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在神经科学的历史上，没有出现过比现在更令人激动的时刻了。尽管两个世纪前神经科学便诞生了，具体可以追溯到一次爆炸导致铁棍穿过了菲尼亚斯·盖奇（Phineas Gage）的左侧大脑额叶，但神经科学在很多方面的发展一直比较缓慢。如今，神经科学领域汇集了许多案例，但仍缺少某个贯穿整体的理论。我们已经在神经科学方面取得了很多进步，但也还有更多的未知领域等待我们去探索。而今，新技术的聚合为我们的探索提供了技术支撑。本书将对这些新技术进行介绍。
毫无疑问，人类从远古时代起就一直在进步，常常将非常简陋的工具利用到极致。19世纪中期，保罗·布罗卡（Paul Broca）通过遗体解剖第一次窥探到了语言的基础，这一契机起源于该遗体的主人由于大脑特定皮层受损而失去了语言功能。19世纪末时，卡米洛·高尔基（Camillo Golgi）发现用硝酸银对神经元染色后，可以在显微镜下看到神经元。圣地亚哥·拉蒙-卡哈尔（Santiago Ramón y Cajal）运用这项技术对神经元的结构与功能做出了具有预见性的描述。1909年，杰出的眼科医生井上达二（Tatsuji Inouye）开始绘制大脑的功能地图。通过系统研究俄日战争中的枪伤患者，他发现大脑视皮层的创伤会损害患者的视力，而且特定位置的创伤会影响患者特定视野区域的视觉。
在20世纪后期，非创伤性大脑成像技术，比如功能性磁共振成像（fMRI）开始出现。尽管这类技术非常有用，但当时的非创伤性大脑成像技术就像模糊的显微镜，它们在时间和空间上淡化了神经活动的细节。从根本上说，功能性磁共振成像的结果就像一张做了马赛克处理的高分辨率照片。
研究非人类的动物，我们可以采用创伤性大脑成像技术。直到最近，神经科学研究的黄金标准一直都是“记录单个神经元”，也就是用很细的电极监控与神经元放电有关的电活动。动作电位是大脑中的电流，科学家从对它们的直接测量中得到了许多重要的发现，比如大卫·休伯尔（David Hubel）和托斯滕·威塞尔（Torsten Weisel）发现，视皮层中的神经元对特定的视觉特征具有选择性。然而，一次只观察一个神经元难以达到管中窥豹的效果。神经科学家拉斐尔·尤斯特（Rafael Yuste）将这比喻为：“通过观看单个像素块来理解一档电视节目。”
当我们写这本书时，神经科学经历了一场革命。2005年出现的光遗传学技术使得被测试的神经元在活跃的时候能够发亮。我们也可以通过激光激活或抑制神经元，而多电极记录技术的应用使得我们终于可以同时记录成百上千个神经元的活动。新型显微镜能够让我们记录下透明活体鱼的几乎每个神经元的活动。这让我们有史以来首次有望从基本构成的层面上观察到大脑。
然而，三个基本事实使得厘清大脑比弄懂其他生物系统更难。第一，神经元的数量庞大。即使在苍蝇或幼小斑马鱼的大脑中也存在着10万个神经元。人类大脑中的神经元数量约860亿个。除此之外，“神经元”这个词会让人以为大脑细胞只有一种，但其实它们的种类达到了几百甚至更多。每一种神经元都具有独特的物理特性、电特征，很可能还有着独特的计算功能。第二，我们还没有发现支配大脑这个复杂神经系统的组织原则。例如，我们不知道大脑是否会运用像计算机普遍使用的美国信息交换标准代码（ASCII）这样系统化的编码方法来编码词句。对于大脑如何储存记忆和排序，我们缺乏可靠的知识基础。第三，许多人类特有的行为，比如说话、推理和形成复杂的文化等，没有类似的简单动物模型可供研究。
奥巴马的大脑计划、欧洲人类大脑工程以及其他相关的亚洲大规模计划，旨在解决大脑研究中的一些难题。我们可以合理地期待，未来10年将会出现大量新数据，它们的精细程度前所未有。当然，这些数据来自动物，也有一些来自人类。不过，这些新数据也将引发新的问题。比如，研究者怎么才能使用如此大量的数据？我们又将如何推导出一般原理呢？
就此而言，收集的这些数据是否足够多？我们如何将数据分析的规模扩大到太字节？如何搭建起数据和深刻发现之间的桥梁？我们认为，科学家必须找出主要的关注点。大脑不是笔记本电脑，但我们可以假设它是某种类型的信息处理器，从周边世界获取并输入信息，然后将信息转化为大脑可以接收的模式，转化为对大脑运动系统的指令，以此控制我们的身体与声音。尽管许多神经科学家想当然地认为大脑的主要加工过程是某种形式的计算，但所有的神经科学家都赞同，我们尚未发现神经计算最基本的特性。我们希望神经计算能够为描述大脑活动提供统一的语言，尤其是当理论科学家和实验科学家的研究越来越靠拢时。
大脑结构错综复杂，我们无法保证人类很快就能搞清楚大脑，但我们有理由满怀希望。这本由神经科学领域先锋的智慧汇集而成的书代表了目前最有可能的猜测。它预测了神经科学未来的发展，告诉我们可能有什么发现以及如何去发现。
本书也承认，在前进的道路上，我们可能会踌躇不前，也可能会跌跌撞撞。即使这本书能够为读者指引神经科学的未来，它也不是能准确预测未来的水晶球，它更像是一个时间胶囊。对科学家、政策制定者和大众来说，10年之后再来回顾这些文章会是很有趣的事情，正如一位同侪所说，“届时可以重新评估这些科学主张、科学抱负，以及研究方法，据此调整下一代神经科学家努力的目标”。我们对此无比赞同。
盖瑞·马库斯
杰里米·弗里曼