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这似乎表明，我们的脑中或许确实有负责精准识别的“祖母细胞”，只有当我们看到某个人或者某个东西时，这些细胞才会放电。但论文的作者态度很谨慎，他们指出，尽管这些细胞对安妮斯顿、贝瑞或者克林顿表现出持续的反应，但这并不意味着只有这些刺激才能激活这些细胞，因为研究人员只给患者展示了数量非常有限的图片。在随后发表的论文中，这个小组指出，他们检测到的这些细胞的任务可能是表征某个概念——因此悉尼歌剧院的图片和单词都可以激活细胞——并且可能在记忆中发挥着关键作用。[22]
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最重要的一点是，研究人员认识到，仅仅因为某个细胞对一个图像做出反应，并不意味着它是参与识别这个图像的唯一细胞。能够得出的结论只是，这个细胞是相关网络的细胞中的一个。据这些科学家估计，每一种刺激都可能激活100万个神经元，其中许多神经元只是对图像的某些方面或者相应的概念做出反应。很多这些神经元还可能被另一种刺激激活，从而形成一个在神经元构成上略有不同的网络。[23] 这就解释了为什么研究人员会如此幸运，能够发现一个对詹妮弗·安妮斯顿有反应的细胞：因为这样的细胞不止一个，而是数以百万计。事实上，正如神经科学家拉斐尔·尤斯特（Rafael Yuste）指出的那样，当我们惊叹于科学家记录到的单个细胞的反应竟然如此精准时，我们真正应该关注的是这背后的神经环路的复杂性，以及当我们看到并识别一个图像时多细胞活动模式的变化。[24]
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1992年，神经科学家大卫·米尔纳（David Milner）和梅尔文·古德尔（Melvyn Goodale）提出，哺乳动物的脑中有两个独立的视觉处理流（visual processing stream），具有不同的输出功能。这突出强调了视觉系统中更高级专属环路的存在。[25] 根据米尔纳和古德尔的理论，视觉信息在脑后部的视觉皮层经过初步处理后，会被分流到两条通路上。其中一条通路通往脑的顶部，这就是所谓的“方位通路”（‘where’ pathway）或者“背侧流”。科学界认为这条通路负责对被看到的物体的空间位置信息进行编码，投射到参与运动控制的区域。另一条途径被称为“腹侧流”，它深入到大脑皮层的底部，有时也被称为“辨识通路”（‘what’ pathway）。这条通路参与识别看到的物体，投射到与记忆和社会行为相关的脑区。两条通路之间是有联系的——在某种程度上，看着一只猫并且想要抚摸它，你就需要把这两者结合起来。
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这两个流的区别——方位和辨识、背侧和腹侧、运动和身份——凸显了脑功能定位的复杂性。[26] 定位化的并不只是刺激的某些物理特性，还包括某些需要生物体做好准备以特定方式对其做出反应——比如触碰它或者记住它——的特性。[27] 与认为我们祖母所有角度的影像都储存在同一个区域相比，这种审视功能定位的方式显得不那么刻板。[28] 但随着神经连接数量的增加，以及人们发现相似的神经束可能参与不同的感觉，彻底的功能定位化的观点正在逐渐变弱。定位化分布的究竟是什么？对于这个问题，我们的理解正在变得越来越混乱——或者越来越丰富，如果你愿意这样说的话。
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正如休伯尔和维泽尔提出的那样，终极的定位化——比如“詹妮弗·安妮斯顿细胞”的存在——在一定程度上可以用单细胞的活动来描述。1972年，针对单个神经元的活动与感觉之间的关系，剑桥大学的生理学家霍拉斯·巴洛归纳出了他所谓的“五法则”。[29] 这些“法则”实际上是一些命题或者假设，可以使学界集中思考神经系统是如何工作的，并促进未来的实验研究。无论是使用的方法还是“法则”（dogma）这个术语，巴洛明显都借鉴自弗朗西斯·克里克——在1957年的一次演讲中，弗朗西斯·克里克提出了关于蛋白质合成的遗传基础的假说，帮助科学界建立起了分子生物学的框架，这个框架后来被证明取得了空前的成功。[30] 巴洛的论文产生了巨大的反响，认知科学家玛格丽特·博登（Margaret Boden）将其描述为“革命性的”。[31]
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巴洛的出发点（也是他的第一条法则）是，对神经系统运作的完整描述不仅应该包括对细胞活动的描述，还应该包括对细胞作为网络节点的作用的描述。巴洛认为，这种网络的运作原理是，“随着感官通路的层级逐渐升高，携带有关某种物理刺激的信息的活跃神经元的数量会越来越少”。为了解释这一点，巴洛引用了威廉·詹姆斯在1890年提出的一个观点，后者认为脑中一定有一个“教皇细胞”（pontifical cell），这个细胞就像教皇一样，掌管着所有其他脑细胞。[32] 虽然并不存在这样的解剖结构，但“教皇细胞”这个词被沿用了下来，用于描述一种有关脑组织形式的高度层级化理论。巴洛认为，虽然“教皇细胞”不存在，但可能存在被他戏称为“红衣主教细胞”（cardinal cell）的细胞。和天主教会中的情况一样，这些“红衣主教细胞”在层级上比“教皇细胞”低而且数量众多，不过在任何特定的时间都只有少数“主教”在活动。[33]
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巴洛强调，神经元响应环境特性的方式是在进化过程中被选择的，但其中既涉及遗传因素也涉及环境因素，并且神经元放电的频率可以被看作一种“主观确定性”的衡量指标：放电频率越高，引发神经元活动的事物在现实世界中真实存在的可能性就越高。至于在整个过程中发生了什么，巴洛认为，物体在神经元的活动中被表征为一种象征性的抽象信息。巴洛的这个想法是根据克雷克30年前的研究得出的，根据这种观点，刺激的特定元素被编码在了神经元的活动中，使脑只需要处理这些关键的抽象信息。
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在拥有意识是怎样一种感觉这个问题上，巴洛坚持认为“没有别的东西在‘注视’或控制这种活动”。要理解神经系统是如何控制行为的，没有必要向我们的脑中引入某种观察神经环路输出的“小人”。在他的第四条法则中，巴洛指出，“活跃的高级神经元直接并且简单地产生了我们感知的要素”。[34] 网络中神经元的活动决定了生物体的行为和感知，人类也不例外。这就是我们脑中发生的一切，不管我们是果蝇还是人。但到2009年时，巴洛开始怀疑这种说法是否言过其实了。这并不是因为他觉得这种说法错了，而是因为尽管过去这些年间神经科学研究有了不少进展，但这种说法仍然没有得到证明。他后来说：“对于感知的个体性和主观性，我现在甚至很难想象出任何科学的解释。”[35] 无论想象脑的工作方式有多困难，事实都是不容置疑的：没有证据支持在我们的脑中——其他动物的脑也一样——存在任何非物质的东西。
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总的来说，巴洛的法则在过去这些年比较受神经科学界的认可，特别是后来在被称为“稀疏编码”（sparse coding）的发现中，他关于“红衣主教细胞”的想法重新得到了印证：神经表征的层级越高，参与的细胞的数量越少，这些细胞的活动也越稀疏，但就系统的整体活动和刺激的表征而言，这些细胞活动也越重要。
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巴洛的法则反映了一种新的脑还原论研究方法。这种方法的原则是先尝试解密十分简单的神经系统，然后以此为借鉴，阐明更复杂的神经系统的运作方式。对这种方法可行性最早的支持来自他自己的一项研究。1953年，巴洛在青蛙视网膜的环路中发现了探测苍蝇的结构，如果这些细胞被激活，青蛙就会做出捕捉行为。这表明在进化上意义重大的复杂行为可以从非常简单的神经网络中产生，完全不涉及脑。为了探究这一点，科学家们采用了一系列不同的方法，这些方法都使用了相同的还原论逻辑。在20世纪60年代早期，大约是埃里克·坎德尔研究海兔记忆印迹的同一时期，一些分子生物学黄金时代的巨匠开始转而研究神经系统的结构和功能。
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这种方向转变中最重要的一部分源自一对好朋友——西德尼·布伦纳（Sydney Brenner）和西摩·本泽（Seymour Benzer），他们后来都创建了当前神经科学的重要分支领域。布伦纳专注于研究秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans ），并雄心勃勃地决定要搞清楚它所有900多个细胞的完整组织方式和发育过程，其中包括302个神经元。[36] 尽管这种线虫几乎没有任何称得上脑的东西，但它们可以沿着化学物质的浓度梯度移动，还能探测信息素（pheromone）[37] 并进行学习。利用电子显微镜和当时性能还很原始的计算机，布伦纳的研究小组以及全球的线虫研究团体的工作最终为深入理解动物的发育过程做出了重大的贡献，布伦纳也因为对这一领域的贡献于2000年获得了诺贝尔生理学或医学奖。[38]
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西摩·本泽则是通过在黑腹果蝇（Drosophila melanogaster ）中产生行为突变体来研究行为中的遗传因素。尽管果蝇研究在20世纪初奠定了遗传学的基础，但随着以细菌和病毒为研究重点的分子遗传学的兴起，科学界对这种小昆虫的兴趣在二战后开始消退。本泽的方法在果蝇研究的复兴中发挥了关键的作用：在他的研究项目启动后的10年中，他和他年轻的研究团队就已经找到了参与昼夜节律调控和学习的基因（有关昼夜节律的研究最终获得了2017年的诺贝尔生理学或医学奖）。
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从20世纪80年代开始，随着分子生物学技术的发展，研究和操控这些物种和其他物种的基因成为可能，这使我们研究脑的能力发生了转变。新的工具使神经元及其组织形式能够被可视化，这在过去是无法想象的。科学家们绘制出了脑和神经系统的新图谱，最近的研究使我们能够识别出以前未被注意到的神经元类型，分类的依据是神经元所表达的基因而不是其形态。新的模式生物在研究中被大量使用，比如被用作脊椎动物发育模型的微小的斑马鱼。操控神经元的新方法出现了，从删除某个特定基因的“基因敲除”（knock-out）小鼠，到在果蝇中构建出一个系统，可以随心所欲地在果蝇的几乎任何组织中表达来自任何生物的任意基因。最新的技术是光遗传学技术和CRISPR基因编辑技术，前者能真正地开启和关闭神经元，而后者原则上使操控几乎任何动物的任意已知基因成为可能。但一个根本问题仍然存在，那就是除了秀丽隐杆线虫这种最简单的生物外，我们仍然不了解脑具体是如何组装到一起的。
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1993年，也就是线虫完整的神经系统连线图发表7年后，弗朗西斯·克里克和爱德华·琼斯在《自然》杂志上发表了一篇文章，感叹“人类神经解剖学研究的落后”。[39] 他们对两年前丹尼尔·费尔曼（Daniel Felleman）和大卫·范·埃森（David Van Essen）发表的一项猕猴的研究的精细程度大为震惊。这篇论文研究的是猕猴大脑皮层的视觉系统中的主要通路，论文中包含一幅极其复杂并且被广为引用的概要图，显示了32个已知的视觉区域之间的187个高层次连接。[40] 与对猕猴脑的详细了解形成鲜明对比的是，克里克和琼斯将当代科学界对人脑认知的匮乏描述为“让人无地自容”：
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我们可以暂时假定，人的大脑皮层视觉区的连接图谱与猕猴的连接图谱类似，但这个假定需要验证。对于语言区等皮层其他区域，猕猴的脑甚至连作为一个粗略的指南都不合适，因为猴脑中有可能缺乏与人脑相对应的区域。
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时至今日，我们仍然缺乏人脑的这些信息，这是不能接受的。离开这些信息，深入理解我们的脑的精确运作机制根本就无从谈起。
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对于克里克和琼斯所描述的东西，当时还缺乏一个专门的术语。2005年，两位研究者各自独立地提出了同一个术语，用于“全面地描述构成人脑的要素和连接网络”。[41] 这个词就是“连接组”（connectome）。随着基因组（genome）和基因组学（genomics）进入日常用语，科学家们创造出了一系列“组”（-ome）和“组学”（-omics）的词汇，连接组也是其中之一。[42] 简单地说，“组”是某种特定生物学现象所有个例的总和，而“组学”是对某一特定的组的研究。
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一定程度上由于克里克的倡议，科学界随后启动了一系列的研究项目，旨在为科学家提供一个描述脑的神经解剖学的框架，涉及的生物从果蝇到水蛭，从小鼠到人类，不一而足。对于更大的动物（包括人在内），“连接组”这个词的使用常常不那么严格，可以用来指代不同脑区间大尺度上的连接图谱，就像当初促使克里克和琼斯写出那篇文章的猕猴视觉区连接图谱那样。然而，那不是真正的连接组，真正的连接组基于的是神经系统中的每一个细胞和它们的突触连接。这样的图谱中有4个不同层次的连接：不同脑区之间的宏观连接（macro-connection）、不同神经元类型之间的介观连接（meso-connection）、神经元之间的微观连接（micro-connection）以及突触处的纳米级连接（nano-connection）。[43] 这些不同层次的连接可以为我们提供各不相同的信息，但当科学家们提到自己的研究时，他们所指的究竟是哪种连接组却并不总是很明确。
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例如，时任美国国立精神健康研究所所长的托马斯·因塞尔（Thomas Insel）在2009年声称，美国的“人类连接组计划”（US Human Connectome Project）将“绘制出活体人脑的完整连线图”。[44] 事实上，这个项目并不研究神经解剖学，而是使用脑扫描（一种非常不精细的方法）来观察连接各个脑区的神经（由成束的神经元的轴突组成）。这个连接组由宏观连接组成。这个项目的第一批研究发现，与拥有更多被研究团队称为“消极”变量（如攻击性、吸烟或酗酒）的人脑相比，拥有更多“积极”变量（如教育、耐力和良好的记忆力）的人脑的不同脑区之间有“更紧密的连接”。[45] 利用这些数据不可能确定这些差异（如果存在的话）究竟是行为差异的原因还是结果。有观点认为这项研究揭示了男性和女性脑的差异，但这种观点一直饱受争议。[46]
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在真正解释脑是如何工作的这个问题上，这些宽泛的测量方法几乎无法提供什么深刻的见解，因为“人类连接组计划”使用的成像技术的分辨率相当低，在数百万个神经元这样的层级。两位连接组学研究者曾略带尖刻地说：“这项计划的许多目标都与描述脑的突触连接毫无关系。”[47]
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至于绘制出基于微观和纳米级连接的完整的哺乳动物脑连接组图谱，我们还有很长的路要走。已经有研究人员描述了小鼠视网膜的连接组以及一小块小鼠脑组织的细胞级连接组，但这些发现反而强化了我们的一种错误印象，让人认为脑是由解剖学上不同的模块组成的。事实上，有些神经元连接了整个脑区，有时甚至连接了整个脑。最近一项对小鼠体内5个神经元的成像研究表明，它们的纤维贯穿于脑中，结构异常复杂，总长超过了30厘米。[48] 这些神经元的功能显然不仅仅是简单的信息传递，还包括与许多不同的脑区相互作用。但即使是分析如此少量的神经元的功能，无论在技术上还是智识上都是很大的挑战。例如，研究人员已经展示了所谓的投射神经元（projection neuron）是如何实现长程连接的。在小鼠的脑中，一个由1000个投射神经元组成的连接组能形成一个超过75米长的网络（在你的脑中有数百万个这样的细胞）。[49]
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科学界目前还没有绘制哺乳动物突触级完整连接组的计划，因为这在技术上挑战太大了。即使是已经被广泛研究的小鼠的脑，在737个脑区中，我们测量过细胞数量（而不是它们的相互连接）的脑区也只占4%，而且针对同一个脑区的不同研究的测量结果往往差异很大，最悬殊的差异高达13倍。科学家们最近试图在全脑尺度上用算法对小鼠各个脑区的细胞数量进行估计，虽然这一尝试给我们带来了一些新的启示，但即便是在小鼠上，要想理解脑的运作机制，仍然需要搞清楚脑在细胞层次上是如何组织起来的。[50] 就目前而言，这种层次的认知甚至还没有出现的迹象。至于人脑，它有900亿个神经元、100万亿个突触和数十亿个神经胶质细胞（这些数字都是估计），绘制出它突触水平连接图谱的那一天还显得遥遥无期。
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