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2010年春天，我在中国科学院上海神经科学研究所（以下简称“神经所”）从事本科毕业论文的相关研究。神经科学如同一盒庞大繁杂的拼图，从分子及细胞生物学、解剖学，到系统神经学、心理学、哲学，横跨了十余个艰深的学科。理解大脑如何工作固然是一件令人兴奋的事，但在实际的研究工作中，我却常常有以管窥豹、不见全局的苦恼。
在神经所图书馆的一角，我偶然看到了《新机器智能》这本书的英文版，这是我第一次看到对大脑理论的系统性阐述。如同许多革命性的科学理论框架一样，《新机器智能》提出了一个关键的科学假设：大脑建立学习世界的模型并预测未来。这是一个简单、优雅，却富有指导意义的框架。这个框架并非像很多神经科学领域的学术论文一样追求数据支持和实验验证，而是在很大程度上基于缜密的逻辑推演和大胆假设，即使到今天依然有很多尚未得到证实的部分。
在霍金斯开始研究大脑是如何工作的时代，图书馆里并没有一本书系统地讲述大脑可能是如何工作的。而我很庆幸在开始接触神经科学的时候能读到这样的思想框架，这本书在很大程度上直接影响了我对研究方向和职业的选择，让我选择了计算神经科学作为博士阶段的研究方向，将设计和制造智能机器作为职业目标。我愿意将《新机器智能》这本书推荐给任何一个想要探索大脑是如何工作、想要了解智能的本源是什么的人，或许它不仅会改变你对智能的看法，还会对你的人生和事业产生意想不到的影响。
2014年5月，在我博士学业的最后一年，我有幸加入霍金斯的Numenta公司，零距离目睹并参与了“千脑智能理论”的诞生。2014年是人工智能开始快速发展的一年，由于深度学习算法的进展和硬件算力的提升，这门学科在短时间内吸引了大量的关注，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了大量的应用，标志性的学术论文被数万人引用，无数的人工智能创业公司如雨后春笋般成立。在同一年，神经科学领域还有另一个标志性的事件。2014年诺贝尔生理学或医学奖授予了位置细胞的发现者约翰·奥基夫（John O'Keefe），以及网格细胞的发现者爱德华·莫泽（Edvard Moser）、梅-布里特·莫泽（May-Britt Moser）。这件事虽然在社会上的受关注程度远不如深度学习，但对《千脑智能》这本书中大脑是如何为世界建立参考系的部分产生了重要的启发。
霍金斯有一种穿越周期的非同寻常的洞察力，既能让Numenta的研究方向不轻易受外界的热点干扰，又能敏锐地捕捉到神经科学领域的关键实验结果，将其用于搭建机器智能的理论框架。这样的例子在《千脑智能》这本书里还有很多。在Numenta工作的几年间，也是我第一次感受到神经科学领域一个个有趣却零散的实验发现，例如树突脉冲、迷你皮质柱等很多高度专业化，并不为很多人所知的神经科学概念，是可以被纳入一个系统性的智能理论框架中的。千脑智能理论是一个还在不断生长和发展的智能理论，我相信未来它会包容和解释更多的实验结果，同时为智能机器的研究提供新的思路和方法。