Cognitive Science, Development, and Psychopathology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Burack, Jacob A.; Enns, James T.; Fox, Nathan A.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2012-8

价格:$ 96.05

装帧:

isbn号码:9780195315455

丛书系列:

图书标签:

认知神经科学
认知科学
发展心理学
精神病理学
心理学
儿童发展
认知发展
心理健康
临床心理学
发展心理病理学
行为科学

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The disciplines of cognitive neuroscience, development, and psychopathology are complementary in the study of human perception and attention, even though each discipline emerges from a decidedly different and sometimes incompatible worldview. The meeting of researchers across these disciplines results in a fruitful cross-fertilization that ultimately leads to better science within each discipline and a joint scientific endeavor that is greater than the sum of its parts. Cognitive Science, Development, and Psychopathology: Typical and Atypical Developmental Trajectories of Attention unites scholars sharing common interests in the development of attention and related areas of functioning with different perspectives and methodologies. The volume does not impose a single framework for discussing the relevant issues, but rather the authors highlight the importance of their own approaches to the study of the typical and atypical development of attention. Drs. Burack, Enns, and Fox have organized the chapters into three sections: Atypical Environments, Threat, and the Development of Individual Differences in Attention; The Organization of the Development of Attention in Typical and Atypical Processing; and The Case of Orienting Attention in Developing an Integrated Science. Discussion topics include cognitive bias modification, attention and the development of anxiety disorders, deficient anchoring, reflexive and abnormal social orienting in autism, and social attention. This volume is a unique and critical resource for researchers in communication disorders, developmental and cognitive psychology, human development, neuroscience, and educational and counseling psychology.

好的，这是一份关于一本名为《认知科学、发展与精神病理学》（Cognitive Science, Development, and Psychopathology）的图书的详细介绍，其中不包含该特定书籍的内容，而是介绍一本不同主题的、可能涵盖相关但截然不同的领域的书籍。 --- 跨学科探索：计算神经科学、人工智能与伦理学导论：新范式的崛起随着信息技术和生物医学的飞速发展，我们正站在一个知识交叉点的边缘。这本新近出版的专著《计算神经科学、人工智能与伦理学前沿》（Frontiers in Computational Neuroscience, AI, and Ethics）旨在系统地梳理和探讨这些新兴领域之间日益紧密的联系。本书的核心目标是超越传统学科壁垒，为研究人员、政策制定者以及对未来技术走向感兴趣的公众，提供一个全面且具有前瞻性的分析框架。本书并非简单地罗列最新的技术突破，而是深入剖析了如何利用计算模型来理解生物大脑的复杂性，如何将这些理解转化为具有社会责任感的人工智能系统，以及围绕这些系统所产生的深刻伦理和社会挑战。全书结构严谨，从微观的神经元动态到宏观的社会影响，层层递进，力求构建一个完整的认知与技术生态图景。第一部分：计算模型的基石——从神经元到网络本部分聚焦于理解大脑运作的数学和计算基础。它首先回顾了经典的人工神经网络模型，并迅速过渡到对当前最前沿的脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的研究。SNNs因其更接近生物学事实的事件驱动特性，被认为是实现更高效、更具生物合理性的类脑计算的关键。章节细览： 1. 生物物理约束下的建模：深入探讨了Hodgkin-Huxley模型及其简化版本在模拟单个神经元行为中的应用。重点分析了这些模型的计算成本与生物准确性之间的权衡，并介绍了如何使用随机微分方程来描述大规模网络的动态行为。 2. 连接组的计算几何：讨论了大脑连接组（Connectome）数据的收集、分析和表示方法。书中详细阐述了图论（Graph Theory）在描述大规模神经回路拓扑结构中的强大能力，包括小世界网络和无标度网络的特征，以及这些结构如何影响信息处理和鲁棒性。 3. 学习规则的演化：考察了从经典的赫布学习（Hebbian Learning）到尖峰时间依赖可塑性（STDP）的转变。本章强调了非监督学习在自组织模式发现中的核心地位，并引入了最新的内在动机学习（Intrinsic Motivation Learning）框架，探讨了机器如何发展出类似人类的好奇心和探索行为。第二部分：人工智能的认知模拟与工程实现在奠定了计算神经科学的理论基础后，本书的第二部分转向了当代人工智能的工程实践，特别是那些致力于模仿或超越人类认知功能的系统。这部分强调了从神经科学洞察中汲取灵感，以期构建更通用、更灵活的AI。章节细览： 4. 深度学习的瓶颈与神经启发：批判性地审视了当前深度学习的局限性，如对大量标记数据的依赖和灾难性遗忘问题。随后，提出了几种受大脑机制启发的解决方案，例如知识的模块化表征和持续学习（Continual Learning）的最新算法设计，这些算法旨在模仿海马体与新皮层之间的协同作用。 5. 具身智能与环境交互：具身智能（Embodied AI）是本书关注的一个重要焦点。本章讨论了将认知算法嵌入物理或虚拟身体中，通过真实世界的互动来促进学习的必要性。分析了传感器融合、运动控制和决策制定的复杂计算挑战，特别是如何在不确定的动态环境中维护认知一致性。 6. 可解释性AI（XAI）的计算视角：随着AI模型变得越来越复杂，理解其决策过程变得至关重要。本节从神经科学的可解释性角度出发，探索了诸如激活最大化（Activation Maximization）和因果干预分析等方法，力求揭示“黑箱”内部的计算逻辑，并将这些解释框架与人脑中可报告的认知过程进行对比。第三部分：技术前沿的伦理边界与社会影响本书的最后一部分将焦点从“如何构建”转向“应该构建什么”以及“构建后的影响”。这是本书最具前瞻性和争议性的部分，探讨了高度智能和自主系统带来的深刻伦理困境。章节细览： 7. 自主性、责任与法律框架：随着AI系统在关键领域（如自动驾驶、医疗诊断）获得更大的自主权，确定错误发生时的责任主体变得日益复杂。本章详细分析了当前国际上关于AI责任的法律讨论，并提出了基于计算透明度的问责模型，即如何量化和追溯一个决策链条中的“意图”或“过失”。 8. 偏见放大与公平性：探讨了训练数据中的历史和社会偏见如何被复杂的计算模型继承、放大并固化到自动化决策中。书中提出了反事实公平性（Counterfactual Fairness）等技术度量标准，并讨论了在模型设计阶段就嵌入社会价值观的“价值对齐”（Value Alignment）方法。 9. 认知增强与人类身份：这是一个关于未来学和哲学的交叉议题。本书考察了神经接口技术（BCIs）和先进AI辅助工具对人类认知能力（如记忆、注意力、决策速度）的潜在影响。讨论的核心在于，当技术深度融入认知过程时，人类的自我认知和身份认同将如何被重塑，以及社会应如何管理这种“认知分化”的风险。 10. 全球治理与技术扩散：最后一章着眼于宏观层面。它分析了计算前沿技术扩散带来的地缘政治风险，以及在缺乏全球共识的情况下，如何建立有效的技术标准和监管机制，以确保这些强大工具的服务于全人类的福祉，而非加剧不平等。总结：通往负责任的智能未来《计算神经科学、人工智能与伦理学前沿》是一项雄心勃勃的综合性工作。它不仅为研究者提供了理解当代AI技术深度起源的计算工具箱，更为决策者提供了应对技术颠覆性力量的批判性视角。本书最终的目标是激发一场跨学科的对话，确保我们正以一种审慎、知情且负责任的方式，迈向一个由智能系统深刻塑造的未来。本书是为那些不满足于表层技术演示，而渴望探究其深层原理、潜在影响和伦理责任的读者量身定制的。