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[92] Koch (2012), p. 3.
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[93] Strawson (2017).
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[94] Dehaene, S. and Changeux, J.-P. (2011), Neuron 70: 200–227; Dehaene (2014).
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[95] 杰拉德·埃德尔曼（1929—2014），美国生物学家，因为有关抗体化学结构的研究与英国生物学家罗德尼·波特分享了1972年的诺贝尔生理学或医学奖，职业生涯后期致力于神经科学领域的研究。——译者注
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[96] Dehaene (2014), p. 233.
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[97] 例如：Edelman, G. and Tononi, G. (2000), Consciousness: How Matter Becomes Imagination (London: Penguin), and Tononi, G., et al. (2016), Nature Reviews Neuroscience 17: 450–61.
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[98] 我承认我不完全理解整合信息理论。正如我所猜测的那样，我并不孤单。法国科学哲学家马蒂亚斯·米歇尔（Matthias Michel）调查了科学家们对这一理论的态度，发现许多非专家级的研究人员并没有真正领会它，但不知道为什么却对这个理论印象深刻：“从某种意义上说，人们用这个理论表面上的复杂程度作为指标，来推测它正确的可能性有多大。他们并不真正理解这个理论，但他们愿意相信，如果能弄懂它，他们会认为这是关于意识的正确理论。”见：Sohn, E. (2019), Nature 571
:S2-S5; Michel, M., et al. (2018), Frontiers in Psychology 9
:2134。
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[99] Tononi, G. (2008), Biological Bulletin 215: 216–42.论文中包含一些着实令人困惑的图表。
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[100] Baluška, F. and Reber, A. (2019), BioEssays 2019: 1800229.
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[101] Tononi, G. and Koch. C. (2015), Philosophical Transactions of the Royal Society: B 370: 20140167; Koch (2012).
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[102] 罗杰·彭罗斯，出生于1931年，英国数学物理学家，因“发现黑洞的形成是广义相对论的有力预测”获2020年的诺贝尔物理学奖。——译者注
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[103] Pennartz, C. (2018), Trends in Cognitive Sciences 22: 137–53; Morsella, E., et al.(2016), Behavioral and Brain Sciences 39: e168.另见论文后面关于他们各自立场的批判性讨论。
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[104] 例如：Penrose, R. (1995), Shadows of The Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness (London: Vintage)。
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[105] Gazzaniga (2018).
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[106] Litt, A., et al. (2006), Cognitive Science 30: 593–603.
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[107] 例证参见：Dehaene (2014); Clark (2016); Shea, N. and Frith, C. (2019), Trends in Cognitive Sciences 23: 560–71。
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[108] Tononi and Koch (2015), p. 10宣称他们的整合信息理论能够“预测”裂脑患者出现分裂心智的现象。事件出现后再去预测总是容易的。两个理论提出的检验方式的细节见：Reardon, S. (2019), Science 366: 293。
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[109] Dehaene, S., et al. (2017), Science 358: 486–92.
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[110] 丘奇兰德的著作是一泓清泉，充满了良好的判断力，用她的话来说，当你感到“被哲学的胡言乱语所迷惑”的时候，你就应该跃入其中。见：Churchland, P. (2017), in K. Almqvist and A. Haag (eds.), The Return of Consciousness: A New Sci-ence on Old Questions (Stockholm: Axel and Margaret Ax
:son Johnson Foundation), pp. 39–58, p. 59。
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[111] Sarasso, S., et al. (2015), Current Biology 25: 3099–105.
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大脑传 第三部分 未来
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我们最终将如何理解脑，以及这种理解将包括哪些内容，对此做出预测并不容易。这么做也很鲁莽，许多读者（尤其是各位当中的神经科学家们）无疑会不同意下文中的一部分内容，而且预测往往是白费工夫，尤其是事关未来的时候。然而，我还是要写出来。
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如今，令人惊奇的新技术为脑实验提供了一定程度的操控能力，而就在几年前，这种操控能力还会被视作只可能出现在科幻小说里。与此同时，我们将各种发生在脑中的事情成像的能力也变得越来越精确。然而，科学家们一再指出，不仅所有这些数据没有让我们能够理解脑，而且我们甚至还没有踏上实现这一目标的道路。[1] 正如神经科学家奥拉夫·斯波恩斯（Olaf Sporns）所说的那样，“神经科学在很大程度上仍然缺乏组织原理或者理论框架，因此无法将脑研究数据转化为基本知识和认识”。[2] 我们对脑的理解似乎陷入了僵局。
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