标题：混搭时代的脑科学家
基本信息
又一年高考偃旗息鼓。在一片玩穿越的题目是不是太坑爹，梯子放倒是该夸还是该骂的调侃过后，一个更现实的问题正等着解决：考生们是要填一个赚钱的专业呢还是赚钱的专业呢，还是更赚钱的专业呢？这个古老的问题，当年我考大学的时候也和母上大人发生过争执。面对我一脸"非物理不报"的天真，她的告诫是，物理学纯粹就是在研究所里喝西北风的专业，一旦踏上了就是一条找不到工作的不归路。
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作者介绍
安婆婆
扫描人大脑的
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论文内容
又一年高考偃旗息鼓。在一片玩穿越的题目是不是太坑爹，梯子放倒是该夸还是该骂的调侃过后，一个更现实的问题正等着解决：考生们是要填一个赚钱的专业呢还是赚钱的专业呢，还是更赚钱的专业呢？这个古老的问题，当年我考大学的时候也和母上大人发生过争执。面对我一脸"非物理不报"的天真，她的告诫是，物理学纯粹就是在研究所里喝西北风的专业，一旦踏上了就是一条找不到工作的不归路。
如今十年过去，我现在参加的科研项目中有一个老师就是物理学家。每周去开组会，听他和物理博士助手描述课题进展：怎样打开颅骨把电极贴在大脑皮层上，怎样计算神经电流的分布，怎样分析一个神经网络图，怎样判断癫痫在什么时候发作……那种侃侃而谈玉树临风的姿态，怎么和我妈口中喝西北风的吊丝形象那么不符呢？更重要的是，这一帮学物理的怎么潜入治疗癫痫的队伍中来了呢？
马克老师并不是唯一的“外来人口”。他的好搭档乌睿老师是统计学家，乌睿的博后开尔是数学博士，开尔的同事米其佑是个生物数学家。组会在座的十来个研究生里有一半是数学系的，另一半来自神经科学。从兄弟院校掺来一脚的丹尼尔是工程师，带来病人数据的凯特是癫痫病的执业医生。而我是无论如何也没想到，当年放弃物理去读生物，在学会了跑电泳养细胞喂老鼠一系列武功秘技之后，却以一个脑成像数据分析员的身份出现在这种混搭风格的组会上。
人说世事难料，其实都在情理之中。把我们一帮人聚在一起的关键词叫做“脑科学”，是我们经历了各自的专业训练之后找到的共同兴趣。当代科学界和我少时听到的“科学家的故事”有不少差距，没人能把自己关在小黑屋里独自做出大发现了。这是一个摸象盲人多于孤胆英雄的时代，每个人都或多或少地站在别人的肩膀上。在合作项目中，每个成员带着自己的“独门招数”，看一个未知问题可以怎样翻译成自己学科的语言，用已经掌握的知识去破解一部分的难题。项目组的最终目的是把大家的答案重新整合，就好比让盲人们摸完象之后画下各自的图，再拼出大象的全貌。
这就是为什么混搭是不可避免的。像我们这个癫痫病项目，旨在研究患者的大脑为什么会出现短时间大规模放电的现象。为此，一方面要有神经专科的医生来记录和审阅脑电图，另一方面要有数理背景的科研人员来量化数据。单这两方就已经涉及到一群庞大的科研团队。医院这边，由住院医师接收病人和安排就诊，专门的医务人员负责操作和记录脑电图，专科医生根据初始的数据进行判断，归纳出问题的大方向。然后由兼职科研的医学教授充当医院和研究所之间的联系人，把数据带到相关课题组。在课题组，物理学家用电磁学原理把图谱还原成大脑活动，数学家为大脑活动建立模型，统计学家检测和比较各种模型的好坏，神经生物学家设计实验来验证模型提出的假说。这一切努力的结果将是一系列学术文章。等到整个癫痫领域的文章积累到一定程度，人们在某一个问题上有了足够共识的时候，学界的研究成果就能反馈给医院，转化成新的治疗方法。
如果说我们各自在中学和大学接受的基础训练是一条单一的甬道，那它通向的研究生涯就是一座小径分岔的花园。在共事的过程中，每个成员不可避免的去学习和消化其他学科的信息化为己用。就算是运用已掌握的知识，也得从新的角度用在新问题上。比如用麦克斯韦方程组还原大脑活动，方程还是那个方程，但是方程中各个变量对应大脑的什么现象，需要物理学家进行变通。传统物理学的对象是没有生命的自然界，一个受过训练的专家能毫不迟疑地算出电流在理想球面的分布；但他要计算电流在大脑表面的分布时，这个由千亿个细胞组成的生命有机体要如何简化成理想的物理模型，就超越了传统知识的范畴。他得求助于神经生物学家，来确认哪些简化是可以接受的，哪些是不能接受的。不能接受的那部分，就变成了探索性的课题，他要在生物学知识的基础上，用旧有的原理建造出新的公式。
物理学家如此，其他各种学家都如此。没有人能从单一学科把大脑的功能解释清楚。从大了说，走向这座必定与他人交错的花园，也是基础科学研究这个大行业的趋势转向使然。就连“脑科学”这个名称本身，也还是一个正在形成的概念。大学里是没有这个系可以读的，只有数理化生各个传统专业。那些专业教授的，是人类已经有能力回答的问题，以及它们是如何被人类解答的历史。而“人类意识从何而来”这个核心问题，虽然古老得几乎和文明史一样悠久，它进入科学的范畴却只是近两个世纪才发生的事。对脑科学怀着原始兴趣的年轻人，只能先挑选一条单一的甬道，然后背负着人类的经验积累，在甬道尽头会合起来去开创新的学科。
简单回望一下历史，最早旗帜鲜明地研究意识的是心理学，但它一直被归为软科学，甚至一些早期的理论在今天已经变成了伪科学。主要原因是在脑成像技术出现之前，人们没有良好的观测手段，以至于十九世纪到二十世纪初的心理学家们只能通过人的行为加上哲学思辨去猜测。到了二十世纪五十年代，计算机出现了，分子生物学出现了，它们以一种没有预见的方式暗中为脑科学准备了温床。从五十年代到八十年代这段时间，人工智能是炙手可热的时髦话题，人们利用计算机模拟去把已有的理论试了个遍，看人造的神经系统中能否出现类似意识的现象。在另一些实验室里，热衷于基因调控和分子转导通路的生物学家们大大扩充了人们对于神经元的知识，不再停留于表层的形态学，而深入到神经元之间怎样作为有机体互相作用的动态生活史。当然，早期的人工智能没能造出有意识的机器人，分子生物学的主要兴趣也在于微观层面的医药应用而不是解释意识的起源。但这两条路让人们看见了深入探究大脑机能的微光。
到了八十年代末九十年代初，物理学家们大显身手、心理学家们挺直腰杆的时代到来了。费曼先生在他著名的教科书中憧憬了一种量子理论的应用前景，它可以用来探测非常微弱的磁场。八十年代他的憧憬变成了现实，这种叫做 SQUID 的技术被用于测量人脑活动产生的磁场，它比地球磁场微弱将近一亿倍。早在三十年代，薛定谔在他著名的方程里给出了氢原子自旋的计算方法。到了九十年代，新一辈的物理学家们利用这个方程来测量人脑中水分子的分布，绘出了首张清晰的活人大脑结构图。更有利用此技术来探测血红蛋白含氧量的功能性磁共振出现，让大脑的实时活动可以被跟踪记录。有了这些工具，心理学家们不再是空手套白狼的算命先生，他们设计的行为实验可以和观测到的大脑磁场、血氧含量变化联系起来，使心理学理论有了生理依据。
今天的脑科学涵盖广泛，既有行为实验，又有功能性成像；既有细胞培养，又有数学建模；既有疾病研究，又有意识理论；既有动物实验，又有人类被试；既有计算机模拟，又有分子机理阐释；既有事实探究，又有工程发明……总之，已经是个一两句话无法概括，一两篇文章也讲不清的领域了。
如果你为了一腔年轻的热血放弃了赚大钱的机会，跑到冷门的基础学科学起了数学、物理、生物，然后发现学界的方向和自己的预想有那么一点点差距；或者你曾经为了赚大钱跑到热门的应用学科学起了计算机、医学、经济学，然后发现赚钱并不是自己的真正兴趣所在；又或者你曾经壮志满满的报考了工程系准备投身工业界，然后发现现实的需求不能满足自己发明的欲望，那么别气馁，至少你还有脑科学家这一条备胎。至少在我见过的同行中，他们的教育背景涵盖了上面列出的所有专业。至少我认为，交出志愿表的那一刻并不能决定人的一生。世界是圆的，转角永远都存在，好奇心也能带来比金钱更大的满足感。你想成为什么样的人，也许比想读什么专业更重要。