但是，这种新的概念夸大了计算和认知领域的重叠 。对于科学家来说，想要复制他们并不能真正理解的东西相当困难 。
比如，神经元如何存储记忆等大脑的运作原理仍然难以琢磨 。神经元的数字化对应物只能是有缺陷的模仿品 。它们是最基本的处理引擎，经过训练可以进行大量的统计计算和模式识别 。

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玩视频游戏的小鼠正在帮助研究人员解开神经网络的秘密
尽管如此，随着科技行业追逐所谓的通用人工智能(artificial general intelligence，简称 AGI)，这两个领域之间的壁垒已经变得没有那么强大了 。
通用人工智能的目标，是打造一个功能上有感知能力的机器，它可以自己解决问题，而不是依靠人类来训练它 。
让一些伦理学家感到没有那么焦虑的是，我们离通用人工智能还有很长的路要走，但许多计算机科学家和神经科学家认为大脑会给我们指明道路 。
另外，有一些公司正在努力研究脑机接口技术，比如，让假肢能像自然肢体一样活动，或者让人们将知识下载到大脑中 。
埃隆·马斯克(Elon Musk)领导的Neuralink就是这样一家公司，由科技富豪布莱恩?约翰逊(Bryan Johnson)运营的Kernel也有同样的“野心” 。
神经科学家正在为这些创业公司提供各种建议，包括如何穿过头骨传导海量信息，以及确保电极不会在实验对象身上引起感染 。
在马西斯的哈佛实验室里，这两种研究所共有的科学原理是显而易见的 。
“这是我们的小鼠宫殿，”她一边说，一边打开一个房间的门，里面有几十只关在塑料笼子里的小鼠 。这些动物蹦蹦跳跳地走跑来走跑去，一边看着来访者，一边晃着头，抽动着胡须 。
它们居住的地方非常干净，只散发出一丝啮齿动物的气息 。整个房间中被红光笼罩着，以确保这类本性在夜间活动的生物能够在白天保持清醒，随时准备为科学做出贡献 。
相对应的研究有开头提到的虚拟盒子游戏和一种看起来难度更大的马里奥赛车游戏 。
在后面一种研究中，一只小鼠跨坐在两个定制的电动圆盘上，爪子放在两边的凹槽里 。屏幕上显示的是一个绿色通道，末端是一个蓝色矩形 。
进行实验的小鼠需要驾车试图接近蓝色矩形，整个过程中，它必须小心驾驶以保持车行驶在虚拟的道路上 。和人类一样，这些小鼠在玩游戏的过程中，目光也略显呆滞 。整个实验大约会持续半个小时 。
通过显微镜观察它们的大脑，可以记录大量的信息 。
“我们可以同时覆盖它们大部分的感觉、运动皮层和决策区域，”马西斯说 。研究人员有时会改变游戏的规则和控制方式，例如，让操纵杆产生之字形运动而不是直线运动，然后寻找神经元活动方式的差异 。
马西斯也一直致力于破坏小鼠一部分神经元，比如与学习相关的神经元，以观察其余神经元的反应 。
围绕着整个研究，一个早期的结论是：当涉及到解码（理解）时，在运动皮层之外，感觉皮层似乎扮演了一个更大的角色，这与之前的研究发展有所不同 。她说：“这些神经元不仅仅只是专注于一件特定的事情 。”
例如，当你拿起一个未知重量的物体时，你的大脑会迅速计算出身体需要施加多大的力 。目前，机器人还不能做到这一点，但拥有小鼠神经元学习模式的机器人有可能做到 。
马西斯说，小鼠有很大的可能帮助弥补这一差距 。它们的大脑非常复杂，拥有进行高层次决策的能力；但同时它也足够简单，可以让研究人员在合理时间内推断出大脑之中神经元的联系 。

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