大腦熱力學：利用“湍流”遠離平衡態_風聞

生命是處於非平衡態的複雜系統，不斷地與環境交換物質和能量。大腦也是如此，無論是休息還是工作，大腦和環境之間的能量流動都驅動着大腦遠離平衡態，快速傳遞信息，產生協調的意識活動。那麼，大腦動力學如何幫助在充滿無序的環境中建立秩序？科學家發現，大腦利用的是湍流原理。

撰文 | Morten L Kringelbach，Gustavo Deco

翻譯 | 潘佳棟

審校 | 梁金

1. 處於非平衡態的大腦

根據熱力學，任何生物體都在不斷地與環境交換物質和能量，因此，該系統處於非平衡態。在《生命是什麼？》（What Is Life?, 1944）一書中，奧地利物理學家和諾貝爾獎獲得者埃爾温·薛定諤（Erwin Schrödinger）提出，維持生命的前提正是要避免平衡態：“生物體如何避免衰亡？通過吃、喝、呼吸和……吸收，技術術語是新陳代謝。”根據這一觀點，最終的平衡態是死亡，因此，生存有賴於儘可能地遠離平衡態。

薛定諤首先是一位物理學家，主要以其在量子物理學方面的工作而聞名。在量子物理學領域，很多人都會知道他關於“薛定諤的貓”的思想實驗，矛盾的是，這隻貓可能同時被認為是活的和死的。這源於1935年與阿爾伯特·愛因斯坦（Albert Einstein）關於量子力學哥本哈根詮釋的討論。

然而，到了晚年，薛定諤轉向了另一個重要問題：發現生命的基本力和理解熱力學如何提供幫助。在那時，對人腦的科學研究還處於起步階段，因此不是薛定諤關注的一部分。但自此之後，神經科學取得了巨大的進步。人們已經非常清楚，大腦必然是生物體避免平衡和死亡的主要驅動力。事實上，最近的發現[1]開始為大腦如何在非平衡態下茁壯成長提供新的線索；同時揭示動盪的、非線性的大腦動力學如何幫助在很大程度上無序的環境中找到秩序，從而提高生存機會[2] 。

圖1. 大腦會複雜多變的環境之間不斷髮生能量流動，驅動大腦遠離平衡態。

在過去幾十年裏，腦科學家們一直致力於研究當我們從事特定任務時，大腦似乎主要由環境的瞬間刺激驅動。然而，正如美國神經科學家 Marcus Raichle 的開創性研究所表明的那樣，越來越清楚的是，大腦並不僅僅由來自環境的信息驅動。相反，大腦主要由內在的靜息狀態活動驅動，在解釋、響應甚至預測環境需求時在不同大腦狀態之間切換。

這一觀點得到了以下事實的支持：維持大腦內在靜息活動的代謝能量消耗遠大於外在任務驅動需求（例如在觀看視覺刺激或解決認知任務時）所使用的能量消耗。根據一些估計，超過20%的總能量消耗是由大腦承擔的，而大腦只佔體重的2%，因此 Raichle 詩意地談到了大腦的“暗能量”[3]。

在這裏，我們建議融合薛定諤和 Raichle 的觀點，提出這樣一個想法：大腦和環境之間的能量流動驅動着維持生命所需的非平衡態。這就引出了一種新的心智熱力學（thermodynamics of mind）理論，這一理論借鑑了物理學的思想，使研究人員能夠非常精確地量化和描述導致非平衡態的大腦處理過程。

2. 熱力學與時間之箭

根據克勞修斯（Rudolf Clausius）和卡諾（Sadi Carnot）在19世紀提出的熱力學第二定律，隨着時間的推移，一個系統往往會從有序走向無序。用熱力學的語言，無序程度的增加可以表示為“熵”。因此，該定律指出，當熵增大於零時，這對應於一個非平衡且時間不可逆的系統。所有生命系統都是如此。相反，如果系統中沒有熵增，這是一個平衡系統，在時間上是可逆的。這在熵增、非平衡和不可逆性之間建立了牢固的聯繫，英國物理學家愛丁頓（Arthur Eddington）在1927年將其描述為“時間之箭”。

玻璃破碎時，會出現一個與熵和“時間之箭”有關的非平衡系統的極好例子。熵隨着系統從有序到無序而增加，事件的因果順序，以及“時間之箭”非常清晰。相反，當我們以倒着觀看同一部電影時，會立即意識到，玻璃不可能從無序狀態恢復到有序狀態。這些事件的不可能性非常明顯，並且“時間之箭”必須逆轉。

圖2. 玻璃破碎的過程是不可逆的，展示了“時間之箭”的存在。| 來源：Quanta Magazine

有趣的是，導演克里斯托弗·諾蘭（Christopher Nolan）在其最新的電影《信條》（Tenet，2020）中結合了這樣的視覺片段，事件在時間上向前或向後進行。這最初會造成混亂，但我們很快就會學會辨別不同的視覺元素——比如高速公路上的汽車奇怪地從毀滅中翻轉回來——並立即識別出這種違反預期的向前的“時間之箭”。

熱力學的美妙之處在於，“時間之箭”可以用熵增來優雅地進行數學描述，當一個系統從有序到無序時，例如當玻璃破碎時，熵就會增加。可以計算出總的熵增，如果它大於零，就可以説一個系統是不可逆的，處於非平衡態。換句話説，玻璃被打碎是一個明顯的非平衡和不可逆系統的例子（除了在虛構的現實世界——物理學定義的“信條”世界）。

與此相反，作為平衡系統的一個例子，想象一下觀看碰撞枱球的錄像。當向前和向後看這部影片時，你很難分辨出每部影片的“時間之箭”。在熱力學概念中，這是因為這個過程沒有產生熵，創造了一個內在可逆的過程。

這些熱力學概念是強大的工具，原則上可以應用於任何事物。因此，我們和其他研究人員已經開始將它們應用於大腦信號。這使我們能夠通過簡單地測量大腦信號中的不可逆水平，來測量環境如何驅動大腦。我們正在研究這些工具如何能夠捕捉到大腦中的“時間之箭”和熵增，從而精確評估外部世界和我們的身體在不同情況下如何驅動大腦達到非平衡態。這甚至可能用來描述在出現任何明顯的症狀之前，患病的大腦中平衡的變化。

3. 深度學習描述大腦信號中的“時間之箭”

最近，我們將熱力學與一種叫做深度學習的機器學習技術結合起來，來描述大腦信號中的“時間之箭”[4]。深度學習方法在創造有用的工具方面已經非常成功，例如從一種語言到另一種語言的自動機器翻譯。關鍵的想法是讓深度學習算法在大型數據集中學習模式，然後將這種學習推廣到新的情況。舉個例子，以語言學習為例，深度學習將輸入兩種或更多語言的文本，然後學習當一個詞在特定語境下出現時做出推論泛化。這使得該算法能夠生成比以前的技術好得多的機器翻譯，在使用谷歌翻譯時就可以感受到這一點。

我們將深度學習作為工具，學習區分向前和反向的大腦信號。最初，在學習階段，每個大腦信號都被貼上向前或人工生成的反向的標籤，深度學習算法學會以高精確度區分它們。在測試階段，新的大腦信號被送入深度學習算法並根據規則進行分類。

作為對諾蘭的敬意，我們把這種算法稱為TENET（Temporal Evolution NET）。該算法的優點在於，對大腦信號使用TENET的準確程度直接提供了給定大腦狀態的不可逆和非平衡程度。通過這種方式，我們可以評估環境在不同條件下（無論是休息還是執行任務）驅動人類大腦的程度。

圖3. 大腦信號中的“時間之箭”。| 來源：Quanta Magazine

我們的研究結果證實，總的來説，大腦是由環境驅動的，更重要的是，與休息時相比，人類大腦在執行不同任務時更接近非平衡態、更不可逆。相比之下，當使用TENET來描述患有雙相情感障礙、ADHD和精神分裂症的神經精神病人的靜息狀態大腦活動時，我們發現這些患者的大腦比健康參與者的大腦更接近平衡態。這表明神經精神病人的大腦與環境更加隔絕，更可能受內在驅動。例如，這與抑鬱症患者的反芻導致與外部世界的惡性隔離進而導致抑鬱症相吻合。

總的來説，使用熱力學方法來描述大腦活動的特點，有可能在提供新的生物標誌物方面非常有用，可以幫助在第一個嚴重症狀發生之前，提前確定那些有患病風險的人。事實上，進一步建立疾病中大腦活動的全腦模型可能有助於確定干預策略，以減少大腦變得更接近平衡態、更難參與世界的風險。

這些發現是有希望的，但仍有挑戰需要克服。對深度學習的主要批評之一集中在其“黑箱”[5]性質上，它對解決複雜問題可能有相當大的實際效用，但對如何從機理上實現這一目標幾乎沒有產生新的見解。這種黑箱批評並不適用於我們使用深度學習來學習大腦信號中的“時間之箭”，因為我們只是把它作為一個高效的工具來發現大腦信號中的可逆性水平。事實上，我們後來還使用了其他不相關的技術來估計大腦信號的熵增和可逆性，這有助於我們更深入地瞭解大腦熱力學。

4. 大腦利用“湍流”遠離平衡態

作為對這些熱力學研究結果的補充，為了真正理解非平衡大腦狀態的非線性生成，我們還使用了湍流的原理。這項研究使我們不僅僅是在非平衡系統中建立“時間之箭”。

大多數人主要將湍流與水的漩渦或飛機上的恐怖經歷聯繫在一起。但湍流首先是自然界中一個基本且非常有用的原理，它提供了最佳的混合特性，允許能量和信息在空間和時間上有效傳輸。事實上，過去一個世紀的研究表明，湍流是在多個尺度上跨時空級聯能量的最佳方式，這是物理系統的基本組織原則。在非常實際的層面上，這已經被證明有許多重要的相關應用：從烹飪時的湍流攪拌幫助混合配料，到尋找更節能的方法來改進化工廠、飛機和風車。

從歷史上看，“湍流”是達芬奇在1508-1514年創造的。達芬奇在試圖捕捉看似隨機的水流漩渦運動的基本規律時，面臨着一項最困難的挑戰。然而，他沒有迴避試圖理解和描述這種擁擠動力學的基本生成原理。他用意大利語提出了 turbolenza 這個短語，這個短語源於 turba，在拉丁語中是“聚集”（crowds）的意思。這種不同尺度的渦旋特徵明顯早於數學天氣預報先驅、英國博學者劉易斯·弗萊·理查森（Lewis Fry Richardson，1881-1953）的開創性觀察，他描述了重要的湍流能量級聯原理（turbulent energy cascade principle）。

理查森在達芬奇的觀察基礎上，發現流體中存在不同大小的渦流或漩渦，每個漩渦都對應着一個旋轉運動。大漩渦和小漩渦之間的相互作用以速度或動能的形式交換能量；這被稱為能量級聯，它在不同尺度之間傳遞能量，這些尺度大致與不同漩渦的大小相對應。理查森在一首幽默的詩中描述了這種能量級聯：“大漩渦將速度傳遞給小漩渦，小漩渦有更小的漩渦，以此類推，形成粘度……”一部關於蚤類（分類目虹吸翅目）的戲劇，使用了英國數學家奧古斯都·德·摩根（Augustus De Morgan）的一首短詩：“大跳蚤的背上有小跳蚤咬它們，/小跳蚤的背上有更小的跳蚤，如此直到無窮”——這本身是對喬納森·斯威夫特（Jonathan Swift）一首詩中一句話的解讀。

圖4. 達芬奇畫作《洪水》（c1517-1518）。在生命的最後幾年，達芬奇在繪畫和寫作中反覆提到了一場淹沒風景的災難性風暴的主題。| 圖片來源：The Royal Collection Trust/Her Majesty Queen Elizabeth II 2022

俄羅斯數學家安德烈·科爾莫戈羅夫（Andrey Kolmogorov，1903-1987）在其開創性關於湍流的現象學理論中將這些詩意的觀察形式化。這一極具影響力的理論證明了一個基本的指數標度律，揭示了流體動力學的關鍵底層機制，即平衡動力學和粘性耗散的能量級聯。空間指數標度律是湍流的一個標誌，它為理查森早期的級聯渦旋概念提供了數學描述。這與達芬奇的觀察結果顯著相關，達芬奇觀察到，朝向漩渦中心的圓周的收縮比水的動力減弱的速度更快，這就是為什麼水在中心附近旋轉得更快。

大腦熱力學規定，大腦必須儘可能遠離平衡態來確保我們的生存。不幸的是，大腦相當緩慢，信號在神經元之間傳輸的時間長達數十毫秒，這使得我們沒有太多的時間對環境中的危險事物作出反應。因此，大腦如何仍能如此快速地處理如此多的信息多年來一直是一個難題。考慮到湍流是自然界各個層面的能量/信息交換的指導原則，它是這個深刻問題的關鍵答案。

最近我們證明，整個大腦中必要的快速信息共享由湍流信息級聯實現（turbulent information cascades）[6]。此外，我們證明，在複雜環境中生存所需的協調工作，是利用罕見的長距離解剖學連接、通過湍流信息級聯實現的。這為大腦這個小的全局區域工作空間提供了信息傳輸的必要速度，使其成為意識協調的指導者[7]。

總的來説，薛定諤關於什麼使我們生存下來的問題，同樣可以從大腦如何允許內在和外在信息之間具有最佳混合的角度提出。事實證明，湍流是大自然以最有效的方式跨越時間和空間來混合和傳輸能量/信息的最佳方法。這裏提出的新結果表明，為了生存，大腦利用湍流來保持遠離平衡態。

因此，對於大腦如何受環境驅動並在環境中導航這個問題，湍流和熱力學非平衡態是同一枚硬幣的兩面。這些原則不僅讓我們得以生存，有時還會讓我們茁壯成長。因此，我們當前的一個主要目標是利用這個框架，通過研究大腦狀態，如冥想、音樂和迷幻藥等已知能喚起幸福感和繁榮狀態的大腦狀態，來發現潛在的大腦機制。

參考鏈接

[1]https://arxiv.org/pdf/2012.10792.pdf

[2]https://aeon.co/essays/consciousness-is-not-a-thing-but-a-process-of-inference

[3]https://www.science.org/doi/10.1126/science.1134405

[4]https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2021/07/04/2021.07.02.450899.full.pdf

[5]https://aeon.co/essays/our-world-is-a-black-box-predictable-but-not-understandable

[6]https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34437842/

[7]https://psyche.co/ideas/the-brain-has-a-team-of-conductors-orchestrating-consciousness

本文經授權轉載自微信公眾號“集智俱樂部”。原文鏈接：https://aeon.co/essays/what-can-a-thermodynamics-of-mind-say-about-how-to-thrive

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