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1964年，物理学家John Platt提出一个关键问题：“为何某些科学领域进展迅速，而其他领域停滞不前？”他的答案在于经典科学方法——假设检验的应用程度。然而，这一方法在许多现代科学领域已逐渐过时，导致“随机游走科学”现象：科学家在缺乏明确假设的情况下，根据近期实验随机制定研究方向，最终导致研究进展缓慢。

这种现象在神经科学等领域尤为明显，理论研究与实验研究之间的隔阂加剧了问题。理论学家往往被边缘化，其计算模型难以被实验学家理解和应用。即使在基金申请中纳入理论部分，实际研究中理论通常被忽视，仅少数领域（如多巴胺在强化学习中的作用）实现了理论与实验的有效结合。

为解决这一问题，作者介绍了一种计算神经科学实践课程，旨在通过工作坊形式，帮助实验神经科学家理解并应用计算理论。课程的核心挑战在于帮助学生掌握计算模型的概念，即基于算法解释神经系统功能，并寻找实验证据支持这些机制。