认知科学的大数据方向，李德毅院士讲得还挺有意思的，尤其是那种从神经元、离子层面去拆解思维和意识的方式，脑洞开得大但也挺有料。你要是对认知计算和人工智能背后的原理感兴趣，可以看看他的这场报告《认知科学的困境-大数据认知》。里面多内容和前端搞算法交互建模思路也能对上，启发不少。
比如他提到一个挺让人纠结的问题：“人是不自己把自己搞清楚的？”这其实跟做人机交互时的“可解释性”问题有点像。你可以对一堆数据建模、训练、优化，但到底“理解”了没有，谁知道呢？
推荐你从这篇《大数据认知计算——李德毅院士》开始看，算是入门不错的文章，讲得还蛮清楚。
顺便再贴几个相关的，你要是时间多可以一口气撸完：
- 认知计算的 CPU 大数据认知 ——讲算力那块儿，跟调性能也有点类似。
- 模糊集合理论：大数据认知的新视角 ——理论派的你别错过。
- Rasterplot：绘制神经元放电序列的工具 ——图形化思路，前端能借鉴。
如果你最近在研究神经网络、认知建模或者想往AI 前端可视化靠一靠，这些内容都挺值得翻一翻的，别光看 JS 框架哈，脑子也要进阶一下~