马特·博特温尼克：DeepMind的神经科学、心理学与人工智能

摘要

马特·博特温尼克是DeepMind神经科学研究总监，是一位跨越认知心理学、计算神经科学和人工智能领域的杰出学者。本访谈探讨了人脑理解的现状，强调了神经科学研究中宏观功能层面与微观神经元机制之间存在的重大认识鸿沟。

神经科学的认识阶段：我们目前对大脑的理解处于独特的历史时期，在宏观功能层面有较深理解，但仍然雾里看花，认知精度有限。
宏观-微观认识鸿沟：存在两个相对成熟的研究层面——高层次的功能性和结构性认知（大脑用途、计算类型）与单神经元/树突水平的精细观察——但两者之间存在巨大的认识空白。
功能层面的进展：科学界已能较好地理解大脑需要执行的功能计算类型和相应的行为解释框架，这比二十年前有显著进步。
神经元层面的技术突破：过去几年在神经影像和电生理技术方面取得重大进展，使研究者能直接观察单个神经元乃至树突水平的活动。
跨学科研究的必要性：理解大脑需要综合认知科学方法（宏观层面）和神经生物学方法（微观机制），包括神经递质、突触连接等细节研究。
神经递质系统的复杂性：多巴胺等神经递质系统的作用机制仍需深入理解，这是连接宏观功能与微观机制的关键。
计算神经科学的角色：建立大脑计算功能与神经实现机制之间的桥梁，是推动神经科学发展的重要方向。