脑科学的范式革命正在酝酿之中，虽已初见征兆，但目前还很难断言究竟会在哪一方面出现突破。在此，笔者只列举一些有可能出现范式革命的潜在方向。
介观层次上的范式革命。以前的脑科学研究偏重微观和宏观两个方面：所谓微观就是细胞及其以下层次，而宏观则是指整体脑和行为层次。介于这两个层次之间的就是介观层次。目前，在介观层次虽然也有一些研究，但是和微观、宏观研究相比，还远远不够，主要是因为缺乏适当的记录和分析工具。
大科学、梯队科学和公开科学。
和过去由少数科学家组成的手工作坊式的研究模式不同，目前许多国家都制订了脑计划，一些私人基金会也资助成立研究机构来集中研究脑科学中的重大课题。艾伦脑科学研究所首席科学家克里斯托弗·科赫把这种方式总结为“大科学、梯队科学和公开科学”。这类研究模式围绕某些大的科学目标，以工业方式组织各种专门人才分工合作，进行攻关，并把数据和分析工具公之于众。
对于像神经细胞分类、绘制连接组图谱，甚或脑活动图这样工作量巨大、有相当重复性的工作来说，这种模式是非常有效的。同样，对于需要昂贵的巨型设备的研究也是如此。但是，对于需要高度创造性的研究来说，这种模式是否可行，还有待研究。这种工作模式可能为范式革命提供基础，但在笔者看来，其本身还算不上是范式革命。另外，如何处理在该模式下产生的海量数据也是一个极大的挑战。
信息技术。
采集、组织和分析海量数据，很可能是下一次脑科学范式革命必须要满足的前提条件。因此，发展相应的信息技术（包括人工智能技术）将成为必要，而建模是组织大量数据（特别是跨层次数据）的有效手段。其有助于发现隐藏在海量数据背后的规律，进行实际上无法实现的“数学实验”，预测新的实验事实，帮助科学家设计新的实验去验证理论是否合理。但在笔者看来，信息技术虽然能为可能的范式革命提供必要的工具，但不能过度夸大其作用。
只靠加强计算机的计算能力并不能解决脑机制的根本问题。