【菜科解读】

虚拟和现实一直是人们探讨的话题，两者是否有严格的分界线一直是备受争议的。

伟大的科学家玻尔兹曼提出的"玻尔兹曼大脑"理论，让我们重新审视虚拟和现实的关系，使我们对现实存在的疑虑也越来越大。

伊始，我们将从"缸中之脑"这个著名的思想实验说起，探讨虚拟与现实之间复杂的关系，从而引发人们对自身的认知。

缸中之脑：想象和现实的界限

缸中之脑作为一个著名的思想实验，将我们引入了一个虚拟世界：即大脑感知到的场景都是电脑模拟出来的。

在这个场景下，人们产生了一个重要问题：虚拟和现实之间的界限在哪里？我们看到和感知到的，是否都是真实的存在？还是我们的一切只是电脑模拟出来的电讯号而已？缸中之脑让我们联想到另一个问题：如果一台电脑不断模拟出真实的场景，那么能不能推断出我们所在的世界究竟是真实还是虚拟？这也成为迫切需要解决的问题。

此时，我们不得不提到计算机游戏《模拟人生》（TheSims）。

在这个虚拟世界中，玩家能够控制角色的一切行动，并观察他们生活的点滴。

虚拟世界中的人类与现实世界中的人类有何不同呢？看起来两者似乎没有分别。

由此可以看出，我们现实中看到的任何东西，即使是我们的身体，都不是我们感知到的那个样子。

这就为我们后续的思考做了引子：虚拟和现实到底哪个才是真实的？

熵增定律：有序和无序的过程

熵增定律，是物理学中的一条重要定律，主要是指宇宙从有序到无序的过程。

也可以说，熵测量的是一种混乱的程度，熵增最终会导致混乱的增加。

从物理学的角度来看，宇宙的熵状态是不可逆的，也就是说熵会无限增高，所以宇宙最终会达到热寂状态，宇宙的死亡也就宣告了。

但是，这个熵增的过程并非是直线上升，而是涨落着的。

涨落，可以理解为偏离平衡状态上下浮动的过程。

当涨落的幅度越小，出现涨落的概率就越大，反之亦然。

在宇宙演化的过程中，也有可能存在偏离状态、产生涨落、并最终回归平衡态的情况。

而我们的宇宙就是从涨落的状态走向平衡的过程，称为"熵增"。

玻尔兹曼大脑：时间和随机

玻尔兹曼是统计物理学和热力学的奠基人之一，他提出了"熵增定律"，并将熵与时间联系在一起，建立了玻尔兹曼方程。

在这个方程中，时间、熵、概率三者密切相关。

如果我们的宇宙来自于熵的随机涨落，那么也可能存在熵的涨落也会产生具有自我意识的大脑，这就是玻尔兹曼大脑。

这个理论的重要性在于，只要时间足够长，任何事情都有可能发生，而且一定会发生。

这种集时间和随机为一体的理论颠覆了我们对虚拟和现实的认知，甚至让人们对自身的存在产生了疑虑。

也许我们的记忆、感知、思考，甚至我们自己只是熵的涨落产生的，这就是玻尔兹曼大脑。

对我们存在的疑虑

玻尔兹曼大脑的理论，似乎将我们的认知推向了极端。

一切都是由时间和随机决定的，我们是否存在，我们所感知到的一切，全都可能只是电脑模拟出来的电讯号而已。

但是，在这个过程中我们也得到了启示，引导我们思考我们的生命价值和存在意义。

我们从这个理论中发现，我们的存在或许并没有多少独特性或独立性，但是这也并不代表我们的价值不高。

我们在这熵的涨落之中，也许能够实现自己的价值，成为这个系统中不可或缺的一部分。

总之，虚拟和现实之间的界限已经变得越来越模糊，我们需要不断地思考和探究，看到自己的存在与角色的分别，探索我们在这个宇宙中的存在意义。

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。