卡纳卡·拉詹 (Kanaka Rajan) 将自己描述为一个永远充满好奇心、“把手指伸进电源插座的人”，喜欢用手工作。对工程和实验神经科学的涉足使 Rajan 找到了她真正的使命：计算神经科学。

拉詹 (Rajan) 花时间构建和操纵大脑模型，这种方法为她提供了很大的自由。有一天，她可能会在小鼠中模拟复杂的社会行为，而第二天，她可能会绘制章鱼大脑中的神经元连接图。

“我的能量来自于这种自由;我基本上将一切都视为问题的丰富根源，”拉詹说，他于九月成为哈佛医学院布拉瓦尼克研究所神经生物学副教授。她也是哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所的创始教员。

在接受《哈佛医学新闻》采访时，拉詹谈到了她广泛的研究、她对科学传播的兴趣，以及为什么她很高兴加入肯普纳。

你学什么?为什么?

我想了解动物和人类如何学习、记忆和做出决定。为此，我使用数学、物理和工程(包括人工智能)的工具来构建不同大脑的模型，尽可能接近真实大脑的学习和决策。

构建模型的优势在于我们可以访问所有部分，因此我们可以以无法拆解实际大脑的方式将其拆解，这使我们能够识别生物系统中可能存在的核心操作原理。这项工作的首要目标是了解自然智能和人工智能的基础：是什么让我们有知觉?是什么让我们成为“我们”?