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下面两张图片，一张是脑神经网络，另一张是宇宙星系，你能分辨出哪个是神经网络，哪个是宇宙星系吗？
(图片来源于google)
答案揭晓：左边图片显示的是小鼠的神经网络，右边图片是宇宙中的星系网络。
你猜对了吗？
神经网络和宇宙星系，一个极小，一个极大。
神经元细胞体的直径范围约4到100微米（µm），1微米相当于100万分之一米。如果和芝麻相比的话，一粒芝麻的长度是2-3毫米，最大的神经细胞体只有芝麻的1/20。
（图片来源于google）
宇宙网络包括星系团、超星系团和纤维等复杂结构，可以延伸数十到数百兆秒差距（Mpc），1兆秒差距大约等于326万光年，在可观测到的宇宙范围内，宇宙网络的直径约为930亿光年。
（图片来源于google）
为了更直观地感受神经细胞和宇宙星系的大小，让我们动动脑袋瓜计算一下：
光速为299,792,458米/秒；
一年有365.25天（考虑闰年），即31557600秒；
一光年的距离为：299792458米/秒×31557600 秒≈9.461 × 10¹⁵ 米
也就是说，宇宙星系的直径约为930x108光年x 9.461× 10¹⁵ 米=8.798x
1026米
看到这，相信你即便了解神经细胞和宇宙星系间有非常大的差距，但还是被巨大的数字震惊住了！
但是，为什么体型差这样大的两个事物，会被放在一起对比呢？
故事开始于两位科学家——Alberto和Franco的跨界观察！
Alberto Feletti是维罗纳大学（University of Verona）神经外科研究所的神经外科医生，他的研究主要集中在神经科学领域，特别是大脑神经网络的结构和功能。
（Dr. Alberto Feletti）
Franco Vazza是意大利博洛尼亚大学（University of Bologna）天文与物理学系的天体物理学家，他的研究领域主要包括宇宙学和大尺度结构的形成，尤其是关于宇宙网的模拟和分析。
(Prof. Franco Vazza)
两位看起来八竿子打不着的科学家相遇了！
在彼此介绍和了解对方的研究课题后，Ablerto和Franco发现，他们的研究对象有一个显而易见却鲜有人将其联系起来的共性：二者都拥有极其复杂的结构。
脑拥有上千亿神经元和上百亿个连接；
宇宙拥有星系团、超星系团和纤维等复杂结构，这些结构的规模超过数亿光年；
更有趣的是，神经网络和宇宙星系在外观上看起来惊人的相似！
（从外形看二者结构很像，对不对？）
这引发了两位科学家的思考：大脑和宇宙星系看起来那么像，是纯纯的视觉上的巧合？还是真的有数理依据上的相似？
为了寻找答案，Ablerto和Franco决定合作，尝试定量比较星系网络与神经网络结构的复杂性。
科学家的巧妙测量与严谨推论：
神经网络与宇宙星系网在结构上
表现出约75%的相似性！
一个是小到肉眼无法分辨的神经细胞，一个是大到借助望远镜都无法窥其一角的宇宙星系，这俩东西怎么放在一起定量比结构啊？
Ablerto和Franco使用了一系列科学观测和分析方法。
（1）神经元网络的观测
Ablerto主要使用了免疫组化染色技术和光学显微镜来观测神经网络的结构和排列方式。
神经细胞中有特定蛋白质（抗原），能与特定抗体结合。免疫组化染色技术利用了这个原理，将染色的抗体放入神经细胞组织中，抗体就会像“螺丝钉”找到配对的“螺母”一样与抗原结合，并将神经细胞标识出特殊的颜色（如下图）。
（图为小鼠脑细胞进行免疫组织化学分析图像，来源于google）
染色后，Ablerto将神经细胞组织切成仅4微米（约一根头发丝直径的约1/20）厚的薄片，并将光学显微镜放大到40倍，以更加清晰地观察神经细胞的形态、排列方式，以及神经元细胞的分布密度。
（图为显微镜下小脑神经元胞体的分布情况，来源于google）
当然，科学家们在观察细胞活动时，会根据细胞样本材料的特性和研究目标挑选不同的观测工具。
《少年时 116 从微观到宇观 :科学观测的全景视野》中，总结了观察和测量细胞活动可用到的显微镜类型、工作原理和使用场景，帮助孩子更清晰地了解生物医疗科研和工业领域普遍使用的工具。
（图片来源于《少年时 116 从微观到宇观 :科学观测的全景视野》第65页）
（2）星系网络的测量
Franco主要使用了宇宙学模拟和密度功率谱来测量和分析宇宙网的大小、物质分布和网络结构。
首先，宇宙中的物质分布并不均匀，星系团、纤维结构和空洞构成了复杂的宇宙网。天文学家通常通过望远镜观测电磁波（如可见光、射电波、X射线等），获取星系和其他天体的位置、形态和运动数据，生成一张宇宙物质分布图。这就是一张“宇宙地图”，显示了星系团、纤维结构和空洞的位置和密度。
基于这些观测数据，Franco使用计算模型模拟了一个体积为100³ Mpc³（边长为 100兆秒差距）的宇宙区域。然后，在对这个宇宙区域进行25 Mpc厚的切片处理，将切片中的星系网络和纤维状结构可视化（如下图）。结果显示，宇宙呈现出一种网状结构，类似于一张复杂的宇宙“蜘蛛网”。
（模拟的宇宙网物质分布图，来源于Ablerto和Franco的论文）
接着，Franco使用了密度功率谱这一统计方法来观测宇宙网的结构。那么，密度功率谱是什么呢？
密度功率谱，是一种基于物质分布图的分析工具。它通过测量不同空间尺度上物质的分布波动，来量化宇宙网的物质分布情况。在大尺度上，密度功率谱可以显示出物质密度较高的星系团，而小尺度上则展示星系内部相对密度较小的纤维结构和空洞。在Franco的研究中，他绘制了宇宙网中从1Mpc到100Mpc尺度上的密度功率谱。
（3）微米vs. 光年：如何对比呢？
神经细胞以微米计大小，而宇宙网以兆秒差距算距离，这么巨大的尺度差异如何比较呢？
Franco和Alberto团队发现，分布密度是神经元网络和宇宙网共有的一个可比较属性。由于密度不直接依赖于空间的绝对大小，而是取决于单位体积内的物质分布，因此可以用来比较两者的结构。
对神经元网络，密度是神经元或神经纤维在一定区域内的分布情况；对宇宙网来说，密度就是星系或物质在一定空间中的分布情况。为了更精确地进行比较，Franco和Ablerto团队引入了密度功率谱分析的方法，通过测量不同尺度上物质分布的波动，来量化网络的整体结构特征。
为了将神经元网络与宇宙网进行相对尺度上的比较，他们将人脑神经元分布放大40倍，生成了大脑神经网络的密度功率谱，然后将其与宇宙网的密度功率谱进行比较（如下图）。结果揭示了，在0.1毫米到1毫米的尺度上，大脑神经元网络与宇宙网在结构上表现出约75%的相似性！
（所有样本的密度波动功率谱，来源于Ablerto和Franco的论文）
让孩子接触科学观测
激发科学兴趣，夯实科学思维
从Ablerto和Franco有趣的研究中不难看出：一个完整的科学研究，往往起始于有趣的问题。要回答好问题，就需要可靠和有效的测量方法和工具，只有通过实证数据来支撑问题的回答过程，才称得上是科学探索的有效方式。
（1）科学不是空谈枯燥理论，动手操作更能激发孩子的兴趣
除了神经生物和天体物理领域的研究，其他任何科学领域都离不开科学测量方法和工具，来收集数据，分析数据，验证假设和解答问题。事实上，许多重大科学突破都得益于测量技术的发展。
例如，在物理学领域，20世纪初，物理学家马斯克·普朗克研究黑体辐射时，发现根据经典理论，黑体在高频光（紫外线频率以上的光）的照射下应该释放无限能量，这显然不符合实际。为了解释这个问题，他提出了量子化能量的假设，即光的能量以一个个的小单位（量子）发射。
虽然理论与实验结果相符，但当时无法直接观测到量子，理论只能停留在推理阶段。后来，随着科学观测技术的发展，如扫描隧道显微镜和原子力显微镜的出现，科学家终于可以直接观测到单个原子的行为，发现了量子隧穿效应和量子纠缠现象，量子理论逐渐得以证实。科学家更进一步利用粒子加速器间接探测到比原子还小的基本粒子。
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》 P125 粒子加速器工作原理）
地球科学领域，常用卫星、地震仪和其他地质测量设备来观测地球的物理和化学属性，以及这些属性随时间的变化；
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》 P48 地球观测卫星的轨道分布原理）
考古学领域，常用磁性测量仪、地电阻率计、放射性碳测年和X射线荧光光谱分析等工具和技术，探索古代人类和器物的时间、空间和物质特性。
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》 P86 X射线荧光光谱分析原理）
现代化学研究领域，常用质谱仪、核磁共振（NMR）仪和各种色谱技术，来观测物质组成、结构和变化；社会科学领域，通过调查问卷、访谈和人口统计分析等测量方法和技术来观测人的行为、心理和社会行为与心理发展。
《少年时 116 从微观到宇观 :科学观测的全景视野》不仅介绍了上述领域的科学观测技术，还涵盖了诸多前沿科学问题，如如何研发全球变暖的复杂系统的数学预测模型。
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》 P114 气候模拟的统计模型）
特别是，本书系统总结了科学测量的基本原理，技术和应用范围，既涵盖了时间速度、声音的测量应用，也包括天体物理、生命科学、地质科学、基础物理、气候科学等科学领域的前沿成果，帮助孩子们搭建科学测量的系统框架。
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》 P2）
如今，科学研究越来越注重交叉融合。如果孩子对某个科学领域或问题感兴趣，能够提前全面了解前沿科学测量的工具和方法，对他们再好不过。
（2）科学观测是一种创新解决问题的理念，是孩子自主创新实践的基础
要解决科学问题，就需要思考观察什么对象，需要测量哪些变量，采取什么观测方法，以及哪种技术能够更加精确解决当前的数据需求。这都是科学观测过程中必须要考虑的问题。
Ablerto和Franco引入密度功率谱分析的方法，巧妙地将神经元网络和宇宙网置于同一尺度进行对比，正是科学观测创新解决问题的例子。这说明科学观测不仅是工具，也是推动科研人员深入思考的“锚点”。
当孩子们了解观测技术的原理以及能达到怎样的效果，他们就会将工具和技术融入解决问题的过程中。
2023年，宁波诺丁汉大学的李正汉和王泽晨进行了一次独特的实验：他们用氦气球将玩具熊送上2.8万米的高空，并实现了气球回收。这个实验源于一个简单的问题：气球是否能将物体送入太空？
为了回答这个问题，他们开展了详尽的调研，考察了什么样的气体和气球材质能更稳定应对大气压、气温和气流等的变化；如何测定气球最佳放飞地点；如何测定气球的升空高度和位置坐标；哪种拍摄工具能经受环境变化维持拍摄的稳定性，等等。
这其中涉及到大量的科学观测与测量。通过掌握这些原理，他们购置了氦气、气球、GPS定位器和温度传感器等设备，并在偏僻的农田成功完成了实验。凸显了科学观测与方法驱动创新和实践的力量。
（小熊气球在太空的自拍照）
只要能够掌握科学观测的原理和方法，孩子们就拥有了自主创新实践的动力和优势，激发他们主动探索科学世界。
正如加州大学伯克利分校的儿童心理学家Alison Gopnik在《The Scientist in the Crib》书中所说，每个孩子都是好奇心与动手能力兼具的“科学家”，因为他们从小就会提出问题、形成假设，动手检验，这与科学家的科学探索活动别无二致。
当然，对孩子们来说，有些前沿科学观测工具（如FAST)的原理是什么、如何操作、如何调整等知识相对遥远和陌生。但尽早接触测量科学，就是在培养未来的科学家。
《少年时 116 从微观到宇观 :科学观测的全景视野》正是一本帮助小朋友全面了解科学测量的书。
从“测量是什么”（为探索世界提供可量化的工具），到“它有什么用”（哪些领域会用到测量），再到“怎么做测量”（如何在不同科学领域进行观测），这本书为孩子们提供了探索科学世界的指南。
（《少年时 116从微观到宇观 :科学观测的全景视野》）
正如马克斯·普朗克所言：“实验是科学向自然提出的问题，而测量是自然的回答。”
科学探索仰赖于测量技术和工具，科学问题的解决也需要深入观测和探索。
无论是普朗克，Ablerto和Franco，还是李正汉和王泽晨，虽然他们探索的领域不同，研究成果伟大程度不同，但他们却都在不同的领域践行了科学研究的探索精神：去观测、去发现、去创新！
参考文献：
Vazza F and Feletti A (2020) The Quantitative Comparison Between the Neuronal Network and the Cosmic Web. Front. Phys. 8:525731. doi: 10.3389/fphy.2020.525731
The Strange Similarity of Neuron and Galaxy Networks, https://nautil.us/the-strange-similarity-of-neuron-and-galaxy-networks-236709/?
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