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各种计算类研究项目可能得到很好的结果，理论家会破解出所有脑功能的运行原理；或者是，连接组研究将揭示我们目前还不知道的脑功能的原理；或者是，一个理论将以某种方式从我们正在生成的大量成像数据中突然冒出来；或者是，我们将从一系列彼此独立但令人满意的解释中慢慢拼出一个（或多个）理论；或者是，通过对简单神经网络原理的研究，我们得以理解更高水平的组织方式；或者是，某种将生理学、生物化学和解剖学结合起来的全新方法将对脑中正在发生的事情提供决定性的启示；或者是，新的比较进化研究将阐明其他动物是如何具有意识的，并为理解人脑的功能提供深入的见解；或者是，为了解释简单的脑而开发出的模型被证明具有可扩展性，也能用于解释人脑；或者是，在人脑中发现的默认模式网络被证明同样适用于其他动物，并且在脑的整体功能中扮演着关键角色；或者是，超乎想象的新技术将为脑提供一个全新的隐喻，从而改变我们所有人的观点；或者是，我们的计算机系统将变得具有意识，给我们带来令人警醒的新见解；或者是，从控制论、控制理论、复杂性和动力系统理论、语义学和符号学中将涌现出一个新的框架；或者是，我们将接受根本就不存在一个全面的有关脑的理论这一点，因为脑没有整体的逻辑，因此我们只能解释脑的各个微小的部分，而我们必须满足于此；又或者是……
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[1] Snaprud, P. (2018), New Scientist, 23 June 2018.
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[2] Churchland, A. and Abbott, L. (2016), Nature Neuroscience 19: 348–9.对未来50年神经科学发展的总体预测见：Altimus, C., et al. (2020), Journal of Neuroscience 40: 101–6。
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[3] Sporns, O. (2015), in G. Marcus and J. Freeman (eds.), The Future of the Brain
:Essays by the World’s Leading Neuroscientists (Oxford: Princeton University Press), pp. 90–99, p. 95.
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[4] Science, 27 October 2017.
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[5] 这些引述来自Frégnac (2017), pp. 471, 472。
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[6] Churchland, P. and Sejnowski, T. (1992), The Computational Brain (Cambridge, MA: MIT Press), p. 413.
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[7] Churchland and Abbott (2016), p. 346.
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[8] Pagán, O. (2019), Philosophical Transactions of the Royal Society B 374: 20180383.
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[9] Ballard, D. (2015), Brain Computation as Hierarchical Abstraction (Cambridge, MA: MIT Press); Borthakur, A. and Cleland, T. (2019), Frontiers in Neuroscience 13
:656.
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[10] Churchland and Abbott (2016), p. 349.
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[11] Abraham (2016), pp. 146–7.
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[12] Brette, R. (2019), Behavioral and Brain Sciences 42: e15.同一期上还有对这篇论文的评论。
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[13] Barlow, H. (1961), in W. Rosenblith (ed.), Sensory Communication (Cambridge, MA: MIT Press), pp. 217–34. 布雷特给出的数字是15000。他的资料来自谷歌学术搜索，我的资料来自知识网平台（Web of Knowledge）。我自己的研究论文采用编码隐喻来探讨果蝇幼虫嗅觉系统的神经元如何对气味做出反应，例如：Hoare, D., et al. (2008), Journal of Neuroscience 28: 9710–22; Grillet, M., et al. (2016), Proceedings of the Royal Society B 283: 20160665。
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[14] Freeman, W. and Skarda, C. (1990), in J. McGaugh, et al. (eds.) Third Conference, Brain Organization and Memory: Cells, Systems and Circuits (New York: Guilford Press), pp. 375–80.
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[15] Buzsáki, G. (2019), The Brain from Inside Out (New York: Oxford University Press).
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[16] Arbib, M. (1972), The Metaphorical Brain (London: Wiley); Arbib, M. (1989), The Metaphorical Brain 2 (London: Wiley); Keller, E. (1995), Refiguring Life: Metaphors of Twentieth Century Biology (New York: Columbia University Press); Brown, T. (2003), Making Truth: Metaphor in Science (Chicago: University of Illinois Press);Reynolds, A. (2018), The Third Lens: Metaphor and the Creation of Modern Cell Biology (Chicago: University of Chicago Press); Nicholson, D. (2019), Journal of Theoretical Biology 477: 108–26; Olson, M., et al. (2019), Trends in Ecology and Evolution 34: 605–15.
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[17] 作者此处的“树突连接”事实上指的就是一个神经元的轴突与另一个神经元的树突形成的突触。——译者注
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[18] Kriegeskorte, N. and Diedrichsen, J. (2019), Annual Review of Neuroscience 42
:407–32.
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[19] Cazé, R., et al. (2013), PLoS Computational Biology 9: e1002867; https://tinyurl. com/Humphries-blog.
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[20] Gregory (1981), p. 187.
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[21] Turkheimer, F. (2019), Neuroscience and Biobehavioral Reviews 99: 3–10.
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[22] Daugman, J. (1990), in E. Schwartz (ed.), Computational Neuroscience (London
:MIT Press), pp. 9–18; Gigerenzer, G. and Goldstein, D. (1996), Creativity Research Journal 9: 131–44; Kirkland (2002); Borck (2012); Abrahams, N. (2018), Humanity Journal 8, https://novaojs.newcastle.edu.au/hass/index.php/humanity/article/download/49/53; Borck, C. (2012), in S. Choudhury and J. Slaby (eds.), Critical Neuroscience: A Handbook of the Social and Cultural Contexts of Neuroscience (London: Blackwell), pp. 113–33.
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[23] 过度热情地应用最新的技术来解释脑存在风险，这一点可以从卡尔·普里布拉姆（Karl Pribram）的观点中看出来。他在20世纪六七十年代的一系列文章中提出：“除了其他东西外，脑可能还会利用到当前已知最复杂的信息存储原理——全息图原理。”然而情况并非如此。见：Pribram,K. (1969), Scientific American 220(1)
:73–86。
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[24] Brooks, R. (2015), in J. Brockman (ed.), This Idea Must Die: Scientific Theories That Are Blocking Progress (New York: HarperPerennial), pp. 295–8; Johansson, S. (1993), in H. Haken, et al. (eds.), The Machine as Metaphor and Tool (Berlin: Springer-Verlag), pp. 9–44, p. 38.
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