專訪MIT神經技術教授愛德華·博伊登：大腦如何產生思想？
12
專訪嘉賓
愛德華·博伊登
（Edward Boyden）
麻省理工學院（MIT）Y. Eva Tan神經技術教授
1979年出生於美國得克薩斯州的普萊諾，14歲進入得克薩斯數學與科學院少年班，19歲獲麻省理工學院物理學學士學位、電氣工程和計算機科學學士和碩士學位，而後進入斯坦福大學，師從錢永佑（Richard Tsien）、詹妮弗·雷蒙德（Jennifer Raymond），學習腦科學與神經生物學，2006年加入麻省理工學院，並組建了自己的獨立實驗室。
博伊登致力使用多種方法（包括合成生物學、納米技術、化學、電機工程學和光學等）開發能夠揭示腦活動基礎機制的新工具，曾獲得生命科學突破獎、卡內基心智與腦科學獎等衆多國際獎項。目前，博伊登還是MIT麥戈文腦科學研究所研究員、霍華德·休斯醫學研究所研究員、腦與認知科學教授、媒體藝術與科學以及生物工程學教授、MIT神經生物學工程中心聯合主任、MIT合成神經生物學項目組負責人。
博伊登和合作者卡爾·戴瑟洛斯（Karl Deisseroth）開發的光遺傳學技術被認爲是最有潛力獲得諾貝爾獎的新技術之一，目前已被廣泛應用於神經科學研究中。光遺傳學是一種利用光操縱神經細胞活動的方法，通過基因操作將光感基因轉入到特定類型的細胞中進行表達。在不同波長的光刺激下，研究者可以在精確的時間內激活或抑制神經元，分離出單個神經元功能。在光遺傳技術之後，博伊登及其團隊又開發了一種將腦組織擴大的技術，即擴展顯微鏡技術：將組織樣本嵌入吸水膨脹的聚合物中，通過各向同性的化學膨脹過程，使得組織樣本物理性地變大但保留納米級細節，從而實現精細成像。這促使我們可以在傳統的光學顯微鏡實現納米級的分辨率成像，並能夠將生物大分子相互分離，以便進行更好的化學分析。
基於這些突破性和革命性的神經科學技術，《信睿週報》特邀“神經現實”團隊對博伊登教授進行了專訪，與他一同探討了新技術如何幫助我們更好地理解大腦、當下大腦研究的困境、跨學科對於神經科學的重要性，以及關於大腦最迷人的話題——我們的思維究竟源自何處。
- Tom Peake -
能向讀者簡單介紹一下您的研究領域嗎？
愛德華·博伊登：我帶領MIT的團隊研究理解和修復大腦的技術，致力於開發繪製大腦圖譜、控制大腦、觀察大腦和行爲的工具。我們還通過這些工具研究腦部疾病，並試圖理解大腦如何計算諸如決策、情緒及其他有趣的行爲。
很多人知道您在神經科學領域的兩項主要貢獻：光遺傳學技術和擴展顯微鏡技術。您是如何想到用光來控制神經元的？
愛德華·博伊登：我在斯坦福大學讀書時結識了卡爾·戴瑟洛斯，當時他已經從醫學院畢業，而我正在攻讀博士學位。我倆那時就在思考如何控制大腦活動，並且開始研究所有物理定律，例如磁場、機械力和光，計算這些不同種類的能量如何進入大腦並改變大腦活動。但我們還需要一個“轉換器”，把能量轉換爲神經活動。我閱讀了很多文獻，偶然發現了一篇關於微生物視蛋白（微生物用來以化學能形式捕獲光的膜蛋白）的有趣文章，其中表明這些分子在大腦環境下也能工作。於是，我開始通過郵件聯繫其他學者，並收集微生物視蛋白分子。我們最早收集到的分子之一最終成爲第一個光遺傳神經沉默劑，另一個分子則是最早的遺傳神經激活劑。這其中有很多機緣巧合，但是自然界已經演化出這些能在神經元中起作用的分子了。
光遺傳學已成爲神經科學史上最強大的工具之一，您能解釋一下它爲何如此重要和有用嗎？
愛德華·博伊登：如果你可以激活或關閉神經活動，就可以搞清楚神經元是如何導致行爲和疾病的，但你還需要很好用的工具，綠色熒光蛋白就是我們能夠看到的一個很好的例子：只需要一個基因，無須添加任何化學物質。微生物視蛋白也是如此。有趣的是，視蛋白也是能夠激發綠色熒光蛋白髮光的物質。這就是爲什麼光遺傳學能夠成功，它功能強大又易於使用——我認爲對於工具而言，易用性非常重要。
光遺傳技術在小鼠中應用
JOHN B. CARNETT
在您看來，光遺傳學有哪些意料之外的應用？
愛德華·博伊登：我的合作者蔡立慧（Li-Huei Tsai）取得了一項非常重要的發現：如果在阿爾茨海默病小鼠模型中以特定的頻率（伽馬振盪大約爲40赫茲）來驅動神經活動，小鼠的症狀會減輕。這一發現最初是通過光遺傳學來進行的，現在她的團隊正在研究通過視覺和聽覺刺激引發這些振盪的方法（我們的團隊也爲之提供了很多幫助），他們目前正在對阿爾茨海默病患者進行臨牀試驗，試圖提供幫助：患者會看到閃爍的燈光或者聽到咔嚓聲嗎？這些方式會改善患者的大腦狀況嗎？目前可能沒有任何可以阻止或延緩阿爾茲海默病的治療方法。如果你在15年前告訴我，也許可以通過看電影來治療腦部絕症，這聽起來無異於科幻小說。但這種療法未來或許會奏效，讓我們拭目以待。
是的，我們對此感到非常興奮。不過，光遺傳學更像是侵入性工具，它可以用於治療中樞神經疾病嗎？
愛德華·博伊登：我認爲藉助光遺傳學這一科學工具，可以探索細胞及其活動模式，並使我們的大腦更健康。但當需要開發一種療法時，非侵入性、便宜、易用性將是理想的選擇。需要花費一百萬美元，或者只有少數人才能使用的療法，不會像便宜的、每個人都可以使用的療法那樣有影響力。在我前面舉的例子中，蔡立慧最初的發現是通過光遺傳學進行的，但隨後他們嘗試通過有效的電影來產生40赫茲的振盪。有什麼會比看電影更便宜呢？我認爲這種方式對於思考問題來說很有啓發。
這個問題有點瘋狂，但非常有趣：是否可以用時空信息標記所有神經元，然後在時間和空間上以高度受控的方式依次激活或抑制神經元，以便我們可以回放大腦的活動，例如一次思考或一場夢？
愛德華·博伊登：我們正在爲此而努力。我們的合作伙伴瓦倫蒂娜·埃米利亞尼（Valentina Emiliani）在爲大腦製造全息投影儀，如果將全息圖投射到大腦中並提供三維光束，就可以控制光以3D模式照射所有細胞。我們與她聯合發表了一篇論文，將我們設計的分子和她組建的顯微鏡結合，就能以很高的時空精度激活單個細胞。我認爲，隨着這一技術的發展，隨着光學和分子技術變得更好，回放整個大腦——最初是小型生物的，但隨着時間推移，在大型生物腦中或許也能實現——的活動也將成爲可能。
瓦倫蒂娜·埃米利亞尼的團隊正通過光學來研究神經迴路。
Wavefront Engineering Microscopy
接下來的問題有關擴展顯微鏡技術。當我們第一次看到它時，真的爲它的優雅和精緻所着迷，是什麼啓發您發明了這樣的新工具？
愛德華·博伊登：我最初是在2006年、2007年左右開始組建我的團隊的。我一直沉迷於如何將分子彼此分離以進行標記的問題。例如，突觸中的所有蛋白質都擠在一起，如果我們將這些蛋白分開，就可以留出空間標記它們。我們團隊的成員集思廣益，提出了一種將分子拉開的想法。這個時候恰逢超分辨率顯微鏡問世，我們認爲已經有很多人在做納米成像了。5年後，隨着兩名研究生陳飛（音譯）和保羅·蒂爾貝里（Paul Tillberg）的加入，我們開始嘗試做超分辨率顯微鏡，但這既困難又緩慢。於是我們開始思考：也許應該擴展一個新的系統，讓人們可以在常規顯微鏡上做納米成像。在檢索文獻後，我們發現了一些可以擴展的化學物質，在2007年讀到的方法可以使物體擴大兩倍，而在2012年讀到的化學方法則可能使其擴大五倍，這是一個非常大的進步。大約半年後，我們證明了基本構想是可行的，並在2015年發表了初步的研究結果。
這一路走來，你們面對的最大挑戰是什麼？
愛德華·博伊登：回想一下，爲什麼我們在2007年時沒有做這項工作？我認爲挑戰在於智識。你可以有一個好想法，但是可能不知道這是否就是個好想法，光遺傳學技術就是如此。我和卡爾從2000年起收集視蛋白，直到2004年纔開始實驗。同樣，我和團隊在2007年提出了擴展的想法，直到2012年才真正開始第一個實驗。我認爲，有時候獲得有關一個想法的知識很容易，但重要的是智識以及如何付諸實踐的細節，它們也是很困難的部分。這樣的現象在生活中也隨處可見。比如，如今你能見到的大型搜索引擎，並非世界上首個搜索引擎。有很多舊的搜索引擎被遺忘了，但是新的汲取了舊的智慧，並且做得更好。很多事情也是如此，幾乎所有事物都不是一開始就有影響力的。
您認爲有哪些部分是擴展顯微鏡需要重點改進的？
愛德華·博伊登：我想讓擴展顯微鏡達到單個分子的分辨率，從而看到細胞或大腦中的每個分子。我們還沒有達到這一步，但我認爲我們能看到前進的道路。
您的意思是，看到像蛋白質一樣的分子，或者其他任何東西？
愛德華·博伊登：從蛋白質開始，但是我們還有很多其他事情可以做。我們剛剛在《科學》（Science）雜誌上發表了兩篇論文，一篇是關於在擴張的大腦內部對RNA進行測序，另一篇是關於對尚未在大腦中實現，或尚未在擴張的大腦中實現的原位DNA測序。我們正在嘗試整合不同的技術來觀察整個細胞或整個大腦中的所有DNA、RNA和蛋白質等。這樣，也許我們就可以在計算機中模擬生物了。我希望自己最終能成爲計算生物學家，真正瞭解大腦是如何產生諸如思想和感覺之類的東西。
- Artem Egorov -
可以想象，這樣的實驗每天都會產生大量數據。您打算如何充分利用這些數據？是否想要用這些數據回答特定的問題，或者建立數據庫？
愛德華·博伊登：我想了解思想和感覺，我們正在嘗試使用這些工具來研究線蟲和魚類等小型生物的大腦。我也很願意幫助人們治癒所有的腦部疾病，爲此我們免費提供所有工具。現在有成千上萬的研究團隊在做擴展顯微鏡和光遺傳學研究。我們同樣樂於合作，我們幫助蔡立慧的團隊完成了阿爾茨海默病治療的最初發現，現在正在與她聯合開發相關的治療工具。
您如何設想擴展顯微鏡的最終版本？
愛德華·博伊登：如果我們能夠均勻地擴展組織以達到單分子分辨率，那就太好了。這件事的阻力之一是找到合適的化學反應。可能所有方面都需要改進吧——更好的膨脹聚合物、更好的酶，等等。好在我們有一支非常出色的科學家團隊。
您有什麼短期（比如在接下來5年）以及長期（比如在未來幾十年）研究目標？
愛德華·博伊登：在接下來的幾年裡，我想要使擴展技術走向成熟，也想開發一些工具，實現大腦的實時成像。我們的研究團隊在幾個月前剛剛發表了一篇論文。團隊成員香農·約翰遜（Shannon Johnson）和令狐昌洋（Changyang Linghu）研究的是在活細胞內同時成像多個信號的方法。目前，他們通常會嘗試用不同的顏色來標識不同的信號。但問題是，這樣你只能看到兩種或三種顏色（一般的顯微鏡無法區分多種熒光顏色），甚至可能找不到某種顏色的指示劑。
我們的想法是，如果能從一個細胞的不同位置成像不同的信號，結果會怎樣？理論上，你將得到來自這個細胞內數百個點的幾百種信號。所以我現在的想法是，看看是否真的能夠革新大腦的實時成像技術。另外，我還想把這些工具整合起來去研究小型生物，比如斑馬魚幼體、線蟲或秀麗隱杆線蟲的大腦。它們的大腦極小，但如果我們能夠分析整個大腦，就能知曉全腦如何協同工作併產生計算和行爲的規則。
長期而言，我希望能理解主觀體驗和意識。目前這些還不屬於實驗科學的範疇，沒有人能直接測量意識——你或許都不知道我此時此刻是否有意識，說不定我只是個製作精良的機器人，而真正的我正在海灘上的某處呢。不過，我覺得這是在未來幾十年非常值得去實現的。理解主觀體驗與意識也對治癒多種腦部疾病大有裨益。與蔡立慧在阿爾茨海默病相關研究上的合作，讓我對各類精神和神經疾病有了許多思考。我們無法完全治癒任何一種腦部疾病，但採用我們的技術去研究腦部疾病，或許能系統地探索大腦、繪製大腦圖譜，甚至控制大腦。展現腦部疾病的狀態能夠十分有力地揭示幫助人們的新方法。
擴展顯微鏡工作流程
http://bio.academany.org/
我們都知道，許多重要的神經科學發現都是在烏賊和秀麗隱杆線蟲等生物身上取得的。而如今，越來越多的研究集中在老鼠和非人類的靈長類等高等動物身上。您認爲我們還能從低等生物身上了解什麼基礎問題？
愛德華·博伊登：我不確定是否應該稱它們爲“低等”生物，這些生命體非常複雜，它們會學習，會決定是否做某件事或者改變某件事。如果你回顧生物學的歷史，就會發現重大成就往往來自對最簡單事物的研究：第一個被測序的基因組並不是人類基因組，而是一個小小的病毒的基因組；許多重大的研究成果，比如細胞之間如何連接，都是在線蟲身上發現的；穩態可塑性（homeostatic plasticity），是吉娜·G.特雷吉亞諾（Gina G. Turrigiano）和伊芙·馬德（Eve Marder）等人通過研究螃蟹的口頜神經節（也就是胃部神經元）進而發現的。我不確定是否應該管老鼠、靈長類和人類叫高等動物。如果你回看科學史，就會發現取得進步的方法之一便是研究非常小的事物，而且人們也在不斷學習新的事物。
MIT的神經科學家邁克爾·哈拉薩（Michael Halassa）訓練小鼠做基於非常複雜的規則的分類任務，包括我自己在內的大多數人都覺得那是隻有靈長類和人類才能做到的事，但他是用小鼠做的。我們逐漸意識到大腦是非常強大的，我們或許不應該低估它，即使是小型動物的大腦。
我贊同您的觀點，我們不應簡單粗暴地區分“低等”和“高等”動物。
愛德華·博伊登：是的，甚至在神經科學領域也是如此。伊芙·馬德通過研究螃蟹揭示了所有關於神經迴路的規則。埃裡克·坎德爾（Eric Kandel）因爲發現神經調質和可塑性這一巨大成果而獲得了諾貝爾獎，但他是在海兔身上發現的。所以還是那句話，如果你回顧生物學的歷史，許多重大的見解都始於最簡單、最微小的系統。
我們何時能夠在細胞分辨率的層面，以非侵入性的方式記錄，甚至操縱靈長類動物乃至人類的高級認知行爲？這有哪些挑戰？
愛德華·博伊登：我認爲對人類來說，我們需要非常仔細地斟酌技術問題，那些非常複雜的技術將難以施用——可能出於安全顧慮，也可能出於實際考慮。我多次考慮過如何制定非侵入性策略，以實現與人類大腦的連接。這件事很有挑戰性，目前還沒人能解決這個問題。我們刺激大腦和記錄大腦活動的方式非常粗暴。但我希望藉助從基本原則出發的思考發明出全新的工具。
這跟技術的進步有很大關係。您如何看待科技發展與神經科學研究之間的關係？看起來，神經科學依然在期待一些輝煌的突破。您認爲這在多大程度上是由於技術的限制？
愛德華·博伊登：我的想法非常實際。如果我們能用舊工具來回答問題，那就動手吧。但要是我們回答不了這個問題，就應該問問爲什麼，我們還缺少什麼？如果我們知道自己缺少了什麼，就可以通過製造新的工具來解決這個問題。這也是光遺傳學和擴展顯微鏡如此受歡迎的原因——這些工具被製造出來，就是因爲我們考慮過人們需要解決什麼問題，於是纔有瞭解決這些問題的工具。還有些工具是解決不了問題的，因此人們便不使用它們。但我總是說，要從問題本身入手。
- Anton Chervov -
您對我們將要解決的神經科學問題有什麼看法？下一個關鍵問題會是什麼？
愛德華·博伊登：我真的很想知道，大腦是如何產生情緒和做出決策的。但也還有其他許多問題：大腦是如何存儲記憶的？大腦內部的連接看起來是什麼樣的？它的動力學特徵是如何產生的？是什麼導致了腦部疾病？以阿爾茨海默病爲例，近來許多臨牀試驗都失敗了。很多人試圖對付澱粉樣蛋白，然而這些試驗無一成功。所以我認爲，我們意識到了我們甚至還不瞭解腦部疾病。我們不知道是哪裡出了問題，或許我們現在看到的並不是病因所在，它們也許只是疾病的副產品。這是個大問題。是什麼導致了腦部疾病？這是個棘手的問題。
您如何看待當下腦科學的研究方法？
愛德華·博伊登：還是那句話，我想我們還是從問題開始吧。我們試圖解決的問題是什麼？如果這個問題需要新的方法，我們就應該嘗試思考如何去做到。我們試圖創造極爲強大且易於使用的方法，二者需要兼備，否則就不便於推廣開來。如果你看看綠色熒光蛋白、CRISPR基因編輯和其他工具，就會發現它們使用起來都很方便。我認爲，易用性是技術進步的一大關鍵驅動力。
您認爲腦科學領域流行的哪種隱喻是不恰當並且誤導人的？
愛德華·博伊登：我所接受的是物理學的訓練，所以我通常儘量避免使用隱喻。我想知道大腦的基本組成部分，以及它們是如何互相作用的。如果你回顧科學史，就會發現很多巨大的飛躍。比如在化學領域，在元素週期表和量子力學出現之前，人們很難隨心所欲地開展化學研究，但如今你能製造出硅微芯片、激光材料和各種有趣的高分子聚合物。物理學也經歷過相似的變革。在電磁理論和量子理論問世前，很難做出任何東西，而現在我們有了手機、衛星，還有其他各種各樣的東西。我試着像物理學家一樣去思考：我們能借助各個組成部分來了解大腦嗎？各個部分是如何協同工作的？
- Ann-Sophie De Steur -
讓我們聊點私人問題。您接受過化學、物理學和工程學的訓練，現在又是一位神經科學家，可以看出您的研究涉及大量的跨學科工作。您的教育背景在哪些方面塑造了您，讓您在解決神經科學問題時能以不同的方式思考？
愛德華·博伊登：我受過很多基礎領域的訓練，比如化學、計算機科學、物理學，還有電氣工程。將這些方法引入腦科學極富成效，它有助於我們創造工具，而這些工具能在系統層面上處理分子信息。但重要的是，我完整地接受了神經科學博士階段的訓練，這非常重要，因爲在此過程中我需要學會如何提出問題。我在斯坦福大學的兩位導師，詹妮弗·雷蒙德和錢永佑，對於教會我如何思考生物學問題提供了極大的幫助。我認爲你應該從思考問題入手，順着問題往回思考，直到觸及基礎科學的範疇，比如化學或者物理學。這一過程將有助於你創造工具、方法或實驗。
我還注意到，您的實驗室非常多樣化，很多成員並沒有神經科學背景，您如何管理實驗室，如何與團隊成員就腦科學問題進行交流呢？
愛德華·博伊登：我們無法解釋決策或情緒如何發生，無法完全治癒任何腦部疾病，這些問題顯而易見並且一直在盯着我們看。我認爲訣竅是找出這些問題：它們看起來太大了，如何分解它們？工程學通常的研究是將一個大問題分解爲幾個部分。其中一部分可能是構建工具，一部分可能是研究線蟲或魚之類的小型系統，另一部分可能是嘗試思考將其變成人類可用的非侵入性手段。我認爲很多問題都非常明顯，但有時問題太大了而似乎無法解決，訣竅是將它們分解成多個我們可以解決的部分。
對於想進入這個領域的年輕人，您有什麼建議嗎（或者，您希望自己當年能得到什麼建議）？
愛德華·博伊登：我試着從每個人身上學習，給出建議可能會存在並不適用的問題。我很幸運，能夠組建一個將許多工程學科與腦科學結合起來的團隊，但我進入神經科學領域已經是22年前的事情了。如今二十多年過去了，可能我給出一些別的建議會更好，已經有許多人在研究神經工程了，但還有很多事情我們尚未解決，或許你們不會像我一樣繞那麼多彎路，會前行得更快。
我想，我能給出的主要建議是：無論什麼時候，你聽到別人的建議，都要認真想想它對你來說意味着什麼。當你聽到一項建議時，不妨考慮一下反其道而行之。好建議的反面，可能是個更好的建議。我也把這運用到我自己的思考之中。人們有時會說“我要是有這種技術就好了”，而我就會想，如果我們反過來會怎麼樣。這樣的態度對擴展顯微鏡的研製大有幫助。300年來，人們一直在用透鏡把細胞的圖像放大，而我們想的是，如果反其道而行之——乾脆讓被觀察的物體膨脹——會怎麼樣。結果證明，這是非常新穎、有用的做法。
我們剛剛討論過，不要太迷戀隱喻。同理，建議也有賴於提出建議的情境，很難給出適於所有人的建議。有些人就一個問題研究了40年，最後成功解決了它，並且徹底改變了生物學。但也有一些問題，就算花費了40年也毫無進展，你還會因此被落在其他人後面，而不得不做些其他無關的工作。這非常依賴於外部情境。
- Raymond Schroeder -
您最喜歡的科學家是誰，以及爲什麼？
愛德華·博伊登：我的許多榜樣是進入生物學領域的物理學家。他們中的許多人在量子力學時代長大，然後轉向生物學。浮現在我腦海中的有西摩·本澤（Seymour Benzer），他接受過物理學的訓練，然後進入定量生物學，並最早發現了一些調控晝夜節律和記憶的基因。這非常有幫助，麥克斯·德爾布呂克（Max Delbrück）也是從物理學轉向分子生物學的。
思考該如何借鑑物理學的思維方式，而不是假設物理學的結果，對我非常有幫助。這也是一個關鍵的見解。例如，僅僅因爲物理學很簡單，並不意味着大腦會變得簡單。有時我擔心，在物理學和大腦之間嘗試進行類比似乎很容易，但是假設問題很簡單，並不能真的使問題變得簡單。如果你使用物理學的方法，我會說這就是本澤爾和德爾布呂克在進入生物學領域時所做的，你也可以做出巨大轉變。
您有什麼推薦的書嗎？小說或非小說都可以。
愛德華·博伊登：我想推薦兩本傳記。一本叫作《時間，愛，記憶》（Time, Love, Memory），它是關於西摩·本澤的，這本書是在我剛剛轉向神經科學時讀到的。另一本是《思考科學》（Thinking About Science），講的是麥克斯·德爾布呂克。這兩本書對我都很有幫助，啓發了我思考如何做一個從事神經科學研究的物理學家。至於小說，我最近沒太多時間讀。最近一次讀的是《三體》（Three-Body Problem）系列的科幻小說。
Time, Love, Memory
Jonathan Weiner
Vintage 2000
《三體》在中國非常受歡迎。
愛德華·博伊登：沒錯。我剛剛讀到第三冊，這套書非常發人深省。讓我看看書架上還有些什麼書。很多都是有關哲學或者科學的小說。我一直很喜歡《安德的遊戲》（Ender's Game）這本書，它是我在剛上大學的時候讀到的。我也喜歡作爲哲學家的阿爾貝·加繆（Albert Camus）的書。
您打算將來寫一本自己的書嗎？
愛德華·博伊登：我想啊，能寫一本關於大腦技術的書真是太好了，我已經和一位同事一起計劃了一些，甚至已經草擬了一些章節，但是寫一本書要花費很多時間。
當您的書出版時請告訴我們！另一個問題是，您在職業生涯中做過的最瘋狂的事情是什麼？
愛德華·博伊登：也許是在考慮我們如何設計一種方法來產生創新吧。這就是爲什麼我們要從問題中進行反省，以服務於不同學科。就像我早些時候提到的關於獲得智識的想法一樣，我們在某個時間點有了一個想法，後來獲得了智慧，才知道它很重要。在生物學中，你會看到很多可以很好地完成一件事的研究團隊，我一直想看看我們是否能夠保持創新，以便不斷推進大腦的研究。現在，我們有了光遺傳學，有了擴展顯微鏡，我們還在進行我認爲在實時成像領域中非常有價值的研究。是的，也許最瘋狂的事情就是在可以解決大問題的環境中，一個接一個地提出解決問題的方法。
實際上我有一些學生正在嘗試是否可以將我們的思維方式應用於其他問題，其中一位研究生正在撰寫關於氣候變化的論文，另有一位學生正在完成博士學位並從事3D納米技術的研究。兩者都與大腦無關，但可能都是革命性的。因此，如果我們最終創造出了一種新的科學方法，也許會非常有趣。如果我們可以證明它能夠在多個領域發揮作用，那將是一個非常酷的結果。
看來您的實驗室成員的工作課題互不相同，您管理實驗室的哲學理念是什麼？
愛德華·博伊登：他們是非常個人化的，就像我之前對建議和隱喻的評論一樣，很難概括成通用的答案。一個人可能想獨自工作，一個人可能想合作，一個人可能需要閱讀更多內容，而另一個人可能需要動手進行更多工作。我沒有設定一般規則，我只會盡力幫助每個人發揮最大的積極影響。但是，如果你看看這些模式，則會發現很多人都在協作團隊中工作，我們幾乎所有的論文都有共同第一作者，比如剛剛在《科學》上發表的有關擴展大腦原位測序的論文就有五位第一作者。從經驗上看，我的團隊成員似乎喜歡一起工作，它有助於降低風險並解決重大問題。
- Ann-Sophie De Steur -
您招募實驗室成員的標準是什麼？也是個人化的嗎？
愛德華·博伊登：是的，不同的人有不同的道路，但可能存在一些一般特徵。我認爲，如果你想做真正前沿的科學，就需要保持靈活性，需要讓科學引領着你去一個可以學習新事物的地方。合作也很重要，很難想象任何生物學發明或發現都是由一個人獨自工作而完成的。另外，你還需要能接受“模棱兩可”，在這個領域，沒有一本有關神經工程的教科書，你必須願意走出去，自己去探索，因爲沒有規則告訴你每天在實驗室中具體要做什麼。
您更喜歡哪種身份：科學家、創新者、管理者，還是教育家？
愛德華·博伊登：我覺得是科學家和創新者吧。不過，成爲這兩者在一定程度上也意味着做一個教育家，一個管理者。對我而言，我內心深處是一個哲學家，我想知道大腦如何產生思想，生命的意義是什麼，成爲人類又意味着什麼。
您如何看待人工智能在理解大腦中的作用？
愛德華·博伊登：它對於從數據中發掘模式非常有用，我們正在使用機器學習來查看各種模式和數據。機器學習自己也在自我迭代進化，甚至每週都有變化。我們總是想利用我們掌握的所有工具，因爲大腦是如此複雜。
是的。但我也感到困惑，即使擁有一個可以像大腦一樣正常工作的人造大腦，但它真的可以解釋大腦的工作原理嗎？我總是在思考這個問題，因爲這二者之間存在着一段鴻溝。
愛德華·博伊登：是的，這就是爲什麼我總是保持哲學性思考，我真的很想了解人工智能發展如何。
採訪 + 撰稿：嶽川，蘇怡汀
翻譯：蘇怡汀，於荔 | 排版：光影