神经解码技术的困境与突破：从混杂信号中提取有效神经机制

Vigotsky团队在《TiCS》发表的争议性论文指出，fMRI解码模型因非特异性信号干扰存在科学效度缺陷。研究者们反驳了这一绝对化论断，强调领域内正通过系统性验证方法应对效度威胁，为神经机制与伴随现象的分离提供了新思路。

　　

近期《认知科学趋势》(TiCS)刊发的争议性观点中，Vigotsky团队对基于功能磁共振成像(fMRI)的神经解码器展开犀利批判。这些学者坚称，现有解码方法因无法区分目标神经活动与混杂的非特异性信号，本质上缺乏科学严谨性。尽管该团队敏锐指出当前解码模型效度验证(validity tests)的不足，但其"解码技术永远无法分离神经机制与伴随现象(epiphenomena)"的论断实为有待商榷的预设——这显然忽略了该领域研究者正通过创新方法学(如信号特异性分析、多模态交叉验证等)积极构建效度防护体系的重要进展。就像在浑浊浴水中精准捞出婴儿的古老寓言，神经科学家们正在复杂的大脑信号海洋中开发更精密的"捕捞工具"。