夏洛克·福尔摩斯的小说《巴斯克维尔的猎犬》中描绘了阴森恐怖的格林本沼泽，那是达特穆尔荒原中一片危险的沼泽地。福尔摩斯的主人公，博物学家史 Stapleton 知道哪里有为数不多的安全落脚点，这让他能够穿过沼泽，到达长有稀有植物和蝴蝶的山丘，但他警告华生医生，一步踏错就可能致命，沼泽会无情地吞噬毫无戒心的旅行者。试图解开大脑的复杂性有点像穿越格林本沼泽：你需要知道哪里有安全的踏脚石，一步踏错就可能意味着陷入泥潭。当我们进入大型脑科学项目时代，重要的是要知道下一个稳固的立足点在哪里。
作为一个值得投入数十亿美元的大脑项目的目标，我们现在有了一个几乎与“攀登每一座山峰”一样激动人心的座右铭：“记录每个神经元的每一次动作电位。” 根据《纽约时报》最近的报道，这个目标在2012 年发表的一篇论文中被提出，将成为一项为期十年的“脑活动图谱”项目的基础。新闻报道暗示（作者也推测）这些技术不仅将用于蠕虫、果蝇和小鼠等生物体中实现如此崇高的目标，还将用于人脑中进行全面的尖峰放电记录，生成“脑活动图谱”，这将为阿尔茨海默病和精神分裂症提供答案，并将我们从过去一个世纪以来可怜的神经科学家们徘徊的“大脑难以 проникнуть 的丛林”中解救出来。
神经科学无疑需要整合，大脑研究无疑将受益于与大型脑计划相关的共同兴奋和规模化的资金。然而，成功将取决于设定正确的目标并警惕不理性的狂热。成功的大型科学项目是具有明确、技术上可行的目标的工程项目：将人类送上月球，对人类基因组进行测序，发现希格斯玻色子。正在讨论的论文中提出的技术可能在给定物种中可行，也可能不可行（它们在正常人脑中不可行，因为所涉及的方法是侵入性的，需要手术打开颅骨）。然而，技术发展是出了名的难以预测，并且可能带来意想不到的好处。我们真正需要理解的是总体目标是否有意义。
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测量每个神经元的每个尖峰放电的目标的根本问题在于概念上的不连贯性：该提案经不起理论的推敲。
根据该论文，我们尚不了解大脑如何运作的原因是大脑功能取决于所谓的“涌现特性”，而这些“涌现特性”只能通过记录大脑中所有神经元的所有尖峰放电来研究。“涌现特性”是一个令人困扰的短语，它的确切含义尚不清楚，但作者也指出了神经元的关联或集体行为，以及物理学中集体行为发挥作用的现象。此外，作者暗示这种关联或集体行为无法从其他观察层面（包括电路）推断出来，因此迫切需要“测量每个尖峰放电”项目。
这个图景有什么问题？首先，大脑不是孤立存在的。尖峰放电由两个来源驱动：神经元网络的内在动力学和外部刺激。即使记录了所有神经元的所有尖峰放电（以及生物体的整个生命周期），为了理解数据的任何意义，也必须同时记录所有外部刺激和行为的所有方面。情况变得更糟：动物之间会存在个体差异，每只动物都会有不同的环境历史。“全面的”测量练习将无限期地延伸下去。
可以减少被记录的神经元数量，控制环境变数等等——然后就回到了神经科学家无论如何都在做的领域，我们有了一个专门的技术开发项目，而不是登月计划或基因组项目。尽管如此，为了理解是否应该将所有精力都集中在大幅增加被记录的神经元数量上，我们需要回答理论问题，即通过记录每个神经元我们能获得什么。如果我们不能成功地论证全面的神经元记录解决了我们所有的问题，那么部分观察肯定不会。
人们实际上并不对给定动物大脑中所有尖峰放电历史的细节感兴趣：人们感兴趣的是描述神经元在所有可能情况下的潜在动力学。这是语言学中众所周知的“能力/表现”区分。假设我们记录了某人说过的所有英语句子，然后回放该录音。没有人会说录音机懂英语，即使它重复了相同的表现。从科学的角度来看，我们想知道大脑原则上能够做什么，而不是它在特定情况下实际做了什么。换句话说，我们想了解大脑动力学的规律，而不是大脑动力学的细节。
问题在于：是什么设定了神经网络的规律？嗯，正是作者所摒弃的电路连接和单个神经元的生理机能。该论文会将所有资源都集中在多神经元记录上，而没有任何计划来完成绘制解剖电路这一尚未完成的任务，这本身就是一个庞大的项目，我们才刚刚开始认真对待，并且它提供了更接近基因组项目的类比。神经元的生理特性取决于仔细研究单个细胞或细胞对，这也不是议程上的内容。一旦电路和细胞生理机能已知，我们原则上就可以推导出每个神经元在每种环境刺激下的每个尖峰放电模式。网络结构和细胞生理机能决定了支配神经元的动力学规律，因此驱动了尖峰放电活动。假设一个“涌现层面”的尖峰放电活动，即使原则上也无法从电路、生理机能和输入中预测出来，这是一种心身二元论的形式，它不再是科学思维的一部分，就像活力论一样，活力论认为存在一种独立的“生命力”，无法还原为细胞的分子生物学。
事实上，这是最近资助的（且有争议的）数十亿美元的欧洲项目的目标。欧洲人计划从单个神经元和微电路的细节入手，构建人类大脑活动的全面模拟。那里唯一的问题是他们实际上没有必要的电路或生理信息（或者正在从啮齿动物体感皮层外推到人类）。解决这个问题的方法不是测量每个神经元的每个尖峰放电，而是绘制电路连接并测量细胞生理机能。正是这种认识促使我们提议并开始绘制小鼠大脑电路图的项目，这项任务已经非常庞大，需要更多资源才能完成。
现在让我们回到为了研究神经元网络的集体动力学就必须记录所有神经元的谬论。该论文表现出一种奇怪的理论脱节：一方面，作者指出了物理学中的集体现象，另一方面，他们忘记了我们从物理学中学到的基本教训：就集体或热力学行为而言，系统完整的详细微观行为并不重要。只有微观动力学的某些非常有限的方面会过滤到更大的长度和时间尺度：系统表现出“普适”行为，这种行为独立于许多微观细节。
该论文中的含义是，测量每个尖峰放电将更好地促进大脑集体现象的发现。这与物理学中集体现象的发现和研究恰恰相反。对宏观行为（例如，热力学）的研究先于对微观动力学的详细理解。统计力学以统计描述而不是详细的动力学描述，提供了通往微观动力学的桥梁。磁性、超导性和超流动性等其他集体现象也是如此，著名的朗道理论就是例证。在每种情况下，这些现象首先在宏观层面上被发现，在宏观层面上被研究，甚至理论框架也是在宏观层面上建立的；微观测量和统计力学理论在稍后阶段才进入，以完善已经建立的理解。
我们不太可能通过测量每个神经元的每个尖峰放电来发现大脑中超导性或超流动性的类似物。类似物已经存在，并且已经在多个分析尺度上进行研究。动物行为提供了物理系统宏观行为的近似类似物，反映了对生物体生存至关重要的大脑的集体输出。从记忆、注意力、语言和情感等结构方面对心理现象的研究，也涉及神经系统动力学的宏观特性，并且可以像物理学中的朗道理论一样，在某种程度上独立地进行研究，尽管不可否认缺乏数学上的精确性。神经元的集体动力学长期以来一直以脑电图 (EEG) 的形式进行研究。在过去的二十年中，许多实验室同时收集了数十到数百个神经元的尖峰放电数据。这尚未带来任何巨大的新见解：事实上，大部分动力学可以通过研究神经元对之间的相关性来捕捉。
物理学中的集体行为与对称性原理和守恒定律相关。例如，声音是流体分子的集体运动。流体的宏观运动方程（纳维-斯托克斯方程）可以写成质量守恒和动量守恒的结果。这些方程的线性化产生了波动方程，它描述了声音。请注意，不需要从流体分子的微观动力学开始。神经系统等价物是什么？不是物理学中重要的对称性原理（这些原理仍然适用，但会让你回到物理现象，例如声音），而是所谓的函数约束——生物体为了生存必须能够做什么，以及通过进化过程塑造神经系统的东西。
这与大卫·马尔等人为视觉系统阐明的“计算主义”视角有关。这个研究计划从神经系统为了生物体生存而面临的要求开始，并试图从这个角度理解神经回路和活动。“功能塑造形式”；物理学中要理解的深刻原理是对称性定律，而生物学中可能是工程原理和进化。除了绘制神经系统结构图外，人们还想了解这些原理如何应用于大脑。为了理解大脑功能障碍，人们想了解正常功能的规律。
是通过绘制电路图和生理机能图更快地实现目标，还是通过研究新的多电极技术？理想情况下，人们不应该必须做出选择，只要努力不狭隘地集中在概念上不成熟的目标上，例如测量每个神经元的每个尖峰放电（或在没有足够数据的情况下模拟人脑）。对于实践神经科学家来说，这其中大部分都不是新闻，但在我们驾驭数十亿美元大脑项目的新格局时，值得我们提醒自己。否则，我们可能会像博物学家史 Stapleton 在《巴斯克维尔的猎犬》结尾处匆忙穿过格林本沼泽时那样遭遇命运：即使拥有他所有的知识和专业知识，他还是踩进了沼泽，从此杳无音信。
您是专门研究神经科学、认知科学或心理学的科学家吗？您是否读过最近发表的同行评议论文，并且想就此撰写文章？请将建议发送给“心灵 Matters”编辑 Gareth Cook，他是一位普利策奖获奖记者，在《波士顿环球报》工作。您可以通过 garethideas AT gmail.com 或 Twitter @garethideas 联系他。