今年3月，机器人AlphaGo战胜人类的事件让“人工智能”变得愈发火热，同时也让“人类智能”、“神经科学”、“神经管理学”等受到极大关注与重视。
而说起“神经管理学”，不得不提到中国神经管理学创始人、浙大管院神经管理学实验室主任马庆国教授。他在2006年最早提出了“神经管理学”（Neuromanagement）概念，并一直致力于神经管理学的研究与发展。前不久，由他牵头的“面向智慧服务的双脑（脑-机）智能与仿脑智慧计算关键技术及应用”项目还荣获了“中国商业联合会科学技术奖—全国商业科技进步奖一等奖”。
那么，究竟什么是神经管理学？它和我们的生活有什么联系？发展现状又如何？日前，马庆国教授在接受大学问网记者专访时，揭开了神经管理学的神秘面纱。
中国神经管理学创始人、浙大管院神经管理学实验室主任马庆国教授
采访原文
记者/陈欢
审稿编辑/罗赟
采访日期/20160406
Q1.据了解，您主要的研究领域是神经管理学。这个专业名词对于大众来说并不熟悉，您能否简要介绍下？
马庆国：人们的管理行为和管理决策都需要受大脑的指挥，因此对于大脑是如何做决策、如何指挥管理行为的研究是必要的。神经管理学是神经科学与管理科学的交叉学科，严格定义上指的是研究大脑活动和人们管理行为，甚至包括管理业绩之间的关系。通俗的说，它的主要构成是对脑力劳动的管理。
Q2.和普通管理学相比，神经管理学的研究重点和差异性在于？
马庆国：早在1911年，管理学之父弗雷德里克·温斯洛·泰勒用“铲煤铲子的大小，和人们的体力、生产效率之间关系的实验”，开创了“以体力劳动为中心”的科学管理时代。随着技术进步，脑力劳动越来越多地替代体力劳动。过去的许多理论，包括创始人泰勒的科学管理理论，也随着生产自动化的发展，在很多场合都失效了。而关于脑力劳动有什么特征、负荷、与安全生产和生产效率之间关系的相关研究，虽然才刚刚开始，但会成为今后劳动管理的主要领域。
管理学涉及范围很宽，最主要的是研究经济管理活动中的人的行为。我的团队研究的是，指挥人行为的大脑与行为以及行为结果的关系。人们的行为和行为结果被我们称做“外部大数据”，与此并行的是人们行为活动中的生理数据（特别是脑神经活动的数据），被称为“内部大数据”。神经管理学和普通管理学目的都是为了提高管理的效率，使管理更科学、更安全。内、外大数据结合起来，才能够使研究的结果更加可靠、可信。
Q3.我了解到，您本科专业是数学，研究生开始后一直研究工商管理，这些都和神经科学毫无关联。是什么契机让您想到将神经科学引到管理科学领域？
马庆国：我有一段时间在做科学与技术管理研究，其内容之一是研究网络发展对社会的影响，看到很多人游戏上瘾、网络成瘾。我在指导研究生查相关文献资料时看到了有关神经经济学的资料。众所周知，传统经济学的基础是经济人的理性和自利。但人们很快发现，人们在经济活动中不是完全理性，而是“有限理性”的，有时甚至是“非理性”的，也不是完全自利的，有时甚至是利他的。有不少人因研究这些基本问题（如有限理性）而获得诺贝尔经济学奖。
神经经济学的所要研究的最基本问题之一，就“理性、有限理性、非理性”、“自利与利他”的神经基础。这就必须研究人的大脑。这也是神经经济学的起因。当然神经经济学还研究传统经济学所不能解释一些其他的重要问题，例如偏好的转移问题，效用的神经测量问题、有关经济决策的神经基础问题，包括与市场和制度相关的大脑的活动问题等。
受神经经济学的启发：我意识到管理活动与大脑的活动的关系更密切。例如，现在生产活动中对生产状态判断的脑力活动、投资决策的脑力活动、消费者购买决策的脑力活动，组织行为中的脑力活动等，都应当是神经管理科学要研究问题。人们一切管理活动都是大脑指挥的。于是我就分析了管理学的各个分支，有无可能与神经科学交叉？如果交叉，应该研究什么问题，解决什么问题？可能得到什么结果？
在我提出神经管理学的概念之前，管理学中有一些分支，例如营销学，已经和神经科学交叉了。我进一步分析了神经科学与管理决策、金融活动、组织行为管理、工程管理等交叉的可能，并把新的分析与已经被提出来的概念整合起来，提出了一个神经管理科学的体系架构和需要解决以及可能解决的理论问题，也分析了应用前景。
Q4.您是该学科创始人，您在整个该学科建设过程中遇到过什么困难？是怎样解决的？
马庆国：神经管理学领域的研究与其它管理学领域研究不太一样。神经管理学研究需要熟练掌握操作一些设备并懂得它们的原理，如功能磁共振、脑电位扫描记录仪等一些生命科学的测量工具，并进而需要具有处理这些设备采集到的数据的能力。在开始我们做研究需要一些医学上的设备时，医院都不愿意和我们合作，我们只有独立建设。这些研究需要熟悉脑科学、心理学、管理科学等学科，需要建立它们之间的联系。为了能够在生产中采集关键岗位的脑信息，我们不得不开发廉价、便携的、可用于作业现场的设备。我们只能一边研究一边学习，遇到困难就去学习如何解决。我们的团队精神和团队文化是：不懂就问、不会就学；逢山开路，遇水搭桥。要开拓，就必须有克服困难的开拓精神。这样，我们才能在陌生的领域做出一些被认可的成果。
Q5.目前您的研究主要应用在哪些方面？
马庆国：我是该学科的带头人，不能只集中在一个狭窄领域，要带领一个团队，研究范围就只好相对宽一些：目前，做研究较多的领域有神经营销学、神经决策科学、神经工业工程，以及相关的神经生产管理、作业管理。在组织行为学和神经科学交叉领域，目前我们只做了少量的研究工作，正准备加强。
关于生产线上生产作业与神经科学的交叉研究，目前我们比较领先。例如企业在生产线上测量生产作业者脑信号设备，即通过检测关键岗位的生产线上工人的大脑信号，了解他们的实时状态，清楚他们工作中是否在状态，是否集中注意力等；对于通过屏幕监控生产过程的人员来说，我们可以通过其脑信息知道他们是否在高度注意地工作，或者是走神甚至在打瞌睡，以避免安全事故等意外状况发生。现在原则上已经可以实现在线管理。不过相关设备性能需要进一步地提升发展。国外相关设备价格高昂，目前他们只将其应用到军事领域。
在管理决策方面，我们也做了很多好的研究，比如情绪、框架效应、性别、颜值等对决策的影响。我们是第一家神经管理学实验室，目前全国高校约有二十来家，有的已经建立好了，有的正在建立中。大家渐渐都认识到研究神经管理的重要性，目前这方面正处于加速阶段，还会更快地发展。
Q6.目前我国在这一领域内的研究现状是？
马庆国：目前，我国的总体水平还是不错的，在理论方面比美国等国家稍弱一些。在神经生产管理领域，国外虽然比我们发展得晚一点，我们算是暂时领先的，但他们投入经费大大多于我们，今后的发展还很难说。在组织行为学和神经科学交叉等领域，国外的总体发展超过了我们，提出一些很有意思的研究理论与结果。
Q7.有媒体报道，神经管理学已经列为国际新兴前沿领域。目前，国外在这一方面的研究发展怎样？和国内的发展有何区别？
马庆国：我提出了神经管理科学这个整体概念之后，国外学者还陆续提出了一些具体分支。如，2007年，美国加州大学一个教授提出来神经信息系统，即研究信息系统怎么和神经科学交叉？神经信息系统分为两块：一块叫建立信息系统，这些研究论文大致上占了百分之三十；另一块是使用信息系统，研究论文占了百分之七十。这两块都与信息系统的使用者或潜在使用者的神经感知有关。
亚洲目前只有日韩有所研究，其余亚洲国家暂时没有涉及；欧洲国家在神经管理学领域的研究，也处于加速前的阶段，而在神经经济学领域的研究，与北美洲一样，成果较多。
特别值得关注的是，今年3月，下辖55个国际期刊的、总部设在瑞士的、世界五大开源出版集团之一的“Frontiers”集团，选定神经管理学（包括神经工业工程学）与神经营销学为今年的研究主题。其网站指出，“神经管理学和神经营销学是在神经经济学之后出现的重要学科分支。神经管理学最早由中国浙江大学马庆国教授在2006年提出，通过认知神经科学的方法和技术来研究经济管理类的议题，着重于探索在人们面对经济和管理问题时的大脑活动和心理过程。”“Frontiers”拟在全世界推动这方面的研究，征召相关论文。显然，这是一个非常重要的学科动向。
（“Frontiers”集团，选定神经管理学（包括神经工业工程学）与神经营销学为今年的研究主题的网页）
Q8.我注意到，您的一个重要的研究领域是神经营销学。您能否简要介绍下这项研究主要采用的研究方式？它对我们生活的影响是？
马庆国：我们目前对神经营销学的研究，主要是实验室内的研究，通过设计实验、采集数据、分析数据，来研究营销学中的一些重要问题，例如品牌问题、网店设计问题，广告设计问题。在消费现场的研究，较少。
神经营销学主要研究消费者决策的相关问题，以及基于对这个问题认知，企业如何制定更有针对性的营销策略、广告策略等。对消费者的影响，主要要取决于可穿戴的脑机接口的开发程度。有一些设备可以在消费现场（当然也可以在投资现场，例如股票买卖现场）采集数据。有的可以采取脑电、心电、皮电、血氧含量等数据。但设备要几十万元，很难在生产现场广泛使用。目前的重点，是开发简易的可采集脑信号的设备。现在全世界都在研究开发这类设备中。美国有一家私人创业公司开发OPENBCI。Open指开放，BCI是大脑计算机接口，俗称“脑机接口”。该公司想要开发廉价的、能够广泛应用的BCI，已经完成了很多部分的工作但还没有投入到消费现场、投资现场、生产现场中。他们的作法，有一点值得关注，就是将可视化的程序，在网上公开源代码，鼓励大家共同修改完善。
总的来说，测量方式越来越多，除了测量脑信号，还有一种“近红外”的测量方法。这是可以便携，也可以在实验室内使用的。例如人们做决策的时候，向其大脑发射一定波长（700到800纳米）的接近可见光的红外线（近红外线），然后可以接收到其反射的信号，再根据接受到信号，推断大脑的活动。这个波长恰好处于，在水中其损耗和在蛋白质中的损耗的最低交点附近，因而，反射信号较强。其它的设备如：磁共振，它的使用费用要高一些，在研究大脑活动的空间分布方面，效果要好一些；另外，还有脑磁图、脑电图、经颅磁刺激等设备。
Q9.您研究的是人类智能，对于当下火热的人工智能怎么看，人工智能是否会促进神经管理学的发展？这两者最大的区别在于？
马庆国：“人工智能”的最大的缺点是它没有创造性，需要人类事先设定好所有的“规则”。当遇到问题的时候，它不能够像人一样根据周围环境想办法。譬如说人在走路过程中，如果遇到了河流，可以想到是否搭建桥梁等方式。但人工智能却无法在没有事先设置相关程序的情况下，去处理这件事情。前段时间火热的围棋事件中，人工智能里储存了人们以前的落子应对方法，以及相应的棋谱算法，这样它们才能根据对手的行为来决定下一步落子地方。尤其是在处理实际情况时，如驾驶飞机，人们可以根据环境和经验来对被遮挡物进行准确的推测。但计算机无法做到这一点。
人脑真实的智能（人类智能）和计算机（人工智能）的工作方式根本不同。人类大脑虽然有一个记忆管理工作区，但根本没有计算机所谓的硬盘器，它的记忆方式跟工作中的脑信号、神经介质等很多东西连在一起，非常复杂。当然，人工智能可以在一定程度上促进神经管理学的发展。比如一些有关模式识别的研究，我们可以参考。
Q10.您对神经管理学未来研究与应用有何看法和期待？
马庆国：毫无疑问，神经管理学会改写管理学。未来管理学的主流会是大脑信号与人的行为、以及人的行为结果之间关系的研究，这可以让管理学更加深入。现在我们有了设备，能让这个学科得到更好的发展，是一种难得的机会。我相信未来会越来越好，我们的研究会越来越深入。
目前，国外相关人介绍相关神经营销学、神经决策科学等交叉学科时，都会画一个冰山图，海面上的冰山是我们现在正在研究的人们的行为和行为结果，海面下的冰山是与神经科学交叉的学科。海面上的冰山和海面下的冰山比例一直都是1：9或者1：更多，这代表需要我们研究和探索的东西还有很多很多。
