跨层次、跨领域的相似研究必然要动用多学科的资源，并在新的层面上以重新“洗牌”的方式，拆除学科领域、研究类别之间的“篱笆”，实现新的融合。我认为，以下学科对本课题的综合性研究显得尤为重要。
（一）脑科学。21世纪被称为“脑科学”世纪。有关人类大脑的结构与功能以及高级的精神活动是其研究的“重中之重”。就本书研究的主题而言，大脑神经组织及其活动与文化的相互关系，是一个值得注意的研究动向。近20多年来开展的汉语信息加工的脑功能成像研究，从一个侧面揭示了以汉语和以英语为不同母语的被试分别呈现的不同的脑机制，呈现出文化与脑神经回路及功能的密切关系。有关大脑的功能性模块与文化组合之间的“同构”关系，也有望得到证实。
（二）人工智能（神经网络）。在诸多的人工神经网络模型中，美国认知科学家保罗·丘奇兰德（）基于神经解剖知识和原理基础之上的“类脑网络”，被认为明显区别于传统的联结主义神经网络。从方法论角度来看，计算的神经生物学观点，能够有效地实现认识论的自然化目标，能够跨越规范主义或“语句认识论”设置的障碍，解答观察是否渗透理论、科学范式转换过程中因“突触权重”的改变而导致的概念变化等问题。还要看到，在过去的20多年间，借助于心理学实验与计算机建模的相互结合、对类比性思维的逐步理解，表象研究也从地处科学探索的边缘位置转移为心理学、神经科学和计算研究的中心论题。
（三）系统科学。作为一种横断科学，系统科学一开始便提供了一种跨领域、跨学科研究的理论和方法。近20多年来，系统的复杂机制成为研究的热点。包括系统的自组织、自适应等。这方面的研究可以启示人们对科学知识系统作动力学的分析。目前，已有学者运用复杂性科学中的分形、混沌、分叉、随机等概念描述科学知识系统的一般特征与机制。[53]类似地，如果我们把大脑看作是复杂系统的话，那么这类研究可以在大脑系统模式和科学知识系统模式之间架设起沟通的桥梁。
（四）科学学。该学科将科学作为一个整体进行全面的研究，以期弄清科学的本质及其社会作用。虽然科学学目前已拓展到科学史、科学心理学、科技政策与管理、科学哲学、科学计量学等领域，但它并不归结于其中的任一分支。其中，科学知识的本质是什么，它有哪些特征，它们区分为什么样的类型，科学知识有什么样的层级结构，科学论文和著作的量的增长与学科发展模式之间的关系怎样，世界科学技术中心的变迁与转移规律有哪些等，一直是人们感兴趣的讨论话题。为了进一步使人类知识的构造及其分布清晰明了，一种集应用数学、信息科学及计算机科学诸交叉学科成果，将科学知识及其活动规律从数学表达转向图形表达，以展示科学知识的“地理分布”，从而具有“可视化”功能的科学知识图谱学，正在形成和发展之中。[54]
（五）科学哲学。凡涉及思维、认知、语言、文化一类的问题，都不可能没有哲学思考。在这些哲学思考中，感性与理性、事实与价值、发现与辩护之间的关系始终是无法完全理清的“线团”。其中，“表观和基础性的实在之间、感官所感知的东西和理性所理解的东西之间的鲜明区别，表现出感性和理性、观察和理论之间的冲突，这差不多就是整部科学史的特点”[55]。对于清醒的、具有哲学头脑的研究者来说，必须防止从一个极端走向另一个极端。毕竟，感性与理性、规则与操作、表征与介入、事实与价值等的关系及其说明，不可能一劳永逸地获得定论，它们之间的矛盾缠结正是科学哲学得以存在的根本原因。基于此，学者S.爱泼斯坦（）提出认知理论中的两个加工系统的思想，即理性系统和经验系统。他认为这两个系统为两种认知方式、两类知识表征提供了理论上的支持。[56]
