无论你下围棋的地址是在公园，周围是鸟叫、微风与小孩的嬉戏声，还是在书房里，听着滴答作响的钟声和沙发上猫咪发出的喵叫，只要棋盘上的走势清晰明了且一致，你的下一步棋都极有可能是一样的。尽管在不同的环境，你心里可能有非常不同的感觉，甚至大脑中的某些神经活动都会十分不稳定，但你还是会下相同的棋。那大脑是如何克服变化莫测的干扰来产生稳定并可靠的计算呢？来自麻省理工学院的神经学家们提出了一个数学模型，他们利用已知的生物机制来解释大脑是如何达到这种稳定性的。
这个模型描述了在神经回路中，神经元通过突触的连接达到了十分强大的稳定性。这种稳定性要比有意识的认知控制更基础。这个团队推导的公式发表在《PLOS-计算生物学》期刊上，公式展现了在神经元网络中——尽管有内部与外界环境的干扰——使用相同计算方式的神经元总会趋同于同一种电生理活动（或者叫“放电速率”）。
“大脑是如何理解这些高度动态，非线性的神经活动？”该论文的共同作者，来自麻省理工学院皮卡尔学习记忆研究所，大脑与认知科学系的厄尔·米勒（Earl Miller）教授说，“大脑各个部分都有着不同的初始环境（微分方程中的初始条件），它嘈杂无比。那面对所有使之崩溃的因素，它是如何实现信息的稳定表征呢？”
为了找到答案，米勒实验室与让-雅克·斯洛坦（Jean-Jacques Slotine）教授进行了合作。米勒实验室专攻神经网络如何表示信息，而让-雅克·斯洛坦教授则隶属于机械工程与脑科学系，主要研究非线性系统。斯洛坦教授使用了控制理论中的收缩分析及他实验室开发的工具来研究神经网络稳定性的问题。就像分水岭中各个支流，收缩神经网络表现出了各个初始点不同的轨迹最终会汇聚到相同的轨迹中的性质，并且这种特征不会随着信号输入的时间点不同而改变。这种特征使神经网络能够抵抗住噪音与干扰，并且当其他收缩网络结合起来时，整体的稳定性不会消失——而这就跟大脑能够结合来自不同脑区的信息是一致的。
斯洛坦说：“在大脑这种有着百亿甚至上兆的不同连接的系统中，如何保持稳定性，以及对系统结构施加什么样的限制就变得非常重要。”
数学反映自然机制
本论文的第一作者里奥·科扎奇科夫（Leo Kozachkov）是来自于米勒和斯洛坦实验室的博士生，他利用了收缩分析来研究大脑中计算的稳定性。他发现在公式中体现稳定性的变量与条件，正好对应着突触的生物特质：抑制性回路的连接会增强，而兴奋性回路的连接会减弱；通常情况下这两种连接互相保持平衡，使得神经元之间的连接比理论上少得多（理论上每个神经元可以平均多产生一千万个连接）。
科扎奇科夫说“这些事情神经学家早已经发现，但他们并没有把这种现象与大脑的稳定性联系起来。从某种角度来说，我们正在将领域中不同的发现结合起来以统一解释这个现象。”
这项新研究也包括了米勒实验室的博士后米卡埃尔·伦德奎斯特（ Mikael Lundqvist）。这些作者认为，尽管这项研究不是第一个探索大脑稳定性的，但通过对神经突触动态变化解释，及允许各种不同的初始条件，它产生了一个更加先进的模型。科扎奇科夫还说道，这也提供了稳定性的数学证明。
但作者指出，尽管他们研究了能保持大脑稳定性的因素，但是这个模型并不能证明大脑是一成不变的，或者说是决定论的。大脑的可塑性——能够学习与记忆——就跟大脑能持续不断地产生稳定的行为是同样基础且必要的。
米勒说：“我们并非在问大脑如何变化，而是大脑的变化怎么不多？”
这个团队还打算继续优化模型，比如考虑神经元是如何产生单个的独特的峰电位发放，而不是只考虑放电率。
同时，他们正在将模型的预测与动物实验数据做对比。尽管有不可避免的内部神经噪音和些许感官输入的不同，这些实验要求动物重复相同的任务，其本质上也是重复相同的神经计算。
研究的最后，该团队在考虑这个模型是否能帮助人们更好地理解大脑在各种疾病下的状态。科扎奇科夫说道，在癫痫中，兴奋性与抑制性神经活动之间的精巧平衡被打破，这一点至关重要。同时，帕金森病的一个症状就是源于神经的运动稳定性的缺失。米勒还说，一些自闭症患者在外部环境改变后不能稳定地重复一些动作（比如在不同房间中刷牙）。
封面：Denis Freitas
译者：Ben Wang | 审校：Orange Soda
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