近年来，神经科学家宣告一种不同寻常的模式可阻挡大脑样本中神经元的激发。这种活动看起来是爆发性地发生，根据分布，它们规模各异但其标度具有不变性。

　　标度不变性（Scale invariance）是一种多少违反直觉的现象。它意味着你测定的数据的标度和你观察的分布没有差异。换而言之，无论你距离多接近或多遥远去看它们，其分布看起来完全一样。

　　科学家已经注意到这种行为并称之为临界状态，在各种系统中： 地震规模，森林火灾，疾病流行等等都有同样的分布状态。

　　它在系统中以微妙的方式平衡着，从变化始终微小的休止状态，到任何变化就有可能导致失控的过活动状态。

　　但是这样思考有个问题，巴西伯南布哥州联邦大学（Federal University of Pernambuco）的蒂亚戈·里贝罗（Tiago Ribeiro）和他的伙伴说。神经科学家们已在大脑切片和睡眠及清醒的动物中观察到临界状态，还没有人从可自由支配行为的动物中发现这一现象。

　　这增加了临界状态和大脑功能关联性的疑惑，里贝罗和同事说，也许它只发生在人工环境下。

　　为了弄清原因，里贝罗在14只执行某项任务的大鼠中实现了第一个神经元爆发分布的测量，并对它们所有睡眠或觉醒周期进行监测。

　　里贝罗说他们的结果显示了临界状态周期始终存在的明确证据（尽管同样的老鼠在麻醉后表现模式不同）。

　　实验过程中，实验小组测量了给大鼠引进新目标之前和之后的神经元爆发模式。“引入新目标是一个已知可提高激发速度的操作，激发可塑因素和促进大脑皮质和海马区的树枝状萌芽，使记忆形成和学会辨识物体，”他们说。

　　一种意见是，由学习行为引发的戏剧性改变的过程不只表现在激发比例中，也存在于神经元爆发的分布中。可是，里贝罗和同事没有在学习前后的信号中发现这种改变。

　　另一种说法是，通过自然状态编译记忆的大脑模式可能是最佳化。“实际上，研究结果与个体记忆是通过特殊峰电位爆发来编码的假说一致，”他们说。

　　这是个有趣的答案将有助于构建大脑在一种令人惊异的微妙平衡状态下运转的结论。

　　这是个好理由去推测为什么自然会为大脑选择这种状态。这种系统与其他模式相比具有更丰富的行为，可以处理大范围的数据。“理论上来说，临界状态为大脑行为提供了许多理想特征，优化的计算能力，信息传输，感知刺激敏感性和记忆存储量，”里贝托和同事说。

　　准确理解为何以及怎样存在临界状态将成为未来研究的重要焦点。