占个坑。数院人总是梦想着写一个讲一门课讲了什么的评课。所以我想尽力概括一下这门课讲了什么，会借鉴助教和同学的观点。

第一周讲了计算神经科学的历史，原则，目标，尺度，两种研究的level。举了一个果蝇视觉的例子。助教给了一个视觉illusion的思考题，很有意思。

第二周从上到下讲，用定性的定量的分析阐述为什么我们需要脑，为什么我们需要columns，为什么我们需要长成现在这样的axon和dendrite。

第三周讲单神经元的动力学模型。神经元的等效电路，如何描述一个动作电位，IF模型，voltage clamp。

第四周先讲了Hodgkin- Huxley模型，然后讲sensory coding，补充了一些关于functional derivative的知识。

（我觉得我写的很烂，对这门课没学太好，大家看看就好）

第六周讲了linear response theory。

七八周在用概率统计工具讲decoding。（第八周我上课直接睡了还被老师打招呼打醒）

十、十一周讲information theory

第十二周开始讲neural network model

说实话，有些许失望。

这门课带给我的感受是，计算神经科学并不关心生物的真实，而关心从生物中获得的启发（或者叫“仿生”）和如何将这启发运用到计算机中去。

如果这样看的话，那计算神经对于我们理解生命世界本身的作用就微乎其微了。说直白点，这门课让我感觉，计算神经科学对于理解生命没太大用处。

在谈及理论神经的时候，似乎总绕不开一些（至少让我感到）食之无味的东西。

一个让我没什么兴趣的内容是对单个神经元的过分简化的H-H model在相平面上的动力学分析。
首先，我并不知道对一个这样似乎是为了使之具有良好的动力行为而简化出的过分简化的模型的探讨，对我们理解现实中的生物学现象有什么帮助；其次，就算是用未简化的H-H model进行此种探讨，我也没有看出它对我们理解生物学过程的意义何在。此外，它对其它学科的意义我也没看出来。
这些内容给我一种虚假的印象：理论神经就是一个玩弄toy model并与现实越来越脱节的学科。

另一个例子是“信息熵最大化”的efficient coding，这可能是一个为了满足物理人“简化一切”或是什么“万物归一”的xp而诞生的理论，因为它不是根据实验结果“凑”出来的，而是从一个很简单的想法（或者说“原理”）从头建立的。它好似在说：“看哪，如此复杂的神经编码的信息分布，也可以用如此简单的原理推导出来。”事实上，efficient coding的假设，至少与小鼠V1的实验结果不符，甚至可能根本不能用来刻画神经编码。
“信息熵最大化”假设及其衍生推论，我实在提不起兴趣（不过计算机科学家倒是以它为理论根基建立了CNN。从计算机科学的角度来看，这个理论是有趣的）。从生物学的视角出发，我更关心的是生物学的事实（以及对生物事实的解释），更感兴趣的首先是“是什么”（真实大脑中的信息分布是怎样的），然后才是“为什么”（是什么样的原因致使它有这样的分布）。
不过温老师似乎是为了CNN这碟醋包的efficient coding这盘饺子。那就不难理解了。如果这是门算法课，efficient coding会令我觉得很新奇。

诸如“能量最小化原理”之类的内容也让我兴致缺缺。这里不多说了。

我本预计能从这门课里，学到怎样从定量和计算的角度，获得新的生物学知识，亦或是提出新的生物学问题；但整个学期下来，只有最后一节课给了我一点这样的感受。也许计算神经科学对来自生物的问题并没有我想象中那么关心？也许比起真实的神经结构和神经机制，计算神经科学更关心人工神经网络？也许计算神经科学只是披了一层生物学的壳子，但内核却不是生物？我不知道这是不是这门课带给我的错觉。大概就是错觉吧，因为我记得我也看过好几篇非常生物的计算神经论文。不过NeurIPS的受众里，确实计算机科学家比生物学家多（得多）。

一位杰出的计算神经科学家，Lisberger院士，在一次演讲中的一句话很能表述我对这门课的感受：“理论模型固然美好；但我更关心脑本身。”
生物学不是物理学，它的内容甚至不是同一套学科体系，而是对以生物学为背景的一切问题和所得知识的集合。生物学的理论是用来解释生物学的事实的。H-H model这样带有一定“射箭画靶”性质的（而不是什么根据某某“原理”凭空搭建的）模型，在我看来就很符合生物学理论应有的样子。它本质上来源于现实，又能回到现实中去预测新的事实。（虽然如此，它仍是对真实世界的简化而非真实本身，与真实的神经活动仍有差距，尽管这差距满足我们对粒度的要求）
生命的世界是一个复杂的、多变的、混乱的、甚至可能在物理人眼中称得上“丑陋”的世界。但是，来自真实世界的复杂多变乃至种种跳出generality之外的特例，正是生命科学最浪漫、最引人入胜、最多姿多彩的本色。

此外，我觉得我们在H-H model讲的时间有点久了。虽然这个理论很重要、很具有开创性，是我们通过计算的方式理解神经活动的基石；但说到底它只提供了单个神经元的电位活动描述，并没有涉及神经元群体或是更高级的神经活动，我相信后者才是更多人感兴趣的内容。说实话，它是怎么来的对我来说吸引力不大。之后的学习内容和我看过的大多数神经科学研究也用不上它的那些推导过程。我更想知道这个模型的适用范围是什么，后人对它的修正是什么，以及我能用这个模型做些什么。

最后，温老师讲课水平是极好的。比起其它生院课的赤石，这门课简直是神级出品。
冲着温老师的课堂质量，就算有所失望，我也必须要给一个满分！