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精准学习

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作者(法)斯坦尼斯拉斯·迪昂

出版社浙江教育出版社

ISBN9787572253300

出版时间2023-03

四部分类子部>艺术>书画

装帧平装

开本其他

定价109.9元

货号31687742

上书时间2024-12-17

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品相描述:全新
商品描述
前言

架设起脑科学与教育的桥梁

 

教育是人类动用各种手段,获取知识和技能、塑造人的心智的社会性活动,教育与以阐明脑的工作原理和机制为目标的脑科学(神经科学)有着千 丝万缕的联系。

 

脑科学是当代前沿科学之一,解析脑的奥秘是人类认知面临的重大挑 战。之所以这么说,首先是因为大脑是一个极其复杂的系统,它所包含的 神经细胞总数达 860 亿,这些细胞并非独立存在,而是通过数量高于神经 细胞数千倍的突触联结起来,形成神经环路。这种环路是大脑实施某一特 殊功能的基本单元。进而,神经环路的结构和活动方式并非一成不变,而 是处于动态变化之中。更重要的是,脑具有高度的可塑性,其形态、结构 以及活动方式,随着机体的发育、所处环境的改变,在其功能实施的过程 中不断改变,从而又增加了解析时的难度。从认识世界的视角而言,对脑 的研究是一种所谓的自我指涉性(self-referential)研究,即认识的主体—— 脑对其自身的研究,存在固有的哲学上的困难,这不可避免地为这一领域的发展设置了障碍。

 

近年来,随着技术上的巨大进步和认识上的突破,我们对脑的工作原理和机制的认识发生了革命性的变化。人们清楚地认识到,人脑的高级功能 ( 如感知、认知、思维、智力等 ) 是多个神经环路相互作用所形成的脑的大型神经网络活动的结果。在这样一种神经网络中,单个神经细胞的活动都是处于不同区域、不同层次的众多神经细胞活动的综合,从根本上来说,各

 

类信号在时间域和空间域中的分布模式,才对这些高级功能的实施具有关键的意义。这就好比一首交响曲,决定其产生听觉印象的,并非单个音符所发出的声音,而是一群音符组织起来所形成的旋律。在脑科学的其他领域,研究进展也十分迅速,认识到脑的可塑性是学习、记忆等生理过程的生物学基础,就是其中的突出成果。所有这些研究清楚地表明,对脑的活动及其工作原理和机制的认识,对于教育至关重要。这必然引起人们对教育神经科学研究的高度重视。

 

在这样的背景下,法国神经科学家斯坦尼斯拉斯 ·迪昂撰写的《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》《精准学习》等著作相继出版。迪昂是法国科学院院士,在认知研究的许多领域中都有杰出的贡献,是国际著名的认知科学大家。他的这些著作深入浅出、生动地阐述了教育神经科学的基础和进展,引起了社会各界的强烈反响。

 

《精准学习》一书,可谓教育神经科学的概论,对大脑如何进行学习做了全景式的系统阐述,用扎实的证据说明,为什么学习能力是人脑最伟大的才能;介绍了学习的四大核心支柱;同时也精当地阐述了与学习有关的其他方面,例如,注意和睡眠在学习过程中的重要性等。在另外三本书中,作者更是对“计算”“阅读”“意识”等三个迥然不同的专题,以一位认知科学家的视角,分别做了细致的剖析。

 

在《脑与数学》一书中,这位数学认知领域公认的权威科学家,综合对 数学思维过程的认识,以及对人类计算能力、先天禀赋的理解,改变了我们 数学学习的观念,改进了数学的教育方式。《脑与阅读》则涉及人类阅读之 谜。作者对人脑阅读能力的形成、发展,以及对如何重塑大脑及其行为所作 的深入思考,耐人寻味。

 

他在《脑与意识》一书中,对有着“世界之结”称谓的意识问题进行讨 论,用丰富的实验资料,解析了人类主观意识的客观规律,对梦的神经机制 作了引人入胜的分析。他以实证方法确定了意识现象涌现的必要条件,从而 提出了有关意识的“全脑神经工作空间”的富有启发性的假说。特别需要指 出的是,在这些著作中,作者自然地把自己的研究成果融入其中,从而在全 景式的画面上展示了个人的特色。

 

他在这套书中就某些特殊问题提出了自己的观点,值得我们深思。例 如,他对“人工智能”和人脑学习能力的比较是一个既有理论高度又有现实 意义的重要问题。特别是机器人 ChatGPT 的问世,颠覆了人类固有的思维 定势,引起了人类社会的恐慌。对这个问题作正确的引导,将会促进社会的 进步,而误导舆论,则有可能引起灾难性的后果。作者适时地提出了自己 的观点,促使人们尽可能以冷静的态度对这场炙热的讨论做出自己正确的 判断。

 

另一个例子是关于“人脑并非白板”的论述。作者认为,在人脑中对应 某种文化学习的神经结构和功能是由遗传和进化决定的,这些结构与功能联 结在人类文明开启之前就已经存在。文化学习的过程,就是借助人脑的可塑 性,把遗传、进化决定的有关神经资源重新分配给“文化学习”这一新功 能,使之获得对高级文化进行编码的能力。这就意味着,由进化、遗传决定 的神经结构和功能,会对后天的文化学习产生重大的影响。简言之,人脑并非白板,而是在出生时就携带着由进化、遗传所带来的痕迹,因此,要想使数学、第二语言、科学等学科学习更有成效,都必须找到与之相应的“神经环境”。这些论述生动地体现了作者对论述主题的出色把握,以及对内容的精准驾驭,翔实地显示了一位科学大家的风采,这些著作在国际上所引起的热烈反响是完全可以理解的。

 

迪昂院士的这套书,架设起了脑科学与教育间的桥梁。脑科学研究所取得的大量成果,对教育显然具有重要的意义,而教育实践又会对脑科学研究提出更高的要求。这套丛书所显示的双向促进作用,赋予了这种交流更丰富的内涵。迪昂院士的这些著作,不仅对于从事脑科学及相关研究的专家们有重要的参考价值,对教育实践者有指导意义,对于广大读者提高知识素养也大有裨益。

 

这套书的主编周加仙研究员,20 多年来一直致力于教育神经科学的专业发展与研究工作。2010 年,她邀请迪昂院士来华东师范大学,担任该校教育神经科学研究中心的荣誉教授,二者从而建立了长期的合作研究关系。她本人就是教育神经科学领域中一位优秀的专家,在探索中国文字学习、数学学习对脑、认知与行为的影响,在运用人脑学习的规律,提升教育的质量方面,卓有成绩,且对中文、英文均驾驭自如,是翻译此类著作的不二人选。她不仅组织了翻译团队,还亲自参与翻译,并校译了全部译文,保证了译文的准确流畅。相信这套丛书的出版,不仅会促进我国教育神经科学的基础研究,也将有力地推动教育实践和教育决策走向科学化的进程。

 

 

  

 中国科学院院士,复旦大学教授

 

 2023 年 2 月 28 日



 
 
 
 

商品简介

在以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT的出现的今天,各类知识不仅唾手可得、且其专业性可与一般专家比肩。在人类历史上,恐怕从没有像今天这样,如此急迫地需要重新定义学习。 《精准学习》打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界,为我们揭示了人脑的自然学习法则,阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势,提出了高xiao学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例,将深奥难懂的认知与脑科学知识,以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导,提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。 如果你是教育工作者和家长,这本书让你直达顺应孩子学习天性的本源,掌握指导孩子学习的根本法则;如果你是终身学习者,这本书能让你明白学习的底层逻辑,重新认识学习,从而更好地学习、提高学习效率;如果你是认知神经科学领域工作者或人工智能行业从业者,那更要赶快拿起这本书,跟随迪昂,踏上探索人类学习奥秘的旅程,去发现人脑学习原理与人工智能的共性和差异。

作者简介
斯坦尼斯拉斯·迪昂
●全世界具影响力的认知神经科学家之一,欧洲脑科学研究领域的领头人,世界脑科学领域大师级的人物。
●美国国家科学院、法国科学院、英国科学院、欧洲科学院、比利时huang家科学与艺术学院等6个科学院院士,欧洲分子生物学组织成员,美国哲学会会士,法国教育部教育科学委员会主席。
●2014年,与其他两位科学家共同获得有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“脑奖”(TheBrainPrize)。该奖项在脑科学领域地位很高、分量很重,显示了迪昂在神经科学领域过人的天赋和巨大影响力。
●已在《自然》(Nature)《科学》(Science)等知名学术杂志上发表400多篇文章,其中70篇文章被引用超过500次,h指数高达173。是阅读、数学、意识、学习领域公认的专家。
精准学习系列:《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》《精准学习》

目录
推荐序1  架设起脑科学与教育的桥梁 
推荐序2  人脑具有非凡的学习能力
导   言  人脑中最伟大的才能:学习能力
第一部分 什么是学习
第1章 学习的7个定义
学习就是调整心理模型的参数
学习是在利用组合爆炸
学习就是将错误降到最低
学习就是探索各种可能性
学习是—种优化的奖励函数
学习限定了搜索空间
学习是投射先验假设
第2章 为什么人脑的学习能力比目前的人工智能机器更强
人工智能缺少了什么
学习是对领域语法的推理
学习就是像科学家—样推理
第二部分 人脑如何学习
第3章 看不见的婴儿知识
物体概念
数感
对概率的直觉
关于动物和人的知识
面孔感知
语言本能
第4章 脑的诞生
婴儿的脑是组织有序的
语言通路
皮层的自组织
个体差异的起源
第5章 养育的作用
记忆的描述
真实突触和虚假记忆
营养是学习的核心要素
突触可塑性的能力与局限
什么是敏感期
突触的可塑性必须被打开或关闭
布加勒斯特奇迹
第6章 脑的再利用
神经元再利用假说
数学再利用了估算的神经回路
阅读再利用了视觉和口语的神经回路
音乐、数学和面孔
丰富的环境刺激所带来的益处
第三部分  学习的四大核心支柱
第7章 注意
警觉:脑的觉醒
定向:脑的过滤器
执行控制:脑的总机
学会去注意
共同关注
教学是去关注别人的知识
第8章 主动参与
被动的有机体无法学习
加工的深度越深,学习的效果越好
发现教学法的失败
好奇心以及如何去激发它
想要知道:动机的源泉
学校可能扼杀孩子好奇心的三个方法
第9章  错误反馈
惊讶:学习背后的驱动力
脑中充斥着错误信息
错误反债并不等于惩罚
分数是错误反债的糟糕替代品
自我检测
黄金法则:间隔学习
第10章 巩固
释放脑资源
睡眠的关键作用
沉睡的脑会重演前—天的轨迹
睡眠期间的发现
睡眠、童年和学校

结   论  教育与神经科学的“联姻”
致   谢
注   释
译后记

内容摘要
●在以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT的出现的今天,各类知识不仅唾手可得、且其专业性可与一般专家比肩。在人类历史上,恐怕从没有像今天这样,如此急迫地需要重新定义学习。
●《精准学习》打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界,为我们揭示了人脑的自然学习法则,阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势,提出了高xiao学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例,将深奥难懂的认知与脑科学知识,以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导,提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。
●如果你是教育工作者和家长,这本书让你直达顺应孩子学习天性的本源,掌握指导孩子学习的根本法则;如果你是终身学习者,这本书能让你明白学习的底层逻辑,重新认识学习,从而更好地学习、提高学习效率;如果你是认知神经科学领域工作者或人工智能行业从业者,那更要赶快拿起这本书,跟随迪昂,踏上探索人类学习奥秘的旅程,去发现人脑学习原理与人工智能的共性和差异。

主编推荐
●在人类面临人工智能严峻挑战的今天,提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。
●基于人脑有效学习的四大核心支柱,为教育的应用构建了底层逻辑。
●解答了人脑相较于现行人工智能的独特优势。为人类与人工智能互学习、共进化指明了方向,为教育、学习、医学等知识行业、人工智能研究带来了关键应用指导。
●名家译作。华东师范大学教育神经科学研究所副主任、《教育生物学杂志》执行主编周加仙领衔翻译!
●大师推荐。中国科学院院士杨雄里,中国科学院院士唐孝威倾情做序。清华大学基础科学讲席教授、北京智源人工智能研究院首xi科学家刘嘉,北京师范大学认知神经科学与学习国家重dian实验室教授、长江学者特聘教授薛贵,复旦大学类脑智能科学与技术研究院副院长王守岩,北京大学心理与认知科学学院副教授、博士生导师孟祥芝,北京师范大学教授、博士生导师,儿童脑智发育与学习促进研究领域专家李燕芳倾情推荐!
●湛庐文化出品。

精彩内容
第一部分什么是学习从本质上讲,智能可以被视为将非结构化的信息转化为有用的、可操作的知识的过程。
—德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis),人工智能公司DeepMind创始人什么是学习?在拉丁语系的许多语言中,“学习”与“理解”有着相同的词根:法语为apendre,西班牙语和葡萄牙语为aprender……的确,学习就是抓住现实的一个碎片,捕捉它并将它带进我们的脑。在认知科学中,学习是在脑中逐步形成外部世界的内部模型。通过学习,那些触动我们感官的原始数据被转换成经过深思熟虑之后产生的想法,抽象到足以在新的场景下被重复使用,成为描绘现实的微缩模型。
脑和机器中这样的内部模型是如何生成的?在接下来的章节里,我们将回顾人工智能和认知科学关于这个问题的研究。当我们学习时,信息的表征形式是如何变化的?我们如何才能在任何有机体、人类、其他动物或机器所共有的水平上理解它呢?通过回顾工程师为了让机器学习而设计的各种策略,我们将逐步勾勒出婴儿在学习看、说和写时必须进行的惊人计算能力的清晰图景。事实上,正如我们将要看到的那样,婴儿的脑拥有非凡的能力:尽管目前的学习算法取得了成功,但它也仅仅捕捉到了人脑能力的一小部分而已。通过了解机器为什么不能理解“隐喻”,以及人脑的什么地方使婴儿胜过了最强大的计算机,我们就能准确地定义学习是什么了。
第1章学习的7个定义什么是学习?我的第一个,也是最笼统的关于学习的定义是:学习是在脑中形成外部世界的内部模型。
你可能没有意识到,但是你的脑已经存储了数以千计的外部世界的内部模型。它们就像微缩模型,或多或少地忠于它们所代表的现实。打个比方,我们所有人的脑中都有一张关于自己家和附近街区的思维地图。我们要做的就是闭上眼睛,调动思维来回想它们。当然,没有人生来就拥有这种思维地图,我们必须通过学习来获得它。
这类心理模型非常丰富,而且绝大多数是在无意识中生成的,超出了我们的想象。例如,你有一个庞大的英语心理模型帮助你理解你所阅读的词语,你可以猜测出来plastovski不是英语单词、swoon和wistful是,而dragostan有可能是。你的脑中还有多个有关身体的模型,用于绘制你四肢的位置,并引导它们保持平衡。某些模型编码了你对物体的认知和你与他们的互动,比如如何握笔、写字或骑自行车。你的脑中甚至还有记录别人思想的模型,类似一个庞大的心理目录,里面有与你关系密切的人的信息,包括他们的外形、声音、品味和他们的怪癖。这些模型可以对我们周围的“宇宙”进行非常逼真的模拟。你有没有注意到,你的脑有时会投射出最真实的虚拟世界,在那里,你可以走动、跳舞、去到新的地方、进行愉快的对话或者感受到强烈的情感?这些都是你的梦境!令人着迷的是,我们梦境中出现的所有想法,无论它们多么复杂,都只是我们内在心理模型随意呈现的产物。
我们醒着的时候也在做真实世界的梦,脑不断地向外界投射假设和解释构成的框架。这是因为透射到我们视网膜上的每一个影像都是模棱两可的。例如,每当我们看到一个盘子时,投射到视网膜上的影像就与无限多的椭圆形兼容。我们看到的盘子是圆形的,事实上原始的感官数据是椭圆形,这是因为我们的脑提供了额外的数据,它已经了解到圆形是最有可能的解释。在幕后,我们的感官区域在不停地计算概率,只有最可能的模型才会进入我们的意识。正是脑的投射赋予来自我们感官的数据流以意义。假如没有内部模型,原始的感官输入是没有任何意义的。
学习使我们的脑能够抓住之前被遗漏的现实片段,并利用它来构建新的世界模型。这个现实片段可以是历史、生物学或城市地图等任何真实世界的存在。但我们的脑也会学习绘制我们身体内部的现实情况,就像我们学习协调我们的动作、集中注意力去拉小提琴一样。在这两种情况下,我们的脑都将一个新的外在现实内化了进来,它调整自己的回路,以适应一个之前没有接触过的领域。
当然,这样的调整必须恰到好处。学习的内核就在于它适应外部世界和纠正错误的能力。但是,当学习者在家附近迷路、从自行车上摔下来、输掉一盘棋或者拼错ecstasy时,他的脑怎么“知道”如何去更新内部模型呢?我们接下来将讲述7个关键的观点,它们是当今机器学习算法的核心。这些观点同样适用我们脑的学习,是对“学习”的7个不同定义。
学习就是调整心理模型的参数调整心理模型有时非常简单。例如,我们怎样才能把手伸向我们所看到的物体并抓住它呢?笛卡尔(René-Descartes)在17世纪时就已经推测出,我们的神经系统一定包含将视觉输入转化为肌肉命令的加工回路(见图1—1)。你可以尝试亲自体验一下:戴上别人的眼镜,最好是一副高度数的眼 镜,抓东西;更好的方式是,戴一副能使你的视线向左偏移十几度的棱镜,然后试着抓住物体。 1你会发现你的第一次尝试完全失败了,因为戴着眼镜,你的手会伸到你瞄准的物体的右边。多尝试几次,向左逐渐调整你的动作。 通过不断地尝试和失败,你的动作会变得越来越精准,因为脑已经学会了纠正视线的偏差。现在,摘下眼镜试着抓住物体,你会惊讶地发现你的手伸错了方向,太靠左了!(见图1—1)到底发生了什么事?在刚刚短暂的学习期间,脑调整了它的内在视觉模式。此模式中对应视觉和身体方向之间偏移的参数被重新设置了。在这个通过试错进行重新校准的过程中,脑所做的事情与猎人为了调整他的步枪瞄准镜所做的事情类似:通过试射来调整他的瞄准镜,最终精准瞄准猎物。这种学习非常快,几次尝试就足以校正视觉和动作之间的偏差。然而,这个新的参数与旧的并不兼容,因此当我们摘掉眼镜恢复正常视力时,又会犯错。
不可否认,这种类型的学习有点特殊,因为它只需要调整与视觉角度相关的一个参数,大部分的学习比这精细得多,需要调整数十个、数百个甚至数千个参数,而我们的脑回路中有几百万个参数(每一个突触就是一个参 数)。不过原则是相同的,即学习是在无数可能的内部模型中寻找最符合外部世界状态的可能性。
学习是什么?学习就是根据外部反债调整脑心理模型的参数。例如,a图中,学习用手指去瞄准以校正视觉和动作之间的偏差。每—次瞄准的错误都提供给脑有用的信息,继而慢慢缩小偏差。在神经回路中,虽然要校正的数字更大,但原理是—样的,辨识—个符号需要精细地调整几百万个神经联结。b图中,类似“8”的错误输出会回过头去反向传播,进而调整神经联结的数据,在下—次的尝试中改进输出。
图1—1学习就是调整心理模型的参数一个在东京出生的婴儿,在往后的两三年里,他的语言内部模型将不得不调整为符合日语的模型。这个婴儿的脑就像一台机器,内含数以百万计的回路设置。听觉层面的设置决定了日语中使用的辅音和元音,及其允许的组合规则。一个出生在日本家庭的婴儿必须知道哪些音素构成了日本语言,以及这些音素之间的区别。例如,有一个参数是区分R和L之间的发音,这在英语中非常关键,在日语中却无关紧要。在日语中,“BillClinton’selection”(比尔·克林顿的选举)和“BillClinton’serection”(比尔·克林顿的勃起)没有任何区别……每个婴儿必须掌握一组固定的参数,而这些参 数共同指定哪些类别的语音与他的母语相关。
从语音到词汇、语法到语义,每个层面的学习都重复了类似的过程。脑的组织结构是多层级的,一个模型嵌套在另一个模型中,就像俄罗斯套娃一样。学习就是用输入的数据去设置每一个层级结构中的参数。让我们看一个高级范例—语法规则的习得。在英语和日语的学习中,婴儿必须学会的一 个关键是词序。在一个有主语、谓语和直接宾语的标准句子中,英语句式为“主语+谓语+宾语”:“John+eats+anapple(约翰吃了一个苹果)。然而在日语中,最常见的句式为“主语+宾语+谓语”:“约翰+一个苹果+吃”。值得注意的是,这个日语句式中还会因介词而改变。比如,“MyunclewantstoworkinBoston”变成了“Unclemy,Bostonin,workwants”。这句话就变得与《星球大战》中尤达大师所说的话一样难懂。a但对一个讲日语的人来说,这句话一点问题也没有。
有趣的是,这种倒装句并不是相互独立的。语言学家认为它们来自一个名为“中心词位置”的参数:一个短语的中心词,在英语中总是位于第一位(在巴黎,我的叔叔,想生活),但在日语中被放在了最后(生活想,叔叔我的,巴黎在)。这个二元参数可以区分许多语言,甚至包括一些历史上没有关联的语言,例如纳瓦荷语遵循的规则就与日语相同。孩子为了学习英语或日语,必须学会如何设置他内部语言模型中的中心词位置参数。
学习是在利用组合爆炸语言的学习真的可以被简单地归结为一些参数吗?如果这很难让人信服,那是因为我们无法想象当我们增加可调参数时,会产生如此多的可能性。这就是所谓的“组合爆炸”(combinatorialexplosion)—当你将极少数的可能性参数组合在一起时,参数的数量就会呈现指数级的增长。
假设世界上所有语言的语法可以用大约50个二元参数来表示,就会产生250种组合,也就是超过1000万亿种可能的语言,或者说1后面跟着15个0!
目前世界上的3000种语言的句法规则都能很轻松地被放入这个巨大的空间。然而,在我们的脑中,可调节的参数不只有50个,其数量大得惊人:80多亿个神经元,每个神经元大约有1万个突触相互联结,联结的强度各不相同,所创造的心智表征空间可以说是无限大的。
人类语言的各个层级都在大量利用这些组合。例如,脑词库是我们掌握的单词以及它们的内在模式。英语母语者一般会掌握大约5万个单词。这些单词构成了一本巨大的词典,但我们只花了大约10年时间就学会了它们,这是因为我们可以分解学习问题。假设这5万个单词中的每个单词平均只有2个音节,每个音节由3个音素组成,这些音素来自英语的44个音素的组合,那么这些单词的二进制编码需要不到200万个基本的二元选择(即“位”,其值是0或1)。换句话说,我们脑词库中的所有知识都可以放在计算机中一个250千字节(每个字节包含8个位)的小文件夹中。
如果我们排除掉单词的多义的问题,脑词库可以被压缩到更小的容积。随机抽取6个字母,如 xfdrga,它们无法组成英语单词,真正的单词是由多个音节按一定规则组成的,像构建金字塔一样。语言的各个层级都是如此,句子是词的规则集合,词是音节的规则集合,音节是音素的规则集合。组合既是巨大的(可以在几十个甚至数百个元素中选择),同时又是有限制的(只有某些特定组合才会成立)。学习一门语言就必须要知道在各个层级上界定

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