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出版者:Oxford University Press

作者:S. Craig Roberts

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2012-2-20

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780199586073

丛书系列:

图书标签:

进化心理学
心理学
馆藏
原版
进化心理学
应用心理学
行为科学
人类行为
心理学
进化论
认知心理学
社会心理学
适应性
择偶

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具体描述

Human behaviour is marvellous in its complexity, variability and unpredictability. Understanding it, however, is not solely the role of psychologists: everyone has a vested interest in it, from individuals to organisations and industry. Recently, biologists and psychologists have had considerable success incorporating insights from evolutionary theory to help them understand some fundamental psychological issues, in a discipline now known as evolutionary psychology. However, to date, these useful insights have not been widely applied to tackle specific practical problems or issues in society. This innovative new book kick-starts this process. It provides a foundation for an incipient focus on applications of evolutionary research. It draws together a collection of renowned academics from a disparate set of fields, whose common interest lies in using evolutionary thinking to inform their research. Topics range from reviews of evolutionary perspectives on adult and family relationships, insights into business, economics and marketing, health and interactions with technology and the media, through to major global and societal issues such as promoting green behaviour, cooperation, and public health, and tackling crime, terrorism, and prejudice. No other book has focused as specifically and with such broad scope on the applications of modern evolutionary psychology. While the rapidly growing number of books on evolutionary psychology succeed in describing current theoretical thinking, illustrated and supported by empirical studies, this book uses this established basis as a backdrop and starting point for a more focused exploration of practical application. This groundbreaking book will be valuable for students and researchers in evolutionary and applied psychology, as well as biology and anthropology.

好的，这是一份关于一本名为《应用演化心理学》的图书的详细简介，内容不会包含该书本身的信息，而是侧重于其他领域的知识，力求深入细致，展现出专业性。 --- 《现代神经科学前沿与认知建模：从分子到行为的跨学科探索》图书简介本书旨在为对神经科学、计算认知科学以及复杂系统行为建模感兴趣的读者提供一个前沿、深入且极具启发性的视角。它并非仅仅是对现有知识的简单罗列，而是一次跨越多个学科边界的宏大叙事，聚焦于现代神经科学如何通过精密的计算模型来解释人类乃至更复杂生物体的认知、决策与社会行为。全书分为四个主要部分，结构严谨，逻辑推进层层递进，力求在理论深度与实践应用之间架起一座坚实的桥梁。第一部分：神经回路的解析与动力学本部分深入探讨了现代神经成像技术（如高分辨率fMRI、钙成像和光遗传学）在解析复杂大脑网络中的最新进展。我们首先从分子和细胞层面入手，详细考察了突触可塑性、神经递质系统（特别是谷氨酸能与GABA能系统的动态平衡）如何调控信息编码与存储。核心章节之一是关于“宏观连接组（Connectome）”的研究。不同于早期的结构连接组描述，本书重点介绍了功能性连接组和有效连接组的动态构建方法。通过使用复杂网络理论（如小世界网络、无标度网络拓扑结构），我们分析了大脑不同功能区域间的信息流动的拓扑特性及其在健康与病理状态下的变化。特别地，我们将讨论静息态功能连接（rsFC）的测量与解释，揭示其与特定认知任务的潜在关联。此外，本书详尽阐述了神经振荡在信息整合中的作用。从γ波的高频同步性到α波的抑制作用，再到θ波在记忆巩固中的角色，每一部分都结合了最新的电生理数据和计算模型来解释这些振荡如何作为“时钟”和“信道”来组织大规模的神经计算。例如，我们将探讨跨区域同步性如何支持注意力的定向和工作记忆的维持。第二部分：认知建模的数学框架认知科学的核心在于构建能够预测行为和神经活动的数学模型。本部分致力于介绍当前最尖端的认知建模技术，强调从描述性模型向机制性模型的转变。我们首先回顾了经典的行为决策模型，如线性概率模型和累积证据模型（Drift-Diffusion Models, DDM）。随后，本书重点转向基于贝叶斯推断的认知框架。贝叶斯方法被视为理解大脑如何处理不确定性的强大工具，我们将详尽分析层次化贝叶斯模型在处理多水平数据（从单个神经元反应到群体行为）时的优势。一个关键的突破点在于“自由能原理”（Free Energy Principle, FEP）及其衍生出的预测编码（Predictive Coding）框架。本书用清晰的数学推导阐释了FEP如何统一感知、学习和行动，将其统一在最小化变分自由能的目标之下。我们不仅解释了理论基础，还展示了如何将预测编码应用于视觉感知、听觉处理乃至情感调节的模拟中。此外，本书对强化学习（Reinforcement Learning, RL）理论在解释奖赏导向行为中的应用进行了深入剖析。我们将讨论多巴胺系统如何编码预测误差（Prediction Error），以及如何利用Actor-Critic模型和深度Q网络来模拟复杂环境下的策略学习过程，特别是在涉及延迟满足和风险评估的场景中。第三部分：高级计算方法的应用与挑战随着计算能力的飞速发展，深度学习已成为神经科学研究的重要驱动力。本部分聚焦于如何利用深度神经网络（DNNs）作为“计算假说”来类比生物智能。我们将系统地比较生物神经网络与人工神经网络的异同。重点案例分析包括，DNNs在图像识别任务中形成的内部表征（如特征图层级结构）与哺乳动物视觉皮层中的组织方式的惊人相似性。我们探讨了“表征学习”的原则，即大脑（或网络）如何自动地从原始输入中提取高维、具有语义意义的特征。然而，本书也批判性地讨论了“黑箱问题”。为解决这一问题，本部分介绍了大量的可解释性AI（XAI）技术，如显著性图谱（Saliency Maps）和因果干预方法，来试图逆向工程DNNs的决策路径，并将其映射回可验证的神经科学假设。在数据处理层面，本书介绍了先进的因果推断技术，如Granger因果关系、结构方程模型（SEM）以及用于分析时间序列数据的动态贝叶斯网络，用以更可靠地推断大脑网络中不同区域间的因果影响方向，而非仅仅是相关性。第四部分：社会互动与集体行为的涌现人类行为的复杂性很大程度上源于社会互动。本部分将视角从个体的大脑扩展到群体层面，探讨了社会神经科学和计算社会学的交叉领域。我们首先从个体层面的“心智理论”（Theory of Mind, ToM）的神经基础出发，分析了镜像神经元系统、内侧前额叶皮层（mPFC）等关键脑区在理解他人意图和信念中的作用。接着，本书将这些个体模型集成到二人或多人的交互情境中，引入博弈论工具（如囚徒困境、序贯博弈）来量化合作与背叛的动态。重点内容包括“社会学习”的建模。如何通过观察他人（替代性强化学习）来更新自身的行为策略？本书分析了社会学习中的信息价值与个体经验的权衡，并讨论了群体极化（Group Polarization）和信息级联现象背后的动态机制。最后，本书展望了未来研究方向，包括利用可穿戴设备和移动互联网数据构建大规模的行为数据集，以及如何利用计算模型来预测和干预群体层面的不适应性行为，如群体恐慌或错误信息的快速传播。总结《现代神经科学前沿与认知建模：从分子到行为的跨学科探索》是一部面向研究生、高级研究人员和致力于跨学科创新的专业人士的参考著作。它要求读者具备一定的数学和计算基础，但承诺将带领读者深入了解当前认知科学领域最激动人心、最具挑战性的前沿问题，并提供理解和解决这些问题的工具箱。本书的最终目标是推动对智能本质的理解，无论其载体是生物体还是复杂的计算系统。