第12章打破与进入：黑箱内部

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业余爱好者的漫谈

当我还是莫斯科国立大学的本科生时，我就觉得如下观点非常有吸引力：神经科学要想成为一门成熟的学科，就必须有自己的理论、分析工具和数学运算方法，就像牛顿和莱布尼兹为物理学发明了微积分一样。可以说理论模型对神经科学的重要性超过了大多数其他领域，因为与大脑有关的互动模式极其复杂，因而神经科学的体系更复杂，线性程度更低，具有更多的涌现特征。虽然上述特质让神经科学领域的研究异常引人入胜，但也让严格的实验方法所能起到的作用受到了严格限制。不论我们在一只可怜的猴子的大脑里插入多少电极，实验记录都不可能完全揭示其复杂的神经互动，因为它们的数量太多，过于复杂，而且是非线性的。出于类似的原因，我们目前用来研究人脑中上述互动的功能性神经成像技术能够起到的作用同样很有限。

出于上述考虑，我给自己设计了一门特别的课程，即除了学习心理学外，还要学习数学的各个分支。我对脑科学最早的兴趣点和研究工作是围绕形式神经网络模型（通常被称作神经网络）展开的，它是我的研究工具。那是40多年前的事情，在计算机时代之前，当时（至少在苏联）从事神经网络研究还得靠纸和笔，与莫克罗-彼特氏神经模型颇有关系。虽然在计算机诞生之前从事研究有诸多不便，但利用严格的分析工具仍然可以得出有趣的结论。我对这项工作非常着迷，计划成为今天所说的“计算神经科学家”（这个术语的出现是25年之后的事情了）。

但是，20世纪60年代末的莫斯科并不适合追求这类兴趣。虽然在莫斯科国立大学及其周边有若干“计算神经科学”的容身之所，尼古拉斯·伯恩斯坦、伊斯里尔·盖尔芬德和麦克·邦加尔等人都从事这方面的研究，但仍然难以形成规模。我的导师亚历山大·卢里亚不知道如何与我的这个兴趣建立联系。虽然他认可需要用数学或准数学工具进行神经心理学研究，但他自己的学术背景、受教育经历和时代精神都不具备让他真正理解它的条件，更别说接受它了。

距离我开始在莫斯科国立大学读书已经好些年了，尤其是自从我来到美国后，我的研究主要集中在临床上。生活不是一个控制变量实验，因此，我无从知道如果我坚持早期的神经网络和其他分析/计算方面的研究，我会不会更加幸福。在实践层面，成为一名临床医生让我的观点更加开放，让我脱离体制获得了自由，这是我内心的无政府主义者一直很珍视的。但是，我早年间的兴趣被保留了下来。我内心一直认为我之所以从事现在的工作是环境变化的结果，而不是我的兴趣或者学术气质改变的结果。

在接下来的几十年间，计算神经科学领域取得了大发展，以我的能力已经无法理解该领域最先进的工具了。不过，我一直在关注该领域的新进展，一直尝试形成我自己有关建模的观点和理论，至少在原则上是可以实现的。接下来，我会介绍一些可能的建模方法，这些方法得益于本书之前介绍的一些观点。普通读者如果觉得这一章过于枯燥、晦涩难懂和技术化，那么可以略过不读。

但是，计算神经科学家会从中发现一些对神经网络模型很有用的观点和想法，或许还能利用它们来设计模型。或许，计算神经科学家会认为，接下来的几页不过是外行人的夸夸其谈。或者二者兼而有之。

第12章 打破与进入：黑箱内部

第12章打破与进入：黑箱内部