曾經有一段時間，神經科學家只能夢想擁有這樣的問題。現在，幻想成真了，他們正在努力解決這個問題。 卓越的新型探索裝置正以雪崩式原始資料淹沒該領域，這些資料關於神經系統內部運作。問題在於，即使開始理解這大量資訊也已成為一項超人的挑戰。
幾乎每個科學分支都面臨著類似的顛覆。 隨著實驗室研究遷移到數字領域，程式設計正成為該過程中不可或缺的一部分。 與此同時，以前可靠的財政支援來源正在枯竭。 這導致了工作和資助的痛苦短缺，反過來，這迫使太多有天賦的研究人員專注於他們狹隘的專業領域，而不是投入時間和精力來學習新的計算機時代技能。 在資料增長尤其失控的領域（例如神經科學），對計算機專業知識的需求與資訊本身增長一樣迅速。
科學迫切需要駭客——最初意義上的駭客，即麻省理工學院科技模型鐵路俱樂部的意義。 他們的工程和設計技能將很有用，但最理想的是真正駭客的足智多謀、好奇心和對新挑戰的渴望。 特別是在神經科學這樣的領域，助手在探索新揭示的神經網路的艱鉅荒野中可能非常寶貴。
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一些先驅者正在帶路。 其中一位是 H. Sebastian Seung，他是普林斯頓大學神經科學研究所和計算機科學系的教授。 幾年前，他和他的合作者著手繪製視網膜的神經連線圖。 當他們收集了大量的電子顯微鏡資料時，問題是他們將如何設法解釋所有這些資料。 Seung 對最先進計算的熟悉程度告訴他，現有的任何人工智慧演算法都不可能單獨處理這項任務。
當時的解決方案在實驗室科學中幾乎聞所未聞——是招募數千名人類志願者與最先進的人工智慧並肩作戰，並利用他們的集體腦力。 2012 年 12 月 10 日，Seung 和他的團隊推出了線上遊戲 EyeWire，玩家透過幫助改進神經圖來得分。 大約一年半後，該遊戲的創作者在《自然》雜誌上發表了他們的首批發現，並附帶一份說明，與達到遊戲排行榜頂端並使論文成為可能的 2,183 名玩家分享了令人垂涎的共同作者署名。（《大眾科學》是施普林格·自然的一部分。）
駭客們正在找到他們進入神經科學的途徑。 2013 年末，位於紐約布魯克林的兩位設計師 Joel Murphy 和 Conor Russomanno 推出了 OpenBCI，這是一種“開源腦機介面”——基本上是一種自制腦電圖裝置。 套件和計劃可從他們的網站上獲得，價格僅為標準腦電圖儀的一小部分，而且據各方面報道，它的工作效果與預算充足的型號一樣好。 他們為期兩個月的 Kickstarter 活動售出了近 1,000 臺裝置，並引起了學術研究實驗室的關注。 這只是傳統障礙如何在機構科學和有新想法的個人之間瓦解的又一個例子。 事實上，一些實驗室已開始在 Kaggle 和 InnoCentive 等眾包網站上釋出帶有現金獎勵的研究挑戰。 如今，如果研究實體選擇不探索此類協作方法，則有被拋在後面的危險。
軟體設計社群在過去 20 年中證明，大規模線上協作可以創造奇蹟。 今天，物理科學才剛剛開始發現這種潛力。 知名科學家最好認識到，真正的駭客受到挑戰的激勵，並對看到自己能做什麼感到由衷的自豪。