1999 年，丹麥物理學家珀·巴克向一群神經科學家宣稱，他只用了 10 分鐘就確定了該領域哪裡出了問題。他說，也許大腦並不像他們想象的那麼複雜。他說，也許大腦的工作原理與簡單的沙堆相同，其中各種大小的雪崩有助於保持整個系統的整體穩定——他將這一過程稱為“自組織臨界性”。
儘管其他領域的科學家非常喜歡直言不諱、自以為是的物理學家，但巴克大膽的想法——大腦有序的複雜性和思維能力來自神經元無序的電活動自發產生——並沒有立即被接受。
關於支援科學新聞
如果您喜歡這篇文章，請考慮透過以下方式支援我們屢獲殊榮的新聞工作 訂閱。透過購買訂閱，您正在幫助確保有關塑造我們當今世界的發現和想法的具有影響力的故事的未來。
但隨著時間的推移，巴克的激進論點斷斷續續地發展成為一門合法的科學學科。現在，全世界約有 150 名科學家正在研究大腦中所謂的“臨界”現象，僅在 2013 年就至少舉辦了三場相關的專題研討會。再加上正在進行的建立專門研究此類研究的期刊的努力，您就擁有了一個從學科邊界邊緣走向主流的領域的所有特徵。
在 20 世紀 80 年代，巴克首先想知道自然界中看到的精美秩序是如何從構成物質基本構件的無序粒子混合物中產生的。他在相變中找到了答案，相變是一種材料從一種物質相轉變為另一種物質相的過程。這種變化可以是突然的，就像水蒸發成蒸汽一樣，也可以是漸進的，就像材料變成超導一樣。轉變的確切時刻——當系統處於一種相和另一種相的中間時——被稱為臨界點，或者更通俗地說，被稱為“引爆點”。
經典的相變需要所謂的精確調整：就水蒸發成蒸汽而言，只有當溫度和壓力恰到好處時，才能達到臨界點。但巴克提出了一種方法，透過這種方法，系統中元素之間的簡單區域性相互作用可以自發地達到臨界點——因此稱為自組織臨界性。
想象一下沙子從沙漏的頂部流到底部。沙子一粒一粒地積累。最終，不斷增長的沙堆達到一個不穩定的點，下一個落下的沙粒可能會導致它雪崩式坍塌。當發生坍塌時，底部會變寬，沙子又開始堆積——直到沙堆再次達到臨界點並崩潰。正是透過這一系列大小不等的雪崩，沙堆——一個由數百萬個微小元素組成的複雜系統——才得以保持整體穩定。
雖然這些小的不穩定性自相矛盾地保持了沙堆的穩定，但一旦沙堆達到臨界點，就無法確定下一粒沙子落下是會導致雪崩，還是僅僅是多大的雪崩。可以肯定的是，較小的雪崩會比大型雪崩更頻繁地發生，遵循所謂的冪律。
巴克在1987 年的里程碑式論文中引入了自組織臨界性——這是過去 30 年中被引用次數最多的物理學論文之一。巴克開始在他所看到的任何地方看到頻繁的小型坍塌的穩定作用。他 1996 年的著作《自然是如何運作的》將這一概念擴充套件到簡單的沙堆之外，擴充套件到其他複雜的系統：地震、金融市場、交通擁堵、生物進化、宇宙中星系的分佈以及大腦。巴克的假設意味著，在大多數時候，大腦都在相變的邊緣徘徊，在有序和無序之間徘徊。
大腦是一臺非常複雜的機器。它的數百億個神經元中的每一個都與數千個其他神經元相連，它們的相互作用產生了我們稱之為“思考”的新興過程。根據巴克的說法，腦細胞的電活動在平靜期和雪崩之間來回切換——就像他沙堆中的沙粒一樣——因此大腦總是處於臨界點的岌岌可危的平衡狀態。
更好地理解這些臨界動力學可以闡明當大腦發生故障時會發生什麼。自組織臨界性也有望成為一個統一的理論框架。根據神經生理學家但丁·基亞爾沃的說法，目前大多數神經科學模型僅適用於單個實驗；要複製其他實驗的結果，科學家必須更改引數——調整系統——或完全使用不同的模型。
自組織臨界性具有一定的直觀吸引力。但一個好的科學理論必須不僅僅是優雅和美麗。巴克的觀點受到了不少批評，部分原因是他的方法在許多人看來過於寬泛：他認為跨越學科界限並使用自組織臨界性來連線森林火災、麻疹和宇宙的大尺度結構動力學並沒有什麼奇怪的——通常在一次談話中。他也不是一個拐彎抹角的人。他粗暴的個性並沒有讓他贏得批評者的喜愛，儘管加拿大多倫多大學理論物理研究所的物理學家李·斯莫林將此歸咎於“孩子般的簡單”，而不是傲慢。“他不會想到有任何其他方式存在，”斯莫林在巴克 2002 年去世後的紀念文章中寫道。“科學是艱苦的，我們必須說出我們的想法。”
儘管如此，巴克的觀點在少數志同道合的科學家中找到了肥沃的土壤。現任職於加利福尼亞大學洛杉磯分校和阿根廷國家科學技術研究委員會的基亞爾沃在 1990 年左右在布魯克海文國家實驗室遇到了巴克，並確信自組織臨界性可以解釋大腦活動。他也遇到了相當大的阻力。“我不得不忍受一些批評，因為我們沒有足夠的資料，”基亞爾沃說。美國國家心理健康研究所的神經科學家迪特馬爾·普倫茨回憶說，當時由於缺乏實驗證據，在神經科學領域獲得研究自組織臨界性的資助是不可能的。
然而，自 2003 年以來，顯示大腦表現出臨界關鍵特性的證據越來越多，從對皮質組織切片的檢查和對個體神經元之間相互作用的腦電圖 (EEG) 記錄，到將計算機模型的預測與功能磁共振 (fMRI) 成像資料進行比較的大規模研究。“現在這個領域已經足夠成熟，可以經受住任何公正的批評，”基亞爾沃說。
巴克的沙堆模型的第一個實證測試於 1992 年在奧斯陸大學物理系進行。物理學家將成堆的大米限制在玻璃板之間，並一次新增一粒米，用相機捕捉由此產生的雪崩動力學。他們發現，成堆的細長大米的行為很像巴克的簡化模型。
最值得注意的是，較小的雪崩比大型雪崩更頻繁，遵循預期的冪律分佈。也就是說，如果在給定的時間範圍內有 100 次只涉及 10 粒沙子的小雪崩，那麼在同一時期將有 10 次涉及 100 粒沙子的雪崩，但只有一次涉及 1000 粒沙子的大雪崩。（地震及其餘震中也觀察到了相同的模式。如果某一年有 100 次在古騰堡-里氏震級上測量為 6.0 級的地震，那麼將有 10 次 7.0 級地震和一次 8.0 級地震。）
十年後，普倫茨和一位同事，現在是印第安納大學的生物物理學家約翰·貝格斯，觀察到皮質切片中神經元電活動中相同的雪崩模式——這是大腦在臨界狀態下執行的第一個關鍵證據。“這是沒有人相信大腦會做的事情，”普倫茨說。“令人驚訝的是，這正是發生的事情。”使用腦磁圖 (MEG) 和基亞爾沃自己的工作將計算機模擬與大腦靜息狀態的 fMRI 成像資料進行比較的研究，此後進一步證實了大腦表現出這些關鍵的雪崩動力學。
但這或許並不令人驚訝。沒有臨界點就不會有相變，而沒有相變，像巴克的沙堆或大腦這樣的複雜系統就無法適應。普倫茨認為，這就是為什麼雪崩現象只在臨界狀態下出現，這是系統在秩序和混亂之間完美平衡的“最佳點”。它們通常發生在大腦處於正常休息狀態時。雪崩是一種複雜系統避免陷入兩種極端情況之一的機制，即“相位鎖定”。一種極端情況是秩序過多，例如在癲癇發作期間；元素之間的相互作用過於強烈和僵化，因此係統無法適應不斷變化的情況。另一種極端情況是混亂過多；神經元之間的交流不夠，或者在整個大腦中的互連不夠廣泛，因此資訊無法有效地傳播，並且系統再次無法適應。
印第安納大學的認知神經科學家奧拉夫·斯波恩斯表示，一個在“無聊的隨機性和無聊的規律性”之間徘徊的複雜系統，總體上出乎意料地穩定。他說，“無聊是不好的”，至少對於一個臨界系統來說是這樣。事實上，“如果你試圖避免引發雪崩，那麼最終當雪崩發生時，它很可能會非常巨大”，加州大學戴維斯分校的複雜系統科學家蕾莎·德索薩說道，她去年模擬了這樣一個通用系統。“如果你一直引發雪崩，你就已經用完了所有的‘燃料’，所以就沒有機會發生大型雪崩。”
德索薩的研究將這些動態應用於更好地理解電網中的停電情況。大腦也需要足夠的秩序才能正常運作，但也需要足夠的靈活性來適應不斷變化的情況；否則，生物體將無法生存。這可能是大腦表現出自組織臨界性的一個原因：它賦予了進化優勢。“一個不處於臨界狀態的大腦，每分鐘都會做完全相同的事情，或者，在另一個極端，它會如此混亂以至於無論情況如何都會做完全隨機的事情，”奇亞爾沃說。“那是白痴的大腦。”
當大腦偏離臨界狀態時，資訊就無法再有效地滲透到整個系統中。一項研究（尚未發表）檢查了睡眠剝奪；受試者保持清醒36小時，然後在進行反應時間測試時，使用腦電圖監測他們的大腦活動。受試者睡眠剝奪的時間越長，他們的大腦活動就越偏離臨界平衡點，測試表現也就越差。
另一項研究收集了癲癇患者在癲癇發作期間的資料。腦電圖記錄顯示，在癲癇發作中期，臨界性的標誌性雪崩現象消失了。神經元之間的同步性過強，然後，普倫茨說，“資訊處理崩潰，人們失去意識，並且他們不記得發生了什麼，直到他們恢復過來。”
奇亞爾沃設想自組織臨界性可以為神經科學家提供一個更廣泛、更基本的理論，就像物理學中發現的那樣。他認為它可以用來模擬大腦的所有可能狀態：清醒、睡眠、麻醉、癲癇發作以及在迷幻藥物影響下等等。
隨著神經科學深入到大資料領域，這一點尤為重要。最新的先進成像技術能夠以前所未有的解析度繪製突觸圖並監測大腦活動，隨之而來的是資料集規模的爆炸式增長。數十億美元的研究資金啟動了人類連線組專案——旨在構建大腦中神經通路的“網路地圖”——以及透過推進創新神經技術進行腦研究（BRAIN），致力於開發用於記錄細胞訊號的新技術工具。還有歐洲的人類大腦專案，致力於在超級計算機上模擬完整的人腦，以及中國的腦網路組專案，旨在整合從大腦複雜網路層次結構的每一層收集的資料。
但是，如果沒有一個潛在的理論，就很難從資料中提取所有潛在的見解。“建立地圖並對各個部分及其相互關係進行編目是很好的，只要你不要忽略這樣一個事實：當你繪製的系統實際運作時，它是在一個整合的系統中並且是動態的，”斯波恩斯說。
奇亞爾沃說，“大腦的結構——誰與誰相連的精確地圖——本身幾乎是無關緊要的”，或者說，它是必要的，但不足以破譯大腦中認知和行為是如何產生的。“相關的是動力學，”奇亞爾沃說。然後，他將大腦比作洛杉磯的街道地圖，其中包含從私人車道到公共高速公路的各個尺度的所有連線的詳細資訊。該地圖只告訴我們結構上的連線；它無助於預測交通如何沿著這些連線移動或在哪裡（以及何時）可能形成交通擁堵。地圖是靜態的；交通是動態的。大腦的活動也是如此。奇亞爾沃說，在最近的工作中，研究人員已經證明交通動力學和大腦動力學都表現出臨界性。
斯波恩斯強調，這種現象在大腦中可能有多麼穩健還有待觀察，他指出除了觀察到大腦動力學中的冪律之外，還需要更多的證據。特別是，該理論仍然缺乏對臨界性如何從神經生物學機制（區域性和分散式迴路中神經元的訊號傳導）產生的清晰描述。但他承認他支援該理論的成功。“這太有道理了，”他說。“如果要設計一個大腦，你可能希望混合使用臨界性。但最終，這是一個經驗問題。”
經量子雜誌許可轉載，量子雜誌是西蒙斯基金會的一個編輯獨立的部門，其使命是透過報道數學、物理和生命科學領域的研究進展和趨勢來增進公眾對科學的理解。