集智俱乐部 09月25日 23:03
探究视皮层模式形成:从神经动力学到意识的跨尺度计算
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本次读书会聚焦初级视皮层(V1)的朝向偏好图(OPM)形成机制,探讨其如何从无到有,并呈现出跨物种的共同设计。会议将从实验和理论两个层面,回顾OPM研究的历史,重点关注图灵不稳定性如何解释V1神经元群在发育中的自组织模式形成。此外,还将讨论物理规律与人工智能在理解神经动力学中的作用,以及神经活动如何跨尺度地构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁,旨在探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。

🌟 **初级视皮层(V1)朝向偏好图(OPM)的形成与普遍性**:文章重点介绍了灵长类动物初级视皮层(V1)中,神经元对朝向表现出选择性,并在空间分布上形成被称为Orientation Preference Map(OPM)的特定模式。这种模式在非齿类大目动物中表现为垂直方向一致,水平方向周期性变化。研究发现,OPM的形成可以被非平衡统计物理中的图灵不稳定性定量描述,并且该模型预测了OPM具有一个跨物种的共同设计——奇异点密度为圆周率常数π。这一发现推断OPM的形成是视皮层进化的必然结果,依赖于神经元的自组织,而非外部调控。

💡 **图灵不稳定性在视皮层发育中的作用**:文章强调了图灵不稳定性理论在解释OPM如何从出生时的“无”到成熟时的“有”这一过程中的核心作用。该理论不仅能定量描述V1神经元群在发育中的模式形成(pattern formation),还预测了OPM的奇异点密度与π的关联。近15年的不同物种实验证明了这一推断的可靠性,表明自组织是理解视皮层结构形成的关键。

🔬 **实验与理论的协同启发**:本次读书会旨在从实验和理论两个方面并行探讨OPM的形成机制。文章回顾了针对OPM共同设计探索的历史,突出了实验数据(如光学成像)与理论模型(如图灵不稳定性)之间如何互相启发、相互验证,共同揭示了视皮层复杂模式形成的奥秘。这种跨学科的合作是推动神经科学研究深入发展的关键。

🧠 **跨尺度计算与意识涌现的探索**:读书会更宏观地将OPM的研究置于“从神经动力学到意识”的框架下。它探讨了物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学,以及神经活动如何在微观、介观和宏观尺度之间进行计算、演化和涌现,从而构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。这为理解智能的本质与意识的产生提供了新的视角。

2025-09-25 14:36 北京

2025年9月27日(周六)晚上19:00-21:00直播

导语

继「神经动力学模型」与「计算神经科学」读书会后,集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识:跨尺度计算、演化与涌现」读书会,跨越微观、介观与宏观的视角,探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学,以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。

如何用图灵不稳定性的自组织理论定量理解视皮层在进化与发育中的模式形成?我们将从实验和理论两个方面并行出发,回顾针对 OPM common design 探索的历史长河中两者如何互相启发并一步步揭开其神秘面纱。

分享简介

灵长类动物的初级视皮层(primary visual cortex,V1) 拥有大量对朝向展现选择性(orientation selective)的兴奋性神经元,这一经典的实验现象自50年代由诺奖得主 Hubel & Wiesel 汇报起便吸引了广泛的研究,直至今日已取得众多突破性认识。其中,非齿类大目动物(Non-Glires)成熟 V1 神经元群的偏好朝向在空间分布上呈垂直方向一致,水平方向似周期(quasi-periodic)变化的特点。该空间分布模式被称为 Orientation Preference Map(OPM),其形成的机制吸引了众多理论神经物理学家的兴趣。OPM 如何从刚出生时的 absence 到成熟时的 presence 可以用非平衡统计物理中的图灵不稳定性来定量描述,该模型预测了V1 OPM拥有奇异点密度(pinwheel density)为圆周率常数 π 的跨物种 common design, 并于2010年由 (Kaschube et al., 2010, Science) 分析光学成像数据证实。这一轰动性的成果推断该 common design 是视皮层进化的必然结果,其形成只依赖 V1 神经元在静息态的自组织(self-organization)而非此前长期认为的由视网膜和丘脑调控。在之后的15年间不同实验室对不同物种的视觉实验证明了该推断的可靠性。因此,如何用图灵不稳定性的自组织理论定量理解视皮层在进化与发育中的模式形成(pattern formation)是本期读书会所关心的话题,我们将从实验和理论两个方面并行出发,回顾针对 OPM common design 探索的历史长河中两者如何互相启发并一步步揭开其神秘面纱。

核心关注问题

 

如何用数学语言定量地描述初级视皮层跨物种的发育动力学?

什么是朝向选择性,为什么关心初级视皮层神经元的朝向选择性?

实验和理论如何相互启发与推动初级视皮层的研究?

分享大纲

初级视皮层的定量描述

视觉通路 (Early visual pathway) 的涌现现象

朝向选择性 (Orientation selectivity) 的时空分布

朝向偏好图 (Orientation preference map)与其他特征偏好图的几何关系

视皮层的发育动力学

图灵不稳定性

动力学与自组织

趋同进化 (Convergent evolution)

视皮层进化的优化假说

视网膜起源假说

弹性网络 (Elastic network) 假说

不同偏好图的协同优化 (Co-optimization) 假说

主讲人介绍

邹立诚,马克斯普朗克动力学与自组织研究所博士生,师从神经物理学家Fred Wolf。本科就读于上海交通大学致远学院数学方向,于李松挺及周栋焯课题组取得学士学位。硕士毕业于荷兰阿姆斯特丹大学生物医学科学系,在读期间曾长期访问巴塞罗那国际数学研究中心及哥廷根灵长类动物研究所。 研究兴趣:记忆的表征与存储,突触动力学,皮层尺度的神经元动力学模拟,初级视皮层发育与进化的定量研究。

参与方式

参与时间

2025年9月27日(周六)晚上19:00-21:00(固定时间,记得关注获取每周分享信息~)

报名加入社群交流

https://pattern.swarma.org/study_group_issue/974?from=wechat

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领域必读文献11篇

介绍了为什么OPM的common design是进化的结果。

Schmidt, K. E., & Wolf, F. (2021). Punctuated evolution of visual cortical circuits? Evidence from the large rodent Dasyprocta leporina, and the tiny primate Microcebus murinus. Current opinion in neurobiology71, 110-118.

第一次在in-vivo论证了V1的发育是自组织。

Mulholland, H. N., Kaschube, M., & Smith, G. B. (2024). Self-organization of modular activity in immature cortical networks. Nature communications15(1), 4145.

轰动性成果,发现Π=visual cortex。

Kaschube, M., Schnabel, M., Löwel, S., Coppola, D. M., White, L. E., & Wolf, F. (2010). Universality in the evolution of orientation columns in the visual cortex. science330(6007), 1113-1116.

第一个也是唯一一个能定量拟合所有OPM统计学性质的模型

Wolf, F. (2005). Symmetry, multistability, and long-range interactions in brain development. Physical review letters95(20), 208701.

推荐阅读:

Smith, G. B., Hein, B., Whitney, D. E., Fitzpatrick, D., & Kaschube, M. (2018). Distributed network interactions and their emergence in developing neocortex. Nature neuroscience21(11), 1600-1608.

这篇文章很勇,直接否定了OPM的形成是由视网膜和丘脑决定的。

Schottdorf, M., Keil, W., Coppola, D., White, L. E., & Wolf, F. (2015). Random wiring, ganglion cell mosaics, and the functional architecture of the visual cortex. PLoS computational biology11(11), e1004602.

也顺便推荐一些反对V1 self-organization的文献,这几篇也是经典

Ferster, D., & Miller, K. D. (2000). Neural mechanisms of orientation selectivity in the visual cortex. Annual review of neuroscience23(1), 441-471.

Paik, S. B., & Ringach, D. L. (2011). Retinal origin of orientation maps in visual cortex. Nature neuroscience14(7), 919-925.

Najafian, S., Koch, E., Teh, K. L., Jin, J., Rahimi-Nasrabadi, H., Zaidi, Q., ... & Alonso, J. M. (2022). A theory of cortical map formation in the visual brain. Nature communications13(1), 2303.

这个模型在2025年来看确实错的离谱,但站在当时的角度确实是很前沿的理论。

Wolf, F., & Geisel, T. (1998). Spontaneous pinwheel annihilation during visual development. Nature395(6697), 73-78.

社区招募:

Fumarola, F., Hein, B., & Miller, K. D. (2022). Mechanisms for spontaneous symmetry breaking in developing visual cortex. Physical Review X12(3), 031024.

计算神经科学第三季读书会

从单个神经元的放电到全脑范围的意识涌现,理解智能的本质与演化始终是一个关于尺度的问题。更值得深思的是,无论是微观的突触可塑性、介观的皮层模块自组织,还是宏观的全局信息广播,不同尺度的动力学过程都在共同塑造着认知与意识。这说明,对心智的研究从最初就必须直面一个核心挑战:局部的神经活动如何整合为统一的体验?局域的网络连接又如何支撑灵活的智能行为?

继「神经动力学模型」与「计算神经科学」读书会后,集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识:跨尺度计算、演化与涌现」读书会,跨越微观、介观与宏观的视角,探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学,以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。

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神经动力学 意识 计算神经科学 跨尺度计算 演化 涌现 初级视皮层 朝向选择性 方向偏好图 图灵不稳定性 自组织 模式形成 人工智能 物理规律 Neurodynamics Consciousness Computational Neuroscience Cross-Scale Computation Evolution Emergence Primary Visual Cortex Orientation Selectivity Orientation Preference Map Turing Instability Self-Organization Pattern Formation Artificial Intelligence Physical Laws
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