夏洛克·福爾摩斯的小說《巴斯克維爾的獵犬》中描繪了陰森恐怖的格林本沼澤，那是達特穆爾荒原中一片危險的沼澤地。福爾摩斯的主人公，博物學家史 Stapleton 知道哪裡有為數不多的安全落腳點，這讓他能夠穿過沼澤，到達長有稀有植物和蝴蝶的山丘，但他警告華生醫生，一步踏錯就可能致命，沼澤會無情地吞噬毫無戒心的旅行者。試圖解開大腦的複雜性有點像穿越格林本沼澤：你需要知道哪裡有安全的踏腳石，一步踏錯就可能意味著陷入泥潭。當我們進入大型腦科學專案時代，重要的是要知道下一個穩固的立足點在哪裡。
作為一個值得投入數十億美元的大腦專案的目標，我們現在有了一個幾乎與“攀登每一座山峰”一樣激動人心的座右銘：“記錄每個神經元的每一次動作電位。” 根據《紐約時報》最近的報道，這個目標在2012 年發表的一篇論文中被提出，將成為一項為期十年的“腦活動圖譜”專案的基礎。新聞報道暗示（作者也推測）這些技術不僅將用於蠕蟲、果蠅和小鼠等生物體中實現如此崇高的目標，還將用於人腦中進行全面的尖峰放電記錄，生成“腦活動圖譜”，這將為阿爾茨海默病和精神分裂症提供答案，並將我們從過去一個世紀以來可憐的神經科學家們徘徊的“大腦難以 проникнуть 的叢林”中解救出來。
神經科學無疑需要整合，大腦研究無疑將受益於與大型腦計劃相關的共同興奮和規模化的資金。然而，成功將取決於設定正確的目標並警惕不理性的狂熱。成功的大型科學專案是具有明確、技術上可行的目標的工程專案：將人類送上月球，對人類基因組進行測序，發現希格斯玻色子。正在討論的論文中提出的技術可能在給定物種中可行，也可能不可行（它們在正常人腦中不可行，因為所涉及的方法是侵入性的，需要手術開啟顱骨）。然而，技術發展是出了名的難以預測，並且可能帶來意想不到的好處。我們真正需要理解的是總體目標是否有意義。
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測量每個神經元的每個尖峰放電的目標的根本問題在於概念上的不連貫性：該提案經不起理論的推敲。
根據該論文，我們尚不瞭解大腦如何運作的原因是大腦功能取決於所謂的“湧現特性”，而這些“湧現特性”只能透過記錄大腦中所有神經元的所有尖峰放電來研究。“湧現特性”是一個令人困擾的短語，它的確切含義尚不清楚，但作者也指出了神經元的關聯或集體行為，以及物理學中集體行為發揮作用的現象。此外，作者暗示這種關聯或集體行為無法從其他觀察層面（包括電路）推斷出來，因此迫切需要“測量每個尖峰放電”專案。
這個圖景有什麼問題？首先，大腦不是孤立存在的。尖峰放電由兩個來源驅動：神經元網路的內在動力學和外部刺激。即使記錄了所有神經元的所有尖峰放電（以及生物體的整個生命週期），為了理解資料的任何意義，也必須同時記錄所有外部刺激和行為的所有方面。情況變得更糟：動物之間會存在個體差異，每隻動物都會有不同的環境歷史。“全面的”測量練習將無限期地延伸下去。
可以減少被記錄的神經元數量，控制環境變數等等——然後就回到了神經科學家無論如何都在做的領域，我們有了一個專門的技術開發專案，而不是登月計劃或基因組專案。儘管如此，為了理解是否應該將所有精力都集中在大幅增加被記錄的神經元數量上，我們需要回答理論問題，即透過記錄每個神經元我們能獲得什麼。如果我們不能成功地論證全面的神經元記錄解決了我們所有的問題，那麼部分觀察肯定不會。
人們實際上並不對給定動物大腦中所有尖峰放電歷史的細節感興趣：人們感興趣的是描述神經元在所有可能情況下的潛在動力學。這是語言學中眾所周知的“能力/表現”區分。假設我們記錄了某人說過的所有英語句子，然後回放該錄音。沒有人會說錄音機懂英語，即使它重複了相同的表現。從科學的角度來看，我們想知道大腦原則上能夠做什麼，而不是它在特定情況下實際做了什麼。換句話說，我們想了解大腦動力學的規律，而不是大腦動力學的細節。
問題在於：是什麼設定了神經網路的規律？嗯，正是作者所摒棄的電路連線和單個神經元的生理機能。該論文會將所有資源都集中在多神經元記錄上，而沒有任何計劃來完成繪製解剖電路這一尚未完成的任務，這本身就是一個龐大的專案，我們才剛剛開始認真對待，並且它提供了更接近基因組專案的類比。神經元的生理特性取決於仔細研究單個細胞或細胞對，這也不是議程上的內容。一旦電路和細胞生理機能已知，我們原則上就可以推匯出每個神經元在每種環境刺激下的每個尖峰放電模式。網路結構和細胞生理機能決定了支配神經元的動力學規律，因此驅動了尖峰放電活動。假設一個“湧現層面”的尖峰放電活動，即使原則上也無法從電路、生理機能和輸入中預測出來，這是一種心身二元論的形式，它不再是科學思維的一部分，就像活力論一樣，活力論認為存在一種獨立的“生命力”，無法還原為細胞的分子生物學。
事實上，這是最近資助的（且有爭議的）數十億美元的歐洲專案的目標。歐洲人計劃從單個神經元和微電路的細節入手，構建人類大腦活動的全面模擬。那裡唯一的問題是他們實際上沒有必要的電路或生理資訊（或者正在從齧齒動物體感皮層外推到人類）。解決這個問題的方法不是測量每個神經元的每個尖峰放電，而是繪製電路連線並測量細胞生理機能。正是這種認識促使我們提議並開始繪製小鼠大腦電路圖的專案，這項任務已經非常龐大，需要更多資源才能完成。
現在讓我們回到為了研究神經元網路的集體動力學就必須記錄所有神經元的謬論。該論文表現出一種奇怪的理論脫節：一方面，作者指出了物理學中的集體現象，另一方面，他們忘記了我們從物理學中學到的基本教訓：就集體或熱力學行為而言，系統完整的詳細微觀行為並不重要。只有微觀動力學的某些非常有限的方面會過濾到更大的長度和時間尺度：系統表現出“普適”行為，這種行為獨立於許多微觀細節。
該論文中的含義是，測量每個尖峰放電將更好地促進大腦集體現象的發現。這與物理學中集體現象的發現和研究恰恰相反。對宏觀行為（例如，熱力學）的研究先於對微觀動力學的詳細理解。統計力學以統計描述而不是詳細的動力學描述，提供了通往微觀動力學的橋樑。磁性、超導性和超流動性等其他集體現象也是如此，著名的朗道理論就是例證。在每種情況下，這些現象首先在宏觀層面上被發現，在宏觀層面上被研究，甚至理論框架也是在宏觀層面上建立的；微觀測量和統計力學理論在稍後階段才進入，以完善已經建立的理解。
我們不太可能透過測量每個神經元的每個尖峰放電來發現大腦中超導性或超流動性的類似物。類似物已經存在，並且已經在多個分析尺度上進行研究。動物行為提供了物理系統宏觀行為的近似類似物，反映了對生物體生存至關重要的大腦的集體輸出。從記憶、注意力、語言和情感等結構方面對心理現象的研究，也涉及神經系統動力學的宏觀特性，並且可以像物理學中的朗道理論一樣，在某種程度上獨立地進行研究，儘管不可否認缺乏數學上的精確性。神經元的集體動力學長期以來一直以腦電圖 (EEG) 的形式進行研究。在過去的二十年中，許多實驗室同時收集了數十到數百個神經元的尖峰放電資料。這尚未帶來任何巨大的新見解：事實上，大部分動力學可以透過研究神經元對之間的相關性來捕捉。
物理學中的集體行為與對稱性原理和守恆定律相關。例如，聲音是流體分子的集體運動。流體的宏觀運動方程（納維-斯托克斯方程）可以寫成質量守恆和動量守恆的結果。這些方程的線性化產生了波動方程，它描述了聲音。請注意，不需要從流體分子的微觀動力學開始。神經系統等價物是什麼？不是物理學中重要的對稱性原理（這些原理仍然適用，但會讓你回到物理現象，例如聲音），而是所謂的函式約束——生物體為了生存必須能夠做什麼，以及透過進化過程塑造神經系統的東西。
這與大衛·馬爾等人為視覺系統闡明的“計算主義”視角有關。這個研究計劃從神經系統為了生物體生存而面臨的要求開始，並試圖從這個角度理解神經迴路和活動。“功能塑造形式”；物理學中要理解的深刻原理是對稱性定律，而生物學中可能是工程原理和進化。除了繪製神經系統結構圖外，人們還想了解這些原理如何應用於大腦。為了理解大腦功能障礙，人們想了解正常功能的規律。
是透過繪製電路圖和生理機能圖更快地實現目標，還是透過研究新的多電極技術？理想情況下，人們不應該必須做出選擇，只要努力不狹隘地集中在概念上不成熟的目標上，例如測量每個神經元的每個尖峰放電（或在沒有足夠資料的情況下模擬人腦）。對於實踐神經科學家來說，這其中大部分都不是新聞，但在我們駕馭數十億美元大腦專案的新格局時，值得我們提醒自己。否則，我們可能會像博物學家史 Stapleton 在《巴斯克維爾的獵犬》結尾處匆忙穿過格林本沼澤時那樣遭遇命運：即使擁有他所有的知識和專業知識，他還是踩進了沼澤，從此杳無音信。
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