盤點追問好文章，用深度閱讀與時代對抗

就去年發布的追問文章，我們邀請了十余位追問作者或社群群友，選出了他們心目中最喜歡的文章（排序為收集順序，點擊圖片即可跳轉）。同時也歡迎讀者在評論區補充推薦，與我們交流。希望這些文章能給你帶來一定的啟發。

薦語：達爾文地雀（追問作者）

科學概念理應越精確越好，這幾乎是常識。但這篇對談揭示了一個被長期忽視的視角：科學史上最核心、最持久的概念——基因、表征、功能可供性——恰恰是定義最模糊的那些。更關鍵的是，模糊本身并非缺陷，而是這些概念得以跨越學科、容納分歧、保持生命力的根本原因。

對談將這類概念命名為"母題"，取自音樂中的類比：一段上行旋律可以出現在截然不同的樂曲中，聽者依然能辨認出它。科學概念的運作方式如出一轍——"編碼"一詞在不同研究者口中含義各異，卻不妨礙它充當溝通的橋梁，甚至塑造整個范式的走向。一旦試圖將其釘死為唯一定義，吸引力反而迅速消退。

這個洞察放到當下的AI研究中同樣尖銳。我們頻繁使用的"理解""推理""涌現"，沒有一個經得起嚴格追問，但正是這些模糊的母題在驅動整個領域的前進。概念的不精確不是學術上的偷懶，而是科學運轉的底層邏輯——遺憾的是，我們很少認真審視這件事本身。

薦語：KK（追問作者）

無論是從one cell at a time，或是心理學精巧優雅的實驗設計，再或是AI的技術挑戰，我認為記憶研究始終是神經科學最重要、詩意且迷人的問題之一。

文章深入淺出地串聯起記憶研究的重要概念。從機制出發，依次回答了記憶如何運作、如何構成我們的心智狀態，以及與自我的關聯。記憶不僅是對過去的儲存與陳列，更是在對過去一次次重構中，面向未來。

會想到穆蒂斯的詩，每個人都在湍急的瀑布旁留下記憶的快樂天使，瀑布的聲音從未改變。多年后的某天，突然將我們驚醒在午夜。

我們都將在春天蘇醒。

薦語：Benson（追問作者）

工欲善其事，必先利其器。

我推崇這篇文章，是因為它并非單純碎片化事實的堆砌，而是一場針對研究方法的元分析。從光波、原子，到孟德爾的豌豆與復雜的大腦，萬物皆黑盒。如何研究這些黑盒正是控制論的學問。

相比于前沿領域“朝令夕改”的最新研究成果，這種對底層認知框架的建構，才是真正磨礪思維的利器。其在方法論層面的啟發性，遠超一般的科普文章。

薦語：宋薇（追問作者）

受物理學成功范式的影響，神經科學界一直隱含著一種渴望——希望找到能統一解釋大腦工作原理的、簡潔而普適的“定律”。那么，我們能否為大腦找到像“牛頓定律”那樣的終極理論？

三位頂尖專家基于動力系統視角，給出了否定的答案。文章明確指出，大腦是一個動態、進化、自適應的生命系統，其獨特性遠超任何公式比喻。理解的關鍵，或許在于我們能否超越對“終極理論”的追尋，轉而接納其固有的生物復雜性。

這篇文章引領讀者跳出了對“終極理論”的執念，呈現出神經科學更豐富、更真實的圖景：它的未來不在于發現某個簡潔方程，而在于一場持續的多尺度整合之旅。在計算模型與生物學細節的融合中，在擁抱復雜性而非簡化類比的探索中，逐步逼近對生命與心智的理解。這既是對學科本質的深刻反思，也是一次關于如何面對復雜世界、如何保持探索初心的生動啟蒙。

薦語：haojing（追問作者）

我們在日常語言中，自然地用“嫉妒”、“羞愧”、“愛”等詞匯描述動物行為；而在科學語境里，卻又被反復提醒警惕“過度擬人化”。這種并置并非簡單矛盾，而是一種始終存在的張力：一端是人與動物在相處中真實生成的情感聯結，另一端則是科學方法對解釋尺度的謹慎約束。

這篇文章讓我意識到，問題或許并不在于動物是否擁有與人類對應的情緒，而在于我們如何劃定情緒的邊界，以及在劃定的同時，是否也無意中收窄了理解的空間。正是在反復思考這一點時，漸漸體會到，人類與動物之間的理解，并不完全依賴定義。一次對視、一種默契、長期相處形成的穩定回應，本身就蘊含著意義。它或許難以量化，卻真實發生在彼此之間。

薦語：李澤偉（追問作者）

汪小京教授直面了神經科學中的核心矛盾：即在解剖結構高度均質、腦區間長程連接密集的背景下，功能性的模塊特化是如何得以實現的。汪教授指出，模塊化并非僅由物理連接的物理隔絕（Structural Modularity）所決定，而是通過非線性動力系統中的分岔（Bifurcation）機制自發涌現的產物。

他通過論證皮層微觀梯度中的定量參數差異——例如抑制性神經元比例從初級視覺皮層的 15% 提升至前額葉皮層的 30% ——如何誘導系統跨越臨界點，揭示了高級認知模塊（如負責工作記憶與主觀決策的環路）如何在動力學層面從底層的標準微環路中“脫繭而出”。

這種基于空間分岔的視角，不僅解釋了功能邊界如何隨任務需求動態移動，更深刻地展示了大腦如何利用非線性機制在看似統一的物理底座上構建出高度特化的、正交的認知子空間。

進一步的，我們很容易將汪小京教授的動力學視角引入大語言模型的模塊化研究，本質上是提供了一種從“物理分割”轉向“狀態涌現”的深刻范式。在當前的AI架構中，模塊化往往被視為一種硬性的結構設計（如MoE中的專家路由），而汪教授提出的空間分岔（Bifurcation）概念則揭示了另一種可能性：即便模型底層由高度均質的Transformer單元構成，只要參數空間具備足夠的非線性梯度，系統就能在處理特定認知任務時，通過微小的定量調整誘發定性的功能躍遷，從而在狀態空間內自發地“擠壓”出任務特化的動力學模塊。這種由量變引發質變的機制，不僅能合理解釋模型規模效應下的能力涌現，更為解決模型的抗干擾與多任務調度提供了生物學藍圖。

通過引入類似前額葉中NMDA受體介導的緩慢神經回響與去抑制門控環路，大語言模型或許能學會在高維流形中構建彼此正交的子空間，確保不同任務的激活流在處理過程中互不干擾，從而從底層邏輯上克服災難性遺忘。

這種基于動力學演化的視角，有力地挑戰了僅關注輸入輸出的傳統黑盒評估模式，引導我們去探究如何通過優化權重的微觀梯度，在統一的參數底座上靈活調度出具備類人靈活性的“功能模塊”，從而實現從簡單的表征擬合向真正的流體智力演進。

薦語：Chen（追問作者）

神經科學領域對“機制”的癡迷，是否正在把我們引向還原論的死胡同？這篇文章采訪了9位大佬，說出了很多博士生不敢說的話：并不是所有的“解釋”都必須是微觀的物理因果。

認知神經科學面對的最大困境，就是試圖用觀測“相關性”的工具（fMRI/EEG）去強行回答“因果性”的問題。大腦不是簡單的鐘表，拆開零件就能懂原理；它是一個混沌的復雜系統。如果只能用經典的物理機械論來定義“機制”，那我們大部分人可能都在做“假”研究。文章告訴我們是時候打破這種迷思，承認多層級解釋的價值了。

薦語：Muchun（追問作者）

隨著研究技術日趨精密，我們欣喜于對行為的神經科學研究已取得的顯著進展。基于“神經因果”的預設以及“干預-響應”研究范式，研究者得以識別與特定行為相關的神經回路。然而，這篇文章提醒我們，這些研究在根本上仍秉持一種還原論立場，傾向于將行為追溯至其“神經載體”，忽視了生命體得以塑造的社會文化語境與歷史性維度。

本文別具心裁地引入哲學領域關于因果多元主義的討論，特別是“依賴性”因果與亞里士多德的“四因說”，旨在為理解生命體的行為提供更加豐富的概念資源。其中，“目的因”最具啟發性，為將主體性問題納入神經科學研究開辟了可能路徑。對行為神經機制的研究的確不可或缺，但這種研究卻不應脫離生命體作為歷史性存在、在演化與具體生存情境中展開自身這一根本事實。理解行為需要一種能夠容納不同視角與維度的因果框架。

薦語：丹雀（追問作者）

你是雞娃，還是躺平？管得太緊，孩子成了提線木偶；管得太松，孩子可能迷失方向。

訓練大語言模型的研究者也面臨同樣的難題。他們在構建"生成式智能體模型"（GABM）時，需要用提示詞為虛擬居民設定身份、記憶、思維方式和行動空間。提示詞寫得太細，虛擬居民就像按劇本演戲，一切盡在掌控；寫得太模糊，虛擬居民可能做出毫無邏輯的荒唐事，整個模擬淪為鬧劇。而研究者最期待的"涌現"——由簡單個體互動產生的、出乎意料又合乎情理的復雜行為——就這樣要么被劇本寫死，要么被混亂淹沒。

這篇論文系統拆解了這個困境。作者從身份、記憶、計劃、行動四個環節逐一剖析，揭示研究者如何在每一步中不知不覺地"過度控制"虛擬居民：身份設定太詳細，性格被鎖死；記憶篩選太刻意，經歷變成劇本；思維方式規定太嚴格，推理淪為填空；行動選項限制太窄，互動退化為選擇題。更關鍵的是，四個環節層層傳導、相互疊加，局部的微調會在系統層面被放大為全面的操控。

薦語：郭瑞東（追問作者）

當我們談起人類與ai的將要面對的反烏托邦結局，要么是ai將人類當成奴隸，要么是ai圈養人類。但該文指出更有可能的是ai讓所有使用者的思考方式，價值觀都收斂到一個點。，指出在科研界，ai的使用提升了效率，卻導致了所進行的研究同質化增加，在創造性任務上，也有相關的研究。該文指出了對應的風險，值得所有人關注，思維多樣性在這個時代，是如此的不可或缺，我們無法預知未來的盒子里裝著什么，所以我們需要用ai做工具，而非ai成為思維的主人。

薦語：李相羊（追問社群群友）

當AI能以假亂真地創作交響樂卻摘不下一顆覆盆子時，我們是否在重復原子能時代的狂熱與失望？如果意識不過是足夠復雜的自我感知錯覺，而機器開始模擬思考，它與我們之間的界限在哪里？這場對談沒有定義AGI何時到來，而在追問一個困境：當建構虛擬世界成為表達價值觀的游戲，我們究竟是在預言未來，還是在集體無意識中喚醒那些早已存在的神話原型，讓神明以技術的面目重新降臨？這篇文章大開腦洞，問出了許多令人驚奇的問題，值得一讀！

薦語：音謬論（追問作者）

“物質”和“心靈”兩個范疇的融合，可以看作當前學界殊途同歸的一個方向，無論是基于機器與算法的AI領域，還是基于細胞與生物化學的生命認知領域，而兩者最終又都指向了更直接的物理學與認知科學/哲學之間的聯系。說到底，這始終是一個根本的形而上學問題，而可以預見到的是，我們很難在不動搖對世界的固有理解的前提下，為這個問題給出某種恰如其分的回應方式。例如去想象一個“為過程/關系而非實體構成的世界”是怎樣的？一個“自我虛幻、甚至不需要自我的生存方式”是怎樣的？

這篇文章所刻畫的觀點，可以看作是破除人類既有語詞幻象的開始：把智能的定義下放到更底層、更基礎的生物學層面，特別是強調智能的本質總是一種“群體智能”，用廣泛連接的“網絡”模式作為新的智能范式，強調個體與環境之間的密不可分。這些觀點實際上在向我們指出某種新的形而上學，只不過現在我們還缺乏有效的思想工具將其清晰地描述出來。

薦語：阿瑤（追問作者）

顏色不存在于物理世界，它是大腦對電磁波長的一次主觀編譯。Anil Seth說，自我的地位與顏色相當，既非實體，亦非幻覺。它大腦為調控身體而生成的一種有用的知覺構造。這個判斷精準地繞開了實體論與幻覺論的古老對峙，而把問題引回到可操作的神經科學層面。

兩百年前，"生命的火花"同樣被視為不可還原的神秘，而當生物學逐一解釋了生命系統的具體屬性之后，那個形而上的難題并未被"解決"，只是悄然消散了。意識或許也正走在同一條路上。

這篇對話的另一條暗線同樣值得留意。我們傾向于否認無語言動物的意識，卻因大語言模型能和我們進行流暢對話便傾向于賦予它主觀體驗。Seth指出，這兩種偏差共享同一個認知根源，也就是將語言、智力與意識錯誤地關聯在了一起。當整個行業都在追問"AI是否有意識"時，或許對人類而言真正更緊迫的問題是：我們對意識本身的判斷標準，是否從一開始就被我們難以擺脫的人類中心主義污染了？

關于追問nextquestion

天橋腦科學研究院旗下科學媒體，旨在以科學追問為紐帶，深入探究人工智能與人類智能相互融合與促進，不斷探索科學的邊界。歡迎評論區留言，或后臺留言“社群”即可加入社群與我們互動。您也可以在后臺提問，我們將基于追問知識庫為你做出智能回復哦~

關于天橋腦科學研究院

天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

研究院在華山醫院、上海市精神衛生中心分別設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經科學研究院。

研究院還建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。