可预测的身份:22 -脑内熵

大脑研究者罗伯特·卡哈特·哈里斯和物理学家卡尔·弗里斯顿认为迷幻药将拯救人类. 当然,他们远不是第一批这样做的人。但他们是第一个解释怎样迷幻药将拯救人类使用预测处理理论,这是在很大程度上发展起来的通过Friston自己. 因此,我非常感兴趣,请允许我浓缩十年来对熵脑假说分成几段。

我们的大脑进化来模拟环境,并尽量减少惊喜和不确定性。因为我们的环境是复杂和动态的,所以更进化的大脑也是如此。fMRI允许我们测量脑熵,根据一个人的当前状态,他未来的大脑状态是多么不可预测。它代表了大脑的灵活性和复杂性。

人类的大脑比我们的动物亲戚的大脑更熵,而动物亲戚的大脑也比进化距离远的物种的大脑更熵。但是人类也发展了一种抑制熵的大脑结构:默认模式网络(DMN)。根据弗里斯顿的理论,当大脑在有序与无序、刚性与熵之间保持微妙平衡时,就能实现最佳预测。DMN在儿童中发育较差,在REM睡眠、精神病发作以及迷幻药的作用下受到抑制——所有上述状态的特征都是思想游离、创造力和神奇的思维(你好,Ribbonfarm!),不受理性和先前经验的强烈约束。betway客户端

DMN在抑郁症患者中也过于活跃。这表现在抑郁的两个特征上:抑郁现实主义(更准确地判断现实的能力)和思维僵化(头脑被困在负面偏见中,对环境的变化没有反应)。事实上,许多其他的精神障碍可以被认为是精神僵化的障碍。例如:上瘾(大脑陷入渴望和放纵的循环中),自闭症,创伤后应激障碍,精神分裂症. 迷幻药会增加大脑的熵,并“摆脱”它僵化的习惯,让它适应更有益健康的模式(尤其是在一个好的治疗师的指导下)。

迷幻药还有一个作用是通过抑制DMN-自我的消解与自我意识。我们是否也应该把自我认同看作是一种精神僵化的障碍?请继续关注。

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关于雅各布·法尔科维奇

雅各布为自己的博客putanumonit.com感到骄傲,他的网上交友资料里也有这个博客。他还发推特@yashkaf。

注释

  1. 有趣的是,直到最近,(正如Carhart-Harris和他的同事在那篇论文中简要提到的)默认模式网络本身的特征是“游离思维”,尽管主要是在任务导向的思维被普遍研究的外部。很有可能,我们将越来越多地把我们的功能模型挖掘到显然毫无意义的大脑活动模式中,慢慢地将它们从“其他一切”的结构中剥离出来。

    但与此同时,我对将默认模式网络的行为与熵减少联系起来持谨慎态度,因为这似乎有点像说,房子里的中央房间的目的是温暖;他们是温暖或倾向于这样,因为它们与外部散热槽的直接连接较少,但这是由它们的功能组织而不是其目的造成的。

    同样地,我个人认为在日常生活中(如果大脑确实有内源性过程,试图通过其结构减少熵的分布),这种外部耦合的面向任务的认知过程作用于更高的平均熵超过内部流程,只需通过网络结构(即声音傲慢超卖我的这个话题的知识,但“拓扑”的声音糟糕的是,邻接也许?),的确,一些很旧的方法来认知试图追踪通过经由在传出和传入的连接相关性的组合大脑连接,并与增加的熵。(对应于成功的控制过程,以及更高的熵的校正相关行为需要保持它们)

    他们说,大脑应该“比它试图控制的东西更有序”,这是有道理的,没有任何关于换能器熵的旧理论在我看来是惊人的;它应该是惊人的和值得注意的大脑管理有效地压缩环境熵等,其控制过程仍然可以采取行动从一个低熵的位置,直接与基本假设是,它应该反映的熵是耦合的,或者更确切地说,大脑中那些参与即时控制过程的元素需要持续的循环信息流,它们的熵值应该与它试图弥补的环境变化子集的熵值相等。

    同样,对于本文关于熵最大化对应于无定形的断言,也不太信服,因为对于任何给定的温度,一个高度有序的晶体可以对应于最大熵状态(我们每天都依赖的自然物理假设),即使它固有地具有该熵,因为它是如何隐匿从外部研究其内部高度复杂的振动状态,或等效地,在维持整体可识别结构不变的过程中,将它们相互映射;它有熵不是因为无序,而是因为复数

    It’s not a great look to be basing your model on a concept of entropy, and jumping from a very light touch examination of the theory of criticality to 19th century thermodynamics without anything in between, especially given that those high entropy states that develop by creating highly complex but externally decoupled internal dynamics should I would think be a primary touch point in considering a “high entropy” brain. We can see in many cases that a crystal has higher entropy than a generalised gloop by the fact that given a chance, all kinds of subcritical fluids will want crystalise. Leaving honey around too long should be a primary physical mnemonic for this process.

    但是回到具有更高熵的外部耦合过程的观点,我也会期望一个对比的情况偶尔会发生,当人们处于非常放松和创造性的模式时,我们可能会发现他们的大脑确实会产生更多内部熵,在一些内部沉思的过程中,比存在于它们的环境,而不是因为他们的大脑实际上更嘈杂,但由于以下高度自耦合非线性过程通常可以表现为具有更高的熵如果作为observer aren’t sure how to encode it properly (the question of the entropy of an unknown computer process etc. or in fact the question of characterising environmental entropies earlier).

    主要是在抑郁症的情况下看着增加默认模式网络激活,并且使用的郁闷作为默认模式网络的行为的代理显而易见的行为和认知固定性,令我的调查和概念办法危险可能承担certain set of conclusions by it’s choice of starting place, considering that people without depression can also exhibit增加默认模式网络激活,这似乎有点像把CPU和操作系统混淆了;如果默认模式网络和其他深部大脑结构对应于某些非任务和“个性”或“自我”导向的功能,然后,以一种基本的方式将这些系统的功能与某些特定于个性的认知行为联系起来,就像我说,一台布满病毒的计算机的问题是处理器运行得太热了,这是可能的,但我们不能从这一点出发,假设因果关系应该朝这个方向流动。

    另一方面,我确实认为次临界和临界大脑的一般组织原则似乎是合理的,特别是当作为其控制过程的一部分,大脑从高度组织和有序的思维转变为无序和变革的思维时。我想追踪那些我怀疑存在的时间也会很有趣,在那些时间里,DMN的元素实际上比大脑的环境耦合或任务专用功能运行得“更热”(就熵而言,但可能是字面意义上的),然而,在话语和愉快的认知过程而不是抑郁的背景下。

    • 有趣的想法在这篇文章和这个回复。

      如果你把它比作蜂蜜结晶这样的物理过程,那么重要的不仅仅是熵。如果一个过程的吉布斯自由能是负的,它就是自发的;如果你查一下这个方程你会发现它包含了焓和熵。系统想要释放能量(携带更少的固有能量),它们想要变得更无序。两者都满足的一个例子是燃烧一块木头。然而,能量的大量减少会导致熵的减少(蜂蜜的结晶,是放热的),而熵的大量增加会导致内在能量的增加(糖或盐溶解在水中,是吸热的)。它取决于给定系统的焓和熵的大小(从而平衡)。

      我有一个预感,有一个很有用的类比,把我的思想比作一个自发的过程,这个过程释放出能量来驱动熵的降低(就像蜂蜜的结晶)。我需要有足够的精神能量来压缩/减少/转换外部世界的熵到我的DMN可以识别的程度。当我没有精力继续这样做的时候,抑郁就会出现。可能是因为每次转换成本太高(僵化的思维,加法,或者仅仅是一个自然独立的思考个性),我被要求做太多这样的转换(由于无法控制的工作量而在工作中精疲力尽),和/或两者兼而有之。