宇宙中最復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)
我們的大腦由1000億個神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元組成了一個無比龐大的網(wǎng)絡(luò)。這個網(wǎng)絡(luò)擁有至少100萬億個被稱作突觸的連接點。如果評選宇宙最復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，我們的大腦當(dāng)仁不讓。
有科學(xué)家指出，復(fù)雜的大腦是意識產(chǎn)生的基礎(chǔ)。所有動物的大腦都是模塊化的，就連線蟲那僅由302個神經(jīng)元構(gòu)成的大腦也具有模塊化結(jié)構(gòu)。
線蟲的神經(jīng)連接組圖譜
每個模塊獨立運作，互不影響。一些模塊負責(zé)注意力、記憶和內(nèi)省思維，另外一些模塊負責(zé)聽力、軀體運動和視覺。
看不見數(shù)字的人
很多時候，眼見也并不一定為實。先做一個小實驗，請看下面的圖案。黑色背景上縱橫排布著灰色線條，這時線條交叉處的白點看起來也會變灰，甚至閃爍起來。不過，當(dāng)你集中注意力看一個點時，又能清楚地看出圓點是白色的。
這能很好的說明視覺和感知之間的差異。下面來看一個更有意思的案例。一個無法看清2到9這幾個數(shù)字的人。
在《外國科學(xué)院院刊》上發(fā)表的一項研究中展示了這樣一個奇怪的病例，病人由于神經(jīng)系統(tǒng)疾病導(dǎo)致了感知錯亂，致使2到9這幾個數(shù)字在他眼里都是亂碼。圖中是病人正在把他眼里的數(shù)字8畫下來。進一步的研究顯示，這個人的視覺意識出現(xiàn)了問題，雖然他的大腦已經(jīng)解讀過了這個數(shù)字信號，但是他自己并沒有意識到，所以他看到的只是一團亂碼。
視而不見的視覺
一位心不在焉的司機像往常一樣開車行駛在上班的路上，這條路他已經(jīng)走了15年。他不記得自己 在遇到紅燈時做出停車的決定，也不記得在轉(zhuǎn)彎時做出打轉(zhuǎn)向燈的動作，他一直在自動駕駛，直到當(dāng)他將要撞上前面緊急停車的公交車時， 一腳急剎車把他從回憶昨日與妻子爭吵的思緒中拉回現(xiàn)在。
剛剛過去的那段時間里，他仿佛變成了一個瞎子，但事實上他的視覺系統(tǒng)仍在很好的工作，因為他的車并沒有到處亂撞，仍然在按照交通規(guī)則行駛，只不過他并沒有“看見”的意識。所以視覺和意識是可以分開的。
遇事不決，量子力學(xué)
加利福尼亞大學(xué)圣巴巴拉分校的物理學(xué)家馬修·費舍爾（Matthew Fisher）發(fā)表論文稱：人腦產(chǎn)生的意識可能是由于量子糾纏。
馬修·費舍爾
一石激起千層浪，這個觀點在學(xué)術(shù)界引起了很大爭議。因為“量子意識”這個詞匯聽起來過于“民科”，實在不像是主流學(xué)術(shù)界的調(diào)性。
主要的反對者認為，量子糾纏是一種非常脆弱的狀態(tài)，在實驗室里也必須要在近乎苛刻的條件下才能實現(xiàn)。而我們的大腦里顯然不具備這樣的條件。
但是，近幾年的研究發(fā)現(xiàn)，在生物學(xué)領(lǐng)域確實可以發(fā)現(xiàn)量子力學(xué)的身影。比如，植光合作用被證實在光能轉(zhuǎn)化為化學(xué)和生物能的過程中存在量子效應(yīng)。候鳥體內(nèi)也存在“量子羅盤”幫助候鳥利用地球磁場確定方向。
費舍爾的靈感來自于自己和抑郁癥的斗爭史。病情有所好轉(zhuǎn)后，他把注意力放在了抗抑郁的藥物身上，因為這些藥物對他的精神狀況確實起到了積極作用。
其中一類最簡單的抗抑郁藥物——鋰引起了費舍爾的關(guān)注。他發(fā)現(xiàn)市場上的鋰處方藥幾乎都是Li-7，那么鋰的另一種同位素Li-6是否會起作用呢？因為二者除了中子數(shù)不同，化學(xué)性質(zhì)幾乎完全一致，所以療效應(yīng)該是一樣的。
經(jīng)過查閱文獻，費舍爾發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)有人做過Li-6和Li7的對比實驗，實驗結(jié)果顯示：Li-6和Li-7在藥效上存在差異。
費舍爾認為很可能是原子核自旋導(dǎo)致了這種差異。核自旋是原子的一種內(nèi)在量子性質(zhì)，具體數(shù)值由原子核的自旋量子數(shù)決定，她影響了原子處于糾纏態(tài)的時間。由于 Li-7和 Li-6的中子數(shù)不同，她們的核自旋角動量也就不同。
雖然看到了一絲曙光，但是要想搞清人類大腦中的量子機制，仍然還有很長的路要走。
費舍爾用了整整五年的時間找到了一個符合條件的候選原子——磷。磷原子是生物體內(nèi)除氫原子外唯一一個自旋數(shù)為1/2的常量元素，這個核自旋比較低，因此磷能維持的糾纏時間也比其他候選元素更長。
接下來，費舍爾進行了大量實驗對這個猜想進行驗證，但是結(jié)果都不是很理想。
弄清意識產(chǎn)生的機制具有十分重大的意義，這有助于人工智能的發(fā)展，新藥物的開發(fā)以及精神疾病的治療。
