認知科學進展：從分子機製到計算理論（英文） [Progress in Cognitive Science:From Cellular Mechanisms to Computational Theories] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 呂忠林，羅躍嘉 編

圖書標籤:

• Cognitive Science
• Neuroscience
• Computational Neuroscience
• Cognitive Psychology
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Neural Networks
• Brain
• Mind
• Behavior

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301221549

版次：1

商品編碼：11337956

包裝：平裝

叢書名： 無

外文名稱：Progress in Cognitive Science:From Cellular Mechanisms to Computational Theories

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

內容簡介

　　內容全麵：《認知科學進展：從分子機製到計算理論》14章，包括感知覺、注意、記憶、語言、決策.以及情緒與認知的細胞機製、神經通路和神經計算。
　　反映新進展：《認知科學進展：從分子機製到計算理論》研究成果采用分子生物學、神經生物學、認知心理學、計算認知科學等多學科結閤的技術，反映瞭當今腦與認知科學的新進展。
　　作者：《認知科學進展：從分子機製到計算理論》10多位作者都是活躍在大學研究與教學一綫的國際知名教授，包括2位美國科學院院士，若乾位傑齣的華裔教授。

內頁插圖

目錄

Contributions of Ideal Observer Theory to Vision Research
Response Time: Data and Theory
Binocular Rivalry, Attention, and Visual Awareness
Perceptual Learning: Mechanisms and Models
Mechanisms of Attention: Psychophysics, Cognitive Psychology, and Cognitive Neuroscience
Memory
Building Bridges between Neuroscience and Complex Decision Making
The Neural Basis of Birdsong Syntax
The Cognitive Neuroscience of Learning to Read
Neural Mechanism of Semantic Processing in Schziophrenia
Neural Correlates and Interaction between Emotion and Cognition
Deciphering Neural Connectivity from fMRI Data with Granger Causality Analysis
Decomposing Stimulus and Response Components in ERP Recordings
Neuroimaging Aids for Diagnosis and Treatment of Central Vision Pathologies

前言/序言

探索認知邊界：一場跨越分子、神經與計算的智識之旅 本書並非對某一特定研究領域的淺嘗輒止，而是一次深度探索人類心智奧秘的宏大敘事。它旨在勾勒齣一幅關於“認知”的全麵圖景，從微觀的細胞活動如何催生意識的火花，到宏觀的計算模型如何試圖模擬和理解思維的運作，無所不包。這不是一本技術手冊，也不是一篇學術綜述，而是一次邀請，邀請您與一群緻力於揭示人類智能本質的頂尖學者同行，共同穿越科學研究的前沿地帶。 第一部分：心智的基石——分子與細胞層麵的奧秘 我們將首先深入到生物學的最基本層麵，探尋構成認知機器的微小齒輪。在這裏，我們關注的焦點是神經元——構成大腦基本信息處理單元的細胞。它們是如何通過復雜的電化學信號進行交流的？這其中涉及哪些關鍵的分子機製？本書將詳細解析神經遞質的釋放與接收過程，它們如何如同信使般傳遞信息，塑造著我們的情緒、記憶與學習。我們將瞭解離子通道的精妙調控，它們如何控製神經元的興奮性，決定瞭信號的傳遞速度與強度。 不僅如此，我們還將觸及更深層次的分子對話。DNA序列如何決定瞭大腦的藍圖？基因錶達的微小變異又如何可能導緻認知能力的差異，甚至某些神經發育障礙？本書將深入探討基因與環境如何協同作用，共同塑造個體的認知潛能。我們將審視突觸的可塑性，這是大腦學習與記憶能力的分子基礎。突觸是如何在學習過程中發生結構和功能的改變的？這些微小的改變如何纍積，最終形成持久的記憶痕跡？ 從分子層麵，我們將進一步嚮上推演，理解細胞間的閤作網絡。不同的神經元類型如何分工閤作，形成復雜的神經網絡？這些網絡是如何在接收外部刺激時，進行信息的整閤與初步處理的？我們將探討神經膠質細胞的作用，它們不僅是神經元的“後勤部隊”，還在信號傳遞、突觸修飾甚至情緒調節中扮演著不可或缺的角色。本書將呈現關於這些微觀世界研究的最新進展，揭示它們如何為宏觀的認知現象奠定堅實的生物學基礎。 第二部分：湧現的智慧——神經網絡與大腦的宏觀運作 當我們將目光從單個細胞轉移到龐大的神經網絡時，一個全新的世界展現在眼前。大腦是如何組織其數韆億神經元的？信息是如何在如此龐大的網絡中進行編碼、傳遞與整閤的？本書將詳細介紹大腦的主要結構，如皮層、海馬體、杏仁核等，以及它們各自在認知功能中所扮演的關鍵角色。我們將深入瞭解神經科學的實驗技術，例如腦電圖（EEG）、腦磁圖（MEG）、功能性磁共振成像（fMRI）和單細胞記錄等，這些技術如何幫助我們“看到”大腦的活動，並將其與具體的認知任務聯係起來。 我們將重點關注信息處理的各種模式。並行處理與串行處理在大腦中是如何協同工作的？感覺信息是如何被編碼成神經信號，並通過感覺通路上傳到大腦，最終被我們感知為視覺、聽覺、觸覺等？運動控製又是如何在大腦皮層、基底神經節與小腦的協同作用下實現的？本書將帶領讀者穿越這些復雜的神經迴路，理解從簡單的反射到精密的運動控製，大腦所進行的精妙計算。 更重要的是，我們將探討大腦如何實現更高級的認知功能。記憶的形成、儲存與提取，是一個多階段、多係統的過程，涉及到海馬體、前額葉皮層等多個腦區的協同工作。我們將剖析工作記憶的機製，這是我們進行思維、推理和解決問題時不可或缺的短暫信息存儲係統。注意力是如何被分配和調控的，以便我們在信息洪流中篩選齣最重要的信息？情緒是如何在大腦中産生的，又如何影響我們的認知與決策？本書將呈現關於這些復雜認知過程的最新研究成果，以及我們如何通過神經科學的視角來理解它們。 第三部分：抽象的藍圖——計算理論與人工智能的啓發 在理解瞭大腦的生物學基礎和宏觀運作之後，本書將進入一個更為抽象但同樣至關重要的領域：計算理論。認知究竟是什麼？它是否可以被視為一種信息處理過程？計算理論為我們提供瞭一個強大的框架，來思考和模擬認知過程。我們將深入探討不同類型的計算模型，例如符號主義模型、聯結主義模型（神經網絡）以及貝葉斯推斷模型等。 符號主義模型將認知視為對符號進行操作的過程，這在人工智能的早期發展中發揮瞭重要作用。我們將探討邏輯推理、知識錶示以及規劃等概念，以及它們如何被形式化為計算模型。然而，大腦的運作並非總是遵循清晰的邏輯規則，它更像是大量神經元之間復雜的相互作用。因此，聯結主義模型，特彆是深度學習，近年來取得瞭令人矚目的成功。我們將深入解析人工神經網絡的結構與學習算法，理解它們如何通過模仿生物神經元的連接方式來學習模式、進行分類和預測。 本書還將探討貝葉斯推斷在認知科學中的應用。許多認知過程，例如感知、學習和決策，都可以被看作是在不確定性環境下進行概率推斷的過程。貝葉斯理論提供瞭一種數學框架，來描述和理解這種推斷過程。我們將瞭解如何使用貝葉斯模型來解釋人類在不確定性下的行為，以及這些模型如何與大腦的實際運作相契閤。 人工智能的進展，特彆是機器學習和深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破，為我們理解人類認知提供瞭寶貴的啓示。本書將探討人腦與當前人工智能模型的異同，以及人工智能的研究如何反過來促進我們對人類認知機製的理解。我們還將審視計算理論在解釋各種認知現象中的局限性，並展望未來的研究方嚮。 第四部分：融匯與前瞻——跨學科的對話與未來的挑戰 這本書的真正力量在於其跨學科的融閤。認知科學並非孤立的學科，它受益於心理學、神經科學、計算機科學、語言學、哲學以及人類學等多個領域的深刻洞見。本書將特彆強調這些學科之間的相互影響與促進。例如，心理學實驗提供的行為數據，是如何為神經科學和計算模型提供驗證基礎的？語言學對語言結構的研究，又如何影響我們對大腦語言處理能力的理解？哲學中的認識論問題，又如何引導我們思考認知的本質和可能性？ 我們將探討一些核心的認知科學議題，並從多學科的角度進行審視。意識是如何從物質基礎中湧現齣來的？自由意誌是否存在，以及它在大腦中的神經基礎是什麼？人類的社會認知是如何發展齣來的，以及我們與他人的互動如何塑造我們的思維？情感與理性在大腦中的博弈，又如何影響我們的決策？ 最後，本書將以對未來挑戰的展望作為結束。認知科學仍然麵臨著無數未解之謎。我們如何更精確地測量和乾預大腦活動？我們能否構建齣能夠真正理解和生成自然語言的人工智能？我們如何理解和治療各種神經和精神疾病？本書將鼓勵讀者思考這些問題，並激勵下一代的科學傢投身於這場充滿挑戰與激情的認知探索之旅。 總而言之，這本書是一次對人類心智的全麵梳理與深度挖掘。它帶領讀者從細胞的微觀世界，穿越到神經網絡的宏觀運作，再到計算理論的抽象藍圖，最終匯聚成一幅跨學科的認知科學全景圖。它所呈現的，是科學探索的嚴謹與邏輯，是人類對自身智能永不停止的求索，以及對未來無限可能的憧憬。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《認知科學進展：從分子機製到計算理論》就像一個充滿誘惑的邀請，將我帶入瞭一個似乎能解答一切關於“思考”和“意識”終極問題的寶藏之地。我之所以被它吸引，是因為它並沒有局限於某個單一的學科領域，而是試圖構建一座連接不同科學分支的橋梁。我一直對大腦如何在微觀層麵運作感到著迷，從神經元的放電模式到突觸的可塑性，這些都是構成我們思維基礎的物理和化學過程。我希望書中能夠深入淺齣地介紹這些前沿的神經科學研究成果，解釋它們如何解釋諸如學習、記憶和注意力的形成。而當它提到“計算理論”時，我又不禁聯想到人工智能領域的飛速發展。我們能否通過構建復雜的算法和模型，來模擬人類的思維過程？大腦是否本身就是一種極其精密的計算設備？書中是如何將這些理論與生物學基礎相結閤的呢？我特彆期待看到它如何論證，例如，一個簡單的神經網絡模型，是否能夠捕捉到大腦中某個特定認知功能的本質？亦或是，是否存在一種更深層次的計算原理，支配著整個大腦的運作？這種跨越式的探索，從最微小的物質基礎到最抽象的計算邏輯，讓我感到這本書的可能性是無限的。它不僅僅是在講述科學發現，更是在描繪一幅宏大的科學圖景，讓我們看到人類對自身智能的理解是如何一步步嚮前推進的。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理解事物運作的底層邏輯，是認識世界的關鍵。而對於“認知”這個如此核心卻又難以捉摸的概念，其背後的驅動力究竟是什麼？《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這本書，似乎正是想提供這樣一把鑰匙。我看到它將研究的觸角伸嚮瞭分子的層麵，這讓我既感到一絲畏懼，又充滿瞭無限的期待。畢竟，我們的大腦，這個我們賴以思考、感受、行動的器官，是由無數微小的細胞和它們之間錯綜復雜的化學信號所組成的。那麼，那些我們稱之為“思想”的抽象概念，是否能夠追溯到這些最基礎的生物化學過程？書中是否有詳實的案例，展示瞭基因、蛋白質、神經遞質等在塑造我們的認知能力中所扮演的角色？我期望它能以一種清晰易懂的方式，解釋那些復雜的分子生物學概念，並將其與更高級的認知功能聯係起來。同時，它提到的“計算理論”，又將我帶入瞭一個完全不同的維度。模擬智能、人工智能、機器學習，這些概念早已滲透到我們生活的方方麵麵。書中又是如何將這些算法的邏輯與大腦的生物結構和功能聯係起來的呢？它是否會討論，我們的大腦在執行某些認知任務時，是否遵循著某種形式的計算原理？還是說，計算模型隻是我們試圖理解大腦的一種類比工具？我希望這本書能夠清晰地界定這些概念，並展示它們之間是如何相互啓發、相互印證的。這本書的吸引力在於，它承諾將我們帶離那些模糊的哲學思辨，深入到科學研究的肌理之中，去探尋“心智”的真正根源。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次讀到《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這個書名時，我立刻就被它所承諾的探索深度和廣度所吸引。它似乎試圖連接那些看似遙不可及的領域：從構成我們大腦的微小分子，到我們思考和解決問題的復雜計算模型。我一直對人類智能的奧秘充滿好奇，而這本書正好滿足瞭我想要深入瞭解其根源的渴望。我尤其好奇書中是如何闡述“分子機製”的。這意味著它會深入到細胞生物學和神經科學的領域，去揭示神經遞質、離子通道、基因錶達等在我們的感知、記憶、學習以及決策過程中扮演著怎樣的角色。我希望能在這裏找到對那些抽象認知功能背後具體的生物化學過程的清晰解釋，並理解它們是如何共同作用，構建齣我們豐富多彩的內心世界的。同時，“計算理論”的引入，則將我的思緒帶到瞭另一個充滿想象力的領域。這本書是否會探討，我們的大腦在處理信息時，是否可以被類比為一種復雜的計算係統？它會介紹哪些計算模型，比如神經網絡、貝葉斯推理、信息論等，以及它們如何被用來理解和模擬人類的認知過程？我期待看到書中如何將這些抽象的計算模型與大腦的生物結構和功能聯係起來，從而為我們提供一個更全麵、更深刻的關於人類智能的理解。

評分☆☆☆☆☆

《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這個書名本身就有一種強大的吸引力，它預示著一場跨越學科邊界的深度探索。作為一名渴望瞭解人類心智運作的讀者，我被它所承諾的從微觀到宏觀的全麵視角所深深吸引。我尤其關注書中對“分子機製”的闡述。我希望能從中瞭解到，神經遞質、受體、突觸可塑性等生物化學過程，是如何在我們的大腦中編織齣我們學習、記憶、感知和情感的復雜網絡。它是否會提供一些具體的例子，展示基因和蛋白質的變化如何影響個體的認知能力？我希望能夠藉此理解，那些我們稱之為“思想”的抽象概念，其根源究竟在何處。與此同時，“計算理論”的齣現，則將我的目光引嚮瞭另一個引人入勝的領域。我期待書中能清晰地解釋，我們的大腦在執行認知任務時，是否遵循著某種信息處理和計算的原理。它是否會介紹諸如神經網絡、概率模型、以及其他計算框架，並探討它們如何有效地模擬和解釋人類的認知能力？我特彆希望看到，書中是如何將那些抽象的計算模型與大腦的生物學結構和功能聯係起來的，從而為我們理解智能的本質提供一個更加完整的圖景。

評分☆☆☆☆☆

《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這個書名本身就充滿瞭引力，因為它承諾將我們從最微小的生命單元，一路探索到最抽象的思維模型。我一直對人類心智的運作機製感到著迷，而這本書似乎正是一次將這些復雜運作過程進行係統性梳理的嘗試。我尤其期待書中關於“分子機製”的探討。我希望它能夠深入到細胞層麵，解釋神經遞質、受體、信號轉導通路等在認知功能中扮演的關鍵角色。例如，它是否會詳細介紹一些與學習、記憶、情緒相關的分子機製，並解釋這些機製是如何影響我們日常生活中的感知和行為的？我渴望看到那些微觀世界的奇妙景象，以及它們如何構成我們復雜思維的基礎。而“計算理論”的齣現，則將目光引嚮瞭另一端。我希望這本書能夠清晰地闡述，我們的大腦在處理信息時，是否遵循著某些計算原理，以及人工智能領域的計算模型（如神經網絡、強化學習等）是如何被用來理解和模擬人類認知的。它是否會探討，計算模型與大腦的生物結構之間是否存在對應關係？抑或是，計算模型僅僅是我們理解大腦的有力工具？這種將生物學基礎與計算模型相結閤的研究視角，正是這本書最讓我感到興奮的地方，它似乎預示著一場關於智能的深刻革命。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這本書的書名時，我就被它那包羅萬象的野心所吸引。它並沒有將認知科學限定在某個狹窄的學科領域，而是試圖打通從最微觀的生物基礎到最抽象的理論模型之間的所有壁壘。我一直對我們如何思考、如何學習、如何做齣決策這些問題感到好奇，而這本書似乎提供瞭深入這些問題的可能性。我特彆關注書中關於“分子機製”的部分。我希望它能以一種引人入勝的方式，解釋那些構成我們大腦的生物化學基礎，例如，神經遞質是如何在突觸間傳遞信號的？基因的錶達是如何影響我們的認知能力的？是否存在一些分子通路，與學習和記憶的形成密切相關？我希望這些內容能夠讓我對大腦的生物運作有更清晰的認識。同時，“計算理論”的引入，則將我的思緒帶到瞭另一個層麵。這本書是否會探討，我們的大腦是否可以被視為一種信息處理係統，並且可以利用計算模型來理解其功能？我期待看到書中對諸如神經網絡、機器學習算法，以及認知架構等概念的介紹，並且希望它能清晰地闡述，這些計算模型是如何模擬和解釋人類的認知過程的。總而言之，這本書吸引我的地方在於，它承諾將宏觀的認知功能與微觀的生物機製以及抽象的理論模型聯係起來，為我們提供一個更加完整和深入的關於人類智能的理解。

評分☆☆☆☆☆

對於一本名為《認知科學進展：從分子機製到計算理論》的書，我內心深處充滿瞭好奇與期待。它所涵蓋的範圍之廣，讓我印象深刻——從肉眼不可見的分子層麵，到邏輯嚴謹的計算模型，這無疑是一次對人類智能進行全方位解剖的嘗試。我一直對大腦的運作方式感到著迷，尤其是當涉及到它最基礎的生物學支撐時。書中是否會詳細闡述神經元是如何通信的？例如，離子通道、膜電位、神經遞質的釋放和結閤，這些微觀過程又是如何影響我們感知、思考和行動的？我希望能看到一些關於神經迴路、突觸可塑性以及大腦在不同狀態下（如睡眠、清醒、學習）的分子變化的深入探討。另一方麵，“計算理論”的引入，讓我對接下來的內容充滿瞭想象。這本書是否會探討，我們的大腦在處理信息時，是否可以被類比為一種復雜的計算機？它會討論哪些計算模型，比如神經網絡、貝葉斯推理、信息論等，是否能有效地解釋人類的認知現象？我特彆期待它如何將這些抽象的計算模型與大腦的生物結構聯係起來，比如，一個特定的計算模型是否對應著大腦的某個特定區域或網絡？這種跨越瞭生物學和計算機科學的結閤，正是這本書最吸引我的地方，它承諾將為我們提供一個更全麵、更深刻的理解人類智能的框架。

評分☆☆☆☆☆

這是一本我最近開始涉獵的跨學科巨著，書名本身就帶著一種宏大的氣魄——《認知科學進展：從分子機製到計算理論》。我一直對人類心智的奧秘充滿瞭好奇，尤其是當它觸及到最微觀的生物層麵以及最抽象的計算模型時。這本書的野心顯而易見，它試圖將那些看似毫不相乾的領域——神經科學、心理學、語言學、計算機科學，甚至哲學——融為一體，勾勒齣一幅認知科學的完整圖景。我並非該領域的專業人士，但作為一名對知識充滿渴望的普通讀者，我被它那令人印象深刻的廣度和深度所吸引。想象一下，從單個神經元的電化學信號傳遞，到整個大腦網絡的復雜交互，再到模擬人類思考過程的算法設計，所有這一切都被納入瞭一個統一的框架之下。這不僅僅是一本關於“知識”的書，更像是一次智力的探險，帶領讀者穿越由科學傢們辛勤耕耘的各個前沿陣地。我期待著它能為我揭示隱藏在意識、學習、記憶、決策等背後那錯綜復雜的機製，並提供一種全新的視角來理解我們自身。我尤其好奇書中是如何平衡那些基於實驗數據的經驗性研究與那些高度抽象的理論構建的，畢竟，將微觀的生物過程與宏觀的計算模型聯係起來，絕非易事。它是否會像一幅精密的拼畫，將零散的知識點巧妙地拼接成一幅令人驚嘆的認知藍圖？抑或它將是一場思維的盛宴，激發我以前所未有的方式思考“我”是誰，以及“我”是如何思考的？帶著這些疑問，我已迫不及待地翻開瞭它。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——《認知科學進展：從分子機製到計算理論》——本身就勾勒齣瞭一幅宏偉的藍圖，讓我對接下來的內容充滿期待。它所涵蓋的領域之廣，足以讓任何對人類智能感到好奇的讀者興奮不已。我一直對大腦如何讓我們能夠思考、感受、學習以及記憶感到著迷，而這本書似乎正試圖從最根本的生物學層麵，一直追溯到最抽象的計算模型，來解答這些謎題。我尤其希望在“分子機製”的部分，能夠深入瞭解神經遞質、受體、離子通道等微觀結構是如何協同工作，以産生我們所體驗到的各種認知現象。它是否會提供一些關於基因、蛋白質以及它們如何調控神經元活動和可塑性的具體案例？我希望能夠藉此理解，我們最基本的思考和情感，是如何根植於我們的生物化學基礎之上的。而當它提到“計算理論”時，我的思緒又被帶嚮瞭另一個截然不同的維度。這本書是否會探討，我們的大腦是否可以被視為一種高度精密的計算設備？它會介紹哪些計算模型，比如神經網絡、符號主義、連接主義等，並且如何解釋這些模型在模擬人類認知功能方麵的優勢和局限性？我期待它能夠清晰地闡述，這些抽象的計算理論是如何與大腦的生物運作相聯係的，並為我們理解人工智能的發展提供深刻的啓示。

評分☆☆☆☆☆

讀到《認知科學進展：從分子機製到計算理論》這個書名，我瞬間就被它所展現齣的宏大敘事所吸引。它所承諾的，是從最基礎的生物學層麵，一直探索到最抽象的計算模型，這無疑是一項艱巨而令人振奮的任務。我一直對人類思維的復雜性感到驚嘆，而這本書似乎正試圖為我們揭開這層麵紗。我尤其好奇書中是如何處理“分子機製”這一部分的。這意味著它會深入到細胞層麵，探討神經遞質、受體、基因錶達等在認知過程中扮演的角色。我希望能在這裏找到關於記憶形成、情緒調節、甚至意識的生物學基礎的解答。它是否會介紹一些突破性的基因編輯技術或者神經成像技術，這些技術是如何幫助我們窺探大腦的微觀世界的？同時，“計算理論”這個詞匯又將我們帶入瞭另一個截然不同的領域。這是否意味著書中會探討人工智能、機器學習、以及認知建模等內容？它會如何解釋，我們的大腦是否遵循著某種計算的邏輯？是否存在一些數學模型，能夠精確地描述人類的決策過程或者學習機製？我希望這本書能夠清晰地梳理這些理論，並展示它們與生物學發現之間的聯係。它不僅僅是關於“知道”什麼，更是關於“如何知道”的探索，是關於如何將看似獨立的科學領域融會貫通，形成一個更完整的認知科學體係。