工程领域的人工神经网络和深度学习等方法，是否需要寻求其在神经科学、认知科学和生物学等其他领域的合理性？
“一千个读者，就有一千个哈姆雷特。”——科学研究中的品味（或称为taste）亦然。不同研究背景、科学成长环境下的科研人员对事物的理解和诉求可以说截然不同。 就拿深度学习为例： 对于模型可解释性，Pedro Domingos在今年KDD Plenary Panel上曾语惊四座： 我自己的观点较倾向于从神经科学等自然科学寻求insight，毕竟“存在即合理”，进化了数百万年的复杂生物系统还是有它存在和借鉴的必要。不过生物系统与计算机系统仍有极大不同，故切不可完全照搬，需要灵活变通，巧妙嵌入。近期也有不少计算机科学和神经科学领域的专家试图互通有无，从这条路子做一些微小的工作，详细内容请移步我的专栏文章： 。