)生給定大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)的機(jī)制，這是對(duì)大腦中因果活動(dòng)進(jìn)行歸因所必需的[15]。

“心智的熱力學(xué)”框架能夠闡明神經(jīng)科學(xué)中的一個(gè)基本問(wèn)題，即為什么我們觀看電影的主觀體驗(yàn)與日常休息時(shí)的思維游離和解決困難任務(wù)的體驗(yàn)大不相同，而且要愉快得多[41]。這很重要，因?yàn)橄啾褥o息狀態(tài)，自然主義電影*已被認(rèn)為是研究年輕和臨床人群的更好選擇，特別是考慮到觀看電影可以獲得更高的重測(cè)信度[45]。

*譯者注：自然主義電影（naturalistic films）是指以角色為基礎(chǔ)的，由角色推動(dòng)的電影，不包括諸如好萊塢商業(yè)類(lèi)型片。

圖4B展示了觀看自然主義電影時(shí)，與靜息狀態(tài)和執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)相比，fMRI測(cè)量到的不可逆性水平顯著降低[41]。電影觀看期間層級(jí)結(jié)構(gòu)更扁平，這可能與電影觀看成為全球最受歡迎的放松方式有關(guān)。具體來(lái)說(shuō)，自然主義電影似乎能讓人從熱力學(xué)的生存競(jìng)爭(zhēng)中獲得片刻的喘息。電影觀看提供了的音頻-視覺(jué)敘事，其中涵蓋的必要的計(jì)算很少，這與解決具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)和簡(jiǎn)單休息有很大不同。有趣的是，休息對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)并不是特別放松，像Killingsworth和Gilbert所闡述的，內(nèi)省和走神狀態(tài)很少能帶來(lái)快樂(lè)的心境[46]。

?圖4 ：熱力學(xué)對(duì)大腦在看電影時(shí)狀態(tài)的理解。

心智的熱力學(xué)理論提供的全腦建模實(shí)施為解釋我們觀看自然主義、多模態(tài)電影的主觀體驗(yàn)為什么如此舒緩，并與我們通常休息時(shí)的思維游離體驗(yàn)完全不同提供了洞見(jiàn)[41]。圖4A構(gòu)建了一個(gè)生成式全腦模型，該模型與在多名參與者群體觀看自然主義電影和休息或在MRI掃描儀中執(zhí)行七項(xiàng)認(rèn)知任務(wù)時(shí)模的不可逆性估計(jì)相匹配[41]。圖4B再次顯示，執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)中的不可逆性最高，休息中的不可逆性顯著較低。然而，有趣的是，觀看自然主義電影導(dǎo)致的不逆性顯著低于執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)及休息，因此，此時(shí)大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)更平坦。全腦模型能夠通過(guò)生成有效連接性矩陣捕捉這些層級(jí)變化的主要的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，從而為特定狀態(tài)的大腦活動(dòng)提供基礎(chǔ)的因果機(jī)制解釋。圖4c展示觀看電影的大腦因果生成能力，通過(guò)有效連接矩陣的接收器和驅(qū)動(dòng)器的總和差異渲染，分別為（1）自然主義電影與休息和（2）休息與任務(wù)。圖4d 渲染這兩個(gè)對(duì)比的前50%區(qū)域的交集，顯示前額葉皮層是大腦計(jì)算的主要驅(qū)動(dòng)器（也包括部分頂葉、視覺(jué)和顳葉區(qū)域）。總的來(lái)說(shuō)，這為復(fù)雜大腦層級(jí)變化的基礎(chǔ)因果機(jī)制提供了重要的量化指標(biāo)。

大腦如何在慢速傳遞的

神經(jīng)活動(dòng)中保持高速處理？

除了更深入理解人類(lèi)大腦的信息流之外，心智熱力學(xué)的框架還幫助解決了神經(jīng)科學(xué)中的另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，即在基礎(chǔ)信號(hào)傳遞相對(duì)較慢的情況下[47]，大腦如何能夠生存。事實(shí)上，大腦如何克服在時(shí)空尺度上進(jìn)行信息傳遞的速度限制，長(zhǎng)期以來(lái)一直是神經(jīng)科學(xué)中的一個(gè)難題。

熱力學(xué)可以為這個(gè)未解決的問(wèn)題提供答案。最近的研究表明，答案在于湍流（turblence）（圖5），這是一個(gè)遠(yuǎn)離平衡狀態(tài)的不可逆動(dòng)力學(xué)狀態(tài)，顯示出強(qiáng)烈的時(shí)間不對(duì)稱(chēng)性。最初由達(dá)芬奇命名為“turbolenza”[48]，并由許多數(shù)學(xué)家進(jìn)一步發(fā)展。湍流在自然界中無(wú)處不在，作為一種促進(jìn)在時(shí)空尺度上有效能量和信息傳遞的基本動(dòng)力學(xué)狀態(tài)[49]。Andrey Kolmogorov通過(guò)在流體動(dòng)力學(xué)中找到空間做功符合冪度定律證明了湍流的效率[50,51]（圖4A）。除了流體動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域，湍流也存在于其他物理系統(tǒng)中，包括耦合振蕩器[52]和大腦[53,54]（圖4B,C）。

將大腦建模為耦合振蕩器，湍流的水平在不同的大腦狀態(tài)之間有所變化，包括不同形式的昏迷、睡眠[55]（圖4D）和服用精神活性物質(zhì)[56]。值得注意的是，大腦動(dòng)力學(xué)也被發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)出類(lèi)似湍流的冪律，強(qiáng)烈暗示了跨尺度的有效信息處理級(jí)聯(lián)的存在[53]。近期還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)了展示湍流存在更高階結(jié)構(gòu)函數(shù)的證據(jù)[57]。有趣的是，湍流是時(shí)空混沌現(xiàn)象，可以產(chǎn)生一些可能被歸類(lèi)為“噪聲，但實(shí)際上與大腦信號(hào)緊密相連[58]”的隨機(jī)特征。

?圖5：湍流提供了大腦中高效快速的信息傳遞

心智的熱力學(xué)框架也可以描述湍流，這是一個(gè)遠(yuǎn)離平衡的動(dòng)力學(xué)狀態(tài)。圖5A展示了達(dá)芬奇為流體的看似混亂的動(dòng)力學(xué)創(chuàng)造了術(shù)語(yǔ)“turbolenza”。產(chǎn)生湍流的物理原理是高維時(shí)空非線性耦合系統(tǒng)[48]。湍流展現(xiàn)的優(yōu)秀混合能力來(lái)自于將大漩渦經(jīng)由能量級(jí)聯(lián)轉(zhuǎn)化為小漩渦，最終完成能量耗散。此外，正如冪律定律所證明的那樣，湍流的能量級(jí)聯(lián)已經(jīng)在不同尺度上被證明非常高效。圖5B展示最近在1000名健康參與者的靜息狀態(tài)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了湍流[53]。這顯示了高度可變、局部同步的湍流在時(shí)間和空間上呈現(xiàn)的變化。同樣，大腦狀態(tài)的湍流也產(chǎn)生了一個(gè)遵守冪律定律的高效信息級(jí)聯(lián)[53]。此外，Hopf全腦模型可以用于通過(guò)在同一工作點(diǎn)擬合湍流和真實(shí)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)來(lái)獲得因果理解[54]。圖5c展示湍流在靜息狀態(tài)中出現(xiàn)，但在仔細(xì)匹配的合成數(shù)據(jù)中不出現(xiàn)，這一規(guī)律在真實(shí)數(shù)據(jù)（紅色）和合成數(shù)據(jù)（黑色）的各腦區(qū)所有相位的連續(xù)快照中都可見(jiàn)。底圖顯示了在26個(gè)相鄰的時(shí)間演化圖中對(duì)湍流的空間時(shí)間演化的可視化。圖5D展示了湍流可穩(wěn)健地區(qū)分了根本不同的腦狀態(tài)，如深度睡眠和昏迷，這些狀態(tài)的湍流水平顯著低于靜息狀態(tài)，反映了這些狀態(tài)中信息流的減少[55]。

對(duì)于大腦如何克服局部信號(hào)的緩慢，湍流已經(jīng)被證明不僅出現(xiàn)在全腦網(wǎng)絡(luò)中，還存在于使用fMRI測(cè)量的慢血流動(dòng)力學(xué)信號(hào)中，以及局部海馬體的快速回路中[59]。最近，一項(xiàng)使用磁共振成像進(jìn)行的全腦研究分析了湍流如何為生存所需的快速、高效的空間時(shí)間信息傳遞提供基礎(chǔ)[47]。這項(xiàng)研究顯示，類(lèi)似于Kolmogorov的觀點(diǎn)[50,51]，湍流中的漩渦級(jí)聯(lián)（cascading whirls）是快速、高效信息傳遞的根源。事實(shí)上，存在空間冪律是湍流的標(biāo)志，并提供了漩渦級(jí)聯(lián)的數(shù)學(xué)描述。令人驚訝的是，這與達(dá)芬奇的觀察不謀而合，即渦旋的收縮速度比水流的減弱速度更快，這就是為什么渦旋中心的水流比周?chē)臁Ｒ虼耍?strong>湍流是大腦能夠在生存所需的時(shí)間給出快速反應(yīng)的熱力學(xué)原則。

未來(lái)可能的研究路徑

心智熱力學(xué)的框架為描述大腦功能層級(jí)結(jié)構(gòu)的調(diào)配提供了一個(gè)核心基石。它受到了熱力學(xué)悠久而輝煌歷史的啟發(fā)，包括諾貝爾獎(jiǎng)得主物理學(xué)家愛(ài)因斯坦和薛定諤的重要貢獻(xiàn)，他們?cè)跓崃W(xué)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)甚至可能和他們的量子力學(xué)和相對(duì)論的開(kāi)創(chuàng)性工作一樣重要。薛定諤和愛(ài)因斯坦是親密無(wú)間的好友，但卻在量子力學(xué)的解釋上各執(zhí)一詞，特別是在他們1935年關(guān)于薛定諤的貓的討論中，這個(gè)悖論中貓可能同時(shí)存在活與死兩種狀態(tài)。

然而，他們一致認(rèn)為，熱力學(xué)可以作為理解任何層級(jí)物理系統(tǒng)（包括生物有機(jī)體）的流動(dòng)和機(jī)制的基本框架。實(shí)際上，愛(ài)因斯坦諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)的巨著1905年創(chuàng)作的《奇跡年》（annus mirabilis）便是基于熱力學(xué)的。薛定諤在他的晚年流亡愛(ài)爾蘭期間撰寫(xiě)了他的重要著作《生命是什么？》（What Is Life?）。他在書(shū)中提出，熱力學(xué)，特別是時(shí)間箭頭或非可逆性，是維持生命的關(guān)鍵元素。他寫(xiě)道：“生命有機(jī)體如何避免衰變？……通過(guò)進(jìn)食、飲水、呼吸和……吸收。專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)是新陳代謝。” [61]。

然而，薛定諤或愛(ài)因斯坦都沒(méi)有想過(guò)將熱力學(xué)的框架擴(kuò)展到大腦研究。這或許不足為奇，因?yàn)楫?dāng)時(shí)對(duì)大腦的科學(xué)研究仍處于初級(jí)階段。然而，神經(jīng)科學(xué)現(xiàn)在已經(jīng)產(chǎn)生了大量的實(shí)證數(shù)據(jù)，需要更多關(guān)于大腦功能的基本理論。這在某種程度上與20世紀(jì)初啟發(fā)了薛定諤和愛(ài)因斯坦的物理系統(tǒng)的豐富經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)相平行。心智熱力學(xué)的框架展示了生命科學(xué)可以從物理學(xué)家的寶貴見(jiàn)解中受益。

在追求一般理論的過(guò)程中，研究者們繼續(xù)受到現(xiàn)代物理學(xué)成功的影響，它能夠模擬系統(tǒng)的構(gòu)成元素，并通過(guò)全面擾動(dòng)這些元素來(lái)發(fā)現(xiàn)其潛在動(dòng)力學(xué)[62]。湍流，無(wú)論是在振蕩器還是流體中，都是通過(guò)仔細(xì)觀察建模必要和充分元素的統(tǒng)計(jì)特性，從而在多個(gè)尺度上獲得深入理解的一個(gè)很好的例子[63]。未來(lái)其他有前景的研究路徑包括使用熱力學(xué)概念平衡摩擦和熱噪聲，即平衡耗散和自發(fā)波動(dòng)，這是愛(ài)因斯坦關(guān)于布朗運(yùn)動(dòng)理論的核心[64]。這通常被稱(chēng)為漲落-耗散定理（fluctuation–dissipation theorem，F(xiàn)DT），它在描述平衡和非平衡狀態(tài)下的許多不同類(lèi)型的物理系統(tǒng)方面取得了巨大成功[65]。

使用類(lèi)似的擾動(dòng)定理可更好地理解大腦基本原理。其中一個(gè)潛在路徑是構(gòu)建一個(gè)FDT模型，直接結(jié)合無(wú)模型和基于模型的方法（見(jiàn)未解決問(wèn)題）。這個(gè)模型可以使用擾動(dòng)來(lái)揭示大腦的非平衡狀態(tài)。它可能對(duì)描述大腦狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)更加敏感。更具體地說(shuō)，一個(gè)生成性擾動(dòng)全腦模型應(yīng)能估算出人類(lèi)在不同大腦狀態(tài)（如清醒、認(rèn)知任務(wù)和深度睡眠）下的經(jīng)驗(yàn)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)中違反 FDT 的情況。這種基于擾動(dòng)模型的方法將超越對(duì)未擾動(dòng)大腦狀態(tài)的任何無(wú)模型分析。

事實(shí)上，這種方法可以使用Onsager’s 回歸原理，對(duì)FDT進(jìn)行簡(jiǎn)單推導(dǎo)[66，67，68]。該推導(dǎo)認(rèn)為，當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)從一個(gè)初始平衡狀態(tài)在外部擾動(dòng)驅(qū)動(dòng)下達(dá)到最終平衡狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)從初始到最終狀態(tài)的演化可以被視為一個(gè)自發(fā)的平衡波動(dòng)。關(guān)鍵的是，在這個(gè)平衡狀態(tài)之外，F(xiàn)DT框架將可以通過(guò)計(jì)算對(duì)FDT的違反來(lái)表征非平衡的水平[69]。今后的研究應(yīng)系統(tǒng)地探討這一重要問(wèn)題。

展望未來(lái)，完善和擴(kuò)展心智熱力學(xué)框架的一個(gè)潛在途徑是建立基于熱力學(xué)的非人動(dòng)物在麻醉狀態(tài)下的全腦模型，并預(yù)測(cè)如何干預(yù)喚醒它們。更寬泛地說(shuō)，研究者也在尋找更好的方法來(lái)描述大腦演變的時(shí)間層級(jí)，因?yàn)檫@有助于我們了解大腦中的基本計(jì)算方式。熱力學(xué)方法有望通過(guò)估算大腦活動(dòng)不斷演變的低維流形，在全腦水平層面精確描述層級(jí)結(jié)構(gòu)的時(shí)間演變；除此之外，它還可能為計(jì)算和學(xué)習(xí)提供一個(gè)全新的視角，極大地豐富認(rèn)知科學(xué)。

?圖源：Lily Padula

總的來(lái)說(shuō)，心智熱力學(xué)的框架為揭示塑造人類(lèi)大腦非平衡狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)原理帶來(lái)了巨大的希望。具體來(lái)說(shuō)，該框架已經(jīng)為健康人群神經(jīng)活動(dòng)調(diào)配和層級(jí)組織提供了新的啟示，并可能有助于理解精神疾病。

盡管心智的熱力學(xué)不是大腦功能的一般性理論，而僅僅是一個(gè)朝向這個(gè)目標(biāo)的第一步，它依舊具備清晰的預(yù)測(cè)力。例如，該框架預(yù)測(cè)，當(dāng)抑郁癥患者的腦狀態(tài)通過(guò)不同的藥物療法發(fā)生改變時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致不同的層級(jí)重組路徑。換句話說(shuō)，該框架預(yù)測(cè)，從治療中好轉(zhuǎn)的患者可能有不同的層級(jí)重組。這也可能解釋為什么一些藥物療法有比其他藥物更嚴(yán)重的副作用。一個(gè)相關(guān)的例子是它可以用來(lái)比較迷幻劑和選擇性血清再吸收抑制劑（SSRIs）治療抑郁癥的效果，并區(qū)分治療和反應(yīng)的交互作用。

不過(guò)，除了這些實(shí)用的預(yù)測(cè)之外，心智的熱力學(xué)可能還是最終揭示分布式大腦計(jì)算復(fù)雜本質(zhì)的關(guān)鍵，并從深層意義上回答薛定諤那個(gè)看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題：什么是生命？[61]。

懸而未決的問(wèn)題

還有哪些熱力學(xué)概念可能有助于量化大腦層級(jí)結(jié)構(gòu)？FDT有這個(gè)可能性，因?yàn)樗枋隽撕纳⒑妥园l(fā)波動(dòng)之間的力量平衡。將 FDT 與生成性、擾動(dòng)性全腦模型結(jié)合使用，可以估算出在清醒、認(rèn)知任務(wù)和深度睡眠等不同大腦狀態(tài)下對(duì) FDT 的違反情況，并為了解這些狀態(tài)下層級(jí)結(jié)構(gòu)的因果關(guān)系提供新的視角。

如何更好地完善和擴(kuò)展心智熱力學(xué)的框架，以描述時(shí)間演變的層級(jí)結(jié)構(gòu)？這可能為描述大腦的基本計(jì)算提供一種原則性的方式。具體來(lái)說(shuō)，這可能通過(guò)估算大腦活動(dòng)不斷演變的低維流形，提供全腦層次結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化的量化信息，并為計(jì)算和學(xué)習(xí)提供一個(gè)新的視角。

塑造人類(lèi)大腦非平衡狀態(tài)的層級(jí)結(jié)構(gòu)的基本原理是什么？心智熱力學(xué)的框架已經(jīng)為健康大腦的調(diào)配和層級(jí)組織的變化提供了新的啟示，并可能在未來(lái)幫助更好地理解精神疾病的發(fā)病機(jī)制。

心智熱力學(xué)的框架還能做出哪些新穎的預(yù)測(cè)？例如該框架預(yù)測(cè)，用不同的藥物療法治療抑郁癥的患者將導(dǎo)致不同的層級(jí)重組。這可能解釋為什么一些藥物療法更有效，或者副作用更嚴(yán)重。例如，在比較使用標(biāo)準(zhǔn) SSRIs 和迷幻藥治療抑郁癥時(shí)，該框架將能夠幫助區(qū)分治療和反應(yīng)的交互作用。

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