23个系统神经学问题

每次我在读一篇文章引出的诸多论文链的时候，都有很强的感受：世界上如此多的知识，我怎么都整明白呢？

然后最后这个问题会回溯到：我想要做什么？

我们只能接收并接受自己认可的那一部分，然后采取行动。我今天读到一句话，它的意思是说：解释都是隐喻性的，是在敦促我们去做某些事情，而不是在试图告诉我们真相是什么。寻找真相只是行动的“借口”而已。 

对大脑的研究历史让我们看到了诸多隐喻，Matthew Cobb 在《The idea of the brain——a history of the brain》 从心智源自心脏的观点到把脑视作机器的机械观，从电与神经活动的关系到神经系统的神经元学说，从神经信号如何表征信息到脑功能的局域化定位与分散式分布之争，从把脑看作一成不变的电路到把脑视作一个具有可塑性的网络。这些隐喻均受到技术、时代和人们认知水平的限制，在完成自己的历史使命之后被新的隐喻所取代 那么，现在的科技可以以什么样的方式去探索这个问题？科技不会比人更擅长理解，但它可以促使人更擅长理解、思考、学习...

23个系统神经学问题

在23个系统神经学问题中，有一个问题是说：行动和知觉之间的关系。人为什么会pivot（变幻无常），want--action--want 之间的反馈循环中，大脑如何运动的？或者说这期间发生了什么？

[Q.18. "To what extent does perception depend upon action?"] We discuss the relation between action and perception as it emerges from neurophysiological data. We propose that both action perception and space perception derive from a preceding motor knowledge based on self-generated actions.

"知觉在多大程度上取决于行动？"我们讨论了行动和知觉之间的关系，因为它来自于神经生理学数据。我们提出，动作知觉和空间知觉都来自于基于自我产生的动作前的运动中。

第12个问题是谈 神经元如何计算？「计算」这个词让人直接联想到「计算机」。人们总把脑比喻成（当时代）最先进的机器，为了更好理解但不可避免简化了概念（conceptual）。大脑的「存储容量」、「输入输出」、「编码」，只有在可被数字表征的情况下，才能相互理解并开展各种研究、合作、共创、再创等活动。就如同线性文字和诗之间的关系。

[Q12.How do neurons compute?] 神经生物学的一个重要问题仍然是神经元如何 计算。随之而来的问题是，神经元是否被设计用于特定的计算。是为特定计算而设计的。我们可以证明，一些神经元显然是为特定的计算而设计的，大概是通过自然选择 选择。这是否意味着所有的神经元都是为特定计算而设计的？有些神经元可能有更普遍的反应。其他的神经元类型可能在一些调制器的作用下改变它们的反应类型。调制器的作用下改变它们的反应类型，但是这些神经元可以被看作是为几种计算而设计的神经元的情况，而不是为某种一般的输入-输出功能而设计的。

简而言之，计算机是接受输入、编码和操纵信息并将输入转化为输出的系统结构。就我们所知，脑也是如此。真正的问题不是脑本身是不是一个信息处理器，而是脑如何存储和编码信息，以及一旦信息被编码，脑会对这些信息进行什么操作。-- Matteo Carandini

我很喜欢一个比喻“脑是一项外星科技”。脑本身就是一种科技，也就是说人自身就是最先进的科技，我们承担着一种神秘的计算功能。这个功能不应该由计算机（机器）训练我们得来，也就是今天算法对我们做的事。而是应该由人占据某种程度的主导，每个人去训练机器。因此有个说法是神经科学的任务是对脑开展逆向工程。

神经科学的任务是对脑开展“逆向工程”，就像研究计算机那样，检查其组成部分及其相互连接，以破译其工作原理。这个提议已经存在一段时间了。1989年，弗朗西斯·克里克（DNA双螺旋结构的发现者之一，诺贝尔奖获得者）认识到了这种策略的吸引力，但觉得它不会成功，因为脑有着复杂而混乱的进化史——他夸张地宣称，这会像是尝试对一项“外星科技”开展逆向工程。克里克认为，试图从逻辑出发通过脑的结构找出脑工作机制的总体解释注定会失败，因为几乎可以肯定的是，这么做的出发点就是错误的——脑如何工作并没有一个整体的逻辑。

所以，我想做什么呢？

https://mirror.xyz/0x65a0Af703047dfDd270361659d02f4f0E8547202/0MCv6uptaRhG6SswfRYawTr_DKJueKVZp6dAqnQursA