一说到有影响力的神经科学研究工作，英国伦敦大学学院（UCL）就有夸耀的资本了。这不是哪个人的观点，而是一个计算机程序得到的结果，它解析了250万篇神经科学论文的内容，绘制了它们彼此引用的图谱，以此计算出每个作者在这一领域的影响力。在最有影响力的10位科学家中（详见表1），有3位来自UCL：第1名卡尔·弗朗斯通（Karl J.Friston），第2名雷蒙德·多兰（Raymond J.Dolan）和第7名克里斯·弗里思（Chris D.Frith）。他们成功的秘密何在？“我们早已开始研究人类脑功能成像。”弗里思表示。快人一步的结果就是，他们可能是“第一个去做重要研究的人”。

　　这个程序名为“语义学者”（Semantic Scholar），是由艾伦人工智能研究所（AI2）开发的在线工具，这个研究所位于美国华盛顿州西雅图。2016年4月，程序初次亮相，根据200万篇计算机专业论文计算出了该领域最有影响力的科学家。从那时起，AI2的团队把论文库扩展到1000万篇论文，其中25%来自神经科学。他们希望，在2017年，论文库能包括所有生物医学类文献，总数超过2000万篇。

　　当“语义学者”阅读这些在线发表的论文时，它实际上会看到什么？AI2的CEO、项目负责人奥伦·埃特日尔尼（Oren Etzioni）说，它的功能远远超过典型的学术搜索引擎。“我们运用了机器学习、自然语言处理和机器视觉等技术，深入研究语义学。”用程序“语义学者”对鸣禽基底神经节研究成果搜索来作为例子，搜索结果页的左边，是论文解析：不光有代表性的参考文献资料，例如出版日期和著者单位，还包括实验中所用的细胞种类甚至实验方法。埃特日尔尼表示，开发团队的目标是能够用英语向“语义学者”系统提出问题。“就像是科学家使用的‘Siri’（译者注：苹果手机上的语音助手），不过效果应该会更好。”但是，更让赫什曼费解的是“语义学者”判断最具影响力的标准。“查看‘最有影响力的出版物’，有时会出现奇怪的结果，”他说，“比如，对于加州大学伯克利分校的心理学家托马斯·格里菲思（Thomas Griffiths），‘语义学者’在选择他最具影响力的论文时，把引用率最高的5篇论文都排除在外了。”

　　埃特日尔尼强调，“语义学者”还处于研发过程中，他承认：“我们的系统还存在错误。”

　　这并没有阻止《科学》杂志“科学线人”栏目根据当前的数据判断最具影响力的神经科学家。事实证明，10大最具影响力名单上的3位来自UCL的研究者在职业生涯早期就已经彼此认识。多兰说：“20世纪80年代末，我们都在哈默史密斯医院MRC回旋加速器部门工作，1993年，我们搬到了UCL，开始在同一个系里工作。”弗里思说，“语义学者”正确地指出，他的妻子、UCL的同事乌塔·弗里思（Uta Frith）对他的研究工作也具有强大的影响力。

　　弗朗斯通的成果开辟了脑成像数据的分析技术、提出了大脑如何工作的计算模型，他得知自己排名第一的消息后，幽默地说：“我的第一个想法是‘我该故作谦虚地告诉谁？’然后我意识到，唯一想要听到这个喜讯的是我的孩子们！”