脑科学读物阅读笔记系列 - 拉马钱德兰《脑中魅影》- 3.追踪幻影

本文探讨了幻肢现象背后的大脑机制,解释了为何截肢者仍能感受到不存在肢体的运动与疼痛。文章深入分析了大脑运动皮层的工作原理,以及身体影像如何影响我们对自身身体的认知。

Part 1. 舞动的幻肢

上一章内容我们对作者研究幻肢痛做了回顾,简单得讲大脑之中绝无无用之地,尽管肢体被截断,但是大脑中负责肢体感应的部分很快会开始执行其他功能,因此会产生截肢依然存在甚至感受到从截肢上传来的疼痛,这一过程叫做大脑的功能重组。但是是否只有我们的感觉会被欺骗?其余的五感是否也会如此呢?

让我们把目光依然投射到幻肢病人身上。一位生来就没有双臂的患者(只有上臂的一小截),在与人谈话时能看到自己的手臂的手像正常人一样指指点点,还可以随意运动,伸出“手臂"去“拿”东西,挥手告别。难道我们的大脑会在出生前就准备好四肢舞动的身体影像,并且这种身体影像哪怕遇到矛盾也依然存在?

还有一位因外伤失去手肘以下部分的患者,当在实验中让他“伸手”握住杯子时,突然把杯子拿开,他甚至会大声呼痛“我的手指被扯到了!”为什么这种幻想中的肢体仅仅被“看到”(当然不可能真的被看到,lol),就能产生这么强烈的感觉?

 

Part 2. 运动的产生

大脑中负责行动的脑区称为运动皮层,位于额叶和顶叶之间的中央前回。当我们想要运动时,首先从额叶皮层发起信号,然后传入运动皮层,其中初级运动皮层主要与一些简单的运动有关(如动动手指、嘴巴),而它前面的辅助运动区则是负责对比较复杂的运动进行构思和演练,然后向运动皮层发出执行运动的特定指令“请肌肉执行某个命令!”,再传入脊髓,最后到达对侧身体的肌肉,从而做出运动。

值得注意的是,每当有命令从辅助运动区到运动皮层后,驱动肌肉行动后会再有一条反馈通路,从肌肉通过脊髓向小脑和顶叶皮层传送命令“命令已执行!”。这样的环状结构可以将行动意见和实际执行结果进行比较,然后根据实际情况修正运动指令最终形成了流畅的协调动作。

 

Part 3. 幻肢运动的大脑机制:身体影像

两位英国的神经病学家Russell Brain和Henry Head创造了一个术语“身体影像”,来表示与身体上实际行动相对应的内心运动体验。想象一下,当你闭上眼睛,尽管看不到四肢的运动,但是关于四肢的位置、运动情况我们仍然拥有清晰的直觉,这就是身体影像。而大脑的顶叶皮层就负责把来自于肌肉、关节、眼睛和运动中枢的信心整合在一起,形成这种身体影像。

因此幻肢体验的形成至少要有两个信号,一是映射区重组,肢体的感觉信号被激活;二是运动命令中枢发送信号到消失的手上,反馈信息也会发送到有身体影像的顶叶。这两条信息的整合就产生了有关幻臂“运动”的身体影像,让人身临其境。

读者们也可以通过一个小实验来感受一下自己的身体影像被改变的感觉哦:

准备一只假手,放在自己的两只手中间,然后用一个挡板隔开假手和其中一只手,让朋友从对面同步触摸被割开的真手和假手,然后你会感觉面前的假手变成了你的真手!!这里有一个恶搞小视频,感兴趣的读者们可以点开看看

https://v.qq.com/x/page/d078242jhgt.html?

 

结语

如果读者有时间的话可以去看看书中关于“镜像实验切除幻肢”,非常有趣。

从这两章对大脑连接重组的阐述可以看到,大脑中的连接异常多变并且会随时间发生变化,并且大脑的某种工作机制并不是一个单向的传递过程,而是跨越了多个阶层并在其间产生回响(参考运动回路),这样一个自适应的模型真的很难模拟啊。此外我们的身体影像绝不是一成不变的,它的形成可以认为是大脑接受了所有外界输入后形成的一个实时的逻辑正确的结果。

 

 

 

 

 

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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