我们如何看见又如何思考
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作者理查德·马斯兰
出版社中信出版社
ISBN9787521731507
出版时间2020-04
装帧平装
开本32开
定价59元
货号11071575
上书时间2024-10-22
商品详情
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作者简介
[美]理查德·马斯兰，美国哈佛大学医学院特聘教授、眼科学家及脑神经科学家，主要研究对象为视网膜神经细胞，已发表专业论文百余篇，对神经网络的研究和失明的逆转做出了开创性的贡献。
目录
绪论 III 部分 迈向视觉的步 第1章 感知之妙 005 第2章 对着大脑的歌者——神经元 011 第3章 眼睛里的微处理器 039 第4章 幽灵神经元 061 第5章 眼把什么告诉了脑 087 第二部分 向荒发 第6章 感觉信入脑 103 第7章 下一步：皮质不止一片 121 第8章 可塑的感官 135 第9章 编制一张神经网络：把共同发放的神经元连在一起 149 第10章 机器学脑和视觉机器 173 第11章 对视觉的认识 19部分 视野之外 第12章 为什么演化偏爱神经网络 217 第13章 一些谜题与一展 223 第14章 看得见、摸不着 239 术语表 251 致谢 257 注释 259 参考文献 269 图片来源 287
内容摘要
20世纪60年代，一个名叫雅各布·贝克（Jacob Beck）的好老师开了一门本科课程，名字就叫“感知”。师生在一个小报告厅里碰头上课。小报告厅位于哈佛大学纪念厅的一角，纪念厅又名桑德斯剧场，是一座建于19世纪，为纪念美国内战期间为保卫联邦而牺牲的哈佛人而建造的宏伟建筑。授课厅的缓坡上大概容纳了一百把棕色的木椅，泛黄的漆面经历了百年的沧桑。教室前方的墙上，长长的黑板延伸至两侧的墙角。左边的墙上，高高的窗户稀稀疏疏，如果没有光透进来，那房间就会被一些白炽灯泡照亮，整个报告厅呈现出一片柔和的黄色，三四十个学生稀稀拉拉地散坐在这里听课。 贝克的性子和他的课程名称一样直接。他为人还算和蔼，但并不特别想去以此吸引学生。他的主要目标就是把课程材料用清晰有条理的方式呈现给学生。他精心制作课程讲义，并且严格地据此讲解。每节课开头，他都会花几分钟回顾上一节课的重点。 贝克不需要用技巧吸引听众，因为他的课程材料本身已经足够精彩。诚然，他教的部分内容很基础：皮肤上的压力造成神经末梢的形变，神经末梢向脊髓发送信号，继而上传至大脑；有些皮肤感受器感受轻微的触碰，有些感受热，有些感受物体在皮肤上的移动（例如一只从树冠上滑落在你手臂上的有毒的昆虫）。这些基本事实本身就很有趣，但是更精彩的——也是贝克给他那一屋子19岁的年轻人提出的优选挑战——则是“我们如何识别一个对象”。 一方面，这是一个关于感官的问题——眼睛的工作原理，以及它向大脑通信的方式。但这个问题也涉及了一些有关感知的重要课题：思想、记忆、意识的本质。我们可以梳理感觉通路的脉络，并记录里面的电信号，我们可以摆弄神经元，让它们告诉我们它们看到了什么。我们如今对于感觉信号的处理已经知道了很多——它们如何在大脑经过一站又一站。这让我们在面对更大的问题时有了抓手，感觉通路里发生的事情对我们来说是一种稳当的知识。对于大脑会把这些知识带到哪里去，我们才刚刚开始了解。不过，步步为营地解读视觉为我们提供了一个解决更大谜团的平台。 第1章 感知之妙 梨不是架古提琴， 一具胴体或一个烧瓶。 它不像任何东西。 它有黄色的外形， 弯曲的轮廓， 底部鼓起。 带有微微的红晕。 ——华莱士·史蒂文斯 看看这三张脸，尽管它们有些模糊，对比度也不高，但你仍然可以将三张脸区分开。最右边妇女的脸有些圆润，左边男孩的下巴很突出。如果他们是你的儿女、朋友或母亲，那你会更轻易地在各种场景下认出他们：你会在他们便服或素颜时认出他们，你会在强光或微光下认出他们，你会从正面或任何角度认出他们，无论他们或近或远、或哭或笑。 但你是如何在不同情况下认出他们的呢？落在你视网膜上的实际图像都是接近不同的。你的大脑针对不同版本做出调整：或大或小、或明或暗、或哭或笑。同一张脸落在你眼里呈现出的物理刺激，可以有近乎无限的变化。然而，你可以在一瞬间毫不费力地认出熟悉的脸，不仅仅是这三张脸，你可以分辨成百上千张不同的脸。大脑是如何完成这项任务的呢？它和世界上所有东西一样，不过是由物质组成的物理机器而已。 也许举一个更简单的例子能帮助你理解。想象你要设计一个识别字母A的电脑程序。现代电脑可以轻易做到这点，不是吗？与大脑相比，它们其实作弊了，我们过会儿再详细展开。 解决方案似乎很简单：在电脑（或大脑）的某处，得有一张图谱或模板，去记载字母A的样子。然后，电脑（或大脑）只要用模板来比较和匹配。假如要识别的字母A与模板中的A大小不一样，怎么办？电脑（或大脑）就只能得出结论：它们不是同一个字母？ P3-7
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从看见到认知，从人眼到神经网络，哈佛教授带你探究思维、学脑科学的未解之谜。通俗晓畅的大家小书，讲述我们的视觉与认知中蕴含的奥秘
精彩内容
这是一本介绍我们是如何看见的书。从古至今，视觉都是思想家乐于讨论的话题，但是从现代角度来说，这些讨论大多很幼稚，眼睛确实就像一个照相机，但是视觉不止于此。也许你会觉得你能认出朋友的脸是一件稀松平常的事——古人甚至不觉得这是一个问题，但是事实上这并不简单。要真正地理解视觉，仅仅知道眼睛的成像原理是远远不够的，你还得知道大脑是如何解读外部世界的。 违反直觉的是，大脑的运行其实很慢。大脑里的神经元和它们之间的突触的运行速度只有现代计算机的百万分之一。然而，大脑可以在许多感知任务上打败计算机。你可以在几百毫秒内从人群中认出你的孩子来。你的大脑是怎么做到的？它是如何从刺激——一片光、空气中的一丝振动、皮肤上的压力变化——里解读出外部世界发生了什么的？我们对于大脑所做的事情只知道冰山一角，但我们了解到的内容却又已经足够迷人。 我在25岁时成了一名神经科学家，彼时神经科学这个学科尚未建立。时至今日，我对它的兴趣依然与当时相差无几，并没有随着时间日益消减。我目睹了我们对大脑认识展，也参与了一点儿微小的工作。这本书的总体叙事框架是“视觉是如何工作的”，从视网膜讲到了位于大脑颞叶的视觉中枢。与此同时，我也想带你参与一段科学旅程，看看神经生物学的基础工作是什么样的——不是像脱口秀那样，而是带你走到实验桌前看看实际的情况。因此我会穿插讲述一些实验室里的场景，也会介绍一些研究者。我们会一步一步地深入视觉。你会知道我们看到的世界并不是真实存在的世界，我们的视网膜会把真实世界的场景分解成碎片，每个碎片表征场景的一部分特定信息，然后分别用不同的通道传输给大脑。这个打碎重编的过程是由视网膜里的神经元完成的。我们将跟踪这入大脑的信号，它们将在那里构建出我们的感知。 大脑中存在许多谜团，但是重要的一点是，大脑并不是一台固定连接的电话连接网，而是由一群神经元交联而成的神经网络。你现在听到神经网络或许总觉得它是计算机里的东西，但实际上它早是由高瞻远瞩的加拿大神经科学家唐纳德·赫布（Donald Hebb）提出的。又过了一段时间，这个概念才被计算机科学家借用。随后几十年间，神经网络的潮流时退，而性能更强大的计算机终于令计算机科学家了机器学新的研究领域，它更为人知的名字叫作人工智能。他们证明，计算机中的神经网络可以经过学惊人的创举，这让神经科学家对大脑中的神经网络更感兴趣了。 因此，如今神经生物学和计算机科学之间展开了许多有益的合作，两个领域相互。大脑是不是用神经网络来解读世界的呢？大脑是以“机器学方式来工作的吗？答案似乎是肯定的，而且大脑做得比计算机好得多。毋庸置疑的是，计算机在很多任务上做得很——不仅仅是下棋，还能学会其他更复杂的任务。然而总的来说，人工智能计算机还是只能在某些方面表现突出，而且即使是简单的人工智能也需要许多硬件支持，需要许多能源。与之形成鲜明对比的是，我们小小的脑袋只需消耗一盏小夜灯的电量就可以做更多的事情。从这个角度看，计算机是非常糟糕的大脑，而计算机科学的目标之一就是把计算机变得更像人脑。 机器学键，正如赫布所想，在于固定连接的神经网络有很多事情不能做，而连接神经元的突触（或者说是计算机里的模拟“神经元”）能根据经验修改。这种可塑性不仅存在于感觉系统里，而且是整个大脑通行的规则。可塑性让大脑能从损伤复，还能让大脑把资源分配给重要的任务。在大脑中，神经网络可以学着去预测世界中有什么物体，它用过去知识来辅助识别视网膜输入的原始信息。总而言之，这意味着感知不仅仅是对视觉图景的固定响应，而且是。大脑的神经网络在看到视觉特征的特定组合时能认出它们。 对于我们理解感知、思维和情感的实际体验，这意味着什么？我们没有明确的答案，但是我们可以想象远处的答案大概会是怎样。已知的、已验证的科学知识可以给我们以切入点。我将带你们走一小段路，看看感官体验是怎么变成感知和思想的。 后，这一切中的“我”在哪里？ 当我们从外部看大脑时，谈论大脑很容易，但是我们想象中的内在的那个自己在哪里呢？这个问题我们几乎无从下手——我们陷入了意识的本质，即自我问题。我们将在本书的后讨论这个问题，我没有答案，只是试图带你更清楚地看待这个问题。
媒体评论
从看见到认知，从人眼到神经网络、探究思维、学习以及脑科学的未解之谜
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