理查德·馬斯蘭(Richard Masland):
美國哈佛大學醫學院特聘教授、眼科學傢及腦神經科學傢,主要研究對象為視網膜神經細胞,已發錶專業論文百餘篇,對神經網絡的研究和失明的逆轉做齣瞭開創性的貢獻。
顧金濤:
1995年齣生,從小喜歡動物和自然,2017年畢業於復旦大學生命科學學院,現為上海紐約大學神經科學博士候選人,方嚮為工作記憶的理論模型。
※ 《環球科學》雜誌2021年度“最美科學閱讀”主榜單圖書 ※
每一天睜開眼,我們就在接收來自外界的信息,我們的眼睛究竟是如何承載這個世界的信息的,又是如何傳遞到我們的大腦的?人人都說眼睛是心靈和靈魂的窗戶,這又是為什麼?
在人群中要找一張熟悉的臉是再簡單不過的事,我們習以為 常。但是人類是怎麼辦到這件事的,這是科學界最重要的謎題之一 。我們大腦的運作有三分之一與視覺相關。基本上,科學傢要講清楚人類是如何看見感知人事物的,背後牽連到人類獨特的認知本能。
哈佛大學醫學院特聘教授、眼科學傢及腦神經科學傢理查德·馬斯蘭在本書中試圖以科學的角度來解釋人類如何透過雙眼與大腦去感知、學習與記憶。
從光綫射到視網膜,到腦部的神經網絡如何把光綫承載的信息轉化成人腦可以辨識與運用的知識,到計算機算法要具有什麼樣的功能纔能被稱為“人工智能”,再到我們在迴憶過去時為什麼會呈現齣一種第三人視角……
這是一場深刻但並非不可知的探索,讓我們一同探索我們的身體對這個世界的理解吧。
發表於2024-12-23
我們如何看見,又如何思考 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
你找到瞭徐錦江老師瞭嗎?他在第三行左數第二的位置。 經常會有人說自己“臉盲”,很多時候明明和一個人說瞭很久的話,可是轉天麵對一群人,依然不能認齣其中哪個人和自己交談過。 而另一部分則是“過目不忘”的天賦選手。他們能快速的分辨齣同卵雙胞胎的差異,或者在如上圖那...
評分作為一個對認知很感興趣的人,我曾經蹭過一堂介紹機器學習和人工智能的公開課。課上主講人講到人工智能和計算機視覺的時候說,計算機其實在尋找食物的數學錶達式。比如,計算機如何在看到一隻貓的時候知道這是一隻貓呢? 主講人說,計算機以建模的方式來模擬人腦枕葉的運作方式...
評分《我們如何看見,又如何思考》是一本非常專業的科學讀物,來自哈佛大學的教授理查德•馬斯蘭帶領讀者認識從人眼到神經網絡的過程,探究思維學習以及腦科學的未解之謎。 作者理查德•馬斯蘭,25歲時就成瞭一名神經科學傢,現任哈佛大學醫學院的特聘教授,發錶專業論文百餘篇...
評分作為一個對認知很感興趣的人,我曾經蹭過一堂介紹機器學習和人工智能的公開課。課上主講人講到人工智能和計算機視覺的時候說,計算機其實在尋找食物的數學錶達式。比如,計算機如何在看到一隻貓的時候知道這是一隻貓呢? 主講人說,計算機以建模的方式來模擬人腦枕葉的運作方式...
評分據統計,進入大腦的信息有75%來自視覺,眼睛在我們的思考過程中起著至關重要的作用。本書是一本介紹我們的視網膜如何運作以及我們如何感知世界的科普讀物。我們如何看見,又如何思考?放在平常我們壓根不會去細想這個問題,但是真正探究起來並不簡單。 文章開篇介紹瞭視覺的基...
圖書標籤:
最復雜的係統就是我們的身體
評分1. 視網膜的功能和構造非常精巧,視覺圖像信息主要是經過視網膜的壓縮、分解和強化工作傳輸給大腦。2. 大腦對識彆人臉有一套特殊的功夫,視覺皮質中的麵部斑塊,對臉的圖像響應非常積極。3. 感覺係統的神經連接具有很強的可塑性,不僅能讓大腦從損傷中修復,還能把資源分配給最重要的任務。4. 人工智能嚮人腦的學習,人類對自身的探索,還將任重而道遠。
評分得到聽書 從人群中識彆齣熟人這個問題,視覺圖像信息主要是經過視網膜的壓縮、分解和強化傳輸給大腦,視網膜的功能和構造遠比我們想象的要復雜精巧得多。 而後,這些視覺信號到達大腦的視覺皮質,我們發現,大腦顳葉區域,有一些特彆的麵部斑塊對臉的參數,響應非常積極。科學傢們通過觀察猴子的手部斑塊轉化成麵部斑塊的實驗,我們瞭解到,神經連接的可塑性。 最後,有一個違反直覺的知識是,我們的大腦的運行速度其實很慢。大腦裏的神經元和它們之間的突觸的運行速度,隻有現代計算機的百萬分之一。然而,大腦卻可以在許多感知任務上打敗計算機。
評分眼見肯定定不為實的科學論證.人類的大腦太神奇,神經元的精妙組織與設定決定瞭我們如何看見如何思考.
評分得到聽書 從人群中識彆齣熟人這個問題,視覺圖像信息主要是經過視網膜的壓縮、分解和強化傳輸給大腦,視網膜的功能和構造遠比我們想象的要復雜精巧得多。 而後,這些視覺信號到達大腦的視覺皮質,我們發現,大腦顳葉區域,有一些特彆的麵部斑塊對臉的參數,響應非常積極。科學傢們通過觀察猴子的手部斑塊轉化成麵部斑塊的實驗,我們瞭解到,神經連接的可塑性。 最後,有一個違反直覺的知識是,我們的大腦的運行速度其實很慢。大腦裏的神經元和它們之間的突觸的運行速度,隻有現代計算機的百萬分之一。然而,大腦卻可以在許多感知任務上打敗計算機。
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