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1、神经动力学：概念和事实,Interpreting Neurodynamics: Concepts and Facts Harald Atmanspacher and Stefan Rotter Institute for Frontier Areas of Psychology and Mental Health, Freiburg, Germany Submitted to Cognitive Neurodynamics,原文介绍,1 引言,推动神经科学受到广泛关注的大问题：如何通过脑活动理解认知、知觉和行为？ 要解决上述问题，光是实验和仿真是不够的，还需要一个概念清楚的理论框架。 神经动力
2、学研究的是神经系统状态和特性的动力学。 该文的目的是以神经动力学研究为例説明：（1）由于概念不清可能造成的错误； （2）把详尽的结果纳入可靠的概念框架可以产生什么样的效果？,1 引言（续）,将要阐明的几个概念：（1）确定性（determinacy）细分为动力学确定性（determinism）和状态确定性（determinateness）；（2）随机性（Stochasticity）的几个不同方面：可变性（variability）、变差（variation）和误差（error）；（3）因果性（causation或causality）；（4）实体论（ontic）描述和认识论（epistemic）描述
3、 神经动力学中各个不同层次的描述从完全随机性到完全确定性之间变化，层次不同描述不同。 神经状态和心智（mental）、行为状态之间的相关性,2 厘清概念：从确定性到随机性,状态确定性和动力学确定性 个体描述和统计描述 实体论描述：按照系统自身的状态和动力学（as it is in itself）认识它们。 认识论描述：按照对系统状态和动力学的观察（as it turns out to be due to observation）来认识它们。,2.1 状态确定性、误差和变差,认识论描述基于观察和度量，因此必然和上下文（context）有关。由此不可能得出非常一般性的基本定律。 实体论描述基于系统
4、自身的状态和内在性质，因此和上下文无关，并且适用个体描述。 实体论描述和认识论描述的数学表示。实体论状态可以用状态空间中的一个点x来表示，认识论状态可以用Kolmogorov空间上的一个概率测度来表示。实体论状态的点动力学可以用x(t)来表示，而认识论状态的集群动力学则可以用(x,t)来表示。 认识论状态不确定性的原因：误差和变差 误差、变差、方差和可变性。,2.2 确定性、因果性和预测,如果T是状态空间上的一个自变换，那么时间t可以由T的t次幂的单参数群来引进。如果认识论状态的概率度量在变换T之下不变，则系统演化无论前向或反向都是确定性的。 如果变换T不可逆，那么时间t可以由T的t次幂的单参
5、数半群来引进。t是物理时间。 如果要能区分现在、过去和将来，就必须打破时间平移不变性和时间可逆不变性,2.2 （续）,因果性意味着所涉及的事件之间存在相关性，反之不然。要想从测量所得的相关性中得出因果关系，必须把实验结果放到一个理论框架之中。 拉普拉斯决定论 麦克斯韦强因果性 庞加莱弱因果性,2.2 （续）,有效因果性（efficient causation） 基于在先事件和在后事件的有序关系之上的原因结果关系。 形式因果性（formal causation） 逻辑上的蕴含 循环因果性（circular causation） 局部输出作为局部输入的递归（recurrent）或复馈（reentr
6、ant）。这可由引进时间延迟避免。 下行因果性（downward causation） 多级系统中高级性质影响低级性质 Granger因果性 （ Granger causation） 如果可以用时间序列A的较早片段预测时间序列B的较迟片段。（可能仅仅是相关） 一个概念上的困难：难于用认识论的手段完全预测实体论上是确定性的动力学。,2.3 概率和随机性,粗略地讲，随机性就是除去确定性以后剩下的一切。 确定性过程是随机过程的特例,2.4 用确定性解释随机过程,通过随机过程的自然扩展（natural extension）可以把随机过程归结为确定性过程。其要旨为把不可逆的Markov半群演化扩展为可逆
7、的酉群（unitary group）演化 这种扩展的实质就是把环境也包括到系统中来，并考虑所有的相互作用。 由于确定性动力学和随机动力学可以相互转换，所以这两种描述采取哪一种取决于方便 神经动力学研究的目标之一是解决脑究竟是一台确定性机器还是有非确定性联结的随机事件发生器？ 不能肯定神经动力学究竟是否是确定性的。,2.5 实体论和认识论描述的层次结构,高层次的认识论描述不仅需要低层次的实体论描述，还需要列出上下文。 在某特定描述层次i作为认识论状态和可观察量只有在把低一个层次的实体论状态和可观察量和第i个层次的突现可观察量结合起来才能被重新解释为实体论状态和可观察量。 严格的还原论行不通。较高
8、层次的可观察量约束较低层次的行为。 受约束的较低层次的运动的时间尺度一般要比较高层次的运动的时间尺度要小 实体论描述的相对性。 低层次描述只是高层次描述的必要条件而不是充分条件。,3 神经动力学的层次：从离子通道层次到神经网络层次,层次不同，概念框架和数学模型也不同。 只根据一个层次的描述，就要从神经动力学得出普遍的结论是危险的。,3.1 单个神经元的可靠性和精度,离子通道一般采取随机模型 整个神经元的描述是状态确定性和动力学确定性的。,3.2 神经元活动多变性的根源和时间尺度,多变性的根源：突触输入各种调制性离子通道突触上的自发微事件 如果由上述各种原因引起的变化相互独立且在时间尺度上可分，
9、则这些成分可分 变化的快慢不一定和层次的高低有关。,3.3 递归皮层网络的复杂动力学,在体皮层网络的活动表现出高度的不规则性，它很可能是确定性混沌 当确定性混沌成分和随机成分难于区分时，采取随机描述是切合实际的，但这并不意味着这个过程本质上就是随机的。,3.4 神经元集群和脉冲相关性,Hebb的神经元集群假设 Hebb规则 不能由一组成对相关性得出高阶相关性 突触前脉冲和突触后脉冲之间的因果关系,3.5 脑、心智和行为之间的相关,脑状态、心智状态和行为状态之间的相互关系是认知神经科学和神经动力学的核心问题 这两者之间存在着一对一（还原论）、多对一（充分条件）、一对多（必要条件）和多对多四种可能
10、的相互关系。 不要轻易下因果关系的结论！说“脑产生行为”在概念上会产生误导。 在不同的层次之间存在双向作用，所以很难讲结果和原因，最好是寻找层次之间的相关关系。,4 几点结论,相关的事物只有当有理论背景时才能用因果关系来表述。脑状态和心智行为状态是相关的，但是如果要讲到因果关系要慎重。 不同层次的研究方法可能很不相同。还原论不仅过于简单，而且是错误的。在考虑层次之间的关系时必须考虑到突现性和下行约束。 不能下结论说神经动力学究竟是确定性的还是随机性的。不能排除自由意志。,某些评述,这篇文章提出了和神经动力学有关的一个根本问题。这就是需要一个概念清楚的理论框架来组织实验和仿真结果，从而回答脑状态
11、和心智行为状态之间的关系问题。 这篇文章试图澄清某些概念上的混淆，并提出要区分： 实体论描述和认识论描述、确定性和随机性、相关性和因果性 。 强调相关性不等同于因果性。这确实是脑科学实验研究中的一个普遍错误，就是混淆现象和功能。脑状态和心智行为状态之间存在相关性，但是是不是存在因果关系要慎重。认为不能说脑状态就是心智行为状态的原因。,确定性和随机性之间没有不可逾越的鸿沟。不能下结论说神经动力学就是确定性的。 还原论不对。必须考虑较高层次上的上下文、突现和下行约束。 以上几点有参考价值和值得思考，但并不都是作者的独创。 该文也没有提出一个理论框架。 该文对上述概念的进一步细化，没有得出很有价值的
12、想法，形式化也流于形式。,几点思考,什么是神经动力学？,现在还没有一个公认的神经动力学定义。 我的看法：广义地说，神经动力学研究的是神经系统的动力学，也就是神经系统随时间的变化过程和规律。狭义地说，神经动力学是非线性动力学和神经科学的交叉领域，把神经系统作为非线性动力学系统或者复杂系统或者自组织系统来进行研究。 神经动力学研究的特点是多层次和多学科研究，理论研究和实验研究紧密结合，希望由此把神经科学的大量素材整合在一个理论框架之中。,脑科学研究中的两种哲学,还原论观点：高层次的活动可以通过把高层次分解成相互联结的低层次的组分来加以解释。 动力学观点：上面的做法不一定能做到，关心的是系统的长期演化问题。可以通个重构吸引子来把握系统的长期行为。 还原论者对动力学观点的批评是只谈现象，不解释机制；动力学观点对还原论者的批评是只见树木，不见森林。,一些问题,如果仅根据实验数据，不可能证明系统是否混沌，也就是无法区别确定性还是随机性。 要想説明实验系统的混沌特性，根据我所看到的，只能：建立有充分事实根据的理论模型，并证明模型的混沌特性；能系统调整系统参数，而使系统能通过分岔通向混沌。 用动力学观点研究脑和认知，能做到什么？不能做到什么？,
