腦科學進展為何如此緩慢？

額，嚴格說來一點也不緩慢。

神經科學隨著研究手段（比如腦成像技術；早年間是電腦的應用，膜片夾，單神經記錄什麼的）的升級，就這二十年來說，進展的實在是快得嚇死人。

我舉幾個例子說明一下。

1. 比如說05、06年Haxby他們弄MVPA技術很火，解釋了一堆問題。因為這個方法相比經典的fMRI（粗暴）定位，解釋問題清楚非常多（可以看清楚很多神經模塊的編碼方式），所以極大程度上推進了我們對於大腦編碼的理解。然後大約08年Frank Tong提出了在對於感覺處理系統進行解碼的手段，然後隨著解碼技術和演算法的發展，我們可以看到現在的主流是通過機器學習探索一個區域在某種狀態下的編碼方式，然後再去比較某些treatment下的編碼變化分析大腦的處理方法。可預見的將來，我們單單對於fMRI的分析方法都會越來越深刻。真心能發現很多東西。

2. 再比如說我自己研究的領域。我們都知道在Ungerleider & Mishkin （1982）的經典大作之後，我們對於腹側和背側流理解很深入。指導1986年，Bruce & Young按照當時不多的數據以及對於大腦功能性的出色理解，提出了面孔處理的功能性假設模型。這一個模型雖然不能說全對但是依舊有很強大指導性。在2011年，他們倆人回望25年時光感慨頗多。簡單說就是那時候整個 歐洲專門研究大腦對於面孔研究的可能就十來個實驗室 （全球也就兩位數吧）。這些人一同參與了86年的 會議。可以想見還有Rhodes啊Perrett啊Burton等人。這些人之後都是領軍人物啊。

到了現在，隨著技術的升級，研究面孔的科學家簡直說多的嚇死人。也就是說隨著技術的升級，一個視覺領域的小內容（面孔）已經成為了一個主流勢力。在這方面的研究極大拓展了我們對於社會、進化、基礎視覺的理解。假如一台CRT顯示器從宇宙中墜落，砸在了一個視覺會議上的話，估計死傷的人如果有10個，起碼3個專門做面孔研究，6個做過面孔相關實驗。

3. Cell都弄出了個Neuron來，估計再過段時間會出一個Soma?

所以說，神經科學研究隨著科研手段的爆發以及重視，發展很快。在可預見將來，發展的三階導數都是正的。

當然成熟程度還是有待提升的。不過，又有幾個學科成熟了呢？

最後祝您，身體健康，再見。

歡迎看看我的專欄。

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