马特·博特文尼克

神经科学的首要问题是研究大脑的用途，而大脑的用途就是产生行为，其余任务是揭示这些功能如何在神经机制层面实现。

“神经科学的意义在于研究大脑的用途……大脑的用途是产生行为。（The point of neuroscience is to study what the brain is for... The brain is for producing behavior.）”

他反对将心理学与神经科学割裂，主张研究功能的认知心理学与研究机制的神经生物学是不可分割的同一学科。

“他反对将心理学与神经科学割裂开。对他而言，研究“大脑为何物”的神经科学，其目标就是理解行为产生的机制，因此认知心理学（研究功能）和神经生物学（研究机制）是不可分割的整体。”

他乐于将认知视为基本计算，但认为在解释清楚是哪些基本计算造就人类认知的全部丰富性之前，理解并不算完整。

“我乐于将其视为基本计算。但请注意，除非有人向我解释，是什么基本计算导致了人类认知的全部丰富性，否则我不会满足。（I'm happy to think of it as just basic computation. But mind you, I won't be satisfied until somebody explains to me how what the basic computations are that are leading to the full richness of human cognition.）”

他认为认知结构的形成不仅取决于架构和算法，还取决于系统所嵌入的环境结构，真实世界无尽的多样性与冗余性塑造了学习。

“真实世界充满了这种特性，即无尽的多样性与无尽的冗余性。（The real world is sort of saturated with this kind of this property, it's endless variety with endless redundancy.）”

他认为前额叶皮层的核心功能是克服习惯性行为、在新情境下灵活调整，例如从习惯性握手改为碰肘礼就需要它参与。

“其核心功能是帮助我们克服习惯性行为，在新情境下灵活调整。例如，从习惯性的握手变为碰肘礼，就需要前额叶皮层的参与。”

他认为元学习（学会如何学习）是拥有记忆并经强化学习训练的系统自然涌现的现象，无需显式编程。

“在具备记忆（如循环网络或槽式记忆）并经过强化学习训练的系统中，元学习（学会如何学习）是一种自然涌现的现象，无需显式编程。”

他认为AI与神经科学构成持续转动的良性循环：AI新思想为神经科学提供假说（如多巴胺分布式编码），神经科学发现未来也将反过来指导AI研究。

“当前AI领域（如强化学习）产生了许多新思想，为神经科学提供了新的假说和研究方向（例如多巴胺的分布式编码）。反之，神经科学的发现未来也将反过来指导AI研究，这是一个持续转动的“良性循环”。”

他认为随着AI智能体与人类社会更深入互动，AI研究必然从工程问题延伸到经济学、社会选择理论乃至政治哲学，引发关于好生活由谁决定的文化反思。

“随着AI智能体与人类社会更深入地互动，研究必然从工程问题延伸到经济学、社会选择理论乃至政治哲学。这迫使我们思考“什么是好的生活”以及“谁来决定”，可能引发一场文化反思。”