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原帖正文 在我看来，一门学科如果缺乏底层的严密公理推导、没有定量数学模型的约束，而全是概念的堆砌和描述，它就是文科。举个例子，本科神经科学的大部分核心课，比如神经解剖学、神经发育学，本质上就是把几百个脑区、几千种神经递质受体、几十条复杂的生化通路强行塞进脑子里。这和文科生背历史事件、背法条、背政治理论在思维路径上没有任何区别。
很多本科阶段所谓的行为神经科学研究，逻辑链路非常松散。比如把小鼠的 A 脑区破坏掉，小鼠的某种社交行为减少了，所以 A 脑区控制社交功能。这种基于相关性或粗暴实验的归纳法，在经历过三段论逻辑和绝对因果推导的人看来，和小孩子过家家无异，实在是缺乏科学的纯粹与美感。这里我不是看不上神经科学。
就我个人的视角，我认为神经科学长期来看是人类科学的终极疆域之一。但其实，本科不学神经科学，才是对它最大的尊重。现代脑科学真正的未来，完全建立在工程和计算的基石之上。我们可以看看现在的行业前沿，马斯克的 Neuralink最核心的研发团队全都是电信号处理、材料工程、微电子、算法和软件工程师。传统的生物系学生在里面只能做最外围的临床辅助。从 Transformer 到尖端的SNN，推动这个领域往前走的，全是在数学、物理和 CS 领域玩得最转的顶级大脑。现代脑科学早已过了那个靠切掉一块脑区看小鼠怎么走迷宫的古典时代。随着高通量神经流技术的爆发和几十万个神经元实时钙成像数据的涌现，神经科学的瓶颈是如何处理这些浩瀚、高维、非线性的嘈杂信号。在这个节点上，一个代码能力拉满、数理直觉敏锐的数学、物理、计算机科学专业的学生，哪怕他对脑区名字一无所知，只要给他几行高阶统计模型和凸优化算法，他能在这个领域做出的实质性突破，也足以碾压十个在湿实验室里按部就班摇管子的传统学生。