1979-1989年间，李政道、吴瑞（Ray Wu）、William von Eggers Doering和陈省身（Shiing-shen Chern）通过物理、化学、生化、数学四个中美博士生考试与申请项目（China-US PhD Examination and Application Programs, CUS-PhD-EA）选派1700余人赴美攻读博士，培养了大批顶尖人才。该系列访谈旨在通过展示这些校友在过去半个世纪中对中国乃至全球发展所做出的集体贡献，彰显这些项目不仅对中国，也对全球都具有划时代的历史意义。
骆利群：我现在在斯坦福大学做教授，开实验室，给学生上课。在斯坦福已经做了28.5年了。
墨子沙龙：您少年班经历如何塑造了科研思维？少年班不分专业的培养模式对您有什么影响？
骆利群：这个很重要。我到了少年班15岁，那时候没有对任何哪个专业比较感兴趣。刚开始数学物理学的很扎实，对我现在做神经科学有很大的帮助。那时候我其实在科大三年级的时候还在犹豫，到底是学物理还是学生物，所以我物理学的很多，当然现在很多东西都（已经）忘掉。但是因为那时候打下的基础，现在我有很多学生，用物理用比较定量的分析来做这种数据，我自己不一定会做，但是我知道怎么去评估。
墨子沙龙：您当时是第几期CUSBEA项目的学生？该项目如何改变了您对生命科学前沿的认知？
骆利群：我是第六届，1986年考试，1987年去的美国。那时候我们没有，80年代的时候，中国刚开放，也没有托福、GRE，自己不知道美国什么学校。我考上CUSBEA，他们问我，你想去哪个美国学校，我只知道两个学校，一个叫哈佛，一个叫斯坦福，然后哈佛还把英文的名字拼写错了两个字。所以那时候一点都不知道，所以CUSBEA确实开阔了我的视野。我们在CUSBEA的时候，在广州集训英语，跟考上CUSBEA的人一块，过了很美好的半年。那时候我认识我现在的太太，她是我的CUSBEA的同学。
墨子沙龙：您认为您专业领域最大的成就是什么？可以用大众方便理解的方式跟观众介绍一下吗？
骆利群：我的专业是神经科学。神经科学从应用上来说，现在好像很大部分癌症都克服了，我们在美国就说，如果你治愈了癌症，每个人都会死于阿尔茨海默病，就是因为人的寿命长了以后，神经退化性疾病就在社会上产生影响就越来越多。这个是一个从医学方面来讲，对脑子的研究可以改善，不光是神经退化，而且有很多精神障碍。但是其实更重要的挑战，还是从基础科学来讲大脑是怎么工作。所以我跟我的学生讲，你要选神经科学的话，一辈子不会有没有工作的问题。你完成了一个工作，总是还有更多的工作。你问我，最近有什么比较比较令人激动的发现，其实就是在21世纪，最近25年，我觉得有很多传统的神经科学的分支，现在都被整合在一起了，有很多新的技术，能够让研究神经，从分子细胞神经网络，到全体的动物行为，或者是还有理论神经生物学都串在一起，所以我写的那本教科书也是，想打破传统的学科（限制）。
墨子沙龙：当前侵入式脑机接口（如Neuralink）可解码运动意图，但无法捕捉主观体验（如“看到红色的感受”）。您认为神经科学需要哪些范式突破，才能区分神经相关物（NCC）与意识本体？这是否需重新定义意识的可测量性？
骆利群：Neuralink，埃隆·马斯克好像把它给吹得很大，其实Neuralink，很多脑机接口，已经做了几十年了，没有Neuralink，Neuralink其实只是赶上最新的浪潮。我们有很多脑机接口的研究，斯坦福有一个很有名的叫Krishna Shenoy，可惜最近去世了，但他做的那些都是前沿，把电极插到比如说运动皮层，然后通过测量这个电极，你可以感到它要做什么事情，比如说可以打字、写字母、用拼写。用打字机打，它可以用电极查到信号，然后把它变成一个脑机接口，然后就马上给你打出来，所以根本不需要Neuralink，Neuralink只是埃隆·马斯克让它显得普遍。当然你刚才说的脑机接口可以来控制，比如说打字，或者拿一个咖啡，比如说瘫痪的人，你可以用那个机器手来自己感受，并不（只）是在动物里面可以做很多事情，在人里面已经做了很多，有很多的进展。但（回到）意识本身，你后面那个问题，其实是跟我们对基础脑科学，什么是意识（相关）。这个还是知道的很少，为什么呢？因为意识有很多，比如说运动，你可以用小鼠，用猴子来做这个实验；但意识，你没法跟猴子，跟小鼠来对话。所以这个基础上，我们对意识知道的很少，所以我觉得这一方面还是有比较长远的路。
墨子沙龙：您曾说过现有AI无法像人类“举一反三”。您怎么看待最近大火的ChatGPT和deepseek？若想要让AI实现类人智能，神经科学可以提供哪些关键洞察？
骆利群：现在的AI，其实神经科学，已经提供了很重要的参考，比如说，去年（2024年）诺贝尔奖，两个物理学的AI奖项，其实都跟神经科学有关系，是从物理学转向神经生物学。但是我觉得，现在的AI还是特定的，叫你做全球知识，你可以去找它，它可以给你很好的答案。但是我说的举一反三，（AI）它这个数据，都是通过好多巨型计算机得到大量数据。人的学习，小时候长大，你根本不需要这么多的数据，也不需要这么多的能量来做这个。所以我觉得AI还可以从神经科学学到很多东西，我们神经科学也可以向AI学习，所以现在AI和神经科学，有很多地方可以相互学习。
墨子沙龙：您指出阿尔兹海默病等神经疾病仍无根本疗法。相比癌症治疗的突破，神经科学面临的最大挑战是什么？
骆利群：癌症其实是一个细胞分裂疾病。细胞分裂，你可以用动物模型，从小鼠甚至果蝇或者是酵母，都可以来研究细胞分裂这个机制。但是比如说精神疾病，就是精神分裂症，或者是忧郁症，这个在动物里面做还是比较难。意识，我们刚才已经讲过，意识，在动物里面很难做，根本没有好的模拟，所以我觉得这个挑战还是比较难的。然后阿尔兹海默症，近20年会有很大的突破，因为现在我们知道它为什么会产生阿尔兹海默症，现在关键是你怎么把药送到脑子里面去。
墨子沙龙：您对如今的年轻学生和科学家有什么样的建议？
骆利群：我刚才已经讲了一个建议，大家都来做神经科学，因为我们对脑知道的很少，而且在今后的30年、50年、100年，我想象我们还是没法完全认识脑到底怎么工作的，所以你要参加做神经科学的话，不会没有工作可做。另外，现在也是一个非常激动人心的时候，因为我们现在有很多技术，新的技术，能够让你首先去问很多以前没法做的这些事情，所以现在是一个快速生长的时期，非常令人兴奋的神经科学。
文字整理：youyou
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