大多数人很难理解四维世界，但一项新研究在大脑中发现了最高11维的结构，这是一项开创性的揭示大脑深层架构秘密的工作。
以一种从未被用于神经科学的方式利用代数拓扑，蓝脑项目的研究团队揭示了大脑网络中具有多维几何结构和空间的宇宙。
这项发表在计算神经科学前沿上的研究显示，当一组神经元形成一个神经元簇时就会出现这种结构：每个神经元与团体中每个其他神经元以一种特定的方式连接，产生特定的几何对象。簇中的神经元越多，几何对象的维度也越高。
蓝脑计划主任、瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)教授、神经科学家Henry Markram说道：“我们发现了一个前所未料的世界。即使在大脑的一小块中也存在数千万这种对象，不仅限于7维。在某些网络中，我们甚至发现了高达11维的结构。”
Markram认为这可能解释了为什么如此难以理解大脑。“通常应用于研究网络的数学工具无法检测高维结构和空间。”
如果4维世界已经超出想象，5维、6维或者更高维度就更难以理解了。这就是代数拓扑处理的对象：一个描述任意维度系统的数学分支。将代数拓扑引入蓝脑项目脑部网络研究中的数学家是来自EPFL的Kathryn Hess和来自英国阿伯丁大学的Ran Levi。
Hess解释道：“代数拓扑同时类似于望远镜和显微镜，能放大网络发现隐藏的结构——森林中的树木，同时也能看到空白的空间。”
2015年，蓝脑发表了首个新大脑皮质的数字拷贝，这是大脑中最进化的部位，是感觉、行动和意识所在。在这项最新研究中，利用代数拓扑，研究者在这个虚拟脑部组织上进行了多次测试来证实发现的多维脑部结构绝不会是偶然产生的。随后在蓝脑位于洛桑的操作教学实验室进行了实际脑部组织实验，证实早先在虚拟组织上的发现具有生物关联，并还表明大脑在生长过程中会不断重新连接以建立尽可能高维结构的网络。
当研究者对虚拟脑部组织施加刺激，会有越来越高维度的神经元簇临时组合起来，包围着高维的空洞，研究者将这个空洞称为腔。Levi说道：“大脑处理信息时高维腔的出现意味着网络中的神经元以一种极度有组织的方式对刺激起反应。似乎大脑对刺激是通过建立然后抹除多维积木塔的方式做出反应的，从1维的条开始，然后是2维的板，3维的立方体，然后是更复杂的4维、5维等几何形。这种遍布大脑的活动进程就类似于从沙子具现化然后瓦解的多维沙塔。”
研究者目前正在探寻的大问题是我们能执行任务的复杂性是否依赖于大脑能建立的多维“沙塔”的复杂性。神经科学正在努力寻找大脑存储记忆所在。Markram推测道：“记忆可能‘隐藏’在高维腔中。”
版权声明--以上内容与本站无关，自行辨别真假，损失自负
文章仅代表作者观点，不代表本站立场与本站无关。如有侵权请及时联系本站邮件 enofun@foxmail.com ,如未联系本网所有损失自负！
本文系作者授权本网发表，未经许可，不得转载。
评论