要縮小自己，也要放棄一些東西

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／歐宇甜
• 責任編輯／簡克志
• 美術設計／蔡宛潔

分子生物研究所所長程淮榮與軸突導向研究

在我們大腦裡面，有各式各樣的神經元。神經需要彼此連結才能發揮作用，而神經元的軸突會去連接其他神經元的樹突，軸突跟樹突連在一起時，稱為突觸，神經連結也就此建立。過程說起來簡單，實際很複雜，例如軸突如何知道自己的目的地？軸突有沒有可能接錯對象？找到目標之後，神經元又是如何形成突觸呢？中央研究院「研之有物」專訪院內分子生物研究所所長程淮榮特聘研究員，他從研究多年的「軸突導向」題目出發，深入淺出地和我們解釋了神經元形成連結的過程。

從神經元到神經網路，一切是如何開始的？

神經細胞又稱為神經元（Neuron），不會單獨存在，必須互相連結才能傳遞各種訊息，例如人腦有各式各樣的神經元，外型都不太一樣。神經元主要結構有細胞體（Cell body）和突起兩部分，細胞體中間是細胞核，突起則有兩種。軸突（Axon）能伸出去以連結其他神經元，將訊息傳遞出去，樹突（Dendrite）能接收其他神經元傳來的訊息，軸突跟樹突連在一起的接觸點稱為突觸（Synapse）。

和「研之有物」團隊簡介神經元彼此連結時，程淮榮笑著比喻：「我常說這像是神經元的愛情故事，形成突觸好比 Kiss（接吻），有了第一個、第二個連結，逐漸才構成有千萬個連結的神經網路。」

他接著說，現在很多神經科學家研究的議題是「Connectome」（大腦連結體），這是大腦所有神經元連結的集體名詞。「人類起初只是一顆受精卵，從出生到長大成人，大腦如何形成這麼多而複雜的神經網路？」程淮榮道。

整個神經網路這麼複雜，每個地方的神經元都不一樣，神經元如何伸出軸突和其他神經元的樹突形成連結呢？這個問題呼應了程淮榮過去幾十年的研究議題「軸突導向」（Axon guidance）。

畢竟神經連結不是這麼簡單的，軸突有沒有可能找錯對象，找錯時該怎麼辦？找到樹突後，它們是怎樣形成突觸？如果沒有形成突觸，該如何解決？這些過程有哪些因素和分子會產生影響？如果能弄懂一個機制，就能連帶了解成千上萬個案例。

一路往前衝的生長錐

發育中的軸突前端有個部位稱為生長錐（Growth cone），形狀像有多根手指的手掌。所有的神經元剛開始發育時，活潑好動的生長錐會萬箭齊發，四處去尋找該連結的地方。一旦找到樹突並形成突觸，生長錐就會消失。但生長錐怎麼知道它要往哪裡走？程淮榮說，其實是有一些信號在告訴生長錐：「你要右轉，你要左轉」、「你要去這裡，不要去那裡」。

他接著說，「引導生長錐移動的方式其實只有兩種：來或去。我常用愛情故事來比喻：愛，就是來；恨，就是去。西班牙籍的神經解剖學教父桑地牙哥·拉蒙卡哈（Santiago Ramón Y Cajal）寫過許多書，某次我讀到他書裡寫著：『促進了生長錐的生長和分化……最終建立了那些原生質親吻……這似乎構成了史詩般愛情故事的最終狂喜』，發現我的想法原來跟他一樣，後來就拿來引用。」

生長錐的愛恨與捨離

軸突的生長錐並非一步到位，需要一些過程，才能找到與之連接的樹突。程淮榮用了一個比喻來解釋這個過程：就像一個人開車去尋找真愛。

假如這個人（也就是生長錐）從臺北出發，最終要到達高雄。但他為什麼不會去東部呢？因為有些東西在引導著他：桃園有個吸引他的戀人。如果沒有這個吸引，他就不會去。

但當生長錐到達桃園後，又不能沉溺於短暫的愛情，否則就會一直停留在那裡。因此，他必須對桃園由愛轉恨、果斷離開，繼續前往新竹。依此類推，生長錐在旅途中會不斷地愛、恨、離開，直到最後在目的地（高雄）找到真愛並組建家庭，與其他神經元的樹突形成突觸。

「那麼，是什麼分子在吸引生長錐前進呢？當生長錐被吸引到某個地方時，哪些分子會排斥它、讓它轉向或離開，直到最終與樹突連接呢？神經科學家在研究這些過程中涉及的各種機制，也就是所謂的分子和細胞機轉。」程淮榮說道。

在身體不同部位像腦或脊椎，促進或抑制生長錐的分子都不一樣。體內有成千上萬各種分子在調控生長錐的生長，有許多不同的機轉，才能構成如此複雜的神經網路。到底是什麼樣的分子會先分泌出來，讓生長錐受到吸引？然後是哪一個分子會把它推開呢？從愛轉恨的轉折點是什麼？這些就是神經科學家的研究課題與精髓。

程淮榮說，「其實裡面有很多的細節，我可以花幾個小時跟學生講每一段的愛情故事，因為牽涉到不同的分子。如果有任何科學家能把這些愛恨轉折點和機轉都研究清楚的話，論文幾乎都能登上 CNS 期刊」（註：頂級期刊《Cell》、《Nature》和《Science》。）

接著程淮榮在訪談中展示下圖，說明神經元如何找到「真愛」，也就是神經網路形成的分子與細胞機制：

1. 啟動：最初一開始，神經元的生長錐往前延伸。
2. 排斥／吸引：有的分子（桃紅色）會吸引生長錐，有的分子（黑色）則會讓生長錐選擇避開。
3. 定位／凋亡：生長錐最後會到達目的地（藍色）。右邊虛線（綠色）表示神經元沒有順利形成連結而死去。
4. 分枝：個體發育是漸進式的，不是瞬間所有東西都長好，有些地方較早成熟，有些地方較慢成熟。有可能剛開始神經元連在一處（藍色），但過一段時間後，神經元有另一處新的目的地（灰色），軸突出現分枝（branching out）。
5. 修剪：軸突連到新的目的地之後，原本的軸突會消失。
6. 維持：正確的神經連結建立後，通常就一直維持到個體死亡。

神經系統也跟樹枝一樣，需要修剪不需要的部分

神經元的軸突不只有一根分枝，剛開始可以有很多根，但最後只會留下幾根，其它沒用到的軸突分枝就會修剪掉，或是斷開突觸的連結點，這是神經系統調節的一種方式，稱為剪枝（Pruning）。

程淮榮說，剛開始大腦與神經系統要建立起連結時，這是個浩大的工程，第一步只會大致上讓每個神經元都去到該去的地方，很多連結可能都不是非常精確，或是有許多不必要的連結。因此接下來，要進行修剪。

神經細胞跟其他體細胞不同，神經元有神經電位，訊號會以電的形式傳遞，稱為動作電位或神經脈衝。當神經連結初步連好，這時需要外界的刺激來幫助修正，如果連接到對的地方，神經脈衝會很頻繁；連接到錯的地方，神經脈衝不頻繁。於是接錯與不需要的部分就被剪除，藉此能讓神經連結變得更精確。

舉例來說，剛出生的嬰兒視力不佳，是因為神經連結沒有很準確。經過一段時間後，因為接收了大量外界刺激，讓神經連結變精確、發育越成熟，視力就會變好。

透過外界刺激來修剪神經元，使連結更精確，這段時間稱為關鍵期（critical period）。一旦錯過關鍵期，可能會讓神經系統無法準確建立，就比較難再調整。關鍵期牽涉的很廣，有時候不是單單是指剪枝，而是指突觸的連結增強，因為這表示消息的傳遞越多。在學習語言或專業運動訓練等，也都有類似的發展關鍵期。

並非小孩才有，成年後神經連結仍具可塑性

因為連結可以形成、也可以消失，所以神經連結具有可塑性（neuronal plasticity）。儘管成年後神經連結的速度不及幼年期那麼快，但科學家觀察到成體腦部仍然可能發生新的連結變化。

程淮榮在專訪中提到，以前有個傳統實驗，科學家觀察在猴子大腦皮質與五根手指對應的 1、2、3、4、5 五個區域，先切除第三根手指，過幾個月再觀察，發現控制第三根手指的 3 區域不見了。隨後進行第二個實驗，只讓第二根和第三根手指頭一直重複活動，幾個月後發現控制第二根和第三根手指的 2、3 區域都有變大，證實成體腦部仍有可塑性。

關於成年後的神經可塑性，程淮榮補充道，「樹突有一個突出部位稱為樹突棘（dendritic spine），是神經元之間形成突觸的主要部位。科學家實驗發現，在成年老鼠腦部仍能觀察到長出新的樹突棘，表示形成新的突觸。當然，越老的老鼠，形成新突觸的情況可能沒那麼好，但這表示動物在成年後神經仍然具一定的可塑性。」

關於神經系統的建立、神經元的生長與消失，仍有許多未完全解開的機制。程淮榮與神經科學家們仍繼續努力去抽絲剝繭，深入瞭解神經元那一段段如史詩般的愛情故事。

延伸閱讀

• 程淮榮個人頁面
• 中央研究院分子生物研究所（2023）。〈從醫學到神經科學：一個奇妙的人生旅程〉（影），《YouTube》。
• 中央研究院分子生物研究所（2022）。〈Axon Guidance — A Love Story〉（影），《YouTube》。
• 中央研究院（2022）。〈中研講堂離島首場 400 位金門師生 一窺量子與神經科學的奧秘〉，《中研院訊》。
• 鄭珮琳（2022）。〈【專欄】神經元生長錐的多重宇宙〉，《中研院訊》。
• 臺灣大學神經生物與認知科學研究中心（2020）。 〈中央研究院分子生物研究所程淮榮教授演講〉（影），《YouTube》。
• 林婷嫻（2017）。〈記憶變差、反應變慢，神經細胞出了什麼問題？〉，《研之有物》。

區塊鏈的核心概念 “去中心化” 是近期熱門討論的議題之一，甚至被認為是人類未來重點的科技發展項目。區塊鏈的底層技術不但可能改變傳統金融的 “中心化” 模式，也是發展元宇宙、數位資產以及非同質化代幣（Non-Fungible Token，簡稱：NFT）的關鍵。

大腦控制著人類七情六慾及吃喝拉撒，由數百億個神經元所組成。如此錯綜複雜的神經網路結構，讓許多人將大腦的神經網路與資訊網路做類比，並模仿生物神經網路來建立更有效率的數學模型。

同時，為了解大腦真正的運作機制，我們也會借鏡已有的計算模型，試圖透過演算以及推論來得知大腦的未解之謎。區塊鏈的去中心化能分散風險，避免結構受損時的訊息損失，這就好似大腦的可補償性，但是在其他的特性上大腦在運作上究竟是偏向中心化還是去中心化呢？這篇文章我們將討論大腦的網路結構以及運作功能的理論。

大腦作為整體來運作，既非單一中心也非完全去中心化

人類的大腦結構極為複雜，由大約 860 億個神經元組成，電訊號無時無刻在各錯綜複雜連的神經網路中傳遞。

科學家們藉由觀察及操弄，甚至模擬來推論部分大腦的功能，透過體外細胞或組織的實驗操作（in vitro）、存活個體的生物實驗（in vivo），又或是於電腦中進行的模擬（in silico），希望能解密神經網路的運算原則。可惜至今我們還無法全面的了解大腦是如何處理及儲存環境複雜的訊息，並極有效率地讓我們做出認知思考、情緒表現以及運動反應。

1950 年代的認知革命（cognitive revolution）開始將科學方法導入心理學的研究，並認為大腦的主要工作就是在進行訊息處理，將外界訊息傳換成內在的想法及感受，甚至認為心智是可模組化的^[1]。他們認為要了解心智運作，只需要將大腦想像成一台汽車，只要能拆解並了解各零組件功能，就能再重新組裝一部一模一樣的車。

現代實驗心理學之父，認知心理學以及構造主義心理學（structural psychology）的重要奠基者威廉．馮特（Wilhelm Maximilian Wundt）和其學生愛德華．鐵欽納（Edward Bradford Titchener），則認為心智就像是化學一樣，可以解析成單位來研究。

但是，我們大腦的運作並非機械，拆解成小單位反而無法看到其整體是如何運作產生功能。心理學的格式塔學派（Gestalt），也稱為完形心理學，由馬科斯．韋特墨（Max Wertheimer）、沃爾夫岡．苛勒（Wolfgang Köhler）和科特．考夫卡（Kurt Koffka）三位德國心理學家創立，以我們感官的認知經驗作為證據提出大腦的運作原理是整體的看法。

就如同圖中看似毫無規律的黑點，在格式塔學派的整體性（emergence）的理論中，我們大腦能顯示出一隻大麥町狗在樹旁低頭的影像，但若是我們只擷取整個大麥町的頭的部分圖像給尚未看過原圖的人觀看，幾乎是無法看出該圖是代表一個狗的頭（圖一）。

上述關於心智的理論都認為大腦是作為整體來運作，並非單一中心又或是完全去中心化。但大腦在結構上是作為整體運作還是有分工呢？從神經解剖上來看，大腦有功能區位化或類似多中心的特性，大腦皮質部分大致分為前葉（frontal lobe），主要是處理運動、工作記憶的部分；頂葉（parietal lobe）則是負責處理感覺以及注意力；顳葉（temporal lobe）則是聽覺，而枕葉（occipital lobe）則是視覺^[2]。

雖然這樣的構造看似違背了格式塔學派的看法，不過隨著解剖及記錄技術的進步，發現不同腦區有互相連結且彼此震盪（oscillation），並有利於訊息整合，說明腦區間訊息是流通且會互相影響。譬如前葉和顳葉的 Gamma 頻率神經震盪和語言運動控制有關^[3]。此外，異常的腦區間震盪也與精神疾病導致的失常認知功能有關^[4][5]，也符合大腦整體運作的重要性理論。

神經網路的可能運算特性

大腦透過多感官訊息的運算整合了解世界。舉例來說，在走路時，神經系統整合了視覺輸入產生的光流（optical flow）和身體移動帶來的平衡覺前庭訊號（vestibular signal），藉此幫助我們判斷轉頭以及運動方向。

近期有一篇神經模擬的研究，則試圖了解去中心化的神經網路在處理多感官整合的可能性。研究團隊嘗試以視覺與平衡覺整合來推論轉頭方向，結果發現去中心化模型能理想地整合不同線索的訊息及推估刺激^[6]。

但這與區塊鏈的去中心化是相同的嗎？

目前對神經連結的研究，已知大腦內的神經元不是全部都彼此互相連結溝通無阻，這也說明區塊鏈的去中心化在以全腦神經元作為連結單位來看是不存在的。

神經網路的連結原則，被認為可能具有小世界（small world）與無尺度（scale-free）的特性^[7]。小世界網路遵循著高集中及相對短連結的特徵，大部分節點並不相連，但卻可以透過少數幾個連結達到，且存在類似中心的樞紐（hub）。

更白話一點就是，點與點看似距離遙遠，其實距離不遠，並且能透過較短的距離彼此連結，這也就是著名的社會人際的六度分隔理論（six degrees of separation），認為任何兩位陌生人所間隔的人不會超過六位[8]。建立在傳統的小世界網路模型之上，也有人認為大腦遵循階層架構（hierarchical structure），各腦葉中由幾個較小且集中的連結形成，而腦葉間的連結則是較為疏散的連結^[9]（圖二）。

無尺度網路符合幂率分布（power-law）特性，網路中大部分節點只和很少節點連結，但極少數節點與非常多節點連結^[10]。此網路有容錯的特性，不會因部分節點失效而讓整體網路喪失功能。但容錯性卻相對應帶來攻擊脆弱的特性，如果重要的節點被攻擊，則網路將嚴重受損。

如此的網路已不再只有一個中心，廣義來看確實像是去中心化。但網路中卻存有多個中心，也是和區塊鏈資料散佈到所有節點的意義是不同的。以上從神經網路可能的數學模型來看，似乎間接說明大腦的中心化及去中心化特性是存在於不同的觀察尺度。

神經元是神經運算的最小單元？

從結構上來看，人類大腦有數百億的神經元，若最小的功能性單元為單一神經元，則我們則需要定義數百億的功能，且若某個神經元死亡，則代表該功能喪失。

事實上大腦有著很強的可塑性（plasticity）及某程度的抵抗性（resistance），部分神經的受損可以由其他神經互補功能。若功能性單元不是神經元，有可能是腦葉嗎？但腦葉做為功能單元，則又太過廣泛，舉例來說，就算是視覺，又可細分成顏色，深度，明亮度…等等的概念。如此推論下去，很難就功能性單元有明確的定義。

有趣的是，大腦神經紀錄上確實能看到部分神經對特定刺激會同時反應，又或是同時休息的特性，並且腦區與腦區的連結是以神經束的概念傳遞，而不是單一神經的傳遞。這說明了神經迴路的神經元會形成一集團共同處理同一刺激並往下一站傳遞。這些集團們則有很大的可能擁有與區塊鏈相同的特性，代表集團內的神經元們會彼此共享資訊。並且，少數幾個神經元被移除也不影響訊息處理及傳遞。

可惜的是，若要證明此概念，生物實驗上目前有執行上的困難。因為技術上無法在活體上定義神經元尺度的集團位置及集團成員（神經元）。此外，神經元對應的訊息刺激也尚未有定論，並不像區塊鏈本身就是有著明確定義為有交易紀錄的分散式帳本。

結論

從巨觀來看，大腦看似只有幾個重要的中心處理特定功能，從介觀來看，中心與各中心是由錯綜複雜的神經網路的連結形成，為了使訊息傳遞有效率，網路可能遵守著小世界網路或是幂率分布特性。

這樣的連結網路是多中心而不像區塊鏈資料完全透明共享。從微觀來看，由於數個神經元能處理相同刺激並傳遞相同訊息，代表部分神經集團很有可能符合區塊鏈特性，這也解釋為何人類大腦有如此多的神經元。受限於神經集團定義上的困難及進一步驗證此是否符合區塊鏈特性數學上的定義，探索大腦神經網路的特性還需要眾人努力。

參考文獻：

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_revolution
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Lobes_of_the_brain
3. Kingyon J, Behroozmand R, Kelley R, Oya H, Kawasaki H, Narayanan NS, Greenlee JD. High-gamma band fronto-temporal coherence as a measure of functional connectivity in speech motor control. Neuroscience. 2015 Oct 1;305:15-25. doi: 10.1016/j.neuroscience.2015.07.069.
4. John JP. Fronto-temporal dysfunction in schizophrenia: A selective review. Indian J Psychiatry. 2009 Jul-Sep;51(3):180-90. doi: 10.4103/0019-5545.55084.
5. Dols A, Krudop W, Möller C, Shulman K, Sajatovic M, Pijnenburg YA. Late life bipolar disorder evolving into frontotemporal dementia mimic. Neuropsychiatr Dis Treat. 2016 Sep 7;12:2207-12. doi: 10.2147/NDT.S99229.
6. Zhang, W. H., Chen, A., Rasch, M. J. & Wu, S. Decentralized Multisensory Information Integration in Neural Systems. J Neurosci 36, 532-547, doi:10.1523/JNEUROSCI.0578-15.2016 (2016).
7. Yao Z, Hu B, Xie Y, Moore P, Zheng J. A review of structural and functional brain networks: small world and atlas. Brain Inform. 2015 Mar;2(1):45-52. doi: 10.1007/s40708-015-0009-z. Epub 2015 Feb 14.
8. https://en.wikipedia.org/wiki/Small-world_experiment
9. Hilgetag, C. C. & Goulas, A. Is the brain really a small-world network? Brain Struct Funct 221, 2361-2366, doi:10.1007/s00429-015-1035-6 (2016).
10. https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-free_network