吸引子(attractor)與神經元

穩定性，是許多人、企業、或整個社會追求的目標，產品不穩定，就無法對外銷售；經濟不穩定，也會造成社會問題的滋生。同樣地，在高度複雜的生命體中，穩定性也是不可或缺的存在，以心臟為例，撲通撲通規律地跳著，若忽快忽慢、心律不整，也會成為不容忽視的健康問題。

吸引子(attractor)的概念即代表了穩定性。在一個系統中，隨著時間的演進而進入到一個穩定態，即使受了微小的擾動依舊可以回到這個狀態，這樣的穩定態就稱為吸引子。一個簡單例子，像是放一顆彈珠在碗內，即使一開始彈珠來回擺盪，最後仍會停在碗的最低點，當我們用手輕推一下，只要彈珠沒有飛出碗外，最終仍會回到相同的位置，這就是一種吸引子。

神經系統內也是無處不存在吸引子的蹤跡，且橫跨了各種層級。這次介紹的這篇文章，說明吸引子的概念已經廣泛地出現在神經科學中，並且統整了過去已經提出過的一些模型，來解釋目前觀察到的現象。從神經細胞的膜電位變化揭開序幕，在不同類型的離子通道共同作用下，簡單的神經元模型具有雙穩態(bi-stability)，可以解釋靜止電位(resting potential)和動作電位(action potential)的產生。接下來進入神經網路層級，透過興奮性、抑制性神經元的連接，神經元可以持續的產生活性，即使在外界訊號消失之後也是如此，透過這樣的神經網路，或許可以解釋短期記憶或長期記憶的機制。而類似的神經網路也可以用來解釋決策行為，為何最終某個決定會勝出，選項太相近時思考時間為何會延長等等。

時至今日，也有越來越多出色的模型試圖解釋神秘的大腦如何運作，許多模型也跟吸引子的概念相符，但仍然存在許多未解的謎團。最後，在這邊附上一份Jupyter notebook，以Julia code實作文章中的第一部分，也就是將神經元看作一個動態系統，並觀察不同離子通道引發的電流如何影響膜電位變化！
https://github.com/PikaPei/computational_neuroscience_examples/blob/master/examples/01_Attractor.ipynb

撰稿：黃宣霈 H.P. Huang


原始論文：
Wang, X. J. (2010). Attractor Network Models. In Encyclopedia of Neuroscience (pp. 667–679). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-008045046-9.01397-8