2020年刚起头时 ， 我一向在想本身从李奇曼、阿夫纳兹和萨克森那学到了什么 ， 也一向在思虑神经科学的任务——理解大脑 。 我发现本身总回首我的本科生时代 ， 那时我感觉科学就是领会事物的独一客不雅手段 。 （我以前还感觉科学家都极端理性、工作 ， 把真理作为至高的追求——我是太无邪了 。 ）
此刻我能看到 ， 科学这一事业的关头是处置事及时怎么理解事实 。 尝试起头前 ， 我们就已经架着诠释的镜头去看本相了 。 人类的怪癖和错误谬误光怪陆离 ， 我们先选摘要做什么样的尝试、以及若何尝试 。 数据收集后 ， 科学家需要搞大白数据的意义、阐释它们 。 科学汇集事物的本相 ， 这没错 ， 但要人来描述它、把握它的寄义 。 小我的视角在这些过程里起到筛选原生数据的感化 ， 而小我又囿于说话与时代文化中 。
【神经科学的存在危机：为何理解大脑如此艰难？】看来李奇曼那2EB的大脑切片 ， 还有我这48TB的小鼠大脑数据 ， 都不适合人来处置 。 至少 ， 人的智能尚未达到能把这些数据组织当作一副全景图 ， 以此诠释人脑的运作 。 我在办公室里坐着 ， 凝望下落日把没有一丁点云彩的天空沁当作赤红色 。 一个多彩、可能机械化的将来在我脑中闪现 。 我们（按照大脑皮层的剖解布局）造的机械没法捕获人脑的素质 ， 但要从错乱数据中寻找纪律不难 。 当这些机械倚赖更多皮层剖解布局、进一步增强 ， 他们或许有一天能给我们诠释这些纪律 ， 解决大脑毗连的谜题 ， 为我们展示一小我能理解的图景 。 落地窗外 ， 麻雀仍在兴奋地啁啾——它们的一天尚未竣事 。
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