摘要：認知神經科學是一門以揭示心理功能的神經基礎為目標的前沿學科，從誕生伊始就面臨著還原論的批評。20世紀90年代，複雜性網絡這一數學模型被引進認知神經科學，腦網絡研究在認知神經科學中興起，腦網絡的研究發現，人腦網絡是一種高效的「小世界」網絡，人類心理不但與腦區的活動有關，還與腦區之間的網絡連接有關。不同於腦區的還原論研究，腦網絡研究具有系統論的特點，這是認知神經科學內部的系統論革命，對認知神經科學的可持續發展具有重大意義。
關鍵詞：認知神經科學，腦網絡，系統論，還原論
1.引言
物質、生命和意識是人類面臨的三大謎團。心理與腦的關係是身心關係的重要內容，也可能是解開心理之謎的鑰匙，也可能是連通身心鴻溝的橋梁，所以引起了學者的廣泛關注。1970年代，關於人類認知的科學經歷劇烈變革，心理學家運用神經科學的知識和技術，神經科學家也在運用認知心理學的實驗範式，發展出一門新學科———認知神經科學。認知神經科學是一門以揭示心理功能的神經基礎為目標的前沿學科，他包括情緒神經科學、社會神經科學、語言神經科學、發展神經科學等重要分支。此學科的創立標誌著人類的精神和心理活動的研究，對心理和意識的本質和規律的研究，對身心關係的研究，進入到一個建立在現代科學基礎上的新階段（方方，王佐仁，王立平，張洪亮，羅文波&孟慶峰，2017）。
2.定位到整體：從腦區到腦網絡
現代認知神經科學至少有兩個直接的來源：認知心理學和神經科學。早期的認知心理學以計算機隱喻以基礎，以心理功能的研究見長，對心理功能的神經基礎研究較少。1956年，Miller在他那篇經典的記憶研究文章「神奇的數字7±2」問世以後，他意識到應該去將大腦作為一個整體去理解大腦和心智的工作方式。同年，Chomsky的語言生成理論研究論文「描述語言的三個模型」問世以後，他也認為語言和複雜形式應該內嵌於大腦，而它賴以工作的原理是超越所有人和所有語言的，具有普遍性。神經科學很早便開始關注腦與心智的關係，英國科學家Thomas Wills早在17世紀便首先通過屍體解剖確定特定的腦損傷與特定的行為缺陷有聯繫，他還和他的同事Christopher Wren繪製了當時最精確的人類大腦圖（如圖1）。19世紀，Paul Broca和Wernicke通過腦損失病人的研究，分別確定特定腦區（Broca區和Wernicke區）和特定的功能（語言）有關。20世紀中葉David Hubel和Torsten Wiesel對貓和狗的初級視覺皮層進行了有關早期感覺加工的開創性研究，後來獲得諾貝爾生理學或醫學獎(M.S.Gazzniga等，2013)。但是早期的神經科學對腦與行為的研究主要是通過對人類的病理或屍體研究、也有通過動物的研究達成，這些研究以神經結構研究見長，對心理功能研究的直接證據不夠。最後，心理學和神經科學開始共同研究腦與心理的關係，最終產生了認知神經科學，這門學科的主要研究對像以人類為主，但是主要技術手段不是病理或屍體研究，而是無創性腦成像研究，如功能性核磁共振（fMRI)、事件相關電位(ERP)等，通過無創性腦成像技術，認知神經科學家可以觀察到健康的人在心理活動過程腦的活動情況(M.S.Gazzniga等，2013)。對於腦與心智關係有兩種對立基本觀點，一種是定位論，認為心理功能可以定位於某腦區，這是一種分析主義的觀點。另一種整體論，認為心理功能是由腦的整體協同活動實現，這是一種系統論的觀點（卡拉特，&蘇彥捷，2011）。
受到神經科學的影響，早期的認知神經科學具有還原論的定位論立場，努力的去尋找心理功能的定位腦區，取得了一些成績，比如發現，海馬與記憶的關係的關係、枕葉與視覺的關係等。但是這些發現，只是從較大尺度上粗略的說明了某大尺度的腦區與某心理功能的空間關係，如果需要比較精細的從時間和空間的角度考慮腦與心理功能的關係，定位論會受到巨大的挑戰，以記憶為例，綜合已有的研究，可以發現，記憶可以與很多腦區有關，比如Thompson確定小腦對記憶過程的發生和效果的保持有重要作用，有人海馬對短時記憶轉化為長時記憶有重要作用，前額皮層對工作記憶有重要作用，有人發現杏仁核對記憶的情緒性成分有重要作用，頂葉對自傳體記憶有重要作用，顳葉對語義性記憶有重要作用（卡拉特，&蘇彥捷，2011）。面對定位論的局限，認知神經科學家們開始注意到整體論和系統論的智慧。正如Brodmann等人發現，雖然不同腦區的微觀神經結構支持定位論的觀點，但是這些腦區是相互連接的，Lashley也認為只有大腦整體協同活動才會產生心智。在這些思想的啟發下，尋求大腦神經網絡和心理功能的研究，迅速成為認知神經科學的研究熱點。
3.整體論和系統論的觀點：腦網絡的性質和原理
大腦神經連接網絡可分為結構性腦網絡( structural brain networks 或 anatomical brain networks，由神經單元之間的解剖性連接構成，從空間的角度，反映大腦的生理結構) 、功能性腦網絡( functional brain networks，從空間的角度，描述腦區之間的統計關係) 和因效性腦網絡( effective brain networks，從時間的角度，描述腦功能單元之間的相互關係)。神經元之間的結構性連接( 包括軸突和樹觸之間的電連接和化學連接) 是腦功能性連接的物質基礎。功能性連接描述不同尺度上的腦功能單元（可表示神經元、神經集群、功能腦區等) 之間的功能性信號在某一時段內統計意義上的關係，但不反映節點之間的因果關係。因效性腦網絡實際上也是一種由功能性連接構成的網絡，只是它具有方向性，這種連接描述腦功能單元之間的統計意義上的因果關係，能反映信息在腦功能單元之間的傳播方向。結構性腦網絡主要基於結構性核磁共振（MRI)成像和彌散性張量成像(diffusion tensor imaging,DTI) 等能反映腦的生理結構的影像手段來研究，而功能性腦網絡和因效性腦網絡主要是基於腦電圖、腦磁圖和功能性核磁共振（fMRI) 等反映大腦功能的腦成像手段進行探索(孫俊峰，洪祥飛，&童善保，2010)。
認知神經科學的許多研究都指出，人腦可以被看作是一個複雜網絡，複雜網絡的一些基本概念和數學模型見附錄。複雜網絡研究起源於圖論，複雜性網絡是指介於隨機網絡( Random network，具有小的特徵路徑長度和小的聚類系) 和規則網絡(Regular network，具有大的特徵路徑長度和大的聚類係數) 之間的具有複雜拓撲特性的網絡，其中最著名的兩種複雜網絡是小世界網絡( Small-world Network) (Watts,D.J.,& Strogatz, S.H.,1998) （如圖2）和無標度網絡( Scale-free Network) (Barabasi, A. L., & Albert, R. ,1999)。目前，複雜腦網絡研究是認知神經
科學研究領域的一個熱點，同時也是複雜網絡理論的一個重要分支。小世界網絡既具有與規則網絡類似的聚類特性( 即較大的聚類係數) ，又具有與隨機網絡類似的較小的特徵路徑長度。而無標度網絡則是指其節點的度分布具有冪律( Power Law) 形式。現有的基於腦電圖( EEG)、腦磁圖( EMG)、功能磁共振成像( fMRI)、DTI等腦成像技術的複雜腦網絡研究已經表明複雜網絡理論在腦結構和腦功能分析方面是一個十分強大的工具，能揭示過往分析手段所不能揭示的腦結構和腦功能的機制和特徵（蔣田仔等，2009）。
北京師範大學的賀永等(2007)等利用傳統的結構 MRI影像，通過分析不同腦區皮層厚度的相關性，成功地構建了人腦的結構網絡，並驗證了其具有「小世界（small)」 屬性，該研究首次提出腦的形態學度量刻畫腦結構連接網絡的思想，並基於皮層厚度建立了國際上第一個全腦結構網絡，揭示其「小世界」 性質，為人腦功能網絡的「小世界」 屬性提供了重要的結構證據。荷蘭的Stam教授（2007）領導的研究組及合作者從 EEG、 MEG 等不同成像手段出發，證實人腦功能網絡具有「小世界」拓撲結構。在20世紀90年代初期，英國Welcome實驗室的Friston等首先提出用功能連接方法分析fMRI。不同層次不同尺度的fMRI研究都發現，人腦功能網絡具有高效的「小世界」 屬性。2005 年，Eguiluz 等基於特定的任務所激活的體素，使用相關係數度量了任意兩個體素之間的功能連接，發現人腦是一個無標度的「小世界」網絡。以上的研究結論表明高效的小世界拓撲組織結構是一個最適合描述人腦網絡的獨特模型（如圖3）。 那麼，這種高效的「小世界」網絡結構對解釋心理與腦的關係作出那些貢獻呢？
【未完待續，下次分解】
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