內容大鋼
本書系統介紹腦與認知及計算相關的基礎。全書共分12章。第1章為認知與計算，重點介紹認知、元認知、腦結構與功能，腦與認知框架等；第2章為方法與技術，重點介紹心理學方法、電生理學方法、腦成像、數據處理等；第3章為神經與信息，重點介紹神經元、神經信息、神經通路和層級、微觀與超微觀等；第4章為視覺與計算，重點介紹視覺信息、對象識別、視覺理論、電腦視覺等；第5章為感知與運動，重點介紹感覺與知覺、感受器和編碼、聯覺和直覺、運動與控制等；第6章為注意與意識，重點介紹注意網路、注音的生理機制計音的信自加了音與田維筆，算7音為學習與記憶，重點介紹元學習、記憶模型、知識建構、貝葉斯大腦等；第8章為溝通與語言，重點介紹人類語言的獨特性、失語症與語言中樞、語言處理模型、對偶學習等；第9章為情感與計算，重點介紹報償與動機、人腦經濟學、情感與選擇、預測與期望等；第10章為發育與可塑，重點介紹腦功能發育、腦功能可塑性、腦改進方案、腦區到腦網路等；第11章為社會與創造，重點介紹社會認知、歸因理論、模仿行為、社會網路與大數據等；第12章為人工與系統，重點介紹類腦計算與人工腦、腦機系統、自主無人系統、安全和倫理 本書適合作為高等院校智能科學與技術專業、人工智慧專業本科生和研究生的教材，也可供人工智慧相關領域的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。
目錄
第1章 認知與計算
1.1 認知
1.2 元認知
1.3 認知計算
1.4 腦結構與功能
1.5 三位一體
1.6 腦與認知框架
1.7 人類腦計劃
習題
第2章 方法與技術
2.1 心理學方法
2.1.1 反應時法
2.1.2 眼動分析法
2.1.3 口語報告分析法
2.1.4 內隱聯想測驗
2.1.5 電腦模擬法
2.2 電生理學方法
2.2.1 膜片鉗技術
2.2.2 細胞記錄法
2.2.3 腦損傷研究法
2.3 腦成像
2.3.1 CT
2.3.2 PET
2.3.3 SPECT
2.3.4 MRI
2.3.5 fMRI
2.3.6 TPM
2.3.7 EEG
2.3.8 MEG
2.4 技術比較
2.5 設計實驗範式
2.6 數據處理
習題
第3章 神經與信息
3.1 神經元
3.2 神經膠質細胞
3.3 神經信息
3.3.1 神經信息產生
3.3.2 神經信息編碼
3.3.3 神經信息傳播
3.4 神經通路和層級
3.5 人工神經
3.5.1 人工神經元
3.5.2 人工神經網路
3.5.3 深度學習系統
3.6 微觀與超微觀
3.6.1 分子
3.6.2 量子
習題
第4章 視覺與計算
4.1 眼睛
4.2 視覺信息
4.2.1 視覺信息感知
4.2.2 視覺信息傳遞
4.2.3 視覺感受機制
4.2.4 視覺信息編碼
4.3 對象識別
4.3.1 神經機制
4.3.2 認知模型
4.3.3 眼球運動
4.3.4 運動知覺
4.3.5 立體視覺
4.3.6 顏色視覺
4.3.7 視覺恆常性與腦補
4.4 視覺理論
4.4.1 馬爾計算視覺
4.4.2 格式塔理論
4.4.3 主動視覺
4.5 電腦視覺
4.5.1 深度估計
4.5.2 行人預測
4.5.3 水下視覺
4.6 視覺系統比較
習題
第5章 感知與運動
5.1 感覺與知覺
5.2 感受器和編碼
5.2.1 感受器的種類
5.2.2 感受器的換能作用
5.2.3 感覺信息編碼
5.3 聽覺與平衡覺
5.3.1 聲音與聽覺
5.3.2 耳朵與聲音感知
5.3.3 人工耳蝸
5.3.4 聽聲辨位
5.3.5 平衡覺
5.4 觸覺和痛覺
5.4.1 觸痛感知
5.4.2 觸覺
5.4.3 痛覺
5.4.4 癢覺
5.5 嗅覺和味覺
5.5.1 嗅覺
5.5.2 味覺
5.6 聯覺和直覺
5.6.1 聯覺
5.6.2 直覺
5.7 初級感覺與運動皮層
5.8 運動與控制
5.8.1 下行傳導通路
5.8.2 運動層級與控制
習題
第6章 注意與意識
6.1 注意
6.2 注意與分辨
6.3 注意網路
6.4 注意的生理機制
6.5 注意的信息加工
6.5.1 選擇性注意
6.5.2 注意分配
6.5.3 變化視盲
6.5.4 外顯型與內隱型注意
6.5.5 特徵整合理論
6.6 人工注意網路
6.7 睡眠與夢
6.8 意識與思維
習題
第7章 學習與記憶
7.1 學習
7.1.1 學習認知模型
7.1.2 赫布理論
7.1.3 遷移學習
7.1.4 學習形成記憶
7.2 元學習
7.3 記憶
7.4 記憶模型
7.4.1 多重存儲記憶模型
7.4.2 工作記憶模型
7.5 記憶的神經基礎
7.5.1 記憶相關的腦區
7.5.2 記憶相關的皮層
7.5.3 海馬與記憶
7.6 記憶轉移
7.7 遺忘曲線
7.8 概念與分類
7.9 知識建構
7.9.1 符號網路模型
7.9.2 層次語義網路模型
7.9.3 原型模型
7.9.4 激活擴散模型
7.10 知識表徵
7.10.1 聯想記憶模型
7.10.2 知識圖譜
7.11 貝葉斯大腦
習題
第8章 溝通與語言
8.1 溝通
8.2 人類語言的演化
8.3 人類語言的獨特性
8.4 失語症與語言中樞
8.5 語言處理模型
8.5.1 Lichtheim模型
8.5.2 Wernicke-Geschwind模型
8.6 詞腦
8.7 中英語言認知異同
8.8 腦電到文字轉譯
8.9 自然語言處理
8.10 對偶學習
習題
第9章 情感與計算
9.1 報償與動機
9.2 成癮
9.3 人腦經濟學
9.3.1 經濟學現象
9.3.2 能量函數
9.4 強化學習
9.5 理性與情緒
9.6 情緒腦
9.7 情感與選擇
9.8 預測與期望
9.9 期望最大化
9.10 對抗網路
9.11 自律與自監督
9.12 情感計算
習題
第10章 發育與可塑
10.1 腦功能發育
10.2 腦功能可塑性
10.3 腦改進方案
10.4 腦區到腦網路
10.4.1 結構洞與智力
10.4.2 複雜性臨界點
10.5 腦網路演化
10.5.1 演化動力學
10.5.2 圖網路學習
10.6 男女有別
10.7 神經架構搜索
習題
第11章 社會與創造
11.1 社會認知
11.2 歸因理論
11.3 分類與圖式
11.4 同理心
11.4.1 鏡像神經元
11.4.2 自閉症情緒圖譜理論
11.4.3 同理心和道德決策
11.4.4 同理心與公平感
11.5 模仿行為
11.6 具身認知與元宇宙
11.7 利他行為
11.8 智力與創造力
11.9 人類智力的起源與演化
11.10 弗林效應
11.11 社會網路與大數據
習題
第12章 人工與系統
12.1 人工智慧
12.2 類腦計算與人工腦
12.3 模擬機器人
12.4 腦機系統
12.5 自主無�
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