撰文?丹尼爾·古德溫（Daniel Goodwin）?翻譯?薄錦
曾幾何時，神經神經科學家只能夢想自己會遇到這樣的科學客問題。如今，需黑夢想已然成真，神經而神經科學家為了解決這個問題，科學客傷透了腦筋。需黑性能卓越的神經新型探索設備從神經系統內部收集到的原始數據堪比雪崩，淹沒了整個領域。科學客麻煩的需黑地方在于，就連著手理解這些豐富的神經數據，都成了一項人類力所難及的科學客挑戰。
幾乎所有的需黑科學分支領域，都面臨著類似的神經混亂。隨著實驗臺上的科學客研究逐漸轉入數字領域，編程開始成為研究過程中必不可少的需黑一道環節。與此同時，曾經可靠的財政支持日漸枯竭。結果導致了工作崗位與經費的嚴重稀缺——而這又迫使太多有才能的研究者只能專注于自身狹隘的專門領域，拿不出時間和精力來學習適應電腦時代的新技能。在神經科學這類數據增長幾乎失控的領域里，對電腦專業技能的需求正如同這些數據本身一樣在飛速增長。
科學界亟需黑客的援助——這里的黑客指的是這個詞最初的含義，是麻省理工學院鐵路模型技術俱樂部里的那種黑客。他們的工程與設計技能當然也很有用，但是科學界最需要的，還是真正黑客的機智、好奇以及迎接新鮮挑戰的欲望。尤其是在神經科學這樣的領域，面對新發現的神經網絡，外來的援手在探索這片令人生畏的荒原時將會十分寶貴。
少數先驅已率先行動。其中一人就是在普林斯頓大學同時兼任神經科學研究所和計算機科學系教授的H·塞巴斯蒂安·宋（H. Sebastian Seung）。幾年前，他與合作者開始著手繪制視網膜的神經網絡圖。他們獲得了海量的電子顯微鏡數據，問題則是該如何解讀這些數據。憑借著對先進計算技術的了解，宋教授十分清楚，目前尚無哪種人工智能算法有希望幫他處理這項任務。
他的解決辦法是募集了數千名自愿者，把他們的智慧和最先進的人工智能技術結合起來，這在當時對實驗室科學而言幾乎是聞所未聞的。2012年12月10日，宋教授及其團隊推出了在線游戲EyeWire，玩家可在游戲中完善神經網絡圖，從而獲得分數。大約一年半之后，這款游戲的創作者們在《自然》（Nature）上公布了他們的首批發現，同時還加了一條附注，讓這款游戲中得分最高、為這篇論文做出了巨大貢獻的2 183名游戲玩家分享了令人垂涎的共同作者榮譽。
黑客們正在找到自己進入神經科學領域的路徑。2013年下半年，美國紐約布魯克林的設計師喬·墨菲（Joel Murphy）和康納爾·魯索曼諾（Conor Russomanno）引入了一種“開源腦機接口”（OpenBCI）——基本上就是一款自制的腦電圖設備。他們的網站上提供了相關的套件與方案，費用僅相當于一臺標準腦電圖掃描儀價格的一小部分，而且據用戶反映，這部設備的工作性能完全可以比肩那些耗資不菲的設備。他們在眾籌平臺Kickstarter上開設了一個眾籌期為兩個月的項目，其間總共賣掉了近1 000部設備，并且得到了學術研究實驗室的關注。這只是學術機構與擁有新想法的個人突破他們之間圍墻的一個實例。事實上，有些實驗室已經開始采用現金獎勵的方式，將科研中遇到的挑戰發布在Kaggle、InnoCentive等眾包網站上。時至今日，如果一家研究機構不肯摸索類似的合作方式，便會有落于人后的危險。
在過去的20年里，軟件設計界已經向大家展示了，大規模的在線協作能夠創造奇跡。如今，科學界才剛剛開始發現這種潛在的可能性。資深科學家將會敏銳地意識到，真正黑客的動力，源于對挑戰的渴望和對自己所能達成成就的自豪。
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