【菜科解读】

我们经常听说过虚拟与现实，那么什么是虚拟，什么又是现实呢？

你可能会说，我们看到的感知到的就是现实，想象出来的或者说电脑里面的场景就是虚拟，但其实并不是如此简单，看了这篇文章之后，你会发现现实与虚拟没有明确的分界线，我们甚至不知道到底何为现实，何为虚拟。

科学家玻尔兹曼曾经说过这样一句话：人类拥有自我意识，那么宇宙里也可能存在独立的自我意识体。

这句话听起来比较抽象，到底是什么意思呢？先从著名的思想实验“缸中之脑”说起。

“缸中之脑”，是美国科学家普特南在1981年提出来的一个著名的思想实验，简单讲就是一个邪恶的科学家突发奇想，把一个人的大脑完整切除后，放到特殊的营养液里，然后连接到电脑端，用电脑不断向大脑传递电讯号，这些电讯号可以全方位模拟我们生活中的每个场景，让大脑认为自己仍旧是活在现实世界里。

营养液里的大脑感知到的场景与我们现实生活的场景没有任何区别，他也是每天上下班，拥有自己的爱人和孩子，能够看到世界里的美好事物.....

殊不知大脑感知到的一切都是电脑模拟出来的，都被电脑操控。

理论上讲，“缸中之脑”确实是可行的，因为我们现实生活中对外界事物的感知确实来自大脑接收的各种电讯号，如果真的有电脑能完美模拟那些电讯号，那么“缸中之脑”无论如何是无法知道自己一直被电脑操控着。

这也表明了一个可怕的事实，我们自身真的有可能只是“缸中之脑”，生活在虚拟世界里，我们感知到的一切只是一台超级计算机模拟出来的电讯号而已。

明白了缸中之脑，下面再来说说玻尔兹曼。

玻尔兹曼是统计物理学和热力学的奠基人之一，他他物理学中的熵和概率联系在一起，建立了玻尔兹曼方程，提出了著名的熵增定律。

何为熵？

熵，是衡量事物混乱程度的物理量。

熵越大，事物越混乱。

熵越小，事物越有序。

而我们的宇宙演化过程就是一个熵增过程，也就是从有序到无序的过程，并且这个过程是单向的，不可逆的，这也被称为“熵增定律”，熵总是无情地从低到高。

当然这是从宇宙整体来讲的，局部暂时的熵减是被允许的。

也就是说，随着宇宙的熵不断增高，我们的宇宙最终会达到彻底的无序，从热力学上来讲就是达到一种完全热平衡的状态，完全平衡意味着没有任何能量的传递交换，宣告“热寂”的到来，也意味着宇宙的死亡。

那么玻尔兹曼大脑又是什么呢？

刚才说了，由于熵增定律的存在，我们的宇宙总是无情地从有序走向无序，这个方向是不可逆的。

但是，现实生活中我们会发现，其实人类一直在破坏大自然法则，破坏熵增定律。

因为人类的出现本身就是熵减的过程。

为了生存下去，我们必须每天都得吃饭，或许你还不知道，我们每天吃的食物都属于低熵，也可以认为是“负熵”，食物经过消化之后变成残渣，也就是高熵。

不仅仅是人类，我们在地球上看到的一切，包括地球本身都属于低熵事物，甚至我们的宇宙本身就是一种低熵。

而玻尔兹曼提出这样的观点：如果我们的宇宙源于熵的随机涨落，那么随机涨落中也应该出现很多自我意识体，也就是低熵态。

所谓的涨落，很好理解，通俗来讲就是偏离平衡状态上下浮动的过程。

涨落的幅度越小，出现涨落的可能性越大。

涨落的幅度越大，出现涨落的可能性越小。

相信大家都听说过这种猜想：让一个猴子不断敲击键盘，只要时间足够长，猴子一定会打出一篇长篇小说。

只是这个概率趋于无限小。

玻尔兹曼大脑也是同样的道理，宇宙中的微观粒子恰好完美地碰到一起，组成了具有自我意识的大脑，这就是玻尔兹曼大脑。

更直白地来讲，玻尔兹曼大脑想表明的其实是：只要时间足够长，任何事情都有可能发生，而且一定会发生。

到这里，你可能会发现玻尔兹曼大脑存在一个核心问题：宇宙最初的低熵到底是怎么来的呢？

熵增原理告诉我们，最初的宇宙完全是一个低熵状态，诞生之后就宇宙的熵就一直在增加。

但是宇宙最终的低熵状态到底是怎么来的呢？

玻尔兹曼给出的这样的解释，他认为在宇宙的演化史上，其实绝大部分时间都是高熵状态，但是不排除偶尔会出现涨落的情况，涨落之后再次回到平衡态。

而我们的低熵宇宙就是偶然一次概率很低的涨落出现的，说白了，我们的宇宙演化过程其实就是从偏离状态不断发展到平衡状态的过程，而我们这个过程我们定义为“熵增”过程。

不过，宇宙出现这种涨落的概率是非常低的。

但是，如果我们的宇宙足够大，或者说宇宙本身可以分为很多部分，而我们所在的宇宙，也就是涨落产生的宇宙只是真实宇宙的很小一部分，那么发生涨落的概率就很大了。

这种观点与可观测宇宙概念不谋而合。

我们知道，可观测宇宙直径大约930亿光年，我们不知道可观测宇宙外面到底是什么，大概率还是宇宙，而且可能会是处于完全热寂状态的宇宙。

所以，如果我们的宇宙真的是熵的涨落产生的，那么也可能存在熵的涨落也会产生玻尔兹曼大脑。

同样的道理，也会涨落出记忆，感知，涨落出任何事物，就像缸中之脑感受到的那样。

由此延伸出一个可怕的可能性，此刻的你正在读取这篇文章信息，但你认为的信息，其实只是熵的涨落产生的。

甚至你这个独立存在的个体，就是玻尔兹曼大脑，你所有的一切，包括你的感知和记忆，都只是熵的涨落，都是熵在“不断地舞蹈”产生的。

玻尔兹曼大脑的概念很有趣，不过从物理学上来讲，它存在一个致命问题：自证。

玻尔兹曼的本质决定了它根本无法被自证，因为所有的一切，包括“自证”本身，都可能是熵的随机涨落产生的！

到这里，你可能会有些恍惚，甚至有些疯狂：我到底生活在现实世界还是虚拟世界？

这是一个问题，但也不是问题。

因为所谓的现实与虚拟本来就是相对的，也是人为定义的，最关键的是，不管是虚拟还是现实，主要我们自己认为是现实，那就是现实，其他的都不太重要了！

科学家发现唤醒大脑机制：大脑中的觉醒开关

　　文章来源：煎蛋 　　睡眠是由好几个部分组成的。

一个晚上的睡眠包括N-REM（非快速眼动睡眠）和REM（快速眼动睡眠）以及各自的许多分支。

恰当的说，它的结构和模式被称为"睡眠结构"。

　　60多年来的研究，让我们了解睡眠的基本框架。

今天，怀抱着科学知识，研究人员对构成我们睡眠结构的底层神经系统进行研究，试图识别和了解对大脑进行控制的神经回路——不同阶段睡眠的开始、持续和停止。

例如研究人员发现控制REM周期开始和终止的神经开关。

一号店恐怖故事,狼蚁奇闻趣事,利用激光和药物操纵神经元的活动（一种叫做光遗传学的方法），他们了解了大脑如何控制梦境。

　　其他研究人员利用光遗传学鉴定夹在下丘脑和丘脑之间的神经回路，当这组神经回路变得活跃时表示睡眠结束。

是的，这很吸引人，同时也很有用：因为如果这部分的神经过于活跃或缺少活性，分别会导致失眠和嗜睡，大脑中的电路可以帮助研究人员研究出治疗睡眠障碍的方法。

　　现在，来自瑞士和德国的研究人员发现了唤醒大脑的机制。

研究小组在小白鼠的大脑中发现一条神经回路，当小白鼠清醒时这条神经回路变得很活跃，而当其变得不活跃时小白鼠进入了深度睡眠中。

他们将研究结果发表在了《自然神经科学》杂志上。

　　研究人员发现，激活这条神经回路小白鼠很快从睡眠甚至是麻醉的状态中清醒过来。

　　论文的合著者Antoine Adamantidis在一份新闻稿中说道："这是一个令人兴奋的发现，因为将植物人或具有微弱意识状态中唤醒的治疗方法效果是有限的。

" 　　掌握这条控制觉醒的神经电路能够帮助研究人员发明出更有针对性的治疗睡眠障碍和设计出更好的唤醒植物人以及具有微弱意识人的方法。

人类大脑：宇宙最强CPU

例如，不管字母A的外形、质地和背景怎样，或者不管同事的头上戴着帽子还是变了发型，我们总能认出来。

我们也能根据事物露出的一部分，比如床的一角或门的铰链，来认出它们。

这到底是怎么实现的呢？人类是不是使用了特别简单的技巧来完成这些复杂的任务？这些技巧是不是能用来改善计算机视觉，提高机器学习能力或机器人性能呢？ 人类大脑：宇宙最强CPU 乔治亚理工学院的研究人员发现，国美奇闻怪事,湘120灵异故事,人类能使用不到百分之一的原始信息来给数据分类，他们还确认了一种能够解释人类学习行为的算法，这种方法也能用于提升机器学习能力、数据分析和改善计算机视觉。

"我们怎么能够感知我们周围的这么多数据呢？怎么就能区分这么多种类型，这么快速，这么笃定？"乔治亚理工大学计算机科学的特聘教授桑托什·万帕拉说，"人类那么做的基础是什么？这是一个计算问题。

" 该大学负责研究人类行为的研究人员做了"随机投影"试验，来理解人类的学习行为。

他们把原始的抽象图像呈现给测试对象，然后询问他们是否能够识别出那些只显露一小部分特征的图像。

"我们假定随机投影是人类学习的一种方式，"阿里亚加说。

他是资深科学家和发展心理学家。

他解释说："最简洁的答案是，预测可能总是对的。

只要给人类百分之零点一五的数据，人类就能做到准确预测。

" 接着，研究人员测试了一个计算机算法，让机器（非常简单的神经网络）计算同样的测验。

机器的表现跟人类一样。

"我们发现，人类和机器的神经网络非常相似。

" 科研人员想找出一个数学定义，找出典型和非典型的公式，然后，据此预测出对人类和机器学习来说最困难的那种数据。

人类和机器的表现差不多，这表明随着时间的过去，人们将能预测出最难获悉的数据。

这个研究成果刊登在《神经计算杂志》上，被认为是对"随机投影"的首次研究。

为了测试他们的理论，研究人员做了三组150X150像素的抽象图像，然后把那些图像缩小到最小的随机投影。

被测试人员看到所有图像的时间是10秒钟，然后会随意给出某一个图像的16张草图。

使用抽象图像的目的是，确保人类和机器都不会提前获得该测试物的相关知识。

"我们惊奇地发现，简单的神经网络和人类的表现是如此接近，"万帕拉说，"通过研究人类学习模式，我们发现机器神经网络的设计太了不起了，不过它还很薄弱。

发现它跟人类的行为匹配，真是太让人惊讶了！那是一种几何学、机器神经计算和机器学习能力的创造性组合！" 虽然研究人员不能明确声称人类大脑的识别能力就是随机投影，但是研究结果随机投影看起来是个有道理的解释。

另外，随机投影是使数据不必丢失主要内容而得到有效管理的一种方法，至少对完成分类和做决定这样的基本任务来说是这样。