作为基础的神经科学
对认知进行研究的科学称为认知科学。
认知科学（Cognitive Science），是一门研究讯息如何在大脑中形成以及转录过程的跨领域学科。
它研究何为认知，认知有何用途以及它如何工作，研究信息如何表现为感觉、语言、注意、推理和情感。
其研究对象为人类、动物和人工智能机制的理解和认知，亦即能够获取、储存、传播知识的信息处理的复杂体系。
其研究领域包括心理学、哲学、人工智能、神经科学、学习、语言学、人类学、社会学和教育学。
认知科学建立在对感知、智能、语言、计算、推理甚至意识等诸多现象的研究和模型化上。
它跨越相当多层次的分析，从低层次的学习和决策机制，到高层次的逻辑和策划能力，以及脑部神经电路。
“认知科学”这个词是克里斯多福·龙格-希金斯在1973年评注一部关于当时人工智能最新研究的著作莱特希尔报告时创造的。
随后，《认知科学期刊》和认知科学学会相继于美国加州成立。
认知科学有一个核心信条：只在单一的层级上进行研究，不可能彻底地理解精神和脑。
举一个例子：
你记住了一个电话号码，稍后把它复述出来。
要理解这个过程有两种方法：
一种方法是通过直接的观察，所谓的“自然观察”：向一个人展示了一个电话号码，一段时间之后他将其复述出来，我们可以度量这其中的时间间隔。
另一种度量认知能力的方法，就是在这个人记忆电话号码的同时，研究其每一个神经元的激发状况。
单独使用以上的任意一种方法，都不能完全解释“记忆电话号码”这个过程。
即使人类的技术已经可以实时定位每一个脑神经元的位置和激发状态，我们也无法由此得知，单个的神经元发放如何变成我们见到的人的动作。
所以，我们需要理解两个层面如何互相关联。
《具身心智——认知科学与人类经验》（The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience）中这样讲到：“关于心智的新科学需要扩展其视野，既能够容纳活生生的人类经验，也能容纳人类经验可能有的固有变易。”
可以对一个过程作功能性的层级划分，来实现这个想法。
对一个特定现象作多层次的研究，会更好地理解脑中的过程如何上升为特定的行为。
大卫·马尔曾经给出过一个著名的三层次分析：
“计算理论”，说明计算的目标。
“描述与算法”，给出输入和输出的描述，以及算法是如何由输入得到输出；
“硬件实现”，算法和描述如何在物理上实现。
认知科学的基本要义是：理解心智的最好途径，是认识脑中的代表性结构，以及这些结构中发生的计算性过程。
心智与大脑的关系，也就是功能与结构的关系。
因此认知科学的基础就是神经科学，旨在理解人类认知的神经基础。
理解人类的认知过程是人类理解自然的一个终极挑战。
它不仅需要描述与不同层面的认知相关的现象（从行为到神经系统和回路再到细胞和分子），而且需要对在不同层面观察到的现象之间的因果联系的机械理解。
由于脑成像技术和分子与细胞生物学的快速发展，在宏观和微观层面上对脑的理解已经取得了很大的进展。
然而，我们在介观层面的知识还存在一个巨大的漏洞。
我们很少知道特定类型的神经元是如何在大脑的不同区域组装成神经回路的，也不太清楚特定的神经回路在认知过程和行为中如何执行它们的信号处理功能。
对这些活动的理解都需要神经回路在单细胞分辨率和神经元活动的时空模式的体系结构的详细信息。
要想在介观层面有所进展，我们需要：
完成对神经回路及其活动模式的介观测绘
完成对动物模型认知过程的基本逻辑和机制的理解。
调查对外部世界的基本认知，包括感觉知觉、感觉运动变换、分类、概念形成和决策。
这些研究可以为在介观水平理解保守认知机制提供基础。
此外，认知科学研究也包括对自我和非自我、共情和心智理论等高级认知功能的深入探讨。
就目前人类的认知水平而言，这些高级认知功能是语言进化的前奏，是人类的独特认知能力。
去年今日：
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