神经物质信息流动的物理基础：基于热相容视角的认知动力学

信息流动是当代认知理论的核心议题,然而其在活体神经物质中的物理基础仍缺乏明确阐述。本文发展出一种受热相容效应启发的多尺度资源理论框架,其中热流与由共享相干性所携带的去局域化信息流相互耦合,该信息流不可还原为局部子系统变量。基于近期关于关联性 Mpemba 型热弛豫结果的进一步研究,我们认为关联性的运算相关性主要取决于其在底层相互作用几何结构下的动力学可及性,而非其分类。因此,单个复合系统状态中编码的关系结构(包括量子纠缠、量子粘合剂以及经典关联性)可能充当一种对局部子系统描述而言潜在可用的物理资源。我们提议,神经物质中的电气、化学、离子以及热力学输运过程,在适当的微观条件下,可产生或转化为部分潜在的关系资源,其相互耦合可在神经组织的空间或时空分区中逐步构建更大的规模热相容组织。离子通道界面、氢键构成的质子网络、芳香 $\pi$-电子结构以及磷酸富集图案,均是此类资源可能产生、在环境耦合下暂时可及以及在神经动力学中留下粗粒化迹象的合理基质类别。最终呈现的图景既非宣称宏观量子认知,也非将认知还原为抽象编码,而是一个可检验的框架,在其中微观关系资源可偏向输运、弛豫、信号传递以及跨尺度神经协调。