盤點(diǎn)追問好文章，用深度閱讀與時(shí)代對(duì)抗

就去年發(fā)布的追問文章，我們邀請(qǐng)了十余位追問作者或社群群友，選出了他們心目中最喜歡的文章（排序?yàn)槭占樞?，點(diǎn)擊圖片即可跳轉(zhuǎn)）。同時(shí)也歡迎讀者在評(píng)論區(qū)補(bǔ)充推薦，與我們交流。希望這些文章能給你帶來一定的啟發(fā)。

薦語：達(dá)爾文地雀（追問作者）

科學(xué)概念理應(yīng)越精確越好，這幾乎是常識(shí)。但這篇對(duì)談揭示了一個(gè)被長(zhǎng)期忽視的視角：科學(xué)史上最核心、最持久的概念——基因、表征、功能可供性——恰恰是定義最模糊的那些。更關(guān)鍵的是，模糊本身并非缺陷，而是這些概念得以跨越學(xué)科、容納分歧、保持生命力的根本原因。

對(duì)談將這類概念命名為"母題"，取自音樂中的類比：一段上行旋律可以出現(xiàn)在截然不同的樂曲中，聽者依然能辨認(rèn)出它?？茖W(xué)概念的運(yùn)作方式如出一轍——"編碼"一詞在不同研究者口中含義各異，卻不妨礙它充當(dāng)溝通的橋梁，甚至塑造整個(gè)范式的走向。一旦試圖將其釘死為唯一定義，吸引力反而迅速消退。

這個(gè)洞察放到當(dāng)下的AI研究中同樣尖銳。我們頻繁使用的"理解""推理""涌現(xiàn)"，沒有一個(gè)經(jīng)得起嚴(yán)格追問，但正是這些模糊的母題在驅(qū)動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的前進(jìn)。概念的不精確不是學(xué)術(shù)上的偷懶，而是科學(xué)運(yùn)轉(zhuǎn)的底層邏輯——遺憾的是，我們很少認(rèn)真審視這件事本身。

薦語：KK（追問作者）

無論是從one cell at a time，或是心理學(xué)精巧優(yōu)雅的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，再或是AI的技術(shù)挑戰(zhàn)，我認(rèn)為記憶研究始終是神經(jīng)科學(xué)最重要、詩意且迷人的問題之一。

文章深入淺出地串聯(lián)起記憶研究的重要概念。從機(jī)制出發(fā)，依次回答了記憶如何運(yùn)作、如何構(gòu)成我們的心智狀態(tài)，以及與自我的關(guān)聯(lián)。記憶不僅是對(duì)過去的儲(chǔ)存與陳列，更是在對(duì)過去一次次重構(gòu)中，面向未來。

會(huì)想到穆蒂斯的詩，每個(gè)人都在湍急的瀑布旁留下記憶的快樂天使，瀑布的聲音從未改變。多年后的某天，突然將我們驚醒在午夜。

我們都將在春天蘇醒。

薦語：Benson（追問作者）

工欲善其事，必先利其器。

我推崇這篇文章，是因?yàn)樗⒎菃渭兯槠聦?shí)的堆砌，而是一場(chǎng)針對(duì)研究方法的元分析。從光波、原子，到孟德爾的豌豆與復(fù)雜的大腦，萬物皆黑盒。如何研究這些黑盒正是控制論的學(xué)問。

相比于前沿領(lǐng)域“朝令夕改”的最新研究成果，這種對(duì)底層認(rèn)知框架的建構(gòu)，才是真正磨礪思維的利器。其在方法論層面的啟發(fā)性，遠(yuǎn)超一般的科普文章。

薦語：宋薇（追問作者）

受物理學(xué)成功范式的影響，神經(jīng)科學(xué)界一直隱含著一種渴望——希望找到能統(tǒng)一解釋大腦工作原理的、簡(jiǎn)潔而普適的“定律”。那么，我們能否為大腦找到像“牛頓定律”那樣的終極理論？

三位頂尖專家基于動(dòng)力系統(tǒng)視角，給出了否定的答案。文章明確指出，大腦是一個(gè)動(dòng)態(tài)、進(jìn)化、自適應(yīng)的生命系統(tǒng)，其獨(dú)特性遠(yuǎn)超任何公式比喻。理解的關(guān)鍵，或許在于我們能否超越對(duì)“終極理論”的追尋，轉(zhuǎn)而接納其固有的生物復(fù)雜性。

這篇文章引領(lǐng)讀者跳出了對(duì)“終極理論”的執(zhí)念，呈現(xiàn)出神經(jīng)科學(xué)更豐富、更真實(shí)的圖景：它的未來不在于發(fā)現(xiàn)某個(gè)簡(jiǎn)潔方程，而在于一場(chǎng)持續(xù)的多尺度整合之旅。在計(jì)算模型與生物學(xué)細(xì)節(jié)的融合中，在擁抱復(fù)雜性而非簡(jiǎn)化類比的探索中，逐步逼近對(duì)生命與心智的理解。這既是對(duì)學(xué)科本質(zhì)的深刻反思，也是一次關(guān)于如何面對(duì)復(fù)雜世界、如何保持探索初心的生動(dòng)啟蒙。

薦語：haojing（追問作者）

我們?cè)谌粘ＵZ言中，自然地用“嫉妒”、“羞愧”、“愛”等詞匯描述動(dòng)物行為；而在科學(xué)語境里，卻又被反復(fù)提醒警惕“過度擬人化”。這種并置并非簡(jiǎn)單矛盾，而是一種始終存在的張力：一端是人與動(dòng)物在相處中真實(shí)生成的情感聯(lián)結(jié)，另一端則是科學(xué)方法對(duì)解釋尺度的謹(jǐn)慎約束。

這篇文章讓我意識(shí)到，問題或許并不在于動(dòng)物是否擁有與人類對(duì)應(yīng)的情緒，而在于我們?nèi)绾蝿澏ㄇ榫w的邊界，以及在劃定的同時(shí)，是否也無意中收窄了理解的空間。正是在反復(fù)思考這一點(diǎn)時(shí)，漸漸體會(huì)到，人類與動(dòng)物之間的理解，并不完全依賴定義。一次對(duì)視、一種默契、長(zhǎng)期相處形成的穩(wěn)定回應(yīng)，本身就蘊(yùn)含著意義。它或許難以量化，卻真實(shí)發(fā)生在彼此之間。

薦語：李澤偉（追問作者）

汪小京教授直面了神經(jīng)科學(xué)中的核心矛盾：即在解剖結(jié)構(gòu)高度均質(zhì)、腦區(qū)間長(zhǎng)程連接密集的背景下，功能性的模塊特化是如何得以實(shí)現(xiàn)的。汪教授指出，模塊化并非僅由物理連接的物理隔絕（Structural Modularity）所決定，而是通過非線性動(dòng)力系統(tǒng)中的分岔（Bifurcation）機(jī)制自發(fā)涌現(xiàn)的產(chǎn)物。

他通過論證皮層微觀梯度中的定量參數(shù)差異——例如抑制性神經(jīng)元比例從初級(jí)視覺皮層的 15% 提升至前額葉皮層的 30% ——如何誘導(dǎo)系統(tǒng)跨越臨界點(diǎn)，揭示了高級(jí)認(rèn)知模塊（如負(fù)責(zé)工作記憶與主觀決策的環(huán)路）如何在動(dòng)力學(xué)層面從底層的標(biāo)準(zhǔn)微環(huán)路中“脫繭而出”。

這種基于空間分岔的視角，不僅解釋了功能邊界如何隨任務(wù)需求動(dòng)態(tài)移動(dòng)，更深刻地展示了大腦如何利用非線性機(jī)制在看似統(tǒng)一的物理底座上構(gòu)建出高度特化的、正交的認(rèn)知子空間。

進(jìn)一步的，我們很容易將汪小京教授的動(dòng)力學(xué)視角引入大語言模型的模塊化研究，本質(zhì)上是提供了一種從“物理分割”轉(zhuǎn)向“狀態(tài)涌現(xiàn)”的深刻范式。在當(dāng)前的AI架構(gòu)中，模塊化往往被視為一種硬性的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（如MoE中的專家路由），而汪教授提出的空間分岔（Bifurcation）概念則揭示了另一種可能性：即便模型底層由高度均質(zhì)的Transformer單元構(gòu)成，只要參數(shù)空間具備足夠的非線性梯度，系統(tǒng)就能在處理特定認(rèn)知任務(wù)時(shí)，通過微小的定量調(diào)整誘發(fā)定性的功能躍遷，從而在狀態(tài)空間內(nèi)自發(fā)地“擠壓”出任務(wù)特化的動(dòng)力學(xué)模塊。這種由量變引發(fā)質(zhì)變的機(jī)制，不僅能合理解釋模型規(guī)模效應(yīng)下的能力涌現(xiàn)，更為解決模型的抗干擾與多任務(wù)調(diào)度提供了生物學(xué)藍(lán)圖。

通過引入類似前額葉中NMDA受體介導(dǎo)的緩慢神經(jīng)回響與去抑制門控環(huán)路，大語言模型或許能學(xué)會(huì)在高維流形中構(gòu)建彼此正交的子空間，確保不同任務(wù)的激活流在處理過程中互不干擾，從而從底層邏輯上克服災(zāi)難性遺忘。

這種基于動(dòng)力學(xué)演化的視角，有力地挑戰(zhàn)了僅關(guān)注輸入輸出的傳統(tǒng)黑盒評(píng)估模式，引導(dǎo)我們?nèi)ヌ骄咳绾瓮ㄟ^優(yōu)化權(quán)重的微觀梯度，在統(tǒng)一的參數(shù)底座上靈活調(diào)度出具備類人靈活性的“功能模塊”，從而實(shí)現(xiàn)從簡(jiǎn)單的表征擬合向真正的流體智力演進(jìn)。

薦語：Chen（追問作者）

神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域?qū)Α皺C(jī)制”的癡迷，是否正在把我們引向還原論的死胡同？這篇文章采訪了9位大佬，說出了很多博士生不敢說的話：并不是所有的“解釋”都必須是微觀的物理因果。

認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)面對(duì)的最大困境，就是試圖用觀測(cè)“相關(guān)性”的工具（fMRI/EEG）去強(qiáng)行回答“因果性”的問題。大腦不是簡(jiǎn)單的鐘表，拆開零件就能懂原理；它是一個(gè)混沌的復(fù)雜系統(tǒng)。如果只能用經(jīng)典的物理機(jī)械論來定義“機(jī)制”，那我們大部分人可能都在做“假”研究。文章告訴我們是時(shí)候打破這種迷思，承認(rèn)多層級(jí)解釋的價(jià)值了。

薦語：Muchun（追問作者）

隨著研究技術(shù)日趨精密，我們欣喜于對(duì)行為的神經(jīng)科學(xué)研究已取得的顯著進(jìn)展。基于“神經(jīng)因果”的預(yù)設(shè)以及“干預(yù)-響應(yīng)”研究范式，研究者得以識(shí)別與特定行為相關(guān)的神經(jīng)回路。然而，這篇文章提醒我們，這些研究在根本上仍秉持一種還原論立場(chǎng)，傾向于將行為追溯至其“神經(jīng)載體”，忽視了生命體得以塑造的社會(huì)文化語境與歷史性維度。

本文別具心裁地引入哲學(xué)領(lǐng)域關(guān)于因果多元主義的討論，特別是“依賴性”因果與亞里士多德的“四因說”，旨在為理解生命體的行為提供更加豐富的概念資源。其中，“目的因”最具啟發(fā)性，為將主體性問題納入神經(jīng)科學(xué)研究開辟了可能路徑。對(duì)行為神經(jīng)機(jī)制的研究的確不可或缺，但這種研究卻不應(yīng)脫離生命體作為歷史性存在、在演化與具體生存情境中展開自身這一根本事實(shí)。理解行為需要一種能夠容納不同視角與維度的因果框架。

薦語：丹雀（追問作者）

你是雞娃，還是躺平？管得太緊，孩子成了提線木偶；管得太松，孩子可能迷失方向。

訓(xùn)練大語言模型的研究者也面臨同樣的難題。他們?cè)跇?gòu)建"生成式智能體模型"（GABM）時(shí)，需要用提示詞為虛擬居民設(shè)定身份、記憶、思維方式和行動(dòng)空間。提示詞寫得太細(xì)，虛擬居民就像按劇本演戲，一切盡在掌控；寫得太模糊，虛擬居民可能做出毫無邏輯的荒唐事，整個(gè)模擬淪為鬧劇。而研究者最期待的"涌現(xiàn)"——由簡(jiǎn)單個(gè)體互動(dòng)產(chǎn)生的、出乎意料又合乎情理的復(fù)雜行為——就這樣要么被劇本寫死，要么被混亂淹沒。

這篇論文系統(tǒng)拆解了這個(gè)困境。作者從身份、記憶、計(jì)劃、行動(dòng)四個(gè)環(huán)節(jié)逐一剖析，揭示研究者如何在每一步中不知不覺地"過度控制"虛擬居民：身份設(shè)定太詳細(xì)，性格被鎖死；記憶篩選太刻意，經(jīng)歷變成劇本；思維方式規(guī)定太嚴(yán)格，推理淪為填空；行動(dòng)選項(xiàng)限制太窄，互動(dòng)退化為選擇題。更關(guān)鍵的是，四個(gè)環(huán)節(jié)層層傳導(dǎo)、相互疊加，局部的微調(diào)會(huì)在系統(tǒng)層面被放大為全面的操控。

薦語：郭瑞東（追問作者）

當(dāng)我們談起人類與ai的將要面對(duì)的反烏托邦結(jié)局，要么是ai將人類當(dāng)成奴隸，要么是ai圈養(yǎng)人類。但該文指出更有可能的是ai讓所有使用者的思考方式，價(jià)值觀都收斂到一個(gè)點(diǎn)。，指出在科研界，ai的使用提升了效率，卻導(dǎo)致了所進(jìn)行的研究同質(zhì)化增加，在創(chuàng)造性任務(wù)上，也有相關(guān)的研究。該文指出了對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，值得所有人關(guān)注，思維多樣性在這個(gè)時(shí)代，是如此的不可或缺，我們無法預(yù)知未來的盒子里裝著什么，所以我們需要用ai做工具，而非ai成為思維的主人。

薦語：李相羊（追問社群群友）

當(dāng)AI能以假亂真地創(chuàng)作交響樂卻摘不下一顆覆盆子時(shí)，我們是否在重復(fù)原子能時(shí)代的狂熱與失望？如果意識(shí)不過是足夠復(fù)雜的自我感知錯(cuò)覺，而機(jī)器開始模擬思考，它與我們之間的界限在哪里？這場(chǎng)對(duì)談沒有定義AGI何時(shí)到來，而在追問一個(gè)困境：當(dāng)建構(gòu)虛擬世界成為表達(dá)價(jià)值觀的游戲，我們究竟是在預(yù)言未來，還是在集體無意識(shí)中喚醒那些早已存在的神話原型，讓神明以技術(shù)的面目重新降臨？這篇文章大開腦洞，問出了許多令人驚奇的問題，值得一讀！

薦語：音謬論（追問作者）

“物質(zhì)”和“心靈”兩個(gè)范疇的融合，可以看作當(dāng)前學(xué)界殊途同歸的一個(gè)方向，無論是基于機(jī)器與算法的AI領(lǐng)域，還是基于細(xì)胞與生物化學(xué)的生命認(rèn)知領(lǐng)域，而兩者最終又都指向了更直接的物理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)/哲學(xué)之間的聯(lián)系。說到底，這始終是一個(gè)根本的形而上學(xué)問題，而可以預(yù)見到的是，我們很難在不動(dòng)搖對(duì)世界的固有理解的前提下，為這個(gè)問題給出某種恰如其分的回應(yīng)方式。例如去想象一個(gè)“為過程/關(guān)系而非實(shí)體構(gòu)成的世界”是怎樣的？一個(gè)“自我虛幻、甚至不需要自我的生存方式”是怎樣的？

這篇文章所刻畫的觀點(diǎn)，可以看作是破除人類既有語詞幻象的開始：把智能的定義下放到更底層、更基礎(chǔ)的生物學(xué)層面，特別是強(qiáng)調(diào)智能的本質(zhì)總是一種“群體智能”，用廣泛連接的“網(wǎng)絡(luò)”模式作為新的智能范式，強(qiáng)調(diào)個(gè)體與環(huán)境之間的密不可分。這些觀點(diǎn)實(shí)際上在向我們指出某種新的形而上學(xué)，只不過現(xiàn)在我們還缺乏有效的思想工具將其清晰地描述出來。

薦語：阿瑤（追問作者）

顏色不存在于物理世界，它是大腦對(duì)電磁波長(zhǎng)的一次主觀編譯。Anil Seth說，自我的地位與顏色相當(dāng)，既非實(shí)體，亦非幻覺。它大腦為調(diào)控身體而生成的一種有用的知覺構(gòu)造。這個(gè)判斷精準(zhǔn)地繞開了實(shí)體論與幻覺論的古老對(duì)峙，而把問題引回到可操作的神經(jīng)科學(xué)層面。

兩百年前，"生命的火花"同樣被視為不可還原的神秘，而當(dāng)生物學(xué)逐一解釋了生命系統(tǒng)的具體屬性之后，那個(gè)形而上的難題并未被"解決"，只是悄然消散了。意識(shí)或許也正走在同一條路上。

這篇對(duì)話的另一條暗線同樣值得留意。我們傾向于否認(rèn)無語言動(dòng)物的意識(shí)，卻因大語言模型能和我們進(jìn)行流暢對(duì)話便傾向于賦予它主觀體驗(yàn)。Seth指出，這兩種偏差共享同一個(gè)認(rèn)知根源，也就是將語言、智力與意識(shí)錯(cuò)誤地關(guān)聯(lián)在了一起。當(dāng)整個(gè)行業(yè)都在追問"AI是否有意識(shí)"時(shí)，或許對(duì)人類而言真正更緊迫的問題是：我們對(duì)意識(shí)本身的判斷標(biāo)準(zhǔn)，是否從一開始就被我們難以擺脫的人類中心主義污染了？

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天橋腦科學(xué)研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元?jiǎng)?chuàng)建的世界最大私人腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，圍繞全球化、跨學(xué)科和青年科學(xué)家三大重點(diǎn)，支持腦科學(xué)研究，造福人類。

研究院在華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心分別設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室、人工智能與精神健康前沿實(shí)驗(yàn)室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經(jīng)科學(xué)研究院。

研究院還建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。