你在神經科學科普書中讀到的最引人深思的見解是怎樣的?

時間 2021-06-18 06:57:15

1樓:williamwu

神經能量是人類一切活動的控制能量,包括人體排毒、食物消化、工作等等,隨著活動的開展神經能量不斷消耗,直到精疲力盡。神經能量的恢復只有通過休息和睡眠。

2樓:趙文匯

來自——Gazzaniga et al. Cognitive Neuroscience The Biology of the Mind:fifth edition(2019).

New York: W.W.

Norton & Company.(《認知神經科學:關於心智的生物學》第五版)[1]

節選自emotion一章,在談到人類多種情緒的腦成像證據時結尾的總結。(可憐的心理學人)

詳細談談這本書吧,個人覺得市面上寫得最接近「科普」和具有可讀性的認知神經科學讀物。沒錯,就是周曉林老師翻譯過的那本《認知神經科學》第三版的公升級版。現在是第五版。

放一些個人覺得寫得非常好的片段。

記憶一章——突觸的增強是否是記憶儲存的關鍵?使用光遺傳學的研究。

個人覺得真正的可讀性的科普書物,在表達上是嚴謹的,在內容和觀點上應當是前沿而且批判的,這本書我覺得是真正做到了這一點。

再分享乙個在物體識別一章看到的。居然在這裡看到了中科院心理所蔣毅老師和生物物理所何生老師的成果。這項成果[2]於2023年發表在current biology上。

3樓:單詞少

Karl Friston的自由能理論在神經科學上的應用。

自由能允許人工主體(artificial agent)在任何環境中活動,即使是新的和未知的環境。在舊的強化學習模式下,你必須不斷制定新的規則和分部獎勵,讓你的主體應對乙個複雜的世界。但自由能主體總是產生自己固有的回報,將意外降到最低程度。

這種獎勵包括了外出探索的必要性。

我一直覺得將來大多數的人工智慧都會吸收自由能最小化理論,未來這個想法也許會和達爾文演化論一樣成為乙個共識

所有生物的神經系統都是在追求自由能的最小化,自由能原理也許會給人工智慧研究帶來新的靈感。

4樓:Thompson Sol

目前最令我深思(迷惑)的是大佬Gyorgy Buzsaki的理論,大意可能是說腦並不是為了編碼外界刺激,而是編碼自身?我不確定我描述的準不准因為我沒看懂他啥意思…但是這人本身是超強的

你在動物科普書中讀到的最值得分享的知識是怎樣的?

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你在人工智慧科普書中讀到的最值得分享的知識是怎樣的?

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