AI 與世界的難題 · 生命科學 · arXiv · 2026-10-22
不同的弱反對稱交互作用將人類腦功能形塑為機率流
原標題: Distinct weak antisymmetric interactions shape human brain functions as probability fluxes
近期研究挑戰了從全腦造影推斷腦區間交互作用網路時所依據的平衡假設，並引出大腦如何在帶有偏向的狀態轉換中編碼功能的問題。作者顯示，用以量化狀態轉換不可逆性的機率流，在自發性與任務誘發的全皮質活動中展現獨特的任務依賴模式；而對具有非對稱交互作用的易辛模型進行擬合後發現，除了微弱且依任務而異的非對稱交互作用外，還存在強大且不隨任務改變的對稱交互作用，且擬合出的模型能重現大多數任務所觀測到的機率流。這表示人腦是透過細微調整腦區間交互作用的非對稱部分來執行其功能計算，為相似的交互作用網路何以能支持多樣的腦功能提供了新的解釋。