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心智的10大模型 版權(quán)信息
- ISBN：9787572295430
- 條形碼：9787572295430 ; 978-7-5722-9543-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
心智的10大模型 本書特色
神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域新銳科學(xué)家、世/界/級類腦智能研究者重磅力作格蕾絲林賽重磅新作。
從860億個神經(jīng)元到源源不絕的聰明決策，我們的大腦中究竟發(fā)生了什么?關(guān)于物理學(xué)、數(shù)學(xué)和工程學(xué)在我們理解大腦中所扮演的角色的科普指南，展示了生物學(xué)家如何與物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家和計算機科學(xué)家合作，在大腦科學(xué)上取得進展，以模擬大腦的一些潛在機制。
給出了有關(guān)下一代人工智能的啟發(fā)和思考。
中國科學(xué)院院士教授楊雄里教授、清華大學(xué)為先書院院長洪波、復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授顧凡及、加州理工學(xué)院物理系教授肖恩卡羅爾、哥倫比亞大學(xué)理論神經(jīng)科學(xué)教授拉里·阿博特、神經(jīng)生物學(xué)家利亞姆·德魯?shù)戎型庵耸柯?lián)袂推薦！美國知名科技雜志《大眾科學(xué)》強烈推薦！
湛廬文化出品。
心智的10大模型 內(nèi)容簡介
如今，人工智能的迅速發(fā)展給人們的日常生活和工作帶來了巨大的影響。要想讓人工智能朝著人類智能的方向持續(xù)邁進，我們就應(yīng)該讓我們創(chuàng)造的硅基大腦像人類大腦一樣有感知、有記憶、有決策、有行動。問題的難點在于，人類大腦由約1000億個神經(jīng)元構(gòu)成，神經(jīng)元間交流復(fù)雜，大腦掌管認(rèn)知、意識，影響我們生活的方方面面。我們?nèi)绾纹平馊绱她嫶蟮膹?fù)雜系統(tǒng)的運行機制呢？
在《心智的10大模型》中，計算神經(jīng)科學(xué)家格蕾絲·林賽深入探討了數(shù)學(xué)模型在理解大腦中的關(guān)鍵作用。書中通過10個數(shù)學(xué)模型，從單個神經(jīng)元到復(fù)雜的神經(jīng)環(huán)路，再到整個大腦的行為控制，逐步展示了數(shù)學(xué)工具如何幫助科學(xué)家理解和描述大腦的決策、感覺處理、記憶等過程。本書不僅是一部科學(xué)史，也是一本前沿的神經(jīng)科學(xué)指南，為讀者呈現(xiàn)了神經(jīng)科學(xué)與數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)的跨學(xué)科融合，啟發(fā)讀者思考大腦建模與心智建模之間的關(guān)系及其未來的發(fā)展方向。
心智的10大模型心智的10大模型 前言
如何再造一個硅基大腦
洪 波
清華大學(xué)為先書院院長、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授
當(dāng)今人類的生產(chǎn)生活已經(jīng)被人工智能的浪潮裹挾，這不是**次，也不會是*后一次。有智能行為的東西，很容易觸動人類內(nèi)心的好奇和同情。人們喜歡和自己養(yǎng)的貓狗互動，跟我們喜歡和GPT“胡亂”聊天，喜歡看機器狗摔倒爬起，其實是一樣的心理。這種心理的背后深層次的原因，是人類總是試圖認(rèn)識自身的思維和行為，從心理行為層面，從生理機制層面，甚至是從計算機制層面。如果從計算機制層面搞清楚了，那再造一個硅基大腦就有希望了。
心智的10大模型 目錄
推薦序一 如何再造一個硅基大腦
洪 波
清華大學(xué)為先書院院長、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授
推薦序二 腦科學(xué)的數(shù)學(xué)之旅：一場科普的破冰行動
顧凡及
復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授、博士生導(dǎo)師
引言 穿越400年時空，開啟心智探索之旅
第1章 我們頭腦中的火樹銀花
帶泄漏整合發(fā)放模型與霍奇金-赫胥黎模型
|19世紀(jì)20年代至21世紀(jì)10年代|
萊頓瓶與青蛙實驗
歐姆定律與帶泄漏整合發(fā)放模型
烏賊實驗：動作電位是如何形成的
電纜理論：樹突是神經(jīng)元中一枚有用的齒輪
賦予神經(jīng)系統(tǒng)研究勃勃生機的正是電學(xué)研究
第2章 一團執(zhí)行精密邏輯計算的粉色物質(zhì)
麥卡洛克-皮茨模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
|17世紀(jì)70年代至20世紀(jì)70年代|
麥卡洛克 - 皮茨模型：將大腦理解為一個遵循邏輯規(guī)則的計算設(shè)備
感知機，像人腦一樣思考和學(xué)習(xí)
小腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)與感知機原理：從錯誤中學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
多層感知機：人工智能領(lǐng)域的變革引擎
反向傳播算法：推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵突破
我們?nèi)绾蜗嗵帲澜缇腿绾伪挥涀?
霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與環(huán)形網(wǎng)絡(luò)
|20世紀(jì)40年代至20世紀(jì)90年代|
印跡與赫布型學(xué)習(xí)：記憶科學(xué)的演進
霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)：跨學(xué)科的記憶模型
海馬，解開記憶奧秘的關(guān)鍵樞紐
環(huán)形網(wǎng)絡(luò)：建立優(yōu)質(zhì)工作記憶系統(tǒng)的得力干將
第4章 花樣百出的神經(jīng)元制衡戰(zhàn)
平衡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)震蕩
|20世紀(jì)30年代至20世紀(jì)末|
神經(jīng)元噪聲：神經(jīng)元反應(yīng)的“亂糟糟”有何大用處
抑制性神經(jīng)元：使大腦產(chǎn)生思維的關(guān)鍵角色
神經(jīng)元的噪聲之戰(zhàn)：興奮與抑制的平衡vs. 大腦的隨機性
平衡網(wǎng)絡(luò)：大腦中的興奮與抑制如何共舞
混沌理論：為什么相同的輸入會引發(fā)千變?nèi)f化的反應(yīng)
大腦中的振蕩與混沌：認(rèn)知活動之謎
第5章 層層堆疊造就的清晰視野
新認(rèn)知機與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
|20世紀(jì)20年代至20世紀(jì)80年代|
模板匹配的變革之路：從機械裝置到計算機
群魔殿：從模板匹配到視覺系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)
探秘初級視覺皮質(zhì)：大腦如何解讀復(fù)雜的視覺信號
新認(rèn)知機：師從生物學(xué)以拓展計算機視覺
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：給人工視覺網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展插上翅膀
跨學(xué)科合作，共同探索生物視覺科學(xué)的未來
第6章 降本增效的信息處理大法
神經(jīng)編碼與信息論
|20世紀(jì)40年代至20世紀(jì)60年代|
信息論的起源：香農(nóng)領(lǐng)航的通信革命
信息論的應(yīng)用：應(yīng)對神經(jīng)編碼的多樣性與復(fù)雜性
有效編碼假說：大腦如何以*優(yōu)方式傳遞和利用信息
大腦就像一套通信系統(tǒng)，但這還不夠
第7章 在亂糟糟中合并同類項
動力學(xué)、運動學(xué)與降維
|20世紀(jì)30年代至20世紀(jì)90年代|
從抽搐到動作：19世紀(jì)的大腦運動控制機制發(fā)現(xiàn)之爭
埃瓦茨的腕力研究：運動皮質(zhì)編碼與動力學(xué)的開端
重新定義運動皮質(zhì)的角色：不僅僅是編碼
解碼運動皮質(zhì)：繞過理解直達(dá)行動
降維：掙脫神經(jīng)群體思維的困境
運動皮質(zhì)的探索之路，道阻且長
第8章 簡單線條揭示的龐雜秘密
圖論與網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)科學(xué)
|18世紀(jì)30年代至21世紀(jì)10年代|
圖論：解密復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)之鑰
六度分隔：神經(jīng)系統(tǒng)領(lǐng)域的降本增效
連接組：從圖論視角探索神秘的大腦世界
連接組與精神疾病：圖論方法的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
從爆發(fā)到精雕細(xì)琢：如何構(gòu)建穩(wěn)定高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
超越連接組，探索理解大腦復(fù)雜性的多維視角
第 9 章所知所見決定出牌策略
概率論與貝葉斯法則
|16世紀(jì)至19世紀(jì)10年代|
從骰子到大數(shù)據(jù)：貝葉斯法則如何改變世界
從概率到認(rèn)知：貝葉斯法則在心理學(xué)中的崛起
貝葉斯法則如何幫我們解讀感知到的世界
用貝葉斯法則理解大腦的決策過程
貝葉斯大腦假說：靈活與挑戰(zhàn)并存的探索之路
第10章 用當(dāng)下的驚喜修正對未來的預(yù)期
時間差分學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)
|20世紀(jì)50年代至20世紀(jì)70年代|
如何規(guī)劃*佳路線：從巴甫洛夫的狗到貝爾曼方程式
從蘭德公司到動態(tài)規(guī)劃：貝爾曼如何改變決策科學(xué)
從條件反射到價值函數(shù)：強化學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)之旅
從蜜蜂到猴子：神經(jīng)遞質(zhì)在學(xué)習(xí)與成癮中的角色
大腦中的獎勵與學(xué)習(xí)：馬爾思考給我們的啟示
結(jié)語 有沒有一個簡明的大統(tǒng)一理論能解釋大腦？
附錄
致謝
譯者后記
展開全部
心智的10大模型 相關(guān)資料
運用數(shù)學(xué)工具解析神經(jīng)回路的工作原理，是闡明心智奧秘的關(guān)鍵。作者以簡潔的語言將其中的若干專題娓娓道來，清晰明了，舉重若輕，引人入勝，其功力令人驚嘆。 楊雄里 中國科學(xué)院院士復(fù)旦大學(xué)神經(jīng)科學(xué)教授 這是一本很有雄心的書，作者林賽試圖用10個數(shù)學(xué)模型來回答“生物大腦的計算機制究竟是什么”。這也是一本安靜的書，不適合那些想從腦科學(xué)中“淘金”，拿去人工智能領(lǐng)域“變現(xiàn)”的匆匆過客。如果你稍有一點耐心，坐下來一兩小時，試著讀一章，你就會被其中有趣而深刻的故事所吸引，一定會在某個地方受到震撼，得到啟發(fā)。不要擔(dān)心數(shù)學(xué)模型的深奧，正文里沒有一個公式，即使是附錄里的公式也是ji其克制而簡潔的。麥卡洛克 - 皮茨模型：將大腦理解為一個遵循邏輯規(guī)則的計算設(shè)備
沃爾特·皮茨（Walter Pitts）出生在底特律，在年僅 12 歲時，他就已經(jīng)被羅素邀請去劍橋大學(xué)讀研究生了。傳聞，年少的皮茨為了躲避校霸，藏到圖書館里后，偶然翻開了一本《數(shù)學(xué)原理》。當(dāng)他研讀這本書時，發(fā)現(xiàn)了一些他認(rèn)為是錯誤的地方，于是，他把自己的讀書筆記寄給了羅素。羅素大概并不知道這位寄信者的年齡，就順?biāo)浦鄣赝扑]皮茨去劍橋大學(xué)讀研究生。可當(dāng)時的皮茨并沒有接受羅素的邀請。幾年以后，當(dāng)羅素做客芝加哥大學(xué)時，皮茨又離家出走去聽了他的講座。就這樣，皮茨從虐待他的原生家庭逃到了芝加哥，盡管無家可歸，但他再也不愿意返回底特律了。
幸運的是，皮茨還批評了羅素以外的其他人。另一位舉世聞名的邏輯學(xué)家魯?shù)婪?middot;卡爾納普（Rudolf Carnap）當(dāng)時就在芝加哥大學(xué)，他寫了一本新書叫《語言的邏輯句法》（Te Logical Syntax of Language）。皮茨又在這本書中挑出了一些毛病，并把這本書的讀書筆記送去了卡爾納普位于芝加哥大學(xué)的辦公室。還沒等到卡爾納普的反饋，皮茨就匆匆離開了。但他給卡爾納普留下了十分深刻的印象，卡爾納普對他的評價是“那個懂得邏輯學(xué)的小報童”。于是，被批評了的卡爾納普反而追上了皮茨，并成功說服他與其共事。盡管皮茨從沒被正式錄取，但他實際上就是卡爾納普的研究生，這讓他結(jié)識了很多對生物學(xué)中的數(shù)學(xué)饒有興致的學(xué)者。
相較之下，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）對哲學(xué)的興趣則顯得更為傳統(tǒng)。他出生于新澤西，之后在耶魯大學(xué)學(xué)習(xí)了哲學(xué)和心理學(xué)。麥卡洛克廣泛閱讀了許多著作，他對德國哲學(xué)家伊曼努爾·康德和戈特弗里德·萊布尼茨（Gottfried Leibniz）尤其感興趣，而這兩位哲學(xué)家的思想都深深地影響了羅素。在25歲那年，麥卡洛克讀到了《數(shù)學(xué)原理》。盡管麥卡洛克長著一張長臉還蓄著一把大胡子，但他是一位生理學(xué)家而非哲學(xué)家。他曾就讀于曼哈頓的醫(yī)學(xué)院，并在貝爾維尤醫(yī)院和羅克蘭州立醫(yī)院的精神病科做神經(jīng)病學(xué)的實習(xí)生。在那里，麥卡洛克得以觀察到人腦是如何以各種各樣的方式喪失其功能的。1941年，他加入了伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校，在精神病學(xué)系擔(dān)任基礎(chǔ)研究實驗室主任。
麥卡洛克 - 皮茨模型：將大腦理解為一個遵循邏輯規(guī)則的計算設(shè)備
沃爾特·皮茨（Walter Pitts）出生在底特律，在年僅 12 歲時，他就已經(jīng)被羅素邀請去劍橋大學(xué)讀研究生了。傳聞，年少的皮茨為了躲避校霸，藏到圖書館里后，偶然翻開了一本《數(shù)學(xué)原理》。當(dāng)他研讀這本書時，發(fā)現(xiàn)了一些他認(rèn)為是錯誤的地方，于是，他把自己的讀書筆記寄給了羅素。羅素大概并不知道這位寄信者的年齡，就順?biāo)浦鄣赝扑]皮茨去劍橋大學(xué)讀研究生。可當(dāng)時的皮茨并沒有接受羅素的邀請。幾年以后，當(dāng)羅素做客芝加哥大學(xué)時，皮茨又離家出走去聽了他的講座。就這樣，皮茨從虐待他的原生家庭逃到了芝加哥，盡管無家可歸，但他再也不愿意返回底特律了。
幸運的是，皮茨還批評了羅素以外的其他人。另一位舉世聞名的邏輯學(xué)家魯?shù)婪?middot;卡爾納普（Rudolf Carnap）當(dāng)時就在芝加哥大學(xué)，他寫了一本新書叫《語言的邏輯句法》（Te Logical Syntax of Language）。皮茨又在這本書中挑出了一些毛病，并把這本書的讀書筆記送去了卡爾納普位于芝加哥大學(xué)的辦公室。還沒等到卡爾納普的反饋，皮茨就匆匆離開了。但他給卡爾納普留下了十分深刻的印象，卡爾納普對他的評價是“那個懂得邏輯學(xué)的小報童”。于是，被批評了的卡爾納普反而追上了皮茨，并成功說服他與其共事。盡管皮茨從沒被正式錄取，但他實際上就是卡爾納普的研究生，這讓他結(jié)識了很多對生物學(xué)中的數(shù)學(xué)饒有興致的學(xué)者。
相較之下，沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）對哲學(xué)的興趣則顯得更為傳統(tǒng)。他出生于新澤西，之后在耶魯大學(xué)學(xué)習(xí)了哲學(xué)和心理學(xué)。麥卡洛克廣泛閱讀了許多著作，他對德國哲學(xué)家伊曼努爾·康德和戈特弗里德·萊布尼茨（Gottfried Leibniz）尤其感興趣，而這兩位哲學(xué)家的思想都深深地影響了羅素。在25歲那年，麥卡洛克讀到了《數(shù)學(xué)原理》。盡管麥卡洛克長著一張長臉還蓄著一把大胡子，但他是一位生理學(xué)家而非哲學(xué)家。他曾就讀于曼哈頓的醫(yī)學(xué)院，并在貝爾維尤醫(yī)院和羅克蘭州立醫(yī)院的精神病科做神經(jīng)病學(xué)的實習(xí)生。在那里，麥卡洛克得以觀察到人腦是如何以各種各樣的方式喪失其功能的。1941年，他加入了伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校，在精神病學(xué)系擔(dān)任基礎(chǔ)研究實驗室主任。
所有偉大故事的起源都撲朔迷離，關(guān)于麥卡洛克和皮茨是如何相遇的，人們眾說紛紜。有人說是麥卡洛克給一個研究小組做過報告，而皮茨是當(dāng)時的聽眾之一。也有人說是卡爾納普介紹他們認(rèn)識的。而與他們同時代的神經(jīng)生物學(xué)家杰羅姆·萊特文（Jerome Lettvin）則聲稱是自己介紹他倆認(rèn)識的，因為他們?nèi)酥救は嗤叮汲绨萑R布尼茨。但無論如何，到了1942年，43歲的麥卡洛克和他的妻子已經(jīng)把 18歲的皮茨邀請到了自己家中，他們倆會徹夜喝威士忌，暢談邏輯學(xué)。
在20世紀(jì)早期的科學(xué)家眼里，“靈”與“肉”之間聳立著一堵高墻。心靈，是深藏不露且難以捉摸的；而肉體，包括大腦，則是實實在在的存在。
在這堵墻兩邊，研究人員勤勤懇懇，但他們都僅僅研究各自領(lǐng)域的問題。就像我們在上一章中所看到的那樣，生物學(xué)家想要解開神經(jīng)元的物理機制，他們運用移液管、電極和化學(xué)試劑，試圖厘清動作電位是如何產(chǎn)生的。另一方面，精神科醫(yī)生則利用弗洛伊德精神分析法冗長的一系列步驟，試圖揭示思維的運作機制。對雙方來說，很少有人去關(guān)注墻另一頭的人們在干些什么，因為他們說著不一樣的語言，并朝著不一樣的目標(biāo)埋頭耕耘。對大多數(shù)學(xué)術(shù)圈的人來說，神經(jīng)組織是如何創(chuàng)造思維的這個問題不僅沒能得到解答，而且根本就沒被人提出來過。
但早在麥卡洛克還在上醫(yī)學(xué)院時，他就跟一群關(guān)注這個問題的科學(xué)家混在一起，這種耳濡目染的環(huán)境給了他空間去思考這個問題。最終，麥卡洛克通過生理學(xué)角度的觀察得出了一個想法。他覺得，新興的神經(jīng)學(xué)概念很有可能同另外兩個數(shù)學(xué)概念相對應(yīng)，那便是他在哲學(xué)中所鐘愛的邏輯和計算。將大腦視為一臺遵循邏輯規(guī)則的計算設(shè)備而不單是“一籮筐”蛋白質(zhì)和其他化學(xué)物質(zhì)，這樣的想法將開啟一扇新世界的大門，使我們得以從神經(jīng)活動的角度去理解思維。
然而數(shù)學(xué)分析并不是麥卡洛克擅長的領(lǐng)域。一些認(rèn)識他的人常說，他是個浪漫主義者，而太浪漫的人是不會拘泥于分析細(xì)節(jié)的。多年以來，麥卡洛克不斷在腦海中醞釀這些想法，也不斷在討論中提及它們，甚至在貝爾維尤醫(yī)院實習(xí)期間，他就曾被人指責(zé)“妄圖編寫單單一個方程式來解釋大腦的工作方式”。盡管如此，他仍舊在一些技術(shù)問題上苦苦掙扎，無法將這些想法付諸實踐。相較之下，皮茨對這種分析就顯得游刃有余。當(dāng)麥卡洛克將他的想法告訴皮茨時，皮茨一瞬間就明白了需要用什么樣的方法才能系統(tǒng)地闡明麥卡洛克的直覺。于是在他們倆見面后不久，一篇關(guān)于神經(jīng)計算最富影響力的論文就橫空出世了。
《神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算》（A Logical Calculus of the Ideas
Immanent in Nervous Activity）發(fā)表于1943年。這篇論文長達(dá)17頁，包含了許多方程式，卻只有包括《數(shù)學(xué)原理》在內(nèi)的三篇參考文獻，以及一幅由麥卡洛克女兒親筆繪制的小型神經(jīng)回路的圖片。
論文先是回顧了當(dāng)時人們已知的神經(jīng)元生物學(xué)特性：神經(jīng)元有細(xì)胞體和軸突；當(dāng)一個神經(jīng)元的軸突遇到第二個神經(jīng)元的細(xì)胞體時，兩個神經(jīng)元相互連接；通過這種連接，一個神經(jīng)元向另一個神經(jīng)元提供輸入信號；想要激發(fā)一個神經(jīng)元就需要輸入一定量的信號；一個神經(jīng)元要么發(fā)放一個動作電位，要么不發(fā)放，而沒有發(fā)放半個動作電位或者中間態(tài)的動作電位的情況；來自某些神經(jīng)元，即抑制性神經(jīng)元的輸入信號能阻止其他神經(jīng)元放電。
接下來，麥卡洛克和皮茨解釋了神經(jīng)元的這些生物學(xué)特性是如何同布爾邏輯相關(guān)聯(lián)的。他們的核心思想是，每個神經(jīng)元的活動狀態(tài)，即神經(jīng)元是否被激發(fā)，就如同一個命題的真值，或真或假。用他們自己的話來說，就是“任何神經(jīng)元的反應(yīng)實際上就等同于一個命題，一個關(guān)于神經(jīng)元所受刺激是否足量的命題”。
所謂“足量的刺激”，指的其實是關(guān)于外界的一些信息。試想一下，在視覺皮質(zhì)中有一個神經(jīng)元，它的神經(jīng)活動代表了這樣一個命題，即“當(dāng)前的視覺刺激看起來就像是一只鴨子”。如果這個神經(jīng)元正在放電，那么這個命題就為真；而如果該神經(jīng)元沒有放電，則命題為假。現(xiàn)在再試想一下，在聽覺皮質(zhì)中有另一個神經(jīng)元，它的神經(jīng)活動代表的命題是“當(dāng)前的聽覺刺激聽起來就像是一只鴨子在嘎嘎叫”。那么同理，如果該神經(jīng)元放電，則命題為真，反之則為假。
于是，我們現(xiàn)在就可以用神經(jīng)元之間的連接來進行布爾運算了。例如，如果我們把上述這兩個神經(jīng)元的輸出當(dāng)作第三個神經(jīng)元的輸入，就可以建立“如果它看起來像一只鴨子并且叫起來像一只鴨子，那它就是一只鴨子”這樣一個規(guī)則。我們所要做的就是構(gòu)建第三個神經(jīng)元，使它只有在兩個輸入神經(jīng)元都被激發(fā)時才會被激發(fā)。如此一來，“看起來像一只鴨子”和“聽起來像一只鴨子”都必須為真，才能使第三個神經(jīng)元所代表的“它是一只鴨子”的結(jié)論為真。
心智的10大模型 作者簡介
格蕾絲·林賽
紐約大學(xué)心理學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)助理教授，主要研究領(lǐng)域有三個：建立注意力和學(xué)習(xí)之間的聯(lián)系模型、驗證系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的工具、將計算機視覺用于應(yīng)對氣候變化。
她成果豐碩，出版科普圖書、主持播客節(jié)目Unsupervised Thinking、參與科學(xué)寫作與學(xué)術(shù)傳播活動，還致力于將數(shù)據(jù)科學(xué)用于應(yīng)對氣候變化等跨學(xué)科研究。
2011年，她取得匹茲堡大學(xué)神經(jīng)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，并獲得德國伯恩斯坦計算神經(jīng)科學(xué)中心研究獎學(xué)金，前往該科學(xué)中心開展研究工作；2013—2017年，她在哥倫比亞大學(xué)攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位，專注于構(gòu)建計算模型理解注意力對感知的調(diào)制等研究，并于2016年獲得谷歌計算神經(jīng)科學(xué)博士獎學(xué)金；2018—2022年，她先后在哥倫比亞大學(xué)理論神經(jīng)科學(xué)中心、倫敦大學(xué)學(xué)院蓋茨比計算神經(jīng)科學(xué)中心開展博士后研究。
[譯者簡介]
劉錦珂
馬克斯·普朗克研究所神經(jīng)科學(xué)博士。
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