脑机接口的研究进展到什么程度了？
目前，我们人类在看得更小和看的更大/远方面都似乎走向了前所未有的水平，但处于这两个尺度之间的复杂结构和相互关系越来越成为我们理解世界的“绊脚石”。比如，我们可以模拟一个神经元，从最简单的人工神经网络神经元到Hodgkin-Huxley 模型，再加上相互间的联系，就可以构建一个人工的神经网络。但是这样的网络无论如何相比于同样神经元数量的神经系统都显得naïve[1]. 它跟生物智能的距离还非常遥远，而且这种距离不是我们现在可以使用技术语言描述的。这说明我们可能在两个方面出了问题，一是对神经元的模拟过于简单了，忽略了关键性的特征参数，二是对于它们相互之间的联系的构建考虑不足。总之，如果套用‘Everything should be made as simple as possible, but not simpler.’这个说法，就是我们把问题都考虑得过于简单了，或者我们在不合适的地方过于简单了。 或者，我们可以再考虑另一个例子，对于一个人我们考察其消费行为，如果认为TA是理性人的话，这个建模就显得容易理解，实际上一般的经济学的假设就是如此。而人的消费行为是相互影响的，如果考虑一个群体的消费行为，基于这个假设的模型无法让我们理解很多问题。在这种情况下，“理性人”模型就显得过于简单。 在这种涉及多个元个体模型中，从单个个体的特性，我们常常难以预测其整体的行为。同时，对单个个体特性模拟的复杂化细节化，也经常并不能帮助解决预测整体行为的问题。对于这些问题，我们称之为“复杂性的暴政”。如同论文<More is different>[2]里所说，理解群体行为的最重要因素不是那些简单相互作用，而是复杂性。在我们纷繁复杂的时间中，复杂性到底受多少规律的支配呢，或者我们需要考虑多少条规律才能准确的模型具体整体的特征，从最基础的规律准确逐层地推导出更高层次的规律。 当今我们很多学科都是试图从最基础最小尺度方面寻找其普遍的特性，但可以看到似乎很多学科都已经过了挖掘基本规律的阶段，过度到推导更高层次规律的阶段了，而且这类更高层次的规律在实际应用中效能更大[3]。那么有没有一些从基础的、个体的特性到更高层次更多个体的规律的推导规则呢，或者说，有没有一种比较通用的“复杂性”科学，能够解释这样的复杂性，并帮助我们预测这些现实世界系统复杂性中的非线性、宽动态、时变、不完备多输入输出的规律呢。