罗杰·霍克，美国著名心理学家、心理学教育专家。霍克有着数十年的教学经历和心理研究经验，毕生致力于心理学知识的传播和普及。他的作品《改变心理学的40项研究》跳出了单纯的教学和研究的局限，站在整个学科的高度审视心理学发展，填补了教科书与科学研究之间的空白，讲述深入浅出，语言通俗易懂，被奉为心理学领域的传世经典。
第一部分：简介 我们大脑的认知能力如何抵御环境的创伤，剧烈的大脑创伤后的变化（作者举例失明小孩的写作经历）?鉴于我们截然不同的感官体验,为什么菲利普和我会有相同的想法?不同的人类大脑是如何在相同的概
来源：Medium 作者：François Chollet 编译：费欣欣 【新智元导读】Keras作者、谷歌大脑研究人员François Chollet在Medium发表了一篇思辨长文。有一种很流行的观点认为，一个种子超人AI诞生后，它会设计更强大的智能，很快智能就会迎来爆炸，人类智能被远远甩在后面。Chollet认为，并不存在这种所谓的“智能爆炸”，智能并非单个人类大脑的能力，而是依赖于环境和情景。从实践中看，拥有超人智商的人类个人并没有实现同比例超凡的成就就是这个道理。大量事实表明：单一的人类大脑
今天为大家介绍的是来自Jiayuan Xu和Gunter Schumann团队的一篇论文。城市居民暴露于许多可能相互结合和相互作用的环境因素，这些因素可能影响心理健康。目前尚未有工作尝试建模城市生活的复杂实际暴露与大脑和心理健康之间的关系，以及这如何受遗传因素调节。利用来自英国生物库（UK Biobank）的156,075名参与者的数据，作者研究了研究城市环境与精神病症状之间的关系。
如果说“客观物质”就代表真实，那我们如何去感知这些客观物质呢？中国有句古话叫“眼见为实”，是不是眼睛看到的就是真实的呢？科学家告诉我们，人类看到的、听到的、闻到的、品尝到的、触摸到的东西，都不过是外界刺激的“简化版”。比如一般人只能看到波长在380 ～ 780nm 之间的可见光，而紫外线区、红外线区以及其他区我们则无法看到，如下图所示，但它们却是真实存在的。
A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in Cognitive Maps: How Cognitive Maps Help Reduce Surprise
《超验骇客》（2014 年上映的科幻电影） 1965年，I. J. Good首次提出了“智能爆炸”这个与人工智能（AI）密切相关的概念： 超智能机器可以定义为远远超越任何人类智力活动的机器。由于设计机器也是一种智力活动，超智能机器可以设计出更加高级的机器。毋庸置疑，到时候肯定会出现一场“智能爆炸”，人类智力会被人工智能远远超越。如此，第一台超智能机器便会成为人类的最后一项发明，不过前提是这台机器足够听话，愿意告诉我们该如何控制它。 数十年之后，“智能爆炸”这个概念已经在人工智能界得到普及。人们认为智
AI 科技评论按：普通大众对“人工智能的智力超越人类，最终统治世界、灭绝人类”这件事充满了担忧，而实际上许多已经在从事人工智能相关工作的研究者也免不了有类似的担忧。乐观的人都很想告诉悲观的人为什么“人
这一研究为编程大脑打开了一种全新的研究路线。 提到与大脑记忆的关键部位，根据常识认知（或者《十万个为什么》），镁客君的第一反应就是：海马体。 基于这一大家都知道的常识，15年前，MIT的神经学家通过研究给出了人类对于环境的记忆方式的解释：当我们进入一个房间时，如果发现布置是熟悉的，大脑就会调用长期的记忆信息；如果发现房间是不熟悉的，大脑就会迅速收集空间信息并进行存储。而他认为这里控制和存储整个环境记忆是一种被称为CA3的海马。 近日，MIT另一位神经学家通过深入研究发现，控制这种记忆处理方式的大脑区域被称为
精神疾病是复杂的，通常在发展过程中出现在特定领域的多个非典型过程中。描述支持这些区域的神经回路的发育特征可能有助于分解复杂疾病的组成部分，并揭示与精神风险相关的功能变化。这篇综述强调了婴儿任务型功能磁共振成像(fMRI)在阐明精神疾病的发育神经生物学方面的当前和潜在作用。任务功能磁共振成像测量通过改变血氧水平依赖性信号来诱发大脑对特定刺激的反应。首先，我们回顾了从出生到生命最初几年使用任务功能磁共振成像的现有研究，并综合了关于何时、何地以及如何在婴儿大脑中执行不同的神经计算的现有证据。通过任务功能磁共振成像(task fMRI)对婴儿的感觉知觉、抽象类别知觉和统计规律检测的神经回路进行了表征，为识别和解释与精神疾病风险相关的神经回路功能变异提供了发育背景。接下来，我们将讨论一些研究，这些研究专门研究了婴儿期这些神经回路的功能变化与精神疾病风险的关系。这些研究揭示了特定神经回路何时分化成熟，环境风险因素的影响，以及任务功能磁共振成像在促进早期治疗或预防后期精神问题方面的潜在效用。最后，我们为未来的婴儿任务-功能磁共振成像研究提供了考虑，这些研究有可能促进对婴儿时期神经回路功能和随后精神疾病风险的理解。
选自Medium 作者：François Chollet 机器之心编译 在 Keras 作者 François Chollet 的眼中，无论是库兹韦尔的「奇点」还是《三体》中的「技术爆炸」都不会发生在
Unity机器学习代理最新版ML-Agents v0.2现已发布！在本版本里，我们作了以下改进： 为Unity SDK和Python API增加了新特性 更多新示例环境 改进了默认的增强学习算法(PPO) 修复Bug及小功能改进 在这篇文章中，我们将重点介绍一些主要的新增功能。 下载ML-Agents v0.2 下载地址： https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 发行说明： https://github.com/Unity-Technologies/m
AiTechYun 编辑：nanan 学习识别和分类对象是一种基本的认知技能，可以让动物在世界上发挥作用。例如，将另一种动物识别为朋友或敌人，可以决定如何与之互动。同样地，将植物识别为可食用(或不可食
金磊 筱薇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最高精度“线虫大脑”，它来了。 这颗“大脑”所模拟的是一只秀丽隐杆线虫的全生物神经系统。 （注：秀丽隐杆线虫是“最简单的生命智能体”，拥有302个神经元） 这一次，国内的学者不仅把秀丽线虫全部的神经元网络还原了出来，更是细到了它们的亚细胞级连接关系。 据了解，它的精细程度已经达到了当前已知的最高水平： 此前，一项研究对单个生物神经元的计算复杂度进行了研究，文章指出，一个深度神经网络需要 5 到 8 层互联神经元才能表征单个生物神经元的复杂度。
造出该大脑的是个澳大利亚的科研团队。他们将80万个活体细胞放在培养皿中，将它们通过电极，连接到经典乒乓球游戏Pong中，让其沉浸其中，提升技艺——
Transformer不仅赋予了各种AI应用模型写文作诗的功能，而且在多模态方面也大放异彩。
在求职过程中，笔试环节中，有一项是最最特殊的——锵锵锵！那就是综测（一般来说，公司给你发的邮件会写 “在线测评” ，区别于在线测评的是 专业笔试，在邮件中都会写的很清楚）综测是不分技术岗和非技术岗的，人人有份！
人类胎儿以及早产儿的磁共振成像、组织学和基因分析方法为产前大脑发育的阶段过程提供了见解。对出生前微观和宏观脑网络发育理解的增加，激发了人们对理解产前大脑发育与常见神经疾病的相关性的兴趣。关于宫内大脑对环境、可塑性窗口以及涉及大规模网络连接中断的儿童期疾病的产前起源的敏感性，存在大量的问题。许多现有的关于人类产前神经发育的文献都来自横断面或案例研究，这些研究不能解决出生前大脑发育中个体差异的纵向后果。本文将：1)详细介绍研究人类产前大脑的具体方法，2)总结人类产前神经网络的大规模发展，整合各种实验方法的研究结果，3)探索早期发育大脑的可塑性以及产前易感性的潜在性别差异，以及4)评估将特定的产前大脑发育过程与儿童常见神经系统疾病的异常神经连接形式联系起来的机会。本文发表于Biological Psychiatry杂志。
研究人员绘制了一种名为「秀丽线虫」(caenorhabditis elegans) 的微型土壤线虫大脑的物理结构图，为这种动物的大脑结构及其处理信息的方式创建了一个新的模型。
一组神经元可以产生代表刺激信息的活动模式；随后，该小组可以通过突触将活动模式转换和传递到空间分布区域。神经科学的最新研究已经开始独立处理信息处理的两个组成部分:刺激在神经活动中的表示和模拟神经相互作用的网络中的信息传输。然而，直到最近，研究才试图将这两种方法联系起来。在这里，我们简要回顾一下这两种不同的文献；然后，我们回顾了最近在解决这一差距方面取得的进展。我们继续讨论活动模式如何从一种表示演变到另一种表示，形成在底层网络上展开的动态表示。我们的目标是提供一个整体框架来理解和描述神经信息的表达和传递，同时揭示令人兴奋的前沿领域未来的研究。
人为什么要打哈欠，其原因可能谁也说不清楚。人哈欠的时间大约为6秒钟，期间人会闭目塞听，全身神经、肌肉得到短暂松弛。以往很多人认为，打哈欠是脑缺氧的表现，人体通过哈欠的深呼吸运动使血液中增加氧气，排出更多的二氧化碳，从而使人精力更加充沛。
这次他们又训练出了一个AI智能体，学会了类似哺乳动物一样的“抄近路”能力，这次研究的目的，就是设法模仿人类大脑，用复杂的方式在周围空间里导航。这是一个前所未有的探索，被认为是理解大脑的一次重大进步。
【新智元导读】大多数神经学家认为，大脑通过改变脑细胞或神经元之间的连接及其强度学习。但有实验结果表明，大脑的学习方式更类似计算机：将信息编码到神经元内的分子中，并从中读取用于计算的信息。大脑的学习过程涉及将类似字符串的东西存储在单个神经元内部的分子里，而不是重新改变神经网络的连接。这在学习与记忆研究领域还是一个全新的概念，瑞典的一项研究更是表明大脑可以记住简单数字信息，这对大脑可以存储信息却不可以存储数字的传统认知提出了挑战。 大多数神经学家认为，大脑通过改变脑细胞或神经元之间的连接及其强度学习。但有实验结
脑是人类中枢神经系统的主要器官。它平均重约1.4公斤(占总体重的2%)，与其他脊椎动物的大脑有许多相同的属性，包括一个基本的划分。
新生婴儿立即表现出对物体、数字、人和语言的复杂知识,这一事实驳斥了这样的假设,即他们的大脑只不过是吸收环境强加给他们的任何东⻄的空白板、海绵。一个简单的预测随之而来:如果我们可以解剖新生儿的大脑,我们应该在出生时甚至更早的时候观察到与这些主要知识领域相对应的组织良好的神经元结构
很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能，所以研究人的控制系统，对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成，复杂而又完善。人体神经系统包括中枢神经系统和周围神经系统。中枢神经系统由脑和脊髓组成，是人体神经系统的最主体部分。周围神经系统是从脑和脊髓发出的分布到全身各处的神经。无数的神经元存在于神经系统各处，构成神经网络。
我经常不得不说的 DevOps 神话之一就是 DevOps 完全是关于自动化和工具的。尽管二者是达到 DevOps 目标的基本要素（DevOps 的目标是为了更快更安全地交付更有价值成果而优化从创意到价值实现的过程），但在 DevOps 的发展初期，Damon Edwards 和 John Willis 提出了 CALMS 这一缩写词来帮助解释有关 DevOps 的问题，其中字母 C 表示的文化也是一个重要元素。该想法得到了 Gartner 一篇文章的支持。该文章提到研究表明有 50％的受访者表示人的问题（与流程、技术和信息的问题相对）是目前采用 DevOps 原理和实践的最大障碍。我对自己客户的观察也支持这一想法，我的客户说文化是他们当下面临的最困难的挑战。
人类大脑具有非凡的能力，可以在嘈杂的环境中挑选出特定的声音。比如，在嘈杂的酒吧里留意中意对象的说话、在车水马龙的街道分辨身后来车等等。
人类行为包括许多因其动态特性而突出的方面。为了量化它的神经基础，时间分辨的功能磁共振成像方法在过去十年得到了发展。在这篇综述中，我们概念性地组织了一个广泛的动态分析流程，并提取了它们在行为和脑障碍研究中的应用的一般观察结果。我们的目的是提供一个广泛的概述，而不是只检查选定的方法逻辑家族或特定的行为领域。
抑郁患者的“自我体验”会和正常人有所不同。抑郁症患者的自我体验充满了持续的低沉情绪，并由消极的自我相关的思想构成。自我的概念一直很难定义——这是它现在很少成为精神病学研究对象的原因之一——但功能脑成像和其它神经科学研究的发现为我们研究自我提供了新的见解。这些研究已经阐明了自我是如何被复杂的、层级化的大脑过程所支持的。身体的感觉通过脊髓、脑干和皮层下区域上升到皮层网络，皮层网络通过位于顶端的默认模式网络，将内感受信号与相关的社会环境信息整合在一起。我们将讨论这一“自我轴”是如何形成的，并阐述自我轴是如何在抑郁症患者中如何发生偏移。我们的抑郁自我轴模型为该疾病的研究提供了一个新的视角。该模型强调了抑郁症多层级损伤的本质，以及不同层次水平的损伤如何沿自我轴导致其他层级的异常。自我轴模型表明，从生活方式干预到心理治疗再到药物的不同治疗可能对抑郁症都有效，因为这些治疗针对的是自我的不同方面，但自我轴的一个层面上的变化会影响到其他自我轴层面的重构。我们的抑郁症研究框架使自我概念再次成为了抑郁症中的一个重要角色，这可能再次成为一个有用的抑郁症研究焦点。
老鼠使用网格细胞来导航，这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片：Al Fenn/LIFE Coll
大数据文摘作品 编译：Zoe Zuo、张馨月 、小鱼 大脑精密复杂，被称为“地球上最复杂的生物结构”。马里兰大学工程学院的研究人员采用新计算方法，希望能深入了解听力障碍与神经网络的动态变化之间的关系。
一种很流行的说法是，程序员是把咖啡因转化成程序代码的机器。 说的是实情，随便问一个程序员，问他什么时候工作最有状态，估计他很有可能说是深夜。有人稍微早一点，有人更晚。有一种流行的趋势是
这篇文章回顾了量子大脑假说的现代方法。目的是从一个广泛的角度考虑该假设及其经典的脑机替代方案，包括物理学、生物学、计算机科学、宇宙学和形而上学。我的出发点是，问意识能不能有自由意志，从根本上说是不正确的。这方面受到了物理学和神经科学的双重挑战。这篇论文认为，对有意识的自由意志的探索，正如在Libet类型的实验中所典型测试的那样，意味着本末倒置。从进化的角度来看，更正确的问题是这样的。简单生物的原始神经网络是否拥有自由意志机制(起源于量子),作为生命繁荣的极其有价值的获得？那么，这些机制可能是从脑干等最古老的大脑区域的初级(快速和随机)反射进化而来，从而在大脑进化的后期阶段产生以皮层为中心的意识属性吗？
机器之心报道 机器之心编辑部 1 月 11 日，在机器之心 AI 科技年会上，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授、上海数字大脑研究院联合创始人、院长汪军发表主题演讲《机器意识人工智能终极问题 “最后一公里”》。在演讲中，他主要介绍了机器学习和深度学习的当前现状、解决方案以及未来发展。 以下为汪军教授在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 谢谢机器之心的邀请，我今天的演讲主题是《机器意识人工智能终极问题 “最后一公里”》，它只是一个抛砖引玉。我希望大家能够围绕该话题
为了祖国的未来，快来关注我们吧 一种很流行的说法是，程序员是把咖啡因转化成程序代码的机器。 说的是实情，随便问一个程序员，问他什么时候工作最有状态，估计他很有可能说是深夜。有人稍微早一点，有人更晚。有一种流行的趋势是凌晨4点起床，在破晓之前这段时间里做一些事情。而另一些人喜欢凌晨4点才睡觉。 所有这些的主要目的是躲避打搅。但是你把自己反锁在屋里不就行了？为什么对夜晚情有独钟？ 我想，这事归纳下来有3点：工人的时间表，疲倦的大脑和明亮的电脑屏幕。 工人的时间表 Paul Graham 在2009年写了一篇关
看到下面这只动物，你的大脑会立刻提取出与它相关的信息(栖息地、大小、饮食、寿命等等)。但是，如果你从未见过这种动物，你的大脑则会快速遍历你见过的所有动物，比较它们的尾巴、耳朵、爪子、鼻子、鼻子等特征， 以确定这种奇怪的生物属于哪个物种。
选自arXiv 作者：David Ha、Jürgen Schmidhuber 机器之心编译 人类可以在应对各种情况时在大脑中事先进行充分思考，那么人工智能也可以吗？近日，由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber（他也是 LSTM 的提出者）共同提出的「世界模型」可以让人工智能在「梦境」中对外部环境的未来状态进行预测，大幅提高完成任务的效率。这篇论文一经提出便吸引了人们的热烈讨论。 论文在线交互地址：https://worldmod
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在很多AI应用模型，都不得不提到一个模型结构： Transformer。 它抛弃了传统的CNN和RNN，完全由Attention机制组成。 Transformer不仅赋予了各种AI应用模型写文作诗的功能，而且在多模态方面也大放异彩。 尤其是ViT（Vision Transformer）出来之后，CV和NLP之间的模型壁垒被打破，仅使用Transformer一个模型就能够处理多模态的任务。 （谁看完不得感叹一句它的强大啊） 虽然一开始Transfor
选自Nature 作者：Alison Abbott 机器之心编译 今天，DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注，他们使用深度学习技术来训练一只老鼠，在虚拟环境中追
选自Nature 作者：Alison Abbott 机器之心编译 今天，DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注，他们使用深度学习技术来训练一只老鼠，在虚拟环境中追踪其位置，模拟人类大脑的空间导航能力。据文章介绍，该研究能够协助传统的神经科学研究来测试大脑工作原理。 老鼠使用网格细胞来导航，这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片：Al Fenn/LIFE Coll 科学家已经使用人工智能来创造复杂神经节点来模拟人类大脑的空间导航能力。这一成绩证明了人工智能算法的强大能力，
想要说清楚脑机接口需要什么样的知识，首先得需要明白脑机接口是什么以及它的主要目的。
7月23日，第五届数字中国建设峰会在福州海峡国际会展中心正式开幕。海丝埃睿迪作为国内领先的智慧环保水务运营商和智慧城市服务商受邀参展，携水务大脑、敏捷化数字孪生平台、睿碳大脑、Insights-X智能硬件平台等自主创新产品与行业案例亮相，全方位输出海丝埃睿迪“软硬一体”数字服务能力。
【新智元导读】近日，中科院在其第一份英文科技类综述期刊 National Science Review（国家科学评论）上发布了一篇名《中国人工智能研究与发展》的文章。记录了蒲慕明、谭铁牛、陈云霁、曾毅、查红彬这5位研究者对当前中国人工智能发展的分析，讨论的主题包括“脑启发”式人工智能研究、人工智能的本质——可塑性、中国人工智能研究面临的主要挑战和与国外研究的差距等问题。 （文/Jane Qiu） 2016年，在人工智能的发展上，2016年我们看到了几个里程碑式的发展。今年3月，谷歌 DeepMind 的计算
一项新的研究发现，在睡眠期间，大脑对声音的反应仍然很强烈，但有意识注意力的另一个关键特征消失了。这可能为清醒状态下感觉如何转化为有意识的体验提供了新的观点。
顶层设计落地难已是很现实的问题，本文重点研究设计思想怎样影响设计质量，甲方问题留待以后讨论。顶层设计与应用脱节并不鲜见，设计者考虑到是未来的完美功能，用户急于解决的是当前问题，设计者关注的是新技术应用，使用者关注的是操作的便利，阳春白雪方案与下里巴人操作的鸿沟超出想象。
今天，我们可以看到计算机视觉（CV）系统在医疗保健，安全，运输，零售，银行，农业等领域的成功应用，已经深刻地改变了整个行业。
据CNET报道，只用大脑思维来控制你身边的事物，这种能力好像只存在于某些科幻小说中。尽管在今天，这种想法听起来仍然有许多未来主义色彩。 虽然如此，但是世界各地的神经学家仍然在努力研究怎样为大脑创造一个数字界面，并且在最近几年取得了非常大的进展。尽管这项技术现在还处在起步阶段，但是放弃触控屏、利用大脑思维控制周围的世界似乎已经不再遥不可及。 在很多情况下，脑机接口(BCI)当前只针对那些受到了严重伤害的人，这些伤害使他们部分甚至是完全瘫痪，包括丹尼斯·德格拉伊（Dennis Degray）。2007年，德
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