摘要：认知神经科学是一门以揭示心理功能的神经基础为目标的前沿学科，从诞生伊始就面临着还原论的批评。20世纪90年代，复杂性网络这一数学模型被引进认知神经科学，脑网络研究在认知神经科学中兴起，脑网络的研究发现，人脑网络是一种高效的“小世界”网络，人类心理不但与脑区的活动有关，还与脑区之间的网络连接有关。不同于脑区的还原论研究，脑网络研究具有系统论的特点，这是认知神经科学内部的系统论革命，对认知神经科学的可持续发展具有重大意义。
关键词：认知神经科学，脑网络，系统论，还原论
1.引言
物质、生命和意识是人类面临的三大谜团。心理与脑的关系是身心关系的重要内容，也可能是解开心理之谜的钥匙，也可能是连通身心鸿沟的桥梁，所以引起了学者的广泛关注。1970年代，关于人类认知的科学经历剧烈变革，心理学家运用神经科学的知识和技术，神经科学家也在运用认知心理学的实验范式，发展出一门新学科———认知神经科学。认知神经科学是一门以揭示心理功能的神经基础为目标的前沿学科，他包括情绪神经科学、社会神经科学、语言神经科学、发展神经科学等重要分支。此学科的创立标志着人类的精神和心理活动的研究，对心理和意识的本质和规律的研究，对身心关系的研究，进入到一个建立在现代科学基础上的新阶段（方方，王佐仁，王立平，张洪亮，罗文波&孟庆峰，2017）。
2.定位到整体：从脑区到脑网络
现代认知神经科学至少有两个直接的来源：认知心理学和神经科学。早期的认知心理学以计算机隐喻以基础，以心理功能的研究见长，对心理功能的神经基础研究较少。1956年，Miller在他那篇经典的记忆研究文章“神奇的数字7±2”问世以后，他意识到应该去将大脑作为一个整体去理解大脑和心智的工作方式。同年，Chomsky的语言生成理论研究论文“描述语言的三个模型”问世以后，他也认为语言和复杂形式应该内嵌于大脑，而它赖以工作的原理是超越所有人和所有语言的，具有普遍性。神经科学很早便开始关注脑与心智的关系，英国科学家Thomas Wills早在17世纪便首先通过尸体解剖确定特定的脑损伤与特定的行为缺陷有联系，他还和他的同事Christopher Wren绘制了当时最精确的人类大脑图（如图1）。19世纪，Paul Broca和Wernicke通过脑损失病人的研究，分别确定特定脑区（Broca区和Wernicke区）和特定的功能（语言）有关。20世纪中叶David Hubel和Torsten Wiesel对猫和狗的初级视觉皮层进行了有关早期感觉加工的开创性研究，后来获得诺贝尔生理学或医学奖(M.S.Gazzniga等，2013)。但是早期的神经科学对脑与行为的研究主要是通过对人类的病理或尸体研究、也有通过动物的研究达成，这些研究以神经结构研究见长，对心理功能研究的直接证据不够。最后，心理学和神经科学开始共同研究脑与心理的关系，最终产生了认知神经科学，这门学科的主要研究对像以人类为主，但是主要技术手段不是病理或尸体研究，而是无创性脑成像研究，如功能性核磁共振（fMRI)、事件相关电位(ERP)等，通过无创性脑成像技术，认知神经科学家可以观察到健康的人在心理活动过程脑的活动情况(M.S.Gazzniga等，2013)。对于脑与心智关系有两种对立基本观点，一种是定位论，认为心理功能可以定位于某脑区，这是一种分析主义的观点。另一种整体论，认为心理功能是由脑的整体协同活动实现，这是一种系统论的观点（卡拉特，&苏彦捷，2011）。
受到神经科学的影响，早期的认知神经科学具有还原论的定位论立场，努力的去寻找心理功能的定位脑区，取得了一些成绩，比如发现，海马与记忆的关系的关系、枕叶与视觉的关系等。但是这些发现，只是从较大尺度上粗略的说明了某大尺度的脑区与某心理功能的空间关系，如果需要比较精细的从时间和空间的角度考虑脑与心理功能的关系，定位论会受到巨大的挑战，以记忆为例，综合已有的研究，可以发现，记忆可以与很多脑区有关，比如Thompson确定小脑对记忆过程的发生和效果的保持有重要作用，有人海马对短时记忆转化为长时记忆有重要作用，前额皮层对工作记忆有重要作用，有人发现杏仁核对记忆的情绪性成分有重要作用，顶叶对自传体记忆有重要作用，颞叶对语义性记忆有重要作用（卡拉特，&苏彦捷，2011）。面对定位论的局限，认知神经科学家们开始注意到整体论和系统论的智慧。正如Brodmann等人发现，虽然不同脑区的微观神经结构支持定位论的观点，但是这些脑区是相互连接的，Lashley也认为只有大脑整体协同活动才会产生心智。在这些思想的启发下，寻求大脑神经网络和心理功能的研究，迅速成为认知神经科学的研究热点。
3.整体论和系统论的观点：脑网络的性质和原理
大脑神经连接网络可分为结构性脑网络( structural brain networks 或 anatomical brain networks，由神经单元之间的解剖性连接构成，从空间的角度，反映大脑的生理结构) 、功能性脑网络( functional brain networks，从空间的角度，描述脑区之间的统计关系) 和因效性脑网络( effective brain networks，从时间的角度，描述脑功能单元之间的相互关系)。神经元之间的结构性连接( 包括轴突和树触之间的电连接和化学连接) 是脑功能性连接的物质基础。功能性连接描述不同尺度上的脑功能单元（可表示神经元、神经集群、功能脑区等) 之间的功能性信号在某一时段内统计意义上的关系，但不反映节点之间的因果关系。因效性脑网络实际上也是一种由功能性连接构成的网络，只是它具有方向性，这种连接描述脑功能单元之间的统计意义上的因果关系，能反映信息在脑功能单元之间的传播方向。结构性脑网络主要基于结构性核磁共振（MRI)成像和弥散性张量成像(diffusion tensor imaging,DTI) 等能反映脑的生理结构的影像手段来研究，而功能性脑网络和因效性脑网络主要是基于脑电图、脑磁图和功能性核磁共振（fMRI) 等反映大脑功能的脑成像手段进行探索(孙俊峰，洪祥飞，&童善保，2010)。
认知神经科学的许多研究都指出，人脑可以被看作是一个复杂网络，复杂网络的一些基本概念和数学模型见附录。复杂网络研究起源于图论，复杂性网络是指介于随机网络( Random network，具有小的特征路径长度和小的聚类系) 和规则网络(Regular network，具有大的特征路径长度和大的聚类系数) 之间的具有复杂拓扑特性的网络，其中最著名的两种复杂网络是小世界网络( Small-world Network) (Watts,D.J.,& Strogatz, S.H.,1998) （如图2）和无标度网络( Scale-free Network) (Barabasi, A. L., & Albert, R. ,1999)。目前，复杂脑网络研究是认知神经
科学研究领域的一个热点，同时也是复杂网络理论的一个重要分支。小世界网络既具有与规则网络类似的聚类特性( 即较大的聚类系数) ，又具有与随机网络类似的较小的特征路径长度。而无标度网络则是指其节点的度分布具有幂律( Power Law) 形式。现有的基于脑电图( EEG)、脑磁图( EMG)、功能磁共振成像( fMRI)、DTI等脑成像技术的复杂脑网络研究已经表明复杂网络理论在脑结构和脑功能分析方面是一个十分强大的工具，能揭示过往分析手段所不能揭示的脑结构和脑功能的机制和特征（蒋田仔等，2009）。
北京师范大学的贺永等(2007)等利用传统的结构 MRI影像，通过分析不同脑区皮层厚度的相关性，成功地构建了人脑的结构网络，并验证了其具有“小世界（small)” 属性，该研究首次提出脑的形态学度量刻画脑结构连接网络的思想，并基于皮层厚度建立了国际上第一个全脑结构网络，揭示其“小世界” 性质，为人脑功能网络的“小世界” 属性提供了重要的结构证据。荷兰的Stam教授（2007）领导的研究组及合作者从 EEG、 MEG 等不同成像手段出发，证实人脑功能网络具有“小世界”拓扑结构。在20世纪90年代初期，英国Welcome实验室的Friston等首先提出用功能连接方法分析fMRI。不同层次不同尺度的fMRI研究都发现，人脑功能网络具有高效的“小世界” 属性。2005 年，Eguiluz 等基于特定的任务所激活的体素，使用相关系数度量了任意两个体素之间的功能连接，发现人脑是一个无标度的“小世界”网络。以上的研究结论表明高效的小世界拓扑组织结构是一个最适合描述人脑网络的独特模型（如图3）。 那么，这种高效的“小世界”网络结构对解释心理与脑的关系作出那些贡献呢？
【未完待续，下次分解】
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