从事文史哲社会科学研究，应该以问题的提出为研究的导向，而不是以某种实用价值为研究导向：

前者为学而追求知识本身，后者追求知识权威背后的地位和金钱。

前者对知识有敬畏之心，懂得知识人生的价值，享受获取知识的快乐，其问题意识产生于知识本身。

后者把知识当作商品，出于功利心需要，对待知识的态度是傲慢的，以故弄玄虚造词为专业，迎合领导唬弄大众为目标，其问题意识产生于权钱市场的需求。甚至以答案为选题的起源，以编故事作为研究成果，毫无学术和实际意义。

当然，深耕学问，看似枯燥乏味，但是厚积薄发，其社会价值是巨大的。例如，上海的二战犹太人问题研究，几十年的研究积累，逐步成为上海作为全球二战犹太人唯一收留和避难地的研究学术权威，上海也成为全球二战期间在沪避难的犹太人和他们后代“寻根”之地。

文史研究的成果和软实力就是这样产生的。

为什么脑科学家不先从低等动物入手研究原理和模拟大脑，探求意识的来源，而是直接研究和模拟最高级的人脑呢？

这个问题包括很多个小问，简要回答几个关键之处：

（1）科学家们并不是没有在尝试模拟低等动物的大脑，例如非常著名的「开放蠕虫」计划。这个计划的最终目的是希望从细胞层面，在计算机上完全模拟秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）的行为，这也是一个著名的的国际性开放科学项目。这个项目第一阶段的计划是就建立包含302个神经元和95个肌肉细胞的模型来模拟蠕虫运动。如果感兴趣的话，也可以参与到这个项目中：

（2）另外，需要注意的是，小系统未必比大系统更简单。当一个容器里面装有大量气体分子时，我们可以用压强、温度等等物理量很容易地描述着罐气体；而当一个容器里面只有很少的几个气体分子时，我们将完全无法预测这些气体分子的运动情况。小体系意味着大偏差，而大体系里面有许许多多相互抵消的要素，它的一些基本运动模式常常有更稳定更简单的表现。

（3）「意识」固然是一个很复杂的概念，但这并不代表没有关于意识的定义。例如，根据整合信息理论，我们可以把所有的事物都看成是有意识的（或者有智能的），只是「意识」的程度不同，而整合信息 Φ 就是对「意识」的水平的度量。对信息的度量可以用「信息熵」来表示。因此，如果要对「整合性」进行一个定量的描述的话，我们可以考虑对「整合前」「整合后」两种情况下系统的信息熵进行比较，这种比较用「整合信息理论」的创始人之一 Totoni 的话来说就是：「（整合性是）一个系统其机制所产生的，远远超出各个部分独立产生的信息量之和能力的值。」

（4）人工智能跟生物智能之间没有关系。鸟类的飞行也跟飞机的飞行有着本质的不同（很显然，飞机不会扇动翅膀）。计算机本身有许多人类所不具备的能力（例如存储和运算的能力），我们设计计算机的人工智能算法，尝试利用计算机的优势，难道不是更合适的做法吗？