香港大学汪小京教授谈计算神经科学：大脑为何能“无中生有”，又给 AI 什么启示

一场关于“智能到底是什么”的大师课

2026年，香港大学计算与数据科学学院及李嘉诚医学院生物医学学院讲座教授汪小京教授，在“香港大学卓越人才论坛”北京站发表了一场大师课演讲。演讲的主题，是一个既古老又新鲜的提问：我们所说的“智能”究竟是什么？比起泛泛而谈，汪小京更愿意把问题推进一步——大脑中产生智能的生物学和计算机制，到底是怎么回事？

人工智能正在重塑机器的能力，但到目前为止，人类已知的唯一类人通用智能（AGI）系统，仍然是自己的大脑。理解心智的生物学基础，以及通用智能的计算基础，需要一门新学科：理论与计算神经科学。这场演讲，正是把这门学科带到公众面前的一次尝试。

评估智能，不能只看外在表现

汪小京指出，仅凭外在表现来评估智能是有局限的。一个 AI 系统写出一段优美的文字、识别一张图片或击败一位棋手，我们便称之为“智能”，但这些成就令人瞩目，却回答不了更深层的问题。

在他看來，智能不只是产生答案的能力，更是在没有任何外部刺激时进行内部推理的能力：在信息不完整时追求目标，在心中铭记规则，在环境变化时改变策略，以及把熟悉的元素组合成全新的事物。这恰恰是大脑至今仍堪称非凡科学前沿的原因——大脑并非一组被动接收外界信号的神经元集合，认知活动在很大程度上是内部驱动的。哪怕你躺在全黑的房间里，没有新刺激进来，你依然可以回忆、思考、反复斟酌情绪、规划明天。

前额叶皮层：大脑的“首席执行官”

在这些能力里，前额叶皮层的作用比任何其他脑区都关键。它支撑着工作记忆——大脑在短时间内保持并操控相关信息的能力。当我们遵循规则、做困难决定、抑制冲动或适应新情境，前额叶都在参与。

汪小京打了一个比方：前额叶皮层犹如一个拥有八百六十亿个神经元的大脑的“首席执行官”，而这些神经元连接线的总长度，约等于地球到月球的距离。挑战在于，我们要去理解宇宙中这套最复杂的系统。

计算神经科学：用数学和模型理解大脑

应对这套系统的办法，是把数学、理论与实验一起引入脑科学研究。一个模型不是大脑的装饰性图示，在最好的情况下，它是一个精确的假说：它追问，一个具有特定细胞间交互的回路，能否合理地维持记忆、比较证据或引导决策。

模型失败了，说明现有解释不完整；模型成功了，就能产生可供实验检验的预测，并推导出一般原理——这和理论物理在物理学里的角色非常相似。一个典型研究范例是循环神经回路：神经元活动能通过反馈再次影响网络自身状态，这种反馈解释了为什么原始线索消失后神经信号仍能持续，也揭示了一个更广的启示——认知功能很少存在于单个细胞、单个分子或某个孤立脑区，它们源于跨回路、跨尺度（从基因到行为）以及跨时间的有组织交互。

近年实验方法让研究者能观测比以往更大范围的脑区活动，而基于全脑连接图谱（连接组）的模型，可以探究局部回路与长程连接如何协同。汪小京及其同事发现，大脑皮层不同区域可能在不同时间窗口上运作：感觉区域快速响应，联合区域在更长时间段里整合信息。这种“时间尺度层级”，对看电影这类场景很有计算意义——感觉系统用极短时间常数快速处理，而“高级”脑区根据已发生事件推断预期，主动预测接下来会发生什么。

对 AI 与通用人工智能的启示

汪小京在演讲尾声提醒，智能研究的未来，不应该是大脑与机器之间的竞赛，而应是一种深入理解的努力。一个需要记住的关键理念是：大脑的不同部分专门负责不同功能，比如视觉或听觉；而前额叶皮层专门负责智能。因此，这一前沿领域对心智的神经科学和通用人工智能都意义重大。

他也为想深入这一交叉领域的读者指了路：关于前额叶皮层、脑连接组与神经回路模型的更多理论构建，可参考其专著《理论神经科学：理解认知》（Theoretical Neuroscience: Understanding Cognition）。

学在港澳视角：港大把神经科学与 AI 放在同一屋檐下

这场大师课背后，是香港大学近年把“用计算与数据理解复杂系统”当作重点方向之一。对本科非计算机、但想进入 AI 或脑科学相关领域的学生，港大已有多条路径可衔接：

• 人工智能理学硕士：系统学习机器学习与智能系统的理论与应用；
• 生物医学创新硕士：把工程与数据方法带入医学研究；
• 社会数据分析社会科学硕士：用计算方法研究人与社会的复杂行为；
• 金融科技硕士：把数据能力落到金融场景。

这些项目共享港大“计算+数据+领域”的交叉底色，也呼应了汪小京在演讲里反复强调的那句话：真正的智能，来自跨尺度、跨时间的有组织交互，而不是单一模块的堆叠。

常见问题

问：汪小京教授这场大师课面向谁？答：面向对脑科学、人工智能、认知科学感兴趣的公众与在校学生，是“香港大学卓越人才论坛”北京站的公开活动，不要求专业背景。

问：想系统学习计算神经科学，港大有哪些对口项目？答：可直接看人工智能理学硕士与生物医学创新硕士；具体方向与申请要求以院校官网最新公布为准。

问：没有计算机本科背景能申请吗？答：部分项目接受跨专业申请，但通常会要求补修数学或编程基础，建议先到对应香港大学核对最新入学要求。

下一步建议

如果你被“大脑如何产生智能”这个问题吸引，不妨先把这篇大师课的核心观点消化一遍，再对照港大的相关硕士项目，看看哪条路径更贴合自己的背景。可以用站内选校与费用工具，把“冲、稳、保”三档先列出来，再决定从哪个项目入手准备。