這是汪小京作“計算與認知神經科學夏?！遍_學典禮演講的第14個年頭。站在蘇州冷泉港學術中心的講臺上，他簡單梳理了計算神經科學這門新興學科的發展歷史。講到Hopfield用物理中的自旋玻璃（spin glass）模型來解釋大腦聯想記憶系統的經典論文時，他停頓了一下，詢問臺下的學生是否閱讀過。

(相關資料圖)

教室里約一半人舉起了手，汪小京欣慰地點點頭。顯然，這個比例超出他的預料。

30多年前，正是Hopfield的這個富有科學美感的研究吸引了他，促使這位理論物理學博士轉向神經科學領域，用物理學研究復雜系統的思維方式和數學模型，幫助揭秘大腦。

那是一條艱難而生僻的小徑，若無在美國參加一次夏季學校（后簡稱夏校）的奇緣，汪小京覺得自己當時很可能會堅持不下去。也正因如此，2010年，他創辦了國內首個計算神經科學夏校，將這份追尋科學邊界的堅定和熱情傳遞給下一代年輕人。

教室明亮的落地窗外，獨墅湖碧藍色的波光消解了江南盛夏的暑意。而學生們不斷向汪小京提問的熱情卻始終沒有褪去。

為了解這個夏校背后的故事，《追問》媒體兩次造訪蘇州冷泉港，深入課室和生活區觀察，并等到夏校尾聲時，以視頻連線的方式采訪了這位卓越的學者和教育家。

在他來看，夏校創辦的十多年，也是中國神經科學高速發展的十多年。汪小京對于中國學生身上所發生的巨大變化甚有感觸，有時驚訝于他們掌握的信息之多，探索的熱情之大。

計算神經科學是一門非常典型的交叉學科。對于這些和他當年一樣走進科研“十字路口”、卻面臨一個更“卷”時代的年輕學子們，汪小京分享了自己的想法。

為便于閱讀，我們對文字進行了精簡，以饗讀者。

汪小京教授：我研究的是計算（理論）神經科學，這個學科相對較新，只有三十多年的歷史。大家都知道，理論在物理學中探索宇宙奧秘起著不容置疑的重要作用。類似的情況也正在神經科學領域發生：我們越來越需要用理論和數學建模去理解大腦的工作機制。實驗研究和理論模型相互結合，可以幫助我們更好地解析大腦認知、學習、記憶等復雜功能的奧秘。

汪小京教授：計算神經科學的有趣之處在于它的跨學科性質。這意味著涉足該領域的人來自各個不同的學科背景，包括數學、物理學、計算機科學以及信息科學工程等。

數學背景的人能夠在模型的構建和分析上作出貢獻，尤其動力學系統理論對了解神經網絡起重要作用。信息科學背景的人則可能會更多地從信息處理的角度來考慮問題。比如，BMI（腦機接口）將腦電信號轉化為機器可以理解的指令，需要運用信息處理的方法來信號解碼并轉換成指令。物理學出身的人，可能更傾向于將神經科學視為一個開放型的復雜動力學系統，這意味著將大腦看作一個自組織的系統，在這種視角下通過大腦的非線性行為和復雜性的研究來理解神經網絡的動態行為和功能。

汪小京教授：有時偶然的因素會改變人生軌跡。我轉入神經科學領域是在1987年。我認為有兩個原因，一個就是我在比利時布魯塞爾讀博士的時候，研究所所長普利高津教授興趣特別廣泛，用統計物理和動力學系統來研究各種各樣的系統，包括生物系統。他對我產生了一定的影響，開始讓我對大腦產生興趣。

計算神經科學領域的正式起步可以追溯到1988年。那一年，Science雜志上發表了一篇名為《Computational Neuroscience》的文章，可以說是計算神經科學領域的宣言2。也就在1988那一年，第一個計算神經科學暑期學校在麻省的海洋生物實驗室（Marine Biological Laboratory）舉行。我被錄取參加了第一屆暑期學校，為我進入計算神經科學提供了機會。

參加計算神經科學的暑期學校給我帶來了許多收獲。首先，它幫助我了解生物領域。在學習計算神經科學時，我逐漸認識到大腦的奧秘。僅僅建立抽象數學模型是不行的，要深入了解神經生物學，比如單個神經元如何工作的、不同腦區的功能、不同物種的行為。其次，在暑期學校我認識了一些神經科學的領軍人。第三，我參與學生與老師一起討論問題，包括辯論，潛移默化形成了以后自己研究團隊的文化。

汪小京教授：2010年，我在科學網發表了一篇文章介紹計算神經科學3。當時此領域在亞太地區還很新，為了幫助更多年輕人從數學、物理等專業轉行，就需要提供一個了解計算神經科學的機會。想到自己受益于海洋生物實驗室的暑期學校，我和剛回國的吳思老師等人商量，考慮在中國建立一個類似的國際暑期學校，起名Computational and Cognitive Neuroscience (CCN)。

當時計算神經科學主要關心的是初級感覺（比如視覺）和運動行為的腦系統，高級認知的神經機制研究是本世紀才發展起來的，而我個人正好在此新領域，所以決定CCN聚焦于認知，這是它與領域中的其它夏校最大的不同之處。

?圖注：自2010年起，汪小京在蘇州冷泉港開設“計算與認知神經科學夏?！?圖源：冷泉港亞洲

另兩位原主辦者是Zach Mainen 和Upinder Bhalla。當時，冷泉港實驗室（Cold Spring Harbor Laboratory）在蘇州的亞洲中心（CSH-Asia）剛剛設立，這是一個國際平臺，CCN成為其第一個暑期學校。它吸引了來自世界各地的學生參加，學校的師資力量一流（第一年就有7位美國科學院、英國皇家學院院士來任教）。這樣的國際化設置讓中外學生們有機會相互學習和交流。十幾年來參加CCN的學生中很多已成為領域的新領軍人，比如麻省理工學院的終身制助理教授（tenure track assistant professor）楊光宇、耶魯大學的終身副教授Alan Antecivic、上海交通大學的正教授李松挺、Meta的研究員Jean-Rémi King、OpenAI 的研究員 Francis Song等等。CCN的成功是同行們一起努力的結果，我十分感謝吳思、Zach Mainen、Upi Bhalla、今年的主辦者李松挺、黃橙橙、楊光宇、Dora Angelaki、Christopher Honey和教學助手（teaching assistant）們的共同努力，以及主辦單位的支持。

汪小京教授 ：如何幫助年輕人進入神經科學領域，并學會提出有意思且可研究的問題。

第一，在神經科學領域，選擇研究方向至關重要。例如，我如果說要了解意識的腦機制，但沒有具體的假設和研究假設的方法，就只是空話。

過去的神經科學主要關注感知和運動，這些方面可以用相對簡單的動物模型進行研究，比如青蛙或果蠅。而對于認知這樣更為復雜的功能，需要聚焦于有挑戰而具體可用實驗和理論來研究的問題。

第二，接受各個學科的綜合教育。夏校的老師來自生物、物理、數學等領域，有分子細胞、網絡系統、行為各層次的腦科學專家。學生有難得的機會了解不同研究方法，同時擴大了研究視野，對他們以后的成長有十分大的影響。

第三，我們重視學術文化的培養。在暑期學校中，我們邀請國內外的科學家來不僅僅做講座，也與學生進行深入的交流和互動。他們在學校內停留的時間較長，與學生一起就餐、課外體育活動。學生有機會平等地與老師討論，逐步習慣表達自己的觀點，敢于挑戰學術權威、即使面對院士、知名科學家。同時，與世界各國的科學家結識也讓學生在未來的學術道路上有更多的選擇和機遇。

?圖注：結束一天課程后的師生Happy Hour 圖源：冷泉港亞洲

汪小京教授 ：與十幾年前相比，現在的學生在進入神經科學領域之前可能已經具備了更多的知識、思想也較成熟。另外，學生們對問題有著強烈的好奇心和求知欲。他們熱衷于了解新的動態和前沿進展，我覺得這兩點是非?？少F的。

另外，現在年輕人關心的一個熱點當然是AI，但今天的AI系統與人腦仍相距甚遠。我們對人的智能生物機制了解還很不夠，基礎研究需要長期的努力。有人激情在技術開拓，有人更潛心基礎研究，也有人熱衷于用神經科學來發展精神醫學。年輕人尋找自己真正一輩子熱愛做的事情，每個人的答案都是不一樣的。如果是研究一個自己認為很有意思的問題，就可以靜下心來，不必搶趕時髦。

汪小京教授：首先是跨學科。數學或物理出身的人，在夏?？蓪W習腦生物、了解神經實驗研究。反過來，做生物實驗的人的數學背景通常不是很強，通過暑期學校讓他們熟悉數學模型。比如，在本次暑期學校中，有位學生是學心理的，他感嘆道這次暑期學校讓他學到了很多數學模型的方法。

其次是機構，我們國內用于支持跨學科研究和教育的機構較少。夏校辦了十幾年相當獨特和成功，大家對計算神經科學發展和人才培養的必要性也有共識，但長期基金支持卻不是一帆風順地有保障。

這里要特別感謝陳天橋先生和他的夫人，他們創辦的天橋腦科學研究院（Tiaoqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI）、James Simons Foundation、DeepMind的支持是非常重要的。

汪小京教授 ：一般大學的學科分的很細，并不有利于跨學科的研究和培養跨學科的年輕人。當年從零開始建上海紐約大學，作為 Provost 我借此機遇籌劃并與大家一齊實施了一個新的模式：研究不以系為單位，而圍繞著數個跨學科中心來發展。同樣，CCN這樣的夏校是完全跨學科的，與高校日常教學起不同的作用。吸引各領域的人才一起攻堅腦科學，十分值得關注和支持4。

參考文獻：

1. Hopfield, J. J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc Natl Acad Sci U S A 79, 2554–2558 (1982)..2. Sejnowski, T. J., Koch, C. & Churchland, P. S. Computational Neuroscience. Science 241, 1299–1306 (1988).3. 汪小京 (2010) “21世紀的中國計算神經科學展望”， 《科學時報》（Science Times）, 2010年八月25日.4. Wang X-J （汪小京）, Hu H （胡海嵐）, Huang CC （黃橙橙）, Kennedy H, Li CY（李澄宇）, Logothetis N, Zhong L-L（呂忠林）, Luo Q （駱清銘）, Poo MM （蒲慕明）, Tsao D （曹穎）， Wu S（吳思）, Wu Z（吳朝暉）, Zhang X （張旭），Zhou D （周棟焯）(2020) Computational Neuroscience: A frontier of the 21st century. National Science Review 7, 1418-1422.

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