1.高維隨機的神經系統前，如何應用數學方法來描述高維空間中的隨機性神經活動過程以及如何處理高維數據的方法甚少。針對此問題數學家們已經開始發展一些新的理論工具，例如壓縮傳感( Compressed Sensing).網絡數學理論、大規模隨機性的儲備型網絡( Reservoir Net work)的設想也開始用來描述複雜神經網絡。20世紀對物理系統的理論硏究曾經促進了數學的長足發展，也許在21世紀中對生物系統，尤其是對大腦的理論研究，也將起到同樣的效果。
2.神經化學計算細胞生物學研究顯示在神經元中存在大量的分子活動過程，包括細胞內鈣、cAMP、G蛋白、激酶、磷酸酶類等。我們知道它們包含了大量信息也知道它們對長時程的突觸可塑性和神經調製等機能非常重要但是對於它們在神經計算中的作用仍缺乏概念性的了解以及綜合理論的分析。理論科學家在基於電活動模型來解釋某些神經計算(如時間整合)時遇到了一些困難。要克服這些困難，我們也許需要考慮神經元內部和突觸上的「細胞化學計算」如何跨尺度地將分子過程與網絡計算聯繫起來是一個值得深人研究的課題。
3.大尺度神經環路的理論人們對局部神經網絡(例如一個皮層區)的研究較多，而對包括許多局部神經網絡的大神經組織結構和功能機制的了解甚少。研究者們對於自上而下的信號(如注意力在感覺神經元中的介導)如何在微環路層次上得以實現還知之甚少。另外。我們也不太了解大尺度的神經環路的運作機制。例如在決策過程中。不同的大腦皮層區與皮層下的結構是如何通過動態相互作用進而做出抉擇的，我們還缺乏一套關於大尺度神經環路工作的基本理論。
4.認知神經生理學得益於功能磁共振成像技術的發明，認知腦科學近年來有了很大的發展。認知科學和神經生理學之間仍存在較大的鴻溝，但近年來人們已經開始應用精確設計的動物實驗、單細胞記錄和網絡模型來研究些關鍵的認知行為如決策、工作記憶和選擇性注意。一個神經生理學與認知科學相結合的新領域正在形成。在這個新領域中，理論方法和建模將起到重要的作用。其中的一個前沿學科便是社會認知學，它致力於了解社會行為及情感的腦神經基礎。這個領域的研究成果將會對社會產生大的影響，包括發展培養兒童認知能力的新方法、改進經濟和金融抉擇理論、抗衰老領域裡對老年認知功能的修復和增強。
為了促進計算神經科學取得富有成效的研究成果，建立一個理論科學家和實驗科學家互相合作的機制十分必要，以確保理論與實驗之間的雙向交流，使之相輔相成。理論模型的建立是基於實驗數據的獲取，而模型做出的理論預測又反過來促進新的實驗設計，有時甚至可對實驗的設計有定向性的指導意義。如果我們能建立理論科學家和實驗科學家緊密合作的優良機制，那麼不僅能確保計算神經科學有堅實的實驗基礎，而且實驗神經科學也將能從它與理論科學的相互影響中獲益而更富創新。
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