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会，营养还会让它工作一阵子。脑子里会回顾人自己的一生，像走马灯一样。
爱因斯坦为什么这么聪明？很多人都想知道答案。1955年，爱因斯坦由于“大动脉肿瘤破裂”去世之后，他遗体所在的医院的一个医生擅自做主， 取走了爱因斯坦大脑做研究。这个人叫做托马斯·哈维，是一位病理学家，也是爱因斯坦的狂热崇拜者。在爱因斯坦去世的当晚，托马斯就偷偷打开了爱因斯坦的头骨，往脑动脉中注入防腐剂，把大脑泡进了固定药水之中，将这颗 历史 上最著名的大脑作为私人收藏品，给永久的保存了下来。爱因斯坦的儿子当时并不知道这个事情，偶然在新闻上看见，立即暴跳如雷，给医院打电话。哈维接到爱因斯坦的儿子的电话，做了很多保证，才勉强说明了他的儿子。 以哈维本人的病理学的专业来说，他并不适合研究爱因斯坦的大脑，因为他缺乏专业的知识，由一个职业的神经学家来研究来是最适合的。说起来也很可怜，哈维因为擅自取走了爱因斯坦的大脑，结果被医院开除，由此造成信用不好，一直找不到好的工作，甚至流落到在快餐店里面做工，到后来妻子也离开了他。即使这样，哈维也没有放弃研究爱因斯坦的大脑，这是他一辈子的信仰。 后来，哈维与一个神经学家合作，发表了几篇论文。这个神经学家，是 加拿大的维特森博土，以她的专业，更适合研究爱因斯坦的大脑。爱因斯坦的大脑已经被切割成为240片组织，维特森博士 对其中的19块大脑进行了研究分析。她的结论是，发现爱因斯坦的大脑在两个方面和正常人都有明显的不同，这两种区别是爱因斯坦聪明的主要原因：第一，爱因斯坦大脑左右半球的顶下叶区域十分发达，比常人平均厚度多出一厘米，这种异常或许导致了爱因斯坦独特的科学思维方式；第二，爱因斯坦的大脑缺少正常人大脑中的皱沟，由于缺少这种皱沟，就可能使位于顶下叶区的神经元彼此之间容易联系。这篇论文被发表在科学期刊上，被认为是研究爱因斯坦大脑最有参考价值的论文。 不过，也有很多科学家提出质疑。首先，爱因斯坦有孤僻症，这种症状也可能导致他的大脑某些结构与常人不同。爱因斯坦大脑结构异于常人，到底是导致了超常智力的发育，还是导致了神经系统的疾病，根本没有得到有效的结论。第二，维特森用于研究爱因斯坦的大脑切片的数量太少，而不是一个整体，作为研究样本，这样的数量不足以说明问题。大脑运作需要整个脑部组织的协调，仅仅依靠局部大脑的机构说问题，难以服众。第三，论文中所说的爱因斯坦缺少大脑中的皱沟这些说法，得不到实验的证明。哈维和维特森拒绝提供爱因斯坦的大脑样本，仅仅公开了几张照片。而从照片中观察，并没有发现任何异常的脑部结构现象。没有同行评议，论文的有效性就得不到验证。第四，大脑缺少皱沟，是不是与提高思维能力发生联系，还没有建立有效的证据。有的生理学家认为，大脑缺少皱沟，也可以导致其他的不利的生理现象，而不是导致智力是超常发育。不管怎么说，爱因斯坦的大脑研究了60多年，迄今为止还没有任何证据证明其有什么与普通人不同的东西。无论是结构，还是脑细胞数量，都没有确凿的证据证明有什么异常现象。相反，爱因斯坦的大脑的重量并不重，仅仅是1230克，比同龄的普通男子的大脑还要轻上一点，按传统的看法说，应该智力差一点才对。当然，大脑轻智力低的说法是错误的，不仅仅是爱因斯坦，大作家左拉的大脑的重量也比普通人要轻。 爱因斯坦的智力为什么这样超常，很有可能是因为后天的修养。好比一台电脑，硬盘容量都是一样的，但有的电脑存储的都是垃圾信息，有的电脑则存储了知识。不管怎么说，希望尽快破解爱因斯坦大脑之谜。 因为十九世纪末是人类 科技 爆发期，这个时期涌现了一大批科学大师。下次爆发期在2098年，人类科学将再次迎来爆发，到时人类将取得巨大进展。2112年，人类将实现对万有引力的调节，将人的重力调到0，自然起飞。大约2123年左右，人类实现利用地球自转发电，产生的电能将用之不尽。2136年，人类实现行星轨道控制功能，将火星与地球捆绑在一起，形成葫芦状行星，地球上的大气与水将火星自然改造成宜居星球，大部分人通过火星地球连接端进入火星生活。2165年，人类成功制造20万倍光速飞船，开始了对其它星球的殖民改造。2198年，人类同5万光年外的贝塔星系发生战争，由于对方过于强大和先进，开启了删除器，瞬间把地球连同挂着的火星从宇宙删除。人类文明就此终结。 现在许多高中毕业生比他聪明得多。可以有他的全部知识。我知道百草枯中毒无解药，他知道么？我知道光可以分成一份份的。在他那个时代，光只能是连续不可分的。我会修半导体收音机，他会么？我们可以学到更多新知识，他怎么学？惰性气体不惰了他知道么？ 据我所知，爱因斯坦曾经在私底下跟他最亲密的朋友偶尔说起过，他个人有时能够感受到一些莫名的讯息，特别是在某个灵感即将闪现的时侯，这种感觉更加的强烈；但爱因斯坦为人低调，并没有刻意的去强调这种说法，因为当时的人们都不会认可这种看似荒谬的论调。 爱因斯坦的那句名言“天才是百分之一的灵感，加百分之九十九的汗水”，而在国内盛传的这个名言后面其实还有一句“但那1%的灵感是最重要的，甚至比那99%的汗水都要重要。”从这可以看出爱因斯坦内心的真实想法，那就是天才论。 而另一位与爱因斯坦不相上下的伟大科学家尼古拉 特斯拉，一生发明无数，影响最大最著名的就属交流电，他的许多超前理论文稿至今被美国政府视作机密，绝不对外公开。 “我能够接收来自宇宙的讯息”这句话就是他常说的，由于他过分强调自身对未知世界的超前看法，又不太懂得与人相处，以至于被许多人看成另类疯子，最终晚年一个人孤独的死去。相比之下爱因斯坦就幸运多了，因为他懂得迂回之道，也懂得怎样与人相处，该说的说，不该说的就少说，否则别人同样会视他为疯子。“I have no special am only passionately curious."——Albert Einstein. “我没什么特别的天赋，我只是十分好奇而已。”——爱因斯坦 一事通事事通！在那个伟大的年代！环境造就 遗传底子好，这是肯定的，也是最主要的。 另外大脑基因突变，异常发达。 身体心理素质也好，供养得了那么棒的大脑。 一犹太人数十代文化， 二爱因斯坦小时候做事认真不耍滑， 三导师牛逼，爱因斯坦在物理上独树一帜，但在几何上却是师出名门
我们知道现在世界上最有智慧的就是人类。实在动物界中再渺小的动物，它也会进行思考，是他们进行的是很简单的思考。而我们人类大脑进行的思考是十分复杂的。有人就好奇想问了，人类的大脑是如何进行运作的呢？其实我们通过一些生物科学的资料之后会发现，人类的大脑主要是通过神经活动来进行运动的。大脑传输信息需要我们各个器官，各个神经配合才能够完成这一项工作。
人类大脑的构造相对于其他的动物的大脑构造要复杂一些。这也是为什么人类能够进行一些复杂问题的思考且能够完成一些复杂的动作。人的大脑是神经系统中最高级的部分，它有左右两个大脑半球。人体大脑的左半球与人体大脑右半球之间是通过神经纤维联系起来的。晚是人体好的左半球还是大脑的右半球都有大脑皮层。通过观察大脑的结构图，我们会发现大脑的表面有一些像沟壑一样的裂缝，这样子的结构大大增加了大脑皮层的表面积。
人体大脑的运作方式我们可以把它看成是许多多的神经元在一起而形成的一个网络。人体的大脑又分为小脑，脑肝和大脑。每一部分都发挥着各自的功能以及完成的操作。大脑主要是通过脑电波的方式来进行活动的。脑电波的稳定性与人的大脑的健康状况有一定的联系。如果一个人的大脑是健康的，那么它产生的脑电波是相当稳定的。如果脑电波相对稳定，那么我们大脑表现出来的记忆力就会十分的好。
通过对生物的学习我们可以知道，好的信息传递的方式主要通过反射弧来进行的。信息刺激感受器，感受器将信息传入神经到达神经中枢，神经中枢对传入信息进行处理，好像处理了结果通过传出神经到达效应器，效应器做出反应。
科学家的研究发现，人在死亡后，生命有可能还是会延续一个睡眠模式。人的大脑的脑电波还会从人脑中发出。但是这个睡眠模式，大脑是没有任何意识形态的。
为了理解为什么这么多不缺乏智商，受过良好教育，并且足够努力的人，他们的成就比获得诺贝尔奖的人差得多？经过反复统计，科学界普遍有两种看法：一种解释是，智商或解决问题中显示出的智慧和真正的智慧并非完全线性相关。另一个解释是，天才的大脑与我们普通人的大脑明显不同，也就是说，它们是天生的。
您和我不仅关心这个问题，全世界的科学家也都想知道答案。找到这个答案的直接方法是找到一个超级天才的大脑来研究它。 1955年。一位医生得到了机会。他的名字叫托马斯·哈维。那年，伟大的科学家爱因斯坦去世。他的尸体被停在普林斯顿大学医学院，哈维恰好是负责爱因斯坦的医院医生之一。哈维采取了非常惊人的举动。他利用自己的作品偷走了这个天才的大脑。经过消毒处理后，他做了240切片，并将其保存下来以研究天才的大脑与普通人有什么不同。
当然，这件事不能从联邦调查局隐瞒。他们一直在追捕他们，但联邦调查局只是想秘密保护哈维和爱因斯坦的大脑。爱因斯坦的儿子知道这件事当然很生气，但是在哈维的解释之后，他仍然原谅了哈维，但提出了一项要求，即研究结果必须在世界一流的杂志上发表。从那一刻起，世界一直在等待哈维的研究成果。遗憾的是，哈维一生都在研究，而爱因斯坦的大脑与普通人之间没有任何区别。令我们更失望的是，提出相对论的天才仅重1,230克，远低于普通人的1,400克。尽管他的大脑有更多的苏尔奇，但这还不是判断天才的直接证据。
直到1980年，哈维承受着巨大的压力，担心自己一生中无法完成爱因斯坦大脑研究的艰巨任务，因此他决定让世界各地的科学家参与这项研究。每个人都拿起高火柴火，许多人参加了。人们不仅容易产生结果，而且他们也有不同的意见。 1999年，加利福尼亚大学的科学家发现，爱因斯坦大脑中的神经胶质细胞多于数学。有许多具有物理功能的神经元细胞。然而，医学上的共识是神经元细胞在人类思维中起主要作用，而角质形成细胞仅起辅助作用。因此，这一发现被医学界所鄙视。后来，加拿大科学家发现，埃斯坦的脑洞很大，也就是说，他的颅骨和大脑上部空间更大。尽管在开玩笑时，我们总是说脑孔是敞开的，但每个人都知道，脑孔实际上不一定与智力有关。
爱因斯坦一直被视为科学天才。在他死后，一些研究人员希望通过研究他的大脑来解开他的成功之谜。然而，爱因斯坦大脑研究的一些结果已经被披露，并得出了截然不同的结论。一个结论是爱因斯坦的大脑与普通人有很大的不同，这使他成为一个科学天才。另一个结论是爱因斯坦的大脑和普通人没有什么不同。他在科学上的成就，不是因为他的大脑有别于普通人，而是有很多原因，比如勤奋和后天努力。 为了研究爱因斯坦的大脑，我们必须获得爱因斯坦大脑的样本。根据爱因斯坦的遗嘱，研究员不可能获得爱因斯坦的大脑，因为遗言要求尸体火化，把骨灰散落在秘密的地方。然而，后人并没有按照爱因斯坦的遗言来处理他的身体。 1955年4月18日凌晨1点15分，爱因斯坦在新泽西州普林斯顿大学医院去世，享年76岁。当时，托马斯·哈维是普林斯顿大学病理学主任。他和爱因斯坦只有一次相识，但他成了爱因斯坦的验尸医生。哈维对爱因斯坦的身体和器官逐一进行了检查、称重和描述后，宣布爱因斯坦死于腹腔大动脉破裂。 为了研究这位伟大的科学家，哈维说服了爱因斯坦的遗嘱执行人奥托·内森和爱因斯坦的长子汉斯把爱因斯坦的大脑拿出来做未来的研究。当时，内森和汉斯一致认为，哈维切除爱因斯坦大脑的一个重要条件是，未来对爱因斯坦大脑的研究结果必须发表出来。 哈维根据解剖标准切开爱因斯坦的大脑，然后测量了它。除了给大脑拍照外，哈维还请了一位画家画素描。哈维随后将爱因斯坦的部分大脑切片成240片，每一片都有其在大脑中位置的详细记录和标签。 爱因斯坦的大脑被储存在10个罐子里进行组织学切片和两个大玻璃瓶，所有这些都是用甲醛保存的。因为把爱因斯坦的大脑私藏起来，哈维丢掉了工作，但由于哈维的监护和对一些科学家的捐赠，爱因斯坦的大脑得到了研究和保存。 爱因斯坦的大脑有两个部分。哈维把大脑切片的一部分交给了他信任的一些研究人员，另一部分被保存下来。例如，哈维在制作切片时借用了费城病理学家威廉·埃里克的实验室。为了表示感谢，哈维向对方赠送了46张脑片。埃里克在1967年去世时，他的妻子把它们送给了当地另一位医生艾伦·斯坦伯格。斯坦伯格随后将这些切片转交给费城儿童医院的高级神经病学家露西·亚当斯。亚当斯在2013年初向费城的医学博物馆MUT博物馆捐赠了46片爱因斯坦的大脑切片。博物馆于2013年4月开始展出爱因斯坦的大脑切片，其中一片可以在显微镜下观察。 研究人员得到了多少片爱因斯坦的大脑切片，目前还没有确切的数字。据说，他后来制作了多达2000片爱因斯坦大脑其他部分的切片，并分发给世界各地至少18名研究人员。因此，一系列的研究成果相继发表。 目前，爱因斯坦脑研究的成果已经发表很多。 在已发表的研究结果中，大多数都表明爱因斯坦的大脑与普通人不同，这些差异表现在很多方面。 根据哈维的解剖记录，爱因斯坦的大脑重1230克，低于成年男性的平均值（1400克），并不突出。因此，从脑容量的角度来看，爱因斯坦确实与普通人不同，但这种差别并不是人们所期望的特别突出，应该比普通人更大。 从那时起，第一份正式的学术报告发表于1985年，它解释了爱因斯坦的大脑与普通人的不同之处。加州大学伯克利分校的玛丽安·戴蒙德（Marian diamond）和其他人分别研究了爱因斯坦大脑皮层的四个部分，分别代表左、右前额叶和下顶叶，并将它们与其他11个人的大脑皮层进行了比较。结果显示，爱因斯坦左顶叶的神经元（神经元）与胶质细胞的比例低于正常人。胶质细胞是神经元的支持细胞、营养细胞和保护细胞。先前的研究表明，从老鼠到人类，哺乳动物神经元与胶质细胞的比例逐渐降低。这表明神经元的功能越复杂，就越需要胶质细胞的支持。 神经元与神经胶质细胞的比例很小，这也意味着神经胶质细胞增多，反之亦然。也就是说，爱因斯坦大脑左顶叶的神经元与胶质细胞的比例比普通人要小，这说明爱因斯坦大脑这一部分的胶质细胞数量比普通人多，所以他比普通人更聪明。 此外，神经解剖学还表明，顶叶下皮质是听觉、视觉和触觉信息的聚集地。下顶叶损伤后，患者无法进行复杂的思维，阅读、书写和计算能力也会受损。爱因斯坦大脑左顶叶神经元与胶质细胞的比例与正常人不同，这也反映出爱因斯坦顶叶下叶皮质的功能可能比普通人好。 美国阿拉巴马大学伯明顿分校神经学助理教授安德森1996年6月在《神经科学杂志》上发表题为《爱因斯坦大脑皮层厚度和前额叶皮质密度的变化》的文章。通过比较实验组和对照组的大脑皮层，他们发现大脑皮层的数量比对照组要薄。这表明爱因斯坦大脑皮层的神经元密度很高。 安德森推断爱因斯坦大脑皮层的神经元具有更好的信息传输效率，这可以解释爱因斯坦为什么有非凡的才能。 早在1999年6月，加拿大麦克马斯特大学的桑德拉·维特森等人在《柳叶刀》上发表了他们的研究成果。他们将爱因斯坦的大脑与99名去世的老年男女的大脑进行了比较。他们发现爱因斯坦左右半球的顶叶下区域比普通人厚1厘米，也就是说，比普通人多15%。因为爱因斯坦大脑的左顶叶比普通人大，其大小和形状与右顶叶相似，所以爱因斯坦大脑顶叶比普通人对称。顶叶负责视觉空间认知、数学能力和运动想象，这可能是爱因斯坦非凡的逻辑思维和空间认知能力的主要原因。这也说明爱因斯坦的左脑不同于普通人，而不是他的右脑。 此外，维特森等人。还发现爱因斯坦大脑的另一个特点是表层的许多部分没有凹槽（子宫间沟），这就像大脑中的路障，使得神经细胞很难相互交流。如果大脑中没有这样的障碍，神经元可以自由连接，使大脑的思维更加活跃。 根据福克等人在《大脑》杂志上发表的一篇研究论文，爱因斯坦的大脑确实不同于普通人。他们分析了14张之前未发表的爱因斯坦整个大脑的照片，并将它们与其他85人的大脑进行了比较。结果发现，虽然爱因斯坦的大脑只有1230克重，但他大脑的几个区域却有额外的沟和褶皱，这在其他人的大脑中很少见到。例如，爱因斯坦的大脑左侧有额外的凹槽和褶皱，这使得他的脸和舌头比平时更大。此外，爱因斯坦的前额叶皮质也有很大的延伸，这一区域是大脑的指挥和控制中心。在这里进行决策和自我控制等更高层次的思考。因此，这可以解释为什么爱因斯坦有更多的思考和新颖的想法。 胼胝体是连接大脑左右半球的神经纤维。来自中国上海华东师范大学物理系的研究人员和美国佛罗里达州立大学人类学系的研究人员利用核磁共振成像对爱因斯坦和两个对照组（一组15名中老年男性，另一组52名）的胼胝体进行了研究 健康 的年轻人）在爱因斯坦同时代的人（1905年）去世后，这组人的大脑都被保存了下来，这一年也是26岁的爱因斯坦发表相对论的年代。 研究人员比较了爱因斯坦和对照组大脑不同位置胼胝体的厚度。结果显示，爱因斯坦大脑的胼胝体比正常人厚。研究人员认为，由于胼胝体神经纤维较多，它们连接大脑的重要区域，比如负责复杂思维和决策的前额叶皮层，结合其他研究证据，比如一些物理学家的大脑比普通人的大脑大，而皱纹更为复杂，这表明爱因斯坦大脑的这些特征是他非凡才华基础的基础。 尽管上述研究表明爱因斯坦的大脑与普通人不同，但一些研究认为爱因斯坦的大脑与普通人没有区别。 纽约佩斯大学的心理学家特伦斯·海因斯在《大脑与认知》杂志上发表文章说，爱因斯坦的大脑在细胞和结构上与普通人没有什么不同。海因斯主要质疑此前一些关于爱因斯坦大脑的研究结果，以表明爱因斯坦的大脑与普通人没有什么不同。 首先，海因茨认为之前的研究并不严谨。例如，海因茨说，1985年在人类大脑中发现的钻石细胞数量明显高于普通人。因为戴蒙德分析了4个大脑区域的7个变量，相当于28组分析，只有一组p值小于，这并不能解释问题。因为p值是检验结果可信度的下降指标，如果p值大于，则无统计学意义，即结论不可靠；否则，p值小于，结论更可靠；p值小于，则非常可靠。然而，对爱因斯坦大脑中神经细胞的分类显示，28组中只有一组p值小于，说明爱因斯坦大脑中胶质细胞的含量并不比普通人多。 其次，海因斯认为，以往的研究和分析在逻辑上也存在问题。爱因斯坦的大脑不同于普通人的所有结论都是通过研究爱因斯坦的大脑切片得出的，这本身并不十分科学，因为几片大脑切片无法替代大脑的所有组织和细胞，也无法揭示这些细胞是如何思考和操作多种功能的大脑作为一个整体对整个大脑的一小片或几片进行分析，可以揭示出大脑的特殊认知能力，无异于痴人说梦。 第三，人们过去常常根据爱因斯坦的自我评价来分析他的大脑。例如，爱因斯坦曾写道，他认为自己可以很好地控制自己的大脑，精力充沛。但海因茨认为，这些评论在真正的神经科学中毫无价值，不可能准确地研究爱因斯坦的大脑，根据他说的几句话得出可靠的结论。 耶鲁大学医学院的神经科学家齐默尔曼同意海因斯的观点。齐默尔曼曾经是哈维的老师。因此，哈维也给了齐默尔曼一些爱因斯坦大脑的部分。在爱因斯坦还活着之前，齐默尔曼首先和爱因斯坦约好了将来研究他的大脑。当时，爱因斯坦同意了，但有一个条件：研究结果不应发表。齐默尔曼还仔细观察了爱因斯坦的大脑，认为他的大脑非常正常。爱因斯坦的大脑和普通人的不同之处在于，他的大脑比同龄的人更 健康 ，退化的迹象更少。 至于我们是否可以通过研究大脑得出爱因斯坦比普通人更聪明的结论，齐默尔曼的观点与海因斯一致。他举例说，有人赢得了长跑冠军，但他死后，解剖他的腿，你就以为能发现成为长跑冠军的秘诀吗？ 美国罗伯特·伍德·约翰逊医学院的神经学家雷波尔提出了一个更好的观点：人们对爱因斯坦大脑的迷恋揭示了人们对大脑的假设和对天才的崇拜。 更重要的是，即使爱因斯坦的大脑与普通人不同，哈佛医学院的神经科学家加内巴德认为，他无法回答另一个问题：是非凡的大脑让爱因斯坦成为伟大的物理学家，还是他对高级物理的学习改变了他的大脑？
这个应该没有什么特别的结论吧，只不过是因为爱因斯坦他的一些思维比我们更厉害而已
爱因斯坦大脑出身是便是畸形的，导致管理数学与空间的一块比普通人大
人类大脑与电脑英国科学家艾伦·图灵1937年发表著名的《论应用于解决问题的可计算数字》一文。文中提出思考原理计算机——图灵机的概念，推进了计算机理论的发展。1945年图灵到英国国家物理研究所工作，并开始设计自动计算机。1950年，图灵发表题为《计算机能思考吗？》的论文，设计了著名的图灵测验，通过问答来测试计算机是否具有同人类相等的智力。 图灵提出了一种抽象计算模型，用来精确定义可计算函数。图灵机由一个控制器、一条可无限伸延的带子和一个在带子上左右移动的读写头组成。这个在概念上如此简单的机器，理论上却可以计算任何直观可计算的函数。图灵机作为计算机的理论模型，在有关计算机和计算复杂性的研究方面得到广泛应用。 计算机是人类制造出来的信息加工工具。如果说人类制造的其他工具是人类双手的延伸，那么计算机作为代替人脑进行信息加工的工具，则可以说是人类大脑的延伸。最初真正制造出来的计算机是用来解决数值计算问题的。二次大战后期，当时为军事目的进行的一系列破译密码和弹道计算工作，越来越复杂。大量的数据、复杂的计算公式，即使使用电动机械计算器也要耗费相当的人力和时间。在这种背景下，人们开始研制电子计算机。 世界上第一台计算机“科洛萨斯”诞生于英国，“科洛萨斯”计算机是1943年3月开始研制的，当时研制“科洛萨斯”计算机的主要目的是破译经德国“洛伦茨”加密机加密过的密码。使用其他手段破译这种密码需要6至8个星期，而使用‘科洛萨斯’计算机则仅需6至8小时。1944年1月10日，“科洛萨斯”计算机开始运行。自它投入使用后，德军大量高级军事机密很快被破译，盟军如虎添翼。“科洛萨斯”比美国的ENIAC计算机问世早两年多，在二战期间破译了大量德军机密，战争结束后，它被秘密销毁了，故不为人所了解。 尽管第一台电子计算机诞生于英国，但英国没有抓住由计算机引发的技术和产业革命的机遇。相比之下，美国抓住了这一历史机遇，鼓励发展计算机技术和产业，从而崛起了一大批计算机产业巨头，大大促进了美国综合国力的发展。1944年美国国防部门组织了有莫奇利和埃克脱领导的ENIAC计算机的研究小组，当时在普林斯顿大学工作的现代计算机的奠基者美籍匈牙利数学家冯·诺依曼也参加了者像研究工作。1946年研究工作获得成功，制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。这台用18000只电子管组成的计算机，尽管体积庞大，耗电量惊人，功能有限，但是确实起了节约人力节省时间的作用，而且开辟了一个计算机科学技术的新纪元。这也许连制造它的科学家们也是始料不及的。 最早的计算机尽管功能有限，和现代计算机有很大的差别，但是它已具备了现代计算机的基本部分，那就是运算器、控制器和存储器。 运算器就象算盘，用来进行数值运算和逻辑运算，并获得计算结果。而控制器就象机算机的司令部，指挥着计算机各个部分的工作，它的指挥是靠发出一系列控制信号完成的。 计算机的程序、数据、以及在运算中产生的中间结果以及最后结果都要有个存储的地方，这就是计算机的第三个部件——存储器。 计算机是自动进行计算的，自动计算的根据就是存储于计算机中的程序。现代的计算机都是存储程序计算机，又叫冯·诺依曼机，这是因为存储程序的概念是冯·诺依曼提出的。人们按照要解决的问题的数学描述，用计算机能接受的“语言”编制成程序，输入并存储于计算机，计算机就能按人的意图，自动地高速地完成运算并输出结果。程序要为计算机提供要运算的数据、运算的顺序、进行何种运算等等。 微电子技术的产生使计算机的发展又有了新的机遇，它使计算机小型化成为可能。微电子技术的发展可以追溯到晶体管的出现。1947年美国电报电话公司的贝尔实验室的三位学家巴丁、不赖顿和肖克莱制成第一支晶体管，开始了以晶体管代替电子管的时代。 晶体管的出现可以说是集成电路出台的序幕。晶体管出现后，一些科学家发现，把电路元器件和连线像制造晶体管那样做在一块硅片上可实现电路的小型化。于是，晶体管制造工业经过10年的发展后，1958年出现了第一块集成电路。 微电子技术的发展，集成电路的出现，首先引起了计算机技术的巨大变革。现代计算机多把运算器和控制器做在一起，叫微处理器，由于计算机的心脏——微处理器（计算机芯片）的集成化，使微型计算机应运尔生，并在70－80年代间得到迅速发展，特别是IBM PC个人计算机出现以后，打开了计算机普及的大门，促进了计算机在各行各业的应用，五六十年代，价格昂贵、体积庞大、耗电量惊人的计算机，只能在少数大型军事或科研设施中应用，今天由于采用了大规模集成电路，计算机已经进入普通的办公室和家庭。 标志集成电路水平的指标之一是集成度，即在一定尺寸的芯片上能做出多少个晶体管，从集成电路出现到今天，仅40余年，发展的速度却是惊人的，芯片越做越小，这对生产、生活的影响也是深远的。ENIAC计算机占地150平方米，重达30吨，耗电量几百瓦，其所完成的计算，今天高级一点的袖珍计算器皆可完成。这就是微电子技术和集成电路所创造的奇迹。 现状与前景 美国科学家最近指出，经过30多年的发展，计算机芯片的微型化已接近极限。计算机技术的进一步发展只能寄希望于全新的技术，如新材料、新的晶体管设计方法和分子层次的计算技术。 过去30多年来，半导体工业的发展基本上遵循穆尔法则，即安装在硅芯片上的晶体管数目每隔18个月就翻一番。芯片体积越来越小，包含的晶体管数目越来越多，蚀刻线宽越来越小；计算机的性能也因而越来越高，同时价格越来越低。但有人提出，这种发展趋势最多只能再持续10到15年的时间。 美国最大的芯片生产厂商英特尔公司的科学家保罗·A·帕坎最近在美国《科学》杂志上撰文说，穆尔法则（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的法则）也许在未来10年里就会遇到不可逾越的障碍：芯片的微型化已接近极限。人们尚未找到超越该极限的方法，一些科学家将其称之为“半导体产业面临的最大挑战”。 目前最先进的超大规模集成电路芯片制造技术所能达到的最小线宽约为微米，即一根头发的5％那样宽。晶体管里的绝缘层只有4到5个原子那样厚。日本将于2000年初开始批量生产线宽只有0. 13微米的芯片。预计这种芯片将在未来两年得到广泛应用。下一步是推出线宽0. 1微米的的芯片。帕坎说，在这样小的尺寸上，晶体管只能由不到100个原子构成。 芯片线宽小到一定程度后，线路与线路之间就会因靠得太近而容易互相干扰。而如果通过线路的电流微弱到只有几十个甚至几个电子，信号的背景噪声将大到不可忍受。尺寸进一步缩小，量子效应就会起作用，使传统的计算机理论完全失效。在这种情况下，科学家必须使用全新的材料、设计方法乃至运算理论，使半导体业和计算机业突破传统理论的极限，另辟蹊径寻求出路。 当前计算机发展的主流是什么呢？国内外比较一致的看法是RISC RISC是精简指令系统计算机（Reduced Instruction Set Computer）的英文缩写。所谓指令系统计算机所能执行的操作命令的集合。程序最终要变成指令的序列，计算机能执行。计算机都有自己的指令系统，对于本机指令系统的指令，计算机能识别并执行，识别就是进行译码——把代表操作的二进制码变成操作所对应的控制信号，从而进行指令要求的操作。一般讲，计算机的指令系统约丰富，它的功能也约强。RISC系统将指令系统精简，使系统简单，目的在于减少指令的执行时间，提高计算机的处理速度。传统的计算机一般都是每次取一条指令，而RISC系统采用多发射结构，在同一时间发射多条指令，当然这必须增加芯片上的执行部件。并行处理技术 并行处理技术也是提高计算机处理速度的重要方向，传统的计算机，一般只有一个中央处理器，中央处理器中执行的也只是一个程序，程序的执行是一条接一条地顺序进行，通过处理器反映程序的数据也是一个接一个的一串，所以叫串行执行指令。并行处理技术可在同一时间内多个处理器中执行多个相关的或独立的程序。目前并行处理系统分两种：一种具有4个、8个甚至32个处理器集合在一起的并行处理系统，或称多处理机系统；另一种是将100个以上的处理器集合在一起，组成大规模处理系统。这两种系统不仅是处理器数量多少之分，其内部互连方式、存储器连接方式、操作系统支持以及应用领域都有很大的不同。 曾经有一段时间，超级计算机是利用与普通计算机不同的材料制造的。最早的克雷1号计算机是利用安装在镀铜的液冷式电路板上的奇形怪状的芯片、通过手工方式制造的。而克雷2号计算机看起来更加奇怪，它在一个盛有液态碳氟化合物的浴器中翻腾着气泡———采用的是“人造血液”冷却。并行计算技术改变了所有这一切。现在，世界上速度最快的计算机是美国的“Asci Red”， 这台计算机的运算速度为每秒钟2·1万亿次，它就是利用与个人计算机和工作站相同的元件制造的，只不过超级计算机采用的元件较多而已，内部配置了9000块标准奔腾芯片。鉴于目前的技术潮流，有一点是千真万确的，那就是超级计算机与其它计算机的差别正在开始模糊。 至少在近期，这一趋势很明显将会继续下去。那么，哪些即将到来的技术有可能会扰乱计算技术的格局，从而引发下一次超级计算技术革命呢？ 这样的技术至少有三种：光子计算机、生物计算机和量子计算机。它们能够成为现实的可能性都很小，但是由于它们具有引发革命的潜力，因此是值得进行研究的。光子计算机 光子计算机可能是这三种新技术中最接近传统的一种。几十年来，这种技术已经得到了有限的应用，尤其是在军用信号处理方面。 在光子计算技术中，光能够像电一样传送信息，甚至传送效果更好，，光束在把信息从一地传送至另一地的效果要优于电，这也就是电话公司利用光缆进行远距离通信的缘故。光对通信十分有用的原因，在于它不会与周围环境发生相互影响，这是它与电不同的一点。两束光线可以神不知鬼不觉地互相穿透。光在长距离内传输要比电子信号快约100倍，光器件的能耗非常低。预计，光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到10000倍。 令人遗憾的是，正是这种极端的独立性使得人们难以制造出一种全光子计算机，因为计算处理需要利用相互之间的影响。要想制造真正的光子计算机，就必须开发出光学晶体管，这样就可以用一条光束来开关另一条光束了。这样的装置已经存在，但是要制造具有适合的性能特征的光学晶体管，还需要仰仗材料科学领域的重大突破。生物计算机 与光子计算技术相比，大规模生物计算技术实现起来更为困难，不过其潜力也更大。不妨设想一种大小像柚子，能够进行实时图像处理、语音识别及逻辑推理的超级计算机。这样的计算机已经存在：它们就是人脑。自本世纪70年代以来，人们开始研究生物计算机（也叫分子计算机），随着生物技术的稳步发展，我们将开始了解并操纵制造大脑的基因学机制。 生物计算机将具有比电子计算机和光学计算机更优异的性能。如果技术进步继续保持目前的速度，可以想像在一二十年之后，超级计算机将大量涌现。这听起来也许像科幻小说，但是实际上已经出现了这方面的实验。例如，硅片上长出排列特殊的神经元的“生物芯片”已被生产出来。 在另外一些实验室里，研究人员已经利用有关的数据对DNA的单链进行了编码，从而使这些单链能够在烧瓶中实施运算。这些生物计算实验离实用还很遥远，然而1958年时我们对集成电路的看法也不过如此。量子计算机 量子力学是第三种有潜力创造超级计算革命的技术。这一概念比光子计算或生物计算的概念出现得晚，但是却具有更大的革命潜力。由于量子计算机利用了量子力学违反直觉的法则，它们的潜在运算速度将大大快于电子计算机。事实上，它们速度的提高差不多是没有止境的。一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约3 0秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。 眼下恰好有一项重要的用途适合这种貌似深奥的作业。通过对代表数据的代码进行加密，计算机数据得到保护。而解密的数学“钥匙”是以十分巨大的数字——一般长达250位——及其素数因子的形式出现的。这样的加密被认为是无法破译的，因为没有一台传统计算机能够在适当的时间里计算出如此巨大数字的素数因子。但是，至少在理论上，量子计算机可以轻易地处理这些素数加密方案。因此，量子计算机黑客将不仅能够轻而易举地获得常常出没于各种计算机网络（包括因特网）中的信用卡号码及其他个人信息，而且能够轻易获取政府及军方机密。这也正是某些奉行“宁为人先、莫落人后”这一原则的政府机构一直在投入巨资进行量子计算机研究的原因。量子超级网络引擎 量子计算机将不大可能破坏因特网的完整性，不仅如此，它们到头来还可能给因特网带来巨大的好处。两年前，贝尔实验室的研究人员洛夫·格罗弗发现了用量子计算机处理我们许多人的一种日常事务的方法———搜寻隐藏在浩如烟海的庞大数据库内的某项信息。寻找数据库中的信息就像是在公文包里找东西一样。如果各不相同的量子位状态组合分别检索数据库不同的部分，那么其中的一种状态组合将会遭遇到所需查找的信息。 由于某些技术的限制，量子搜索所能带来的速度提高并没有预计的那么大，例如，如果要在1亿个地址中搜索某个地址，传统计算机需要进行大约5000万次尝试才能找到该地址；而量子计算机则需大约1万次尝试，不过这已经是很大的改善了，如果数据库增大的话，改善将会更大。此外，数据库搜索是一种十分基础的计算机任务，任何的改善都很可能对大批的应用产生影响。 迄今为止，很少有研究人员愿意预言量子计算机是否将会得到更为广泛的应用。尽管如此，总的趋势一直是喜人的。尽管许多物理学家————如果不是全部的话———一开始曾认为量子力学扑朔迷离的本性必定会消除实用量子计算技术面临的难以捉摸而又根深蒂固的障碍，但已经进行的深刻而广泛的理论研究却尚未能造就一台实实在在的机器。 那么，量子计算机的研究热潮到底意味着什么？计算技术的历史表明，总是先有硬件和软件的突破，然后才出现需要由它们解决的问题。或许，到我们需要检索那些用普通计算机耗时数月才能查完的庞大数据库时，量子计算机才将会真正开始投入运行。研究将能取代电子计算机的技术并非易事。毕竟，采用标准微处理器技术的并行计算机每隔几年都会有长足的进步。因此，任何要想取代它的技术必须极其出色。不过，计算技术领域的进步始终是十分迅速的，并且充满了意想不到的事情。对未来的预测从来都是靠不住的，事后看来，那些断言“此事不可行”的说法，才是最最愚蠢的。 除了超级计算机外，未来计算机还会在哪些方面进行发展呢？多媒体技术 多媒体技术是进一步拓宽计算机应用领域的新兴技术。它是把文字、数据、图形、图像和声音等信息媒体作为一个集成体有计算机来处理，把计算机带入了一个声、文、图集成的应用领域。多媒体必须要有显示器、键盘、鼠标、操纵杆、视频录象带／盘、摄象机、输入／输出、电讯传送等多种外部设备。多媒体系统把计算机、家用电器、通信设备组成一个整体由计算机统一控制和管理。多媒体系统将对人类社会产生巨大的影响。网络 当前的计算机系统多是连成网络的计算机系统。所谓网络，是指在地理上分散布置的多台独立计算机通过通信线路互连构成的系统。根据联网区域的大小，计算机网络可分成居域网和远程网。小至一个工厂的各个车间和办公室，大到跨洲隔洋都可构成计算机网。因特网将发展成为人类社会中一股看不见的强大力量－－它悄无声息地向人们传递各种信息，以最快、最先进的手段方便人类的工作和生活。现在的因特网发展有将世界变成“地球村”的趋势。 专家认为PC机不会马上消失，而同时单功能或有限功能的终端设备（如手执电脑、智能电话）将挑战PC机作为计算机革新动力的地位。把因特网的接入和电子邮件的功能与有限的计算功能结合起来的“置顶式”计算机如网络电视将会很快流行开来。单功能的终端最终会变得更易应用智能化计算机 我们对大脑的认识还很肤浅，但是使计算机智能化的工作绝不能等到人们对大脑有足够认识以后才开始。使计算机更聪明，从开始就是人们不断追求的目标。目前用计算机进行的辅助设计、翻译、检索、绘图、写作、下棋、机械作业等方面的发展，已经向计算机的智能化迈进了一步。随着计算机性能的不断提高，人工智能技术在徘徊了50年之后终于找到了露脸的机会，世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫向“深蓝”的俯首称臣，让人脑第一次尝到了在电脑面前失败的滋味。人类从来没有像今天这样深感忧惧，也从来没有像今天这样强烈地感受到认识自身的需要。 目前的计算机，多数是冯·诺依曼型计算机，它在认字、识图、听话及形象思维方面的功能特别差。为了使计算机更加人工智能化，科学家开始使计算机模拟人类大脑的功能，近年来，各先进国家注意开展人工神经网络的研究，向计算机的智能化迈出了重要的一步。 人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：具有自学功能。六如实现图象识别时，只要线把许多不同的图象样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学功能，漫漫学会识别类似的图像。自学功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供同经济预测、市场预测、效益预测、其前途是很远大的。 具有联想储存功能。人的大脑是具有两厢功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某。，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。 人工神经网络是未来为电子技术应用的新流域。智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。 人们普遍认为智能计算机将像穆尔定律（1965年提出的预测半导体能力将以几何速度增长的定律）的应验那样必然出现。提出这一定律的英特尔公司名誉董事长戈登·穆尔本人也同意这一看法，他认为：“硅智能将发展到很难将计算机和人区分开来的程度。”但是计算机智能不会到此为止。许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智慧之和。霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到下个世纪中叶（而且很可能还要快得多），计算机的智能也许就会超出人类的理解能力。什么是计算机语言计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。 电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照以经用计算机语言编好的程序来执行的，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 计算机所能识别的语言只有机器语言，即由0和1构成的代码。但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。 目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。 汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序通常由三部分组成：指令、伪指令和宏指令。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。 高级语言是目前绝大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令，并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。同时，由于省略了很多细节，编程者也就不需要有太多的专业知识。 高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法、命令格式都各不相同。 高级语言所编制的程序不能直接被计算机识别，必须经过转换才能被执行，按转换方式可将它们分为两类: 解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码(机器语言)，一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。 编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码(机器语言)，因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件(＊ .OBJ)才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。现在大多数的编程语言都是编译型的，例如Visual C＋＋、Visual Foxpro、Delphi等。
说起爱因斯坦，大家对他的评价都是天才、优秀科学家。然而正是因为异于常人的表现，让这位天才，在死后还不能安息，被人以科学的名义“窃取”大脑，拿来做研究。1955年4月18号，爱因斯坦死于大动脉爆裂，负责尸检的是一位病理学家Harvey哈维，在没有经过家属同意的情况下，他把爱因斯坦的大脑和眼球偷偷取出来了，理由是像爱因斯坦这样聪明的人不拿来做研究的话，就太可惜了。
这一消息很快被纽约时报报道，爱因斯坦的家人和粉丝知道后非常生气。引起了众怒的哈维不仅丢了工作，还跟妻子离了婚。最后，他带着大脑独自离去，离去前信誓旦旦的表示会公布研究结果。结果，40多年过去了，杳无音讯。
后来被记者找到时发现，他生活窘迫，对大脑的研究也一直没有进展。而爱因斯坦的大脑被切成了240小片，被包埋在火棉胶里，又浸泡在福尔马林中保存起来。截至到今天，关于爱因斯坦大脑研究的论文报道都是寥寥无几，有发现说，虽然爱因斯坦的大脑IQ高于常人，但他大脑的尺寸比其他成年男性的大脑的要小一点。
另一项发现是，他的大脑上负责数学和空间推理的顶叶比常人要大15%。但这些发现都不能解释，爱因斯坦为何是一位天才。随着时间的流逝，哈维取脑事件渐渐淡出了人们的视线。哈维也将剩余的大脑切片捐给了普林斯顿医院。至于爱因斯坦的眼球，曾经有传言说一位明星愿意出5百万美元（约合人民币3200万元）收购，哈维却否认有这件事。 事实的真相到底是怎样的，估计只有当事人知道了。
为了理解为什么这么多不缺乏智商，受过良好教育，并且足够努力的人，他们的成就比获得诺贝尔奖的人差得多？经过反复统计，科学界普遍有两种看法：一种解释是，智商或解决问题中显示出的智慧和真正的智慧并非完全线性相关。另一个解释是，天才的大脑与我们普通人的大脑明显不同，也就是说，它们是天生的。
您和我不仅关心这个问题，全世界的科学家也都想知道答案。找到这个答案的直接方法是找到一个超级天才的大脑来研究它。 1955年。一位医生得到了机会。他的名字叫托马斯·哈维。那年，伟大的科学家爱因斯坦去世。他的尸体被停在普林斯顿大学医学院，哈维恰好是负责爱因斯坦的医院医生之一。哈维采取了非常惊人的举动。他利用自己的作品偷走了这个天才的大脑。经过消毒处理后，他做了240切片，并将其保存下来以研究天才的大脑与普通人有什么不同。
当然，这件事不能从联邦调查局隐瞒。他们一直在追捕他们，但联邦调查局只是想秘密保护哈维和爱因斯坦的大脑。爱因斯坦的儿子知道这件事当然很生气，但是在哈维的解释之后，他仍然原谅了哈维，但提出了一项要求，即研究结果必须在世界一流的杂志上发表。从那一刻起，世界一直在等待哈维的研究成果。遗憾的是，哈维一生都在研究，而爱因斯坦的大脑与普通人之间没有任何区别。令我们更失望的是，提出相对论的天才仅重1,230克，远低于普通人的1,400克。尽管他的大脑有更多的苏尔奇，但这还不是判断天才的直接证据。
直到1980年，哈维承受着巨大的压力，担心自己一生中无法完成爱因斯坦大脑研究的艰巨任务，因此他决定让世界各地的科学家参与这项研究。每个人都拿起高火柴火，许多人参加了。人们不仅容易产生结果，而且他们也有不同的意见。 1999年，加利福尼亚大学的科学家发现，爱因斯坦大脑中的神经胶质细胞多于数学。有许多具有物理功能的神经元细胞。然而，医学上的共识是神经元细胞在人类思维中起主要作用，而角质形成细胞仅起辅助作用。因此，这一发现被医学界所鄙视。后来，加拿大科学家发现，埃斯坦的脑洞很大，也就是说，他的颅骨和大脑上部空间更大。尽管在开玩笑时，我们总是说脑孔是敞开的，但每个人都知道，脑孔实际上不一定与智力有关。
总的来说就是爱因斯坦的智商比较高，脑回路的阻碍比较少而已
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把顺序写好就行了
第1自然段:写好主题,写出最能引出下问的语言,做为伏笔! 第2自然段:写出以前的事情,或丑恶的,搞笑的......做个鲜明的对比 第3自然段:改变后的"我"是怎样的成长. 第4自然段:结束.
自然科学论文2000字篇二 探析主流心理学追求自然科学化的原因 摘要：主流心理学采取自然科学的原理和方法论，试图将自己变成一门自然科学。作者从历史、社会、经济、时代精神、学科建制的背景下，分析了主流心理学选择自然科学取向的原因。这些原因包括：自然科学对主流心理学的历史性影响，自然科学具备成熟的方法论和有利的时代精神，自然科学的实践性优势，社会需求对自然科学取向心理学的促进，主流心理学研究者的心理因素，以及心理学研究对象的复杂性。 关键词：主流心理学;科学主义;自然科学取向 分类号：B84-06 1引言 心理学中存在科学主义和人文主义两种对立的流派。代表前者的构造主义、行为主义和现代认知心理学接受“原子论、还原论、客观论、决定论、量化方法五个原则”(高峰强，2001)，，以较大的影响力，在心理学中占据了主导地位。主流心理学借鉴自然科学――包括物理学、化学、数学、生理学、医学和计算机科学等，以机械自然观为基本世界观，以实证主义为基础方法论，吸收了经验主义、客观主义、操作主义、价值中立等自然科学原则，并引进自然科学的研究方法、技术、设备和成果，建立了类似自然科学的方法论体系，来指导自身的研究。这种自然科学取向，尽管促进了主流心理学的独立和发展，但也存在着明显的弊端，造成了“心理学研究课题、研究方法和社会责任的迷失”(Bakan，1996)。 那么，为什么主流心理学选择走自然科学之路呢?近20年来，尽管不少学者对这一取向的不合理性进行了批判，但是对于它产生的原因，尚未做深入分析。作者从历史、社会、经济、时代精神、学科建制的背景下，考察了主流心理学选择自然科学取向的原因，其中包括：历史上自然科学对主流心理学的影响、自然科学具备成熟的方法论和有利的时代精神、自然科学的实践性优势、社会需求对自然科学取向心理学的促进、主流心理学研究者的心理因素，以及心理学研究对象的复杂性。作者提出，随着心理学科的成熟、社会的发展和科学观的演变，人文社会取向的心理学研究将会受到更多的重视。 2自然科学对主流心理学的历史影响 自然科学帮助心理学独立 人类心理一方面作为哲学思辨的主体和过程，另一方面又作为哲学研究的重要对象，这种主客体的双重角色，使得心理学同哲学相互交织，难以分离，无法跨出哲学思辨式的研究方法，始终无法独立。近代自然科学首先提出了独立的心理学研究的要求，并贡献出方法论、仪器和测量手段，帮助心理学摆脱了附庸哲学的地位，实现了独立。 19世纪初期，天文学家被反应时间差异所困扰。贝塞尔总结了“人差方程式”，提出了反应时间这一研究课题。18世纪末到19世纪初，神经生理学、感觉生理学、脑机能研究涉及到了心理学领域。以医学家布洛卡、维尔尼克和物理学家赫尔姆霍茨为代表的研究者们，研究了大脑机能、神经冲动和知觉等，创造了临床法、切除法和电刺激法，促进了生理心理学的产生。19世纪30-60年代，生理学家韦伯研究了物理刺激与心理感觉之间的关系;物理学家费希纳利用物理学和数学方法，创造了均差法、正误法和最小可觉察法，创立了心理物理学。1879年冯特借鉴自然科学，建立了第一个心理学实验室，心理学研究终于具备了客观性、实证性、经验性和可操作性，成为一门独立的科学。 自然科学推动主流心理学发展 主流心理学在发展过程中，吸收了大量自然科学的原理和成果。艾宾浩斯以实验方法控制记忆条件、观察记忆结果，首次研究了高级的心理过程，推动了实验心理学的发展。铁钦纳吸收经验主义和联想主义，秉承原子论，对注意、联想、情绪和情感进行了研究，创立了构造主义心理学。行为主义采取实证主义、机械唯物主义、经验主义和还原论，吸收了条件反射学说和生物进化论，以刺激一反应模型对行为进行了严格的实证性研究。新行为主义接受逻辑实证主义、操作主义和物理主义，采用数学和逻辑语言来描述人类行为。认知心理学吸纳了信息论、控制论、系统论、数理逻辑、计算机科学，把人的思维看作物理符号系统来进行研究。尽管它反对行为主义对意识研究的忽略，但仍然继承了经验主义和实证主义原则。当今的主流心理学出现了生物神经学化的趋势。它吸收了认知神经科学、生物遗传学、习性学的研究成果，从生物决定论的视角，以基因、神经和激素等生物层面上来解释心理现象。 如此看出，在心理学独立和发展的过程中，自然科学起到了重要的推动作用。而人文社会科学的创立和发展，相对于自然科学来说比较晚。加之这些学科本身就不够成熟，其对于心理学的影响也较为次要。 3自然科学成熟的方法论和思想基础 原则和方法论优势 自然科学方法论建立在决定论、机械自然观和客观性原则上，追求普适性真理，采用实验研究方法。与人文社会科学相比较，自然科学具有原则和方法论的优势。 1)决定论：决定论假设存在着普遍的因果规律。这就意味着，一旦认识到事物发展变化的规律，人们就有能力对事件进行预测和控制。因此，决定论是科学研究和社会控制的前提。与决定论概念相对的是自由意志，它较多出现在人文社会研究当中。自由意志排斥因果关系，然而没有因果关系，学科的实用性就大打折扣。 2)机械自然观：机械自然观把宇宙比做精密的机器。这种世界图景具有简明性、精确性、规律性、可预测性和可控性，有利于研究工作的开展和研究成果的应用。人文观点承认心理的主观能动性、复杂性和易变性，这就造成了研究的困难。 3)客观性原则：自然科学家坚持客观主义，尽可能地排除研究者主观态度、信念和偏见对科学研究的影响，以期发现客观真理。客观性原则还树立了一元的真理标准，有利于研究者之间的交流和对成果的评判。 4)普适性：自然科学追求普适性的真理。自然科学家运用归纳和演绎的思维方式，来探索个别现象和普遍真理的联系，这种方法有利于理论的产生、检验和推广应用。 5)实验方法：在实验方法中，自然科学家通过控制变量来确定相关或因果关系，产生的结果具有必然性和较高的可信度。而人文社会科学的结论具有较大的或然性，可信度较低。 以上原则和方法的应用使自然科学具备了客观性、普适性、准确性、一致性、可观察性、可重复性和可操作性，形成了一个颇具吸引力的方法论体系。 有利的时代精神 科学的发展是特定的社会阶段和时代背景的产物。因此。“对心理学发展史的理解必须考虑这一学科进化的背景，考虑学科中的流行观念和那个时代的文化，以及时代精神或时代的思想氛围”(Schultz&Schultz，2007)。近几个世纪的多数哲学思潮、时代精神都是有利于自然科学的。 唯科学主义极大地提高了科学的地位。自文艺复兴、科学革命开始，天文、数学、物理、生理、医学等自然科学获得了空前的成功，“科学取 代宗教成为最为突出的理智的权威，成为文明世界的世界观的定义者、审判者和护卫者”(Richard，2007)。唯科学主义随之诞生，它认为自然科学能够解决一切问题，而其他知识都是不可靠的。在唯科学主义盛行的情况下，主流心理学作为新兴的、具有争议的学科，采取自然科学的定位是明智的选择。 从物理属性来阐释人性的机械主义人性观也随着科学革命而盛行。另一方面，由于工业生产方式，“现代社会的一个特征是机械化，工业化和技术化代表了机器变成社会中心这一过程”()。在机械主义人性观和机械化社会的影响下，主流心理学走自然科学的道路，是符合社会思潮和需求的。 19世纪开始流行的实证主义崇尚理性，强调经验，提出科学研究必须采用假设、演绎、验证和数学方法，以揭示事物运动的规律。这些思想是与现代科学精神相一致的。通过这些主张，实证主义提高了自然科学的权威，为其发展提供了有利的思想氛围。 经验主义是自然科学的基本原则。它主张人类知识起源于感觉经验，而自然科学正是通过经验性研究来实现的。与之相对的理性主义否认经验的可靠性，也就贬低了科学的价值。在两种哲学思想的交锋中，经验主义自13世纪开始占据上风，直至今天仍然处于主导地位。 现代工业文明由理性文化主导，这与自然科学的理性前提是一致的。现代经济、政治、社会管理等基本活动都体现了理性精神，这一精神渗透到人们的思想意识当中，创造了有利于自然科学的文化氛围。 除了刚提到的唯科学主义、机械主义人性观、实证主义、经验主义和理性文化之外，西方思想中的唯物主义、联想主义、客观主义、身心交感论、物理主义、操作主义，以及达尔文主义等哲学思潮，都推动了自然科学的发展，也吸引了主流心理学向自然科学靠拢。相比较之下，人文取向的思潮，如解释学、现象学、存在主义哲学，则影响力较小。 4自然科学的实践性优势 与人文社会科学相比，自然科学具有较多的实践性优势。这些优势即吸引了主流心理学，也成功地推动了主流心理学的发展。 研究对象的性质 从研究对象的性质来看，自然科学的研究对象是客观物质世界，具有客观性、机械性、普便性、同质性和易操作的特点。在不同的时间和地点，不同的自然科学家能够找到同质的研究对象，进行重复验证。因此，自然科学易于积累、比较和评判研究成果。相比之下，人文社会科学的研究对象存在较大的主观性、发展性、异质性、历史性、文化性、伦理性和不稳定性，操作性也较差。人文社会学者很难找到同质的研究对象：很多人文社会现象随着历史推移而变化或消失;伦理性原则束缚了对研究对象的控制：社会现象、文化和人类个体较难被操作化研究。 从研究对象与外界联系来看，自然科学的研究对象是相对孤立的，较容易确定因果联系。而人文社会科学研究对象则处于宏大的社会文化背景、交互错杂的关系当中，较难寻找到规律。因此，主流心理学偏重研究具有自然科学品性的心理现象。 研究方法 实验方法是自然科学研究的重要手段。实验方法有固定的程序，通过控制变量来确定不同变量之间的关系，容易得出较明确的结论。因此它也赢得了主流心理学的青睐。在《四十项改变心理学的研究》一书里，40项心理学研究中，有28项采用了实验方法，其他研究方法――观察法、调查法、临床法、总结性研究和思辨方法全部加起来，才占了12项研究(Hock，2004)。 自然科学应用数学方法进行定量、统计和分析，以求客观性、精确性和可操作性。主流心理学追随了自然科学的数学化趋势，以对其重要思想进行严密的阐述(Thurstone，1986)。数学方法的引用为心理学带来“简洁精确的形式化语言，数量分析和计算方法，推理工具和逻辑证明工具”(陈宏，2006)。相比之下，人文取向的研究则较少采用数学量化方法。而采用定性方法时，其定性的标准又多为主观，难以确定。结果就造成人文社会科学比自然科学更难出成果，却更容易产生理论分歧。 另外，技术、设备的应用帮助自然科学家更好地观察、测量和控制研究对象。主流心理学采用了大量类似的技术和设备：从记忆鼓、棒框仪、闪光融合器到迷津、斯金纳箱、测谎仪，再到磁共振成像技术、正电子发射断层扫描技术、事件相关电位研究技术等;近年来还出现了计算机化的研究趋势。这些技术、设备的应用使自然科学成果产出稳定，相比之下人文社会科学较难应用技术、设施来辅助研究，故显步履艰难。 研究成果的物质转化 自然科学与物质进步直接相联系，多数研究成果可以迅速投入到工业生产、生活消费当中，社会贡献是外显的。在实际运作当中，自然科学研究往往和农业、生产制造业、商业等联系在一起，以研究成果换取资金支持。人文社会科学的成果则更多是非物质和隐性的，不直接贡献于物质资料，较难投入商业运作，只能应用到政府、管理、学术界、艺术等有限领域，获得的资金、政策支持也比较少。 社会认可度 自然科学研究具备客观性和精确性，为社会作出显而易见的物质贡献，因此比人文社会科学受到更多的社会重视。从社会心态来看，由于自然科学距离生活常识较远，大众缺乏专业知识对自然科学进行批判。而人文社会科学贴近现实生活，大众经常凭生活经验对其进行批判，因此，它在大众心目中的权威性不如自然科学。 5社会需求对自然科学取向的促进 科学的发展受社会需求的推动。“科学已经有意识地并直接地指向具体的领域，而且这些具体领域的选择已经越来越不由科学家决定了……科学研究工作越来越多……受科学以外的机关或团体――工业和政府部门所组织起来的研究机关或团体所控制”(Mason，2005)。心理学的独立和发展历经了第二次工业革命、世界大战、信息化、经济发展和社会制度建设。这种社会经济状况对心理学的需求，更多表现在物质建设的层面。工业、商业、教育、医疗、军事、科学等领域的需求，有力地促进了行为主义、认知心理学和心理测量等自然科学取向心理学的发展。 独立的心理学研究的必要性，是由天文学、物理学和生理学等自然科学提出来的。主流心理学回应自然科学的需要，强调人的机械性和生物性，先天地与自然科学联系到了一起。为了解决狗的腺体分泌遭遇干扰的问题，生理学家巴甫洛夫转向了对条件反射的研究。行为主义建立在条件反射原理上，与生理学产生了必然的联系。 1903年法国政府对智障儿童的关注，1905-1913年欧洲向美国的大规模移民，1917年美国加入一战时大量征兵，都需要检验人们的心理素质和能力(Gregory,2006)，有力地推动了心理测量运动。现代社会的多个领域――教育、医学、企业、行政、学术研究等，都大量应用测量技术对人的心理进行评估。 美国工业革命完成后，大量涌入美国的移民需要接受训练，以适应新的生活和生产方式;不同地区、群体之间的思想分歧需要被调和，以巩固统一的国家观念;工业的迅速发展要求培训工人，以提高工作效率。这使得强调行为塑造、社会控制的行为主义被广泛应用，占据心理学统治地位长达几十年。 二战后，战争的推动、计算机与航天科技的发展，都要求对人类认知进行研究。随着西方国家从工业社会迈入后工业社会，或信息社会，知识产业、信息产业发展壮大，推动了现代认知心理学的发展(车文博，2007)。 纵观历史，心理学独立之时，正是工业化、社会化生产蓬勃发展及社会制度完善的时期。工业社会更多强调的是经济发展、制度建设的目标，而非人文的、精神的关怀。在以机器生产为基础的工业文明中，“心理学服务于这些机器的设计，使得机器最大程度地符合人的能力和特征，同时确保人最有效地使用这些机器”(Denis，2007)。国际竞争造成了近代科学发展的一般倾向：“工业不大发达的国家总是在大力开展工业方面的科学研究，而工业比较发达的国家则把大部分拨款用在军事科学研究方面”(Mason，2005)。自然科学取向心理学迎合了工业和后工业社会的需要。 但是，后现代主义思潮已经开始挑战工业文明和理性主义，强调社会、文化环境当中的人的生存状态，为人文取向的心理学开拓了空间。从历史发展的进程来看，随着人类社会的进步，物质生活的富足，人们将更加重视自身文化性、精神性的存在。人文取向的心理学也会随之发展。 6研究者的心理因素 研究者的学术偏好 库恩指出，科学中的一些决定并不是出于逻辑思考。而是基于个人的喜好、价值、政治信念和科学共同体中的共识(Kashdan&Steger,2004)。Karl Lashley和Gregory Kimble分别提出，心理学家的学术取向更多是出于性情和世界观，而不是理性思考(Hergenhagnn，2004)。Lashley把心理学家划分为柔性思想和刚性思想两种，以此解释了他们选择不同学术取向的原因：“这些纯粹是由性情决定的。是基于性情而不是理性的选择”(Lashley,1923)。Kimble选取APA成员和大学生进行调查，得出结论：不同分会的APA成员、不同学术水平的人士分别倾向于不同的学科取向(Kimble，1984)。 主流心理学的自然科学取向在相当程度上受到了学术队伍组成的影响。在心理学早期的学术队伍中，大批著名的心理学家，比如冯特、铁钦纳、詹姆士、高尔顿、卡特尔、麦独孤和伍德沃斯等，都是从医学、生理学或物理学转向心理研究的。在心理学研究中，他们把大量的自然科学方法和成果带入了主流心理学。在后来的发展中，主流心理学也大量吸收了生理学、医学、计算机、数学等领域的人员。即使在今天。很多大学都鼓励有医学、数学或计算机基础的学生报考心理学。接受自然科学世界观和方法论的研究人员，在数量上远远超过了人文社会取向的研究者，这种状况在相当程度上促成了主流心理学向自然科学方向的偏倚。 研究者的顾虑 在科学主义的影响下，将心理学建设成为一门自然科学，成为了无数研究者的梦想。但是，由于研究对象的特殊性，使得心理学诞生艰难，科学地位不巩固，以至于研究者对心理学的合法性缺乏自信心。由于心理现象的主观性和内隐性，早在17世纪，伽利略就指出心理学不能成为一门科学。由于心理现象在过去不能被实证研究，实证主义的创始人孔德拒绝把心理学列入科学的名单。由于不能采用量化研究，康德也认为心理学无法成为科学。心理学是否属于科学的问题，至今仍在争辩当中;近20年还出现了关于心理学合法性的危机论。 根据流行的英美科学体系，只有自然科学才是严格意义上的科学，社会学科只能勉强算是科学，而人文研究则只是“学科”，不是科学。因此，为了确立心理学的科学地位，多数心理学家选择了自然科学而不是人文社会科学的取向。很多心理学家对自己的研究方法心存顾虑，于是尽力遵循自然科学方法论：“以方法中心为根基的正统观念鼓励科学家保持‘安全、明智、稳妥一(马斯洛，1987)。 哲学式的思辨成了主流心理学研究的大忌。Teo指出，“在20世纪，对哲学式思辨的指责成了对心理学家的死刑宣判”;在建立自己理论的时候，冯特、华生、斯金纳和乔姆斯基纷纷批评前人对哲学思辨方法的依赖(Teo，2008)。为了避免哲学化之嫌，华生否认把意识作为研究对象，而是将心理现象还原为肌肉活动和腺体分泌的物理、化学现象。在斯金纳的激进学说中，理论研究甚至被完全抛弃(Hergenhagnn，2004)。主流心理学家服从自然科学的权威，忽视了心理学研究对象的特点，造成了自然科学化的取向。 7心理学研究对象的特点 早期的自然科学取向 心理学的研究对象有着复杂的属性：物质性、生物性、社会性和精神性并存。这四个范畴之间有依存性和时间性的递进关系：在依存性上，序列中前者是后者的基础，后者由前者演进而来。在时间上，存在无机物、有机生命、社会、意识先后发生的时间关系。由于这四种属性中占据前位的相对客观、机械、静止和外显，所以研究起来比较容易。这就决定了学科自下而上的发展规律。学术研究从基础性的对象开始，这样不仅有利于进行根源性的探索发现，也有利于知识在由低到高的层次上积累和发展。另外，这种研究顺序也符合人类社会由低级向高级的发展规律，从而顺应了社会需求。 由于人类机械性与主观能动性、生物遗传与社会文化影响、物质性与精神性并存，心理研究面临很大困难。刚诞生不久的心理学不具备完善的方法论对如此复杂的研究对象展开全面研究，只能从低级的心理现象入手。所以，机械性和生物性的心理现象受到了主流心理学的青睐。 未来的整合趋势 主流心理学选择自然科学取向尽管是明智之举，但是也为此付出了代价：“理论和方法通过忽视不能被数量化的现象来获得流行”fLalvor,2003)。心理学研究应该遵循这样的规律：从机械性到能动性，生物性到社会性、精神性，静止到动态，外显到内隐，由片面研究到整体研究，决定范畴到自由王国，功利追求到审美追求，从服务经济到以人为本，从关注人的生存需要到发展需要。当心理学逐步成熟时，人文社会取向的心理学将获得较大的发展，与自然科学取向心理学进行整合。Henriques指出，心理学面临的困难是整合关于人的不同层面的知识的困难，并且提出了一个与上述观点相似的树形知识结构(由四个维度：物质、生命、思维和文化组成)，来整合知识系统，从而解决心理学分裂的问题()。 洪晓楠从科学哲学角度阐述了科学与人文进行整合的必要性： “科学只是揭示了人的生活世界的一个维度或几个维度，……人对世界的把握并不仅仅限于科学认知，意义的追问和探求总是多向度的，这就需人文的探索和揭示来完成。只有科学与人文的互补整合，才能完整地表达人的存在的全面性和人的本质的丰富性”(洪晓楠，2008)。主流心理学将人机械化和生物化，忽略了人的社会、文化和精神维度，是不足以穷尽心理现象的丰富内涵的。一个更为宏观、整合的范式才可以对人的心理现象进行全方位的探索。 8结语――个宏观的范式 由于以上原因，主流心理学在发展初期走自然科学化的道路，有其必要的学科建设意义。但是“近年来，我们已经观察到逐渐上升的对科学心理学方法论，以及其相应的理论思考的不满”()。采用自然科学方法论的心理学研究已经被批评为“解答问题的方法论与所提出的问题之间的不匹配”(Toomela，2007)。心理学中有很多问题并非经验性问题，而是关于意义、理解、道德、文化等宏观的问题，并不仅仅限于因果关系的描述上(Stam，2006)，自然科学模式不能完全满足心理学研究的需求。另一方面，科学方法论是由哲学规定的，并且在提出假设、建构理论和解读数据的时候，哲学思辨是不可或缺的。因此，哲学思辨不应该成为心理学的禁忌。 心理现象的复杂属性要求“科学主义与人文主义研究取向的结合，和客观试验与主观经验研究模式的结合”(燕国材，2007)。随著心理学走向成熟，从机械、片面、静止的研究向生态、整体和能动方向发展，它提出了对宏观范式的要求。社会的进步将使人们强调自身的文化性、精神性存在，也将呼吁心理学展现更多人文关怀。 近几十年来理论心理学、科学哲学、后现代主义的发展都有利于人文主义心理学。但是唯科学主义势力余波仍在，尤其在中国，摆脱唯科学主义思想仍然需要较长的时间(范岱年，2006)。实证主义也依然拥有较大影响力。心理学界自身的努力尤为重要，心理学家们应该以研究对象的性质为根本依据来决定研究取向，这样才能实现心理学的健康发展。 看了“自然科学论文2000字”的人还看： 1. 2000字自然科学论文 2. 关于科技论文2000字 3. 大学科技论文2000字 4. 自然科学类学术论文范文 5. 科学技术论文2000字(2)
樊平 沈双宏（福建中医药大学中西医结合学院 福建福州 350108）【中图分类号】R242【文献标识码】B【文章编号】1672-5085（2011）35-0315-03 【摘要】一个人日常生活中做技巧性活动习惯性用左手称左利手。左利手人群的出现激起了科学研究者的无限探索。本论文详细地解释了利手的标准，真实、客观、系统地总结左利手的比例和优劣势，并从生理心理方面探讨左利手形成的理论及其与大脑优势的关系。帮助读者更全面地了解左利手及其研究进展。 【关键词】左利手 生理心理 研究进展 纵观历史上的左利手典型人物：中国的孔子、法国的拿破仑、德国的希特勒、智力超群的爱因斯坦、亨利.福特、本杰明.富兰克林；艺术出色的达芬奇、拉斐尔、贝多芬、米开朗琪罗、毕加索；运动优秀的罗德.利弗、纳芙拉蒂洛娃、蔡振华等等。可见他们并不比右利手来得笨，当然也不能说左利手就比右利手聪明，我们首先应该正确看待利手者，杜绝任何歧视。 观察周围的人，他们是用哪只手做下面十个动作的：执笔，拿筷，掷东西，用牙刷刷牙，持剪刀，划火柴，穿针引线，握钉锤，握球拍，用毛巾洗脸。一个人日常生活中做技巧性活动习惯使用的那只手为利手。根据1989年11月全国医学心理年会上制定的中国人的利手分类标准，如果上述10个都习用右手或左手的，则称之为强右利或强左利；如果前6个动作都用右手或左手，而后4个动作中的1个或4个动作用另一只手，则称为右利或左利；如果前6个动作中有1个动作用另一只手，其余的4个动作用另一只手，则称为混合利。如果用右手写字或拿筷子，而其余项目皆用左手操作的人称为潜在左利者。［1］ 1 左利手占比例 对利手的科学研究只有百余年的历史，1946年G.布洛艾德的调查认为总人口中左利者占2～6％；1964年R.布雷恩认为英国盎格鲁－撒克逊人的左利者为 5～10％。中国80年代对14个省的19个单位中进行调查，在这18593名正常男女的调查结果中表明，右利者占％，混合利者为％,左利者仅为％。［1,3］即使把潜在左利计算在内，我国的左利者也仅占％，仍低于西方国家的平均最低左利手比例。 2 利手形成的理论 先天遗传因素 利手的形成很大程度上取决于遗传。 心理学家赫佩（Peter Hepper）的一项研究发现，根据胎儿超声波图像，利手是在出生之前形成的。这表明，利手并不是习得的。［4］ C.赖夫的研究发现，父母全右利的子女仅～％为左利,父母一方为左利者，其子女的左利率提高至％，父母全左利者，其子女的左利率高达46～50％。中国的研究也得出了相似的结果。［5］ 后天影响 在C.赖夫的研究中，56名已形成左利的4到7岁儿童，由于家长不断地纠正，完全改用右手者占48％，无效者仍有14％，其余38％则时而用左手时而用右手。Annett(1989)把右利手基因表示为rs+(即right-shift gene)，其研究表明在先天遗传的基础上，后天的经验起主导作用，大约有50%的人可能成为左利手。［3］ 3 利手与大脑优势的联系 利手的发育 从儿童的发育过程可以看到手的运动随大脑功能的发育而发展，手的使用也随大脑功能的一侧化而逐渐偏向一侧。 7个月以前的婴儿没有利手的倾向，1岁以内婴儿用左、右手抓物的机率几乎均等。女婴右手率略高于男婴。［1］随年龄的增长，右手率也逐渐增长，2到3岁激增至％，以后则缓慢增长，至7岁为％。［6］左手率随年龄增长相应下降，男孩下降速度较女孩快。儿童在7岁以前还出现左利与右利之间的摆动。 利手与言语优势半球 大脑半球负责对侧身体的感知与运动，所以右半球是优势半球的人一般是左利手，左半球是优势半球的人一般是右利手。利手被视为语言功能优势半球的外部反映。值得注意的是：利手是对运动功能的描述，所以优势半球与利手不存在绝对完全的对应。 在研究中发现，左利手病人出现失语时1/3是右脑病变，2/3仍为左脑损害所致；而右利手病人的失语则95～98％为左脑损害所致。这不仅说明两侧半球损害都可能引起失语，也表明无论左利或右利言语优势主要在左半球（图1）。 图1 使用左右脑进行语言加工者在总人口及不同类型利手人群中的比例（此图引自参考文献：［4］） 4 左利手的优势与劣势及相关研究进展 虽然左利手的人要忍受晚宴上肘部相撞，适于右利手的桌子以及难以使用的剪刀，但左利手的优势和劣势是大致相当的。 左利手的优势 左利手者有许多显著的优点。有些学者通过研究发现，大脑通过中枢神经传递信息到身体的左侧，比到身体的右侧要快15‰秒，因此推断左利手有比常人更强的形象思维和空间认识能力，加上人的右脑半球侧重于情感、直觉和艺术，在表象和视觉能力方面的功能比左半球更强，这也可能是为什么许多著名的建筑师、艺术家和棋手的是“左撇子”的一个原因。 数学能力也可能得益于对右脑的充分使用。数学学习优秀的学生中许多人是左利手或双手同利。左利手的优势甚至在基本算术技能中即可表现出来。［4］ 一侧化的脑功能反映了半球的能力方面的专门化，而左利手者的一个显著特征是他们脑的一侧化程度要低于右利手者。右利手者脑的两个半球在大小和形状上相差较大，而左利手者脑的两个半球则更相像。此外，左利手者身体两侧生长得更为平衡，一侧视力的优势不那么明显，甚至双手的指纹和双脚的大小都更为对称。［4］左利手除了以使用左手以外，还频繁使用右手，这样就使大脑左右半球得到比较平衡的发展。所以，一般来说，左撇子的大脑功能要比平常人略胜一筹。［8］例如，左利手在大脑损伤后具有更强的修复功能；左利手者或双手同利者比大多数右利手的人音调记忆能力更强。。 左利手除了以上所举优势外，还有一个重要的特点就是运动优势。不同项目所需的竞技能力因素有所不同, 同一项群的不同类别项目也同样存在这种差异。运动员专项所特有的运动素质参与活动是在专项中取得优势的重要条件之一。调查得知，在某些体育项目中，成绩优秀的运动员更多来自某一种利手类型者（图表1）。［4］右半球的图式化、整体化的信息处理能力显示了对复杂情景进行简捷、直接决策的优点,使其对应左利者的运动优势基本集中在快速多变对抗性技能项目中。由此可见, 左利手运动员可能在竞技能力的结构方面更符合这类项目, 因而在这些项目中具有运动优势。[7] 图表1 不同体育项目中优秀运动员的利手倾向（此图引自参考文献：［4］） 左利手的劣势 左利手与焦虑性神经症、精神分裂症等精神疾病明显相关。［2,9］我国1981年利手调查的数字也说明了这一点：在1252例精神分裂症中左利率超过正常人的三倍至十多倍。［10］对抗精神抑郁、抗组胺药、镇静药易引起脑电图不同常人的改变。 他们在行动的速度、准确性和灵活性方面也不及右利手。用手的习惯也与性取向相联系，尽管这种联系有时微弱有时明显。一项对2个研究的元分析发现：男同性恋者和女同性恋者比异性恋者是左利手者的几率高39％。但是，我们仍然注意到大多数同性恋者都是右利手。［2］此外左利手更容易发生诵读困难和产生自杀企图等等。在学校环境中学习，特别是书写，除阿拉伯语外，左利手学生的书写难度均高于右利手，左手书写须较右手书写更处于强制脊柱后凸的体位，从而促进脊柱异常姿势的发展。[11] 左利手者存在已知的健康风险，他们可能遭受出生压力，如早产或者需要辅助呼吸，他们要忍受更多的头痛，发生更多的事故（部分手右利手设备的原因），出现更多膝和关节的问题，更大量地吸烟喝酒，还会出现更多免疫系统问题（包括哮踹、湿疹、花粉热等过敏症状）。[12] 有学者曾为此作过研究，在调查的189名大学生中，发现各种各样的受伤，左撇子总比右撇子的发生率高，其中在驾驶汽车所发生的意外交通事故，左撇子比右撇子竟然多85％。［13］ 5 左利手的研究进展 随着生理心理学的发展, 以及生理技术对大脑信息加工及类型进行探讨的认知心理学的介入, 使我们对左利手运动优势本质之谜的揭示看到了一丝曙光。 许多新的研究成果与社会的需要紧密结合，如“恐惧症易发生于妇女和左利手”的研究，引起了社会的反响。对作为技巧运动功能一侧化—利手的深入研究，将会进一步阐明大脑半球高级心理功能不对称的机制。 土耳其安卡拉,巴斯肯特大学医学院生理系研究者曾用Oldfield和McManus法对大学生群体优势眼与左/右利手间的关系进行研究得出大学生以右利手为主。左或右利手和优势眼似乎是研究大脑功能不对称性和大脑偏侧型的最可靠的方法。[14] 在大脑半球脑优势现象的研究中对颅骨ⅹ-光摄片的计算机测定发现, 右利手左侧颞一枕区较宽者占64℅, 而左利手右侧颞一枕区较宽者占46℅, 在左利者中有较高的相反的脑部对称性。[15] 心理学家斯坦利.科伦偶然发现一个惊人的事实：随着年龄的增加，左利手者的比例大量减少，世界各地的其他研究者也证实了科伦的发现。[12]因此科伦和哈尔彭大胆的想到了一个不可思议的解释：左利手者去逝得更早。此后进行了大量考证和后续研究，根据一些权威性的研究结果，左利手者与右利手者的生命年限并无显著差异。[8]左利手中也不乏长寿者，如本杰明.富兰克林（84岁）、查理.卓别林（88岁）、帕布洛.毕加索（92岁）、皇太后（现任英国国王的母亲）（105岁）［12］等等。 还有一些病理性左利手。为描述病理性左利的概念, 研究者分析了成人瘫痛发作大样本与左利有关的各种因素。结果发现有三种病理性因素与左利有关①右半身偏瘫的早期发作，②认知缺陷，③临床检查证实有左球大脑疾病者家族性左利也与左利手有关，而与上述提及的病理因素无关。该结果支持病理性左利手和正常左利手之间有明显差别该差别在目前对评估许多假设和左利手有关的异常情况是重要的。 固定性驼背与左利手之间的特异性联系已引起重视，它们之间的联系有明显的生物学意义，但目前理论依据尚显单薄。因而，对左利手是固定性驼背的危险因素这一结论仍需进一步的研究来确证。 2007年，牛津大学的研究人员定位了首个与左利手发生相关的基因LRR下Ml，虽然人们仍然不了解左利手发生的根本原因，但这至少是前进的一步。 参 考 文 献 ［1］黄建民，陈伟忠，人体趣谈与保健小窍门 [A].东南大学出版社，1998，11，(1): 73. ［2］（美）Spencer A. 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脑连接组学是一门快速发展的神经科学子学科，可以用来从宏观尺度上检查不同脑区之间的功能和结构连接关系。研究表明，功能性磁共振成像中常见的规范脑连接网络实际上植根于电生理过程。电生理学研究将为分层大脑网络中的信息整合提供可测试的机制模型。总之，电生理学包含一组交叉科学技术和方法，可提供对大脑系统神经动力学的探索。原则上，它们可以就功能通信如何在大脑网络中以生物学方式实现提供独特的见解，从而在广泛的时间范围内实现复杂的行为 。 此综述的目标是解释电生理学方法与连接组学研究之间的相关性。 1 简介 脑连接是神经科学中一个年轻而快速发展的分支学科，它已经改变了人类的大脑图谱。 连接组研究起源于21世纪初的核磁共振，在图论等数学工具的推动下，旨在提供对健康和疾病中大脑结构和功能的综合分析 。 电生理功能连通性可以定义为一组描述“跨低级别网络的高级别耦合”的指标。低水平网络是由相互连接的细胞组成，分布在1厘米或更大的皮质上--这种空间尺度在整个大脑中随局部细胞密度、区域深度和该区域内电流的主要方向而变化。因为这种局部回路在功能上是相对同质的，所以我们把它们称为“大脑区域”。高水平的耦合构成了这些局部区域之间的信号相互作用。这些相互作用的区域相隔的距离基本上大于网络中每个区域的空间范围，它们构成了本文提及的高级网络。 电生理技术是历史上第一个测量大脑活动的技术，在基础(人类和动物研究)和临床神经科学中仍然是最容易获得和发表最多的技术。它们由非常多样化的方法组合而成，这些方法随着几十年来传感和计算技术的进步而演变。 它们的特殊优势是：1) 直接评估神经活动的能力，对比间接代谢信号；2) 毫秒级的时间分辨率；3) 从单个细胞到整个大脑的多空间尺度记录；4) 通过神经刺激确定因果效应；以及5) 便携式、可移动仪器的可用性、成本效益和数据质量的日益增长 。 总而言之，电生理学包括一套交叉的科学技术和方法，为研究大脑系统的神经动力学提供了独特的途径。原则上，它们可以对大脑网络中如何在生物学上实现功能性通信提供独特的见解，从而在广泛的时间范围内实现复杂的行为分析 。 我们在这里的目标是解释为什么这些独特的特性使电生理方法特别适用于脑连接组研究。 2 电生理连接的度量 电生理数据类型 大脑区域之间的电生理高级连接的测量必须提供 1）高保真度，即足够的信噪比（SNR），以准确表征来自不同大脑区域的信号之间的统计依赖性；2) 足够的空间分辨率，以确保区域之间的连通性估计不会因从一个区域到另一个区域的虚假信号交互（“泄漏”或“串扰”）而显着降低。考虑到这两点，电生理测量可以分为两类： (1) 非侵入性方法 包括脑电图 (EEG) 和脑磁图 (EMG)。前者测量大脑中波动电流产生的头皮表面的电位差，后者测量相同电流波动产生的相应磁感应。 (2) 侵入性测量 通常统称为颅内脑电图 (iEEG)，范围从皮层电图 (ECoG)到更深结构的深度电极。电极参考位置的选择通常决定了进行测量的神经元群体的大小。测量结果通常反映了来自皮层锥体细胞 (类似于MEG/EEG) 的 LFP，这些细胞总和超过了数千个神经元。 由于颅外传感器远离脑源，脑磁图和脑电图具有较低的信噪比（尤其是在高频下）。与EEG相比，MEG提供更高的空间精度，因为它对头部组织的几何形状和电导不太敏感。MEG也不太容易受到生物伪影的影响。然而，MEG 的购买和运营成本也更高，因此更难获得。传感技术的重大进步有望提供新的、更灵活和负担得起的 MEG 仪器，这些仪器最近被证明对连通性测量有效。 电生理信号连通性评估方法 从广义上讲，电生理连接指标可以分为两类，频带内和频带间。目前流行的两类频带内连通性度量：固定相位关系和幅度相关度量。这些不同的技术被认为可以深入了解两种不同的功能连接模式。对于频带间测量，存在三种典型的技术系列：相位-相位、幅度-幅度和相位幅度耦合，后者是最常用的 。 图1中展示了常规的基于生理电信号的脑连接构造步骤。 图1处理电生理数据以得出电生理连接组测量的基本方法 与所有类型的生物信号分析一样，对电生理连接的最大威胁源于数据质量的固有限制，最值得注意的是空间分辨率和信号泄漏有关——尤其是对于 MEG/EEG。近年来，已经引入了可靠且稳健的方法来减轻泄漏。其中大多数依赖于这样的想法，即泄漏必然表现为具有零时滞的信号之间的关系。在探测信号之间的固定相位关系时，可以轻松消除这种零滞后效应——例如，仅采用相干计算的虚部，或通过使用相位滞后指数。除了上面定义的一类指标，研究者还开发了许多有向指标，例如格兰杰因果、部分定向相干性和动态因果建模。 这些指标利用电生理测量的高时间分辨率来推断两个区域之间信息流的平均（在某个时间窗口内）方向。 面向动态时序连接 上述连接性度量通常应用于许多分钟或几个小时的数据，并且被称为“静态”连接体。事实上，情况并非如此，因为大脑必须在快速(毫秒)的时间尺度上持续形成和分解网络，以回应不断变化的认知和行为需求。 滑动窗方法 在最简单的层面上，动态连接可以通过“滑动”窗口计算。一个关键点是这种技术提供的效用取决于窗口的长度。反过来，这取决于人们在多大程度上可以在短时间内获得可靠的连通性度量，而这本身取决于信号中自由度的数量。一个信号的时间自由度 n = 2 Bw D ，其中 Bw 是信号带宽， D 是窗口的时间宽度。虽然fMRI信号的带宽为~ Hz，但电生理信号的名义带宽至少为100 Hz。这意味着，在电生理学中，基于滑动窗口的连接测量的时间窗口比fMRI短约400倍。这反过来又使电生理学成为动态功能连接测量的首选技术。在实践中，电生理信号在不同波段包含不同的特征，人们通常会考虑计算窄带信号(如alpha、beta、gamma波段)的连通性。这意味着fMRI在时间分辨率上的改善并没有那么显著。然而，即使对于最窄的波段(例如8-13 Hz alpha波段)，带宽仍然保持在5 Hz，在时间分辨率上比fMRI至少提高20倍。 然而，尽管电生理信号的带宽很高，滑动窗口宽度的选择仍然是一个有趣问题。人们真的希望窗口宽度与大脑中网络波动的时间尺度相匹配。然而，在实践中，这几乎肯定是未知的，并且可能在实验过程中发生变化。同样，对于不同的网络，它可能是不同的，随着年龄或参与者的病理状态而变化。也有可能，连通性波动的时间尺度可能太短，无法有效测量窗口内的连通性(例如，对于alpha波段，1秒的窗口，与认知加工相比仍然很长，只包含10个自由度)。由于这些原因，虽然滑动窗口仍然是一个有用的和概念上直接的工具，但很可能其他方法可以更好地利用电生理学提供的高时间分辨率。 除滑动窗方法之外 许多技术试图“时刻”检查连通性，即在电生理时间过程中获得每个样本的功能连通性估计。一种可用的技术是相位差导数 (PDD)。简而言之，PDD探测固定相位关系的存在，采集来自远端区域的信号的瞬时相位，并随时间测量它们之间的差异。如果差分导数为零，则暗示瞬态固定相位关系。近年来，基于隐马尔可夫开发的一种技术能够回避窗口问题。该方法假设电生理数据由一系列相互排斥的隐藏“状态”控制。这意味着在任何一个时间点，大脑都可以说是处于一种特定的状态。在未平均或静止状态中，PDD和类似指标往往是不稳定的，并且最终会在时间窗口上取平均值，这最终导致滑动窗口面临同样的问题。然而，在基于任务的研究中，假设相同的实验范式重复多次，PDD 可以在试验中平均。 一种基于隐马尔可夫建模的技术（HMM）能够回避窗口问题。迄今为止，该技术主要应用于MEG，但最近的论文已将其用于EEG和fMRI。HMM假设电生理数据由一系列相互排斥的隐藏“状态”控制。这意味着在任何一个时间点，大脑都可以说是处于一种特定的状态。在最简单的形式中，HMM可以描述单个电生理时间过程中的状态。每个状态都可以用电生理数据的高斯分布来描述。使用这种无监督的方法，大脑何时进入或离开特定状态的识别是自动化的。因为 HMM以数据驱动的方式自动选择时间窗口。 3 利用正在进行的电生理活动来定义电生理连接组 许多常见的电生理分析本身无法提供对大脑行为关系的全面机制理解。电生理测量通常重复多次，并且在试验中对数据进行平均，以检测相对于“基线”参考期的可能影响 。 在大多数电生理研究中，基线被丢弃，将持续的大脑动力学视为“噪音”。在这里，我们主张充分利用，而不是“纠正”，正在进行的神经过程及其空间组织对电生理记录的贡献。与任务相关的连通性变化通常将正在进行的电生理过程视为“噪音”。 同样重要的是，研究少数与任务相关的传感器的选择方法忽略了电生理数据的分布式空间组织 。 小节详细阐述了正在进行的电生理活动的空间组织（即跨区域对的连接强度的全脑模式），并讨论其行为意义。小节简要回顾了有关正在进行的活动动态的最新证据。 持续的电生理活动具有内在的时空组织 颅内电生理学中的内在空间组织 尽管颅内研究通常缺乏全面描述内在连接网络所需的全脑覆盖，但个别研究证实了特定内在连接网络的存在 。 一项研究报告表明，在所有规范频带中，组级 fMRI 连接组与汇集的全脑ECoG连接组之间存在适度的关联。值得注意的是，尽管许多寻求与 fMRI 衍生的功能连接相似性的研究都集中在高伽马功率的缓慢共波上，但上述研究扩展到其他振荡频率的幅度耦合以及振荡相位的测量。总之，人类 iEEG 研究提供了关于存在跨振荡频率和连接测量的持续电生理连接的内在空间组织的信心，并且还为 fMRI 中经常报告的空间网络组织提供支持。图2 电生理数据中内在的全脑连接组织。A)在源空间MEG幅度耦合中通过基于种子的连接观察到的感觉和运动的内在脑连接。光谱图（右）表明alpha和beta波段振荡对这些内在网络的贡献很大；B) MEG中特定频带的振荡幅度的内在脑连接（显示了四个作为示例），包括感觉/运动以及高阶网络；C)连接强度在 fMRI 和颅内电生理学（ECoG 幅度耦合）之间存在空间关联。对于所有频段，这种相关性的强度约为 ；D）在 fMRI 和同时记录的头皮脑电图（相位耦合）之间观察到类似的连接强度的空间关联。左侧散点图显示了 beta 波段的示例，其中每个数据点来自连接组的一个区域对，平均跨受试者中以相似的效应大小重现。 颅外电生理信号的内在空间组织 有了对内在空间组织建立的信心，我们转向全脑连接组的MEG和 EEG 源空间研究。许多 MEG 幅度耦合研究为使用基于种子的相关性提供了感觉和运动趋同的证据。虽然其中一些研究使用宽带信号，但那些专注于不同频段的研究通常报告 α 和β 频段在反映 内在脑连接方面占主导地位。此外，虽然幅度耦合一直是MEG 静息状态连接组研究中更常用的连接模式，但 MEG 相位耦合显示出由内在脑连接锚定的类似空间分布。 尽管与 MEG 相比，EEG 对体积传导的敏感性更强，但 EEG 同样有力地反映了连接组的内在空间组织 。 图3 功能网络的毫秒动态。A）应用于静息状态MEG的隐马尔可夫模型(HMM)提取数据。每个状态都由特定的地形决定。这些状态图类似于fMRI通常观察到的典型内在连接网络 (ICN)。B）与 HMM 状态相关的时间尺度显示在面板A中；C)“重放”是大脑自发地重新审视最近获得的信息以例如巩固记忆的过程。这些重播事件与特定 HMM 状态发生概率的改变有关。左图显示了“重放”事件期间 HMM 状态发生概率的变化。右侧的地图显示了在回放期间更有可能表达的四个大脑网络，其中包括默认模式和顶叶阿尔法网络。 跨认知状态的内在电生理连接组的稳定性 大规模连通性的内在空间组织的一个关键特征是其认知上下文的相对独立性。这种对认知环境的不敏感性在fMRI中得到了很好的量化，表明大脑的fMRI 衍生的时间平均连接组组织的特定任务变化很小。然而，与 BOLD 信号的非周期性慢速波动相比，基于振荡的功能连接可以很好地支持认知过程所需的数十到数百毫秒的快速时间尺度上的远程通信。这种能力是否会导致认知环境对电生理 FC 组织进行更强的重构？诸如上述讨论的电生理连接组研究通常侧重于无任务静息状态，很少有电生理连接组研究定量比较认知状态。 一项这样的研究分析了不同唤醒水平和日常活动的一天 iEEG 记录。源自 100秒和更长周期的幅度和相位耦合在昼夜循环中显示出一致的空间组织。一项使用传感器级脑电图的相关研究确定了振幅和相位耦合组织在不同睡眠阶段和觉醒的高度空间相关性。源空间中的EEG研究表明，在对不同任务（静止状态、视频观看和闪烁光栅）进行几分钟计算时，相位耦合在空间上是一致的，并且跨频带具有相似的模块化组织。相位和幅度耦合揭示了跨认知状态的高度相似、很大程度上与状态无关的空间分量。这种空间组织在所有频带之间共享。 总的来说，这些研究表明，功能连接的空间组织在认知状态（包括觉醒水平、静息清醒和具有不同认知需求的任务期）上基本稳定，即它本质上主要是内在的。该组织在很大程度上也是跨频段共享的。因此，电生理连接组的动态变化，包括那些自发发生的、由任务环境引发的或由刺激引起的变化，应该根据相对稳定的内在组织的信息偏离来研究 。 持续的活动在快速的时间尺度上动态变化 连接性随时间变化的现象已得到充分证实。虽然连接的静止状态波动很明显，但有时很难（甚至不可能）将这些波动与行为联系起来 。 奥尼尔等人使用滑动窗口来演示电生理连接如何随着运动任务而变化。这项工作采用了一种基于典型相关性的方法，能够检测感觉运动系统中的“子网络”。Neill 等人使用 6 秒滑动窗口测量了完整的连接组矩阵，并展示了 Sternberg 工作记忆任务期间网络的形成和分解。 这些研究开始表明，功能连接的完整动态方法为任务诱发动力学提供了新的见解 。 使用隐马尔可夫模型可能会消除滑动窗口（和类似）方法的局限性 。 在 Baker 等人的早期论文中，这种方法被用来揭示大脑状态的复发，这些状态被证明存在于几百毫秒的时间尺度上。Vidaurre 等人表明可以从正在进行的电生理数据中提取规范的 ICN（运动、视觉、默认模式）。重要的是，这些网络再次被证明可以在快速（<100ms）的时间尺度上进行调制。这些研究表明，规范ICN的表达可能会在比以前想象的更快的时间尺度上发展。 测量网络动力学毫秒波动的能力引出了一个问题，即是否可以使用相同的方法来理解电生理数据的持续时空特征如何与任务相交 。 Higgins 及其同事最近的工作解决了这个问题。作者使用 HMM 来模拟自发记忆“重放”期间的网络波动。回放是与特定项目相关的神经活动自发启动以巩固记忆的过程。回放事件通常在默认模式和顶叶 alpha 网络的激活期间选择性地发生——这两个网络已知与内向注意力相关。 这些发现提供了迄今为止最清晰的指示，表明正在进行的电生理网络活动如何被动态和选择性地调节以支持认知处理 。 综上所述，电生理学为以毫秒级时间和高空间精度标测动态连接体提供了最佳途径。结合对神经生理学相互作用的有意义的测量，它有助于更好地表征静息状态无任务数据。此外，电生理学还有助于更深入地理解任务诱发事件与正在进行的大脑活动之间的关系 。 4 有意义的电生理信号的频率带宽是多少？ 电生理信号的毫秒级分辨率是他们最大的神经科学资产。信息论的一个主要结果是，信号分量以采样频率的一半的速度演化，就可以传达有意义的内容。当前电生理学硬件的数字化采样率可以高达每通道几十kHz。这是否意味着高达10kHz的大规模大脑信号波动传达了对识别连接组相互作用有意义的信息位 。 在特定环境中测量特定生物系统的每一种仪器都容易受到噪声的影响。噪声表征经常被随便忽视，因为它具有挑战性或根本不切实际。在我们的领域中，MEG系统最适合仔细表征环境和仪器噪声条件。运行“空房间”测量确实被认为是一种很好的做法，即在每个实验会话周围没有参与者在 MEG 传感器阵列下的情况下，以捕获可能在会话之间发生变化的噪声条件的导数，此类“干”数据运行有助于表征技术本底噪声及其频谱时间结构。 对于EEG，“空房间”条件是不切实际的，因为电极信号需要直接接触导电介质，即头皮或精心制作的导电体模设置。因此，截止频率和采样率通常是特殊定义的，通常设置在数百赫兹的范围内。这既不完全严谨也不令人满意，而只是举例说明了实验神经科学的某些方面如何仍然受到实践的指导。 考虑1 kHz采样的数据，这是该领域常见的范围。因此，理论上可用于信号分析的最大频率为500 Hz，实际上约为 250-300 Hz，这通常由仪器的附加抗混叠硬件滤波器强加。一个 250Hz 的大脑信号频带代表了一个由慢到快波动的广阔领域，以表征 电生理连接 组。从电气工程的角度来看，电生理数据因此被认为是 宽带 信号。有经验证据表明，头皮和皮质记录可以捕获与复杂的人类行为或临床症状有意义相关的快速（高频）信号。例如，外部感觉信号的神经夹带是一种强大的实验方法，可以通过在高达100 Hz左右的快速频率下特别提高它们的信噪比。刺激事件也可以诱发100 Hz以上的高频振荡突发并且由癫痫脑自发产生。这种快速信号是否在大脑网络的区域间通信中发挥作用是一个积极研究的问题。 总之，宽带信号可以实现丰富多样的信息通道。这意味着神经信息位可以通过不同的信息通道（例如限制在窄频带内的振荡信号）和/或通过更复杂的信号编码形式（例如相位幅度、交叉频率）在区域之间并行传输互动或以上所有。这些考虑对于产生可测试的机械假设以理解定义功能连接组的电生理信号相互作用的性质具有深远的意义 。 5 总结 本文总结了跨电生理学和功能磁共振的连通性在空间和时间上的收敛，它们不受逆问题的影响。我们还强调了电生理连接与个体内部和个体之间的行为的关联，以及与认知过程（如记忆巩固）相关的快速时变连接动力学，这些进一步支持了源定位电生理连接的重要性。使用血流动力学信号在很大程度上无法获得如此快速的连接组状态变化。此外，电生理和功能磁共振连接可能反映部分不重叠的神经和生理现象。功能性磁共振被概念化为由血流动力学反应平滑的电生理活动。然而，经过优化以在快速或慢速时间尺度上进行通信的神经群体和神经束可能分别通过电生理和功能磁共振测量得到更大的权重，并且功能磁共振连接可能容易受到跨区域血管需求的影响 。 最后，我们认为全脑电生理连接组学是基础和临床神经科学研究的机会。我们希望当前的观点和立场能够激发人们的信念，以充分利用人类大脑的分布式持续电生理中未知的财富。 参考文献： Connectomics of human electrophysiology