认知计算神经科学 及 计算认知神经科学 名词溯源

睿之父

这两个词的英文为cognitive computational neuroscience和computational cognitive neuroscience，在科学文献中都有出现，笔者一直没有理清这二者的区别，所以有了这篇文章。
本文最初主要是想基于谷歌学术对这些学科领域名进行搜索，溯源这两词最早出现的时间。后来也顺带对计算神经科学和认知神经科学这两个词也进行了简单溯源，并查看一些相关文献。这种历史知识只通过网络搜索进行可能是不充分，因为前网络时代很多内容没有数字化；另外，只进行学科名这种关键词搜索可能也不是最妥当的，因为可能会有内容实质上属于一个学科而当时未有这一学科名词的情形。此外，谷歌学术的结果也并不总是可信，有时有弄错时间的现象。笔者时间、精力、水平有限（偷懒^_^），有不妥或错误的地方请指出，欢迎以留言、私信等各种方式进行讨论，随时更新。
1. 认知计算神经科学

能搜到的最早明确提出Cognitive computational neuroscience（认知计算神经科学）一词，是封面中的2018年的一篇Nature Neuroscience的综述文章 [1]，作者为Kriegeskorte和Douglas。但明确以此为名的会议是从2017年开始，今年（2022）已经是第6届了；2018年在Trends in Cognitive Sciences上面有一篇介绍这一会议的文章 [2]。



文献 [1] 中的计算神经科学、认知科学、人工智能关系图。去掉文字的版本，似已成为认知计算神经科学会议的会标类似物，挂在会议的官方网站上。

2. 计算认知神经科学

而Computational cogntivie neuroscience为名的书在2012年正式出版 [3]，其第4版中提到书中核心的内容在2000年左右就有。这本书比较薄，只有约200页。O'Reilly和Munakata2000年出版的书主标题名为Computational explorations in cognitive neuroscience [4]， 标题中computational和cognitive neuroscience是拆开的，但Preface的第一句话就是“Computational approaches to cognitive neuroscience (computational cognitive neuroscience) focus on ...”。同样，不只看标题的话，O'Reilly其实在1998年就在文章的摘要中就提到这个词 [5]。再往前一点，1992年有一篇叫做Toward a Noncomputational Cognitive Neuroscience（通向非计算的认知神经科学）的论文 [6]。从内容看，论文中的computational主要指符号计算；而noncomputational是指nonlinear dynamical system，作者认为其构成的超空间中含有分形特性。事实上，现在非线性动力系统的理论、数值计算的求解方法和理论似乎都现已经有包含在计算或者说理论神经科学中，脑或神经系统的分形性质仍有研究但非常少吧，而论文中说到的“活的神经网络”中的突触变化已有模型进行定量描述和计算模拟了（虽然可能还远没有彻底搞清楚）。



《计算认知神经科学》一书第1版的封面。

3. 其它：计算和认知神经科学

在此之前，有一些同时包含“计算神经科学”和“认知神经科学”两个方面的学术活动。例如，“计算与认知神经科学暑期学校”就是一个例子，根据官方网页，是从2010就有了的。
Journal of Computational Neuroscience创刊于1994年。而直接以Computational neuroscience为题的论文，影响力较大的1988年发表在Science上的[7]，作者是Sejnowski, T. J., Koch, C., 和 Churchland, P. S.，三位作者都是大牛；在此之前Sejnowski于1986年有同名论文发表于Behavioral and Brain Sciences上[8]。但这个词最初是Eric L. Schwartz在1985年7月为组织一个于1987年召开的会议而提出的，用以取代之前被称为神经建模（neural modeling）、脑理论（brain theory）和神经网络（neural networks）的一些工作的集合，后议后的论文集于1990年正式出版 [9,10]。



1990年出版的“计算神经科学”为名的学术论文集。

以Cognitive neuroscience为题的论文可找到1982年发表的 [11]，而其起源的时间可能要追溯到1976年 [12]：“Michael Gazzaniga and George A. Miller coined the name “cognitive neuroscience” in 1976, over martinis at the Rockefeller University Faculty Club. They chose the name to designate a new research program at the interface of systems neuroscience, computational neuroscience, and cognitive psychology.”这一节是Bruer, J. T.写的，而这本书名叫The Cognitive Neuroscience，Gazzaniga主编，其他很多人一起编撰的。
更为经典的认知神经科学教材，Cognitive Neuroscience: the Biology of the Mind这本书，作者只有Gazzaniga, Ivery和Mangun三人。其第5版（2019年）开篇后不久就说明了该词的由来，是类似的说法，这里就直接引用第3版的中文译文吧（参见文献[13]，有修改）：

    认知神经科学(cognitive neuroscience)这一科学领域是20世纪70年代晚期在纽约市一辆出租车的后座上被命名的。当时，笔者之一(M. S. Gazzaniga)正与杰出的认知心理学家George A. Miller一同乘车去参加晚宴。那个晚宴是为来自洛克菲勒大学和康奈尔大学的一批科学家举办的。他们那时正通力合作致力于研究大脑如何产生心智——这是一个尚未命名的新学科。走下出租车，“认知神经科学”这一术语就诞生了。它来自“认知(cognition)”和“神经科学(neuroscience)”这两个词:“认知”即知觉和认识的过程(也就是那些产生意识、感知和推理的东西)，而“神经科学”则是研究神经系统的学科。这个术语似乎是对理解“有形大脑的功能如何产生无形心智的思维和想法”问题的完美描述。因此，这个术语得到了科学界的认可。

按Bruer的说法，或许computational neuroscience出现时间比cognitive neuroscience更早，这说的是内容上而不是名词术语上的。在1985年正式出现计算神经科学这个词前，确实有大量研究工作与之相关或属于这个学科。例如，著名的HH方程（1952年发表、1963年获诺贝尔生理学或医学奖）是所有计算神经科学教科书都绕不过的模型，不仅定性而且可定量地解释“神经元”产生动作电位的机制；而现在大规模神经网络模拟、类脑计算和类脑芯片中仍在大量使用的最简单的发放神经元模型——整合-发放（Integrate-and-Fire，缩写为IF）模型，是1907年发表的 [9-2] 。



百度百科“计算神经科学”词条所引用的内容网页截图。不建议参考该词条。史忠植先生介绍了神经元和突触观念出现、人工神经网络出现等历史，笔者觉得其实是偏神经计算和AI向的，却也是与计算神经科学的基础性观念、方法形成相关的有趣历史。

另外，目前计算精神病学（Computational Psychiarty）[14,15]国外国内都似已有所发展，此外还有Computational Personality（计算性格学）[16,17]、Computational Neuroethology（计算动物神经行为学）[18,19] 等学科提议，这些命名是计算建模技术高度发达加深我们对生命和智能理解的结果，核心都是computational/mathematical modeling。
这些名字让我想到，能不能用Computational Neuro-Cognition这样的词来代替Cognitive Computational Neuroscience呢？
个人总结

从出现时间来看，计算认知神经科学一词更早被使用；以发表的文章和近年来一直有会议在延续为依据，目前似乎认知计算神经科学一词在影响力上更大。认知计算神经科学似指从计算为中心进行认知神经科学的研究，计算认知神经科学则将计算作为认知神经科学的一个特定领域。
要明确的是，英文维基百科上尚没有二者的词条，而只有computational neuroscience和cognitive neuroscience的词条。正如笔者曾讨论过的“控制论”（Cybernetic）和“人工智能”（Artificial Intelligence）最初其实都是智能科学，或许不论是哪个学科名，只有不断有实在的内容出来，才能真正被人们接受。
参考文献

[1] Kriegeskorte, N., & Douglas, P. K. (2018). Cognitive computational neuroscience. Nature neuroscience, 21(9), 1148-1160.
摘要译文：要了解认知是如何在大脑中实现的，我们必须建立能够执行认知任务的计算模型，并通过大脑和行为实验来测试这些模型。认知科学已经开发出将认知分解为功能组件的计算模型。计算神经科学已经模拟了相互作用的神经元如何实现认知的基本组成部分。现在是组装大脑计算拼图的碎片并更好地整合这些独立学科的时候了。现代技术使我们能够以前所未有的丰富方式测量和操纵动物和人类的大脑活动。然而，只有在用于测试大脑计算模型时，实验才会产生理论见解。在这里，我们回顾了认知科学、计算神经科学和人工智能交叉领域的最新工作。在感知、认知和控制任务期间模拟大脑信息处理的计算模型开始被开发并使用大脑和行为数据进行测试。
[2] Naselaris, T., Bassett, D. S., Fletcher, A. K., Kording, K., Kriegeskorte, N., Nienborg, H., ... & Kay, K. (2018). Cognitive computational neuroscience: a new conference for an emerging discipline.Trends in cognitive sciences,22(5), 365-367.
[3] O'Reilly, R. C., Munakata, Y., Frank, M. J., & Hazy, T. E. (2012).Computational cognitive neuroscience(Vol. 1124). Mainz: PediaPress.
[4] O'reilly, R. C., & Munakata, Y. (2000).Computational explorations in cognitive neuroscience: Understanding the mind by simulating the brain. MIT press.
[5] O'Reilly, R. C. (1998). Six principles for biologically based computational models of cortical cognition. Trends in cognitive sciences, 2(11), 455-462.
[6] Globus, G. G. (1992). Toward a noncomputational cognitive neuroscience.Journal of cognitive neuroscience,4(4), 299-300.
摘要译文：几乎被普遍接受的大脑处理信息的理论在当前的神经网络理论中仍然存在，其中对分布式表示存在“亚符号”计算（Smolensky，1988）。这种大脑信息处理理论可能足以简化计算机模拟的模型，但不适用于活的神经网络，它在节点、连接权重、网络参数和连接性处不断进行化学调整的输入/输出传递函数。在这里，大脑不断地改变自己，因为它与来自外部的信息相交。开发了一种信息处理的替代理论，其中大脑允许并支持自我和其他人的“参与”，作为对动态发展的自我组织整体的约束。非线性动态神经系统中“差分和延迟”的非计算过程与 Black (1991) 对分子信息处理的描述形成对比。与经典系统不同，非线性动力系统的非计算过程的状态超空间具有分形维数。非计算模型得到了大脑分形特性的暗示性证据的支持。
[7] Sejnowski, T. J., Koch, C., & Churchland, P. S. (1988). Computational neuroscience.Science,241(4871), 1299-1306.
[8] Sejnowski, T. J. (1986). Computational neuroscience.Behavioral and Brain Sciences,9(1), 104-105.
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_neuroscience
[9-1] ... The term 'computational neuroscience' was introduced by Eric L. Schwartz, who organized a conference, held in 1985 in Carmel, California, at the request of the Systems Development Foundation to provide a summary of the current status of a field which until that point was referred to by a variety of names, such as neural modeling, brain theory and neural networks. ...
[9-2] ... Lapicque introduced the integrate and fire model of the neuron in a seminal article published in 1907, a model still popular for artificial neural networks studies because of its simplicity ...
[10] Eric L. Schwartz. editor. (1990) Computational Neuroscience. MIT Press.
[11] Posner, M. I., Pea, R., & Volpe, B. (1982). Cognitive-neuroscience: Developments toward a science of synthesis. In Perspectives on mental representation: Experimental and theoretical studies of cognitive processes and capacities, 251-276.
[12] Bruer, J. T. (2009). Mapping cognitive neuroscience: Two-dimensional perspectives on twenty years of cognitive neuroscience research. The cognitive neurosciences IV, 1221-1234.
[13] Gazzaniga, M. S., Lvry, R. B., & Mangun, G. R. (2011). 认知神经科学: 关于心智的生物学 (周晓林, 高定国等译, ).
[14] Montague, P. R., Dolan, R. J., Friston, K. J., & Dayan, P. (2012). Computational psychiatry.Trends in cognitive sciences,16(1), 72-80.
[15] Hitchcock, P. F., Fried, E. I., & Frank, M. J. (2022). Computational psychiatry needs time and context.Annual review of psychology,73, 243.
[16] Celli, F., Pianesi, F., Stillwell, D., & Kosinski, M. (2013). Workshop on computational personality recognition: Shared task. InProceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media(Vol. 7, No. 2, pp. 2-5).
[17] Yang, L., Li, S., Luo, X., Xu, B., Geng, Y., Zeng, Z., ... & Lin, H. (2022). Computational personality: a survey.Soft Computing, 1-19.
[18] Meyer, J. A., & Wilson, S. W. (1991). Computational neuroethology: A provisional manifesto, In From Animals to Animats: Proceedings of the First International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (pp. 29-39). MIT Press.
[19] Datta, S. R., Anderson, D. J., Branson, K., Perona, P., & Leifer, A. (2019). Computational neuroethology: a call to action.Neuron,104(1), 11-24.

龙滕虎跃

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