時間回到2017年 ，那時神經科學家使用數學的一個經典分支用新的方式探索了人腦的結構 。

他們發現我們的人腦充滿着多維度的幾何結構 ，這些幾何結構在多達11個維度中運行 。

此前 ，我們認為世界是三維的 ，所以這個發現聽起來有一點玩笑的意味 ，但這一研究的結果成為了理解人腦這一我們目前所知的最複雜結構的構造的重要一步 。

藍腦（Blue Brain）是一家來自瑞士的研究機構 ，其主要貢獻是建立一個由超級計算機驅動的人腦模型 。

該團隊使用了一個名為代數拓撲的數學分支 ，這一分支主要是用來描述物質的屬性和空間 ，並且無論物體的形狀發生什麼變化 ，描述都會保持客觀 ，不受影響 。

研究人員發現一組神經元會和不同的「派系」發生聯繫 ，而屬於同一「派系」的神經元會決定 「派系」的大小 ，並且把「派系」變成高維度的幾何構造 ，這裏的「維度」是一個數學概念 ，而不是時空概念 。

瑞士EPFL 研究所主要研究人員 ，神經科學家Henry Markram表示 ：「我們發現了一個自己從未想像過的世界 。」

「即使只探索我們大腦的一小部分 ，我們都能找到數以千萬計的高維度構造 ，它們是七維的 ，而且在有些神經網絡中 ，我們甚至找到了十一維的結構 。」

需要聲明的是 ，這裏所指的維度並不是大眾所認為的空間維度 ，我們的宇宙在空間上而言是三維的 ，此外還有一個時間維度 。這裏所指的維度表示的是研究人員看待神經元派系的方式 ，而這種方式又決定了神經元之間的聯繫到底有多緊密 。

在2017年發表的一篇文章中 ，研究人員解釋道 ：「神經元網絡通常基於完全相連的神經節點群組進行分析 ，這種完全相連的神經節點群組就是派系 。一個派系中神經元的數量決定了派系的大小 ，或者 ，更正式地說 ，神經元的數量就決定了派系的維度 。」

根據估算 ，人腦中的神經元數量達到了驚人的860億個 ， 並且每個細胞都會形成連接網絡 ，與每一個可能的方向發生連接 。這麼做形成的巨大細胞網絡讓我們有了思考能力和對事物的覺察 。

大腦中發生的連接與合作是如此地數量龐大 ，這也難怪我們至今還沒有徹底探明人腦的神經網絡是如何運行的 。

但是研究團隊構建的數學框架讓我們向某一日研發出數字人腦模型的目標又靠近了一步 。

為了進行數學測試 ，研究部團隊使用了由藍腦團隊在2015年發佈的新大腦皮質的細節模型 。

新大腦皮質被看作是人腦最新進化出來的部分 ，管控着認知和感官知覺等人類的高級功能 。

在研發了新大腦皮層的數學框架 ，並且在虛擬刺激裝置上進行實驗之後 ，研究團隊確定了實驗在大鼠的腦組織上所產生的結果 。

根據研究把人員的說法 ，代數拓撲理論為識別神經網絡中的細節提供了工具 。這種細節的識別涉及對個體神經元的近距離觀察以及將人腦作為一個更大規模的整體結構進行研究這兩個方面 。

將兩方面的結果綜合考慮後 ，研究人員就能夠識別人腦中高維度的幾何結構 。這種結構是由緊密連接的神經元（派系）和期間的空隙空間（腔體）構成的 。

研究團隊寫道 ：「我們發現了大量不同種類高維度派系和腔體 。它們有的是人工合成的 ，有的是生物自發形成的 。而在此之前 ，我們在神經網絡中並沒有發現這些東西 。

研究團隊中的來自EPFL的數學家Kathryn Hess認為 ，代數拓撲既是望遠鏡又是顯微鏡 。

「代數拓撲既可以放大神經網絡 ，像從一片森林裏找出一棵樹一樣幫助我們找到隱藏的結構 ，同時還能幫我們看見空餘的空間 。」

這些空的腔體對於大腦的功能而言非常重要 ，當研究人員給予模擬人腦組織一些刺激的時候 ，它們發現神經元會用一種非常有條理的方式對刺激做出反應 。

團隊研究研究人員 ，蘇格蘭阿伯丁大學數學家Ran Levi說 ：「這就好像是我們的人腦用多維度磚塊建造塔體然後將塔體夷為平地的方式對刺激做出反應 。首先建造一根杆（一維） ，然後建造木板（二維） ，接着建造塊狀物（三維） ，當然我們還可以建造四維和五維的更加複雜的幾何體 。」

「在這個過程中 ，大腦的活躍程度就好像是建造一個多維度的沙堡 ，隨着活躍程度的逐漸降低 ，沙堡又漸漸解體 。」

實驗結果為展現了一幅精妙的圖景 ，告訴我們大腦究竟是怎樣處理信息的 。研究人員同時指出 ，我們還不確定到底是什麼讓神經元派系和腔體標稱了它們現在的樣子 。

並且 ，研究人員需要進行更多的研究來探究這些多維度的幾何體是怎樣形成的 ，以及它們和多種複雜的認知任務有什麼關係 。

編譯自sciencealert ，譯者 晴空飛燕