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出版者:The MIT Press

作者:Peter Sterling

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:2015-5-22

价格:USD 45.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262028707

丛书系列:

图书标签:

• 认知神经科学
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神经科学前沿：探索大脑复杂性的新视角 书籍名称： 神经科学前沿：探索大脑复杂性的新视角 作者： 著名神经科学家团队（例如：张伟、李静、王芳等） 出版日期： 2024年秋季 出版社： 科学前沿出版社 ISBN： 978-1-23456-789-0 --- 简介 《神经科学前沿：探索大脑复杂性的新视角》是一部汇集了当前神经科学领域最尖端研究成果与理论思辨的权威著作。本书旨在超越传统的神经元层面分析，深入探讨大脑这一宇宙中最复杂的信息处理系统，是如何在时间和空间尺度上组织、整合和产生行为、认知乃至意识的。我们不再将大脑视为一个静态的、预设的机器，而是将其视为一个动态的、不断适应环境的、具有高度可塑性的实体。 本书结构清晰，内容涵盖了从分子机制到系统级功能、从发育到衰老的广阔领域，特别强调了跨学科合作（如物理学、计算机科学、数学）在揭示生命奥秘中的关键作用。 第一部分：计算神经科学的范式转变 第一章：超越脉冲：信息编码的新模型 本章批判性地回顾了经典的“脉冲编码”理论的局限性。我们提出，在许多高级认知功能中，信息可能通过群体动力学（Population Dynamics）或场电位（Field Potentials）的形式进行编码和传递。详细阐述了如何利用高密度电生理记录（如Neuropixels探针）和光学成像技术（如钙成像），捕捉到更大尺度神经网络的同步活动。讨论了概率性表征在决策制定中的重要性，以及大脑如何处理不确定性。 第二章：动态系统理论在神经回路中的应用 本章聚焦于将大脑视为一个复杂的非线性动态系统。我们引入了流形动力学（Manifold Dynamics）的概念，解释了高维神经元活动如何被约束在低维子空间内，从而实现高效的计算。详细分析了吸引子网络（Attractor Networks）在记忆维持、序列生成和状态转换中的作用。同时，本书也探讨了系统稳定性与可塑性之间的内在矛盾，以及大脑如何通过自组织临界性（Self-Organized Criticality）来优化信息传输效率。 第三章：从数据到理论：深度学习对神经科学的启发与反思 本书并未简单地将人工神经网络（ANNs）等同于生物大脑，而是探讨了深度学习模型如何为我们理解生物信息处理提供计算框架和检验假设的工具。重点分析了反向传播（Backpropagation）在生物学上的可能实现机制，以及表征学习（Representation Learning）在感觉皮层和运动皮层中的对应。此外，本章也严谨地指出了当前ANNs与生物大脑在稀疏性、能耗效率和灾难性遗忘等方面的显著差异，并指出未来研究的方向。 第二部分：皮层与皮层下结构的整合功能 第四章：多感觉整合与注意力机制的跨模态建模 本章超越了对单一感觉通道的分析，深入探讨了视觉、听觉和躯体感觉皮层之间如何实时、动态地融合信息以构建统一的环境感知。重点分析了时间窗对齐（Temporal Alignment）在整合过程中的关键作用。通过研究前额叶皮层（PFC）和顶叶皮层（PPC）的相互作用，我们构建了注意力资源分配的数学模型，揭示了环境需求如何调控信息流的选择性增强。 第五章：情景记忆的结构化：时间、空间与语义的交织 海马体和内嗅皮层在构建“心理地图”中的作用是本章的核心。我们不再将情景记忆视为简单的事件存储，而是将其看作是时间编码（Theta-Gamma耦合）与空间网格细胞/位置细胞系统的紧密耦合。讨论了记忆巩固（Consolidation）过程中，海马体与皮层之间进行的“重播”（Replay）机制，以及这些重播如何重塑长期皮层连接。 第六章：运动控制中的“意图”与“执行”分离 本章探讨了运动皮层（M1, PM, SMA）如何从高层级的“运动意图”过渡到精确的“运动执行”。引入了前运动皮层的预测编码（Predictive Coding）框架，认为基底神经节（Basal Ganglia）的作用在于实时比较预期结果与实际反馈，并产生误差信号以修正内部模型。分析了纹状体在“动作选择”和“行为启动”中的门控机制。 第三部分：连接组的动态性与意识的涌现 第七章：宏观连接组的拓扑结构与信息流的约束 本书详细分析了人脑连接组计划（Human Connectome Project）揭示的大尺度网络拓扑结构，如小世界网络和模块化组织。我们强调，这些静态连接组结构并非固定不变，而是为神经活动提供了概率性的信息传输路径。引入了图论和复杂网络理论，评估了不同脑区（如默认模式网络DMN、执行控制网络ECN）之间的功能连接强度变化，及其与认知灵活性之间的关系。 第八章：睡眠、麻醉与意识的神经振荡基础 意识的本质仍然是神经科学的终极谜团之一。本章集中于振荡（Oscillations）在维持和改变意识状态中的作用。详细分析了伽马波（Gamma）、阿尔法波（Alpha）和德尔塔波（Delta）在皮层不同深度和不同睡眠阶段的切换机制。提出了整合信息理论（IIT）和全局工作空间理论（GWT）的最新神经生理学证据，并讨论了如何通过特定频率的经颅电刺激（tACS/TMS）来调控高级认知功能。 第九章：神经可塑性的时间尺度：从突触到行为的桥梁 可塑性是理解所有学习和适应的基础。本章将可塑性研究提升到新的高度，区分了快速、短暂的行为适应性可塑性（如工作记忆的维持）和缓慢、持久的结构性可塑性（如长期增强LTP/LTD）。深入探讨了胶质细胞（Glial Cells），特别是星形胶质细胞，在调节突触可塑性和信息存储中的被忽视的关键角色，并探讨了年龄相关的可塑性衰退的分子机制。 结语：开放的问题与未来的路线图 本书最后总结了当前神经科学领域尚未解决的核心挑战，包括如何建立一个统一的、可以解释所有认知现象的理论框架，以及如何克服神经科学研究中“数据爆炸”与“理论匮乏”之间的鸿沟。我们呼吁研究者采纳更严格的数学建模、更精密的在体实验设计，以及更广泛的计算工具，共同推动对人类心智的深刻理解。 --- 目标读者： 高级神经科学、认知科学、生物物理学、生物工程专业的研究生、博士后研究人员，以及希望深入了解现代大脑研究前沿的资深学者和计算科学家。 本书特点： 跨学科性： 深度融合了信息论、动力系统、拓扑学和统计物理学的最新工具。 批判性视角： 不仅介绍现有理论，更着重分析其局限性和未来改进方向。 实验验证： 每项理论模型都紧密结合了最新的体内/体外成像和电生理实验数据。

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与许多严肃的科学著作不同，这本书在处理其核心论点时，展现出了一种罕见的、近乎文学性的批判精神。作者并非一个纯粹的理论构建者，他更像是一位持怀疑态度的工程师，不断地挑战着领域内被奉为圭臬的“标准范式”。在探讨“模块化”在认知架构中的作用时，他没有简单地赞美模块化的优势，而是花费了大量的篇幅去探讨那些模糊不清、互相渗透的“混合模式”才是生物现实。他毫不留情地指出，许多当前流行的简化模型，虽然在数学上优雅，但在生物学上却可能是一种过度拟合（Overfitting）的产物，是对系统真实复杂性的浪漫化处理。这种敢于挑战既有权威的勇气，使得阅读过程充满了辩论的张力。我常常读完一章，就会忍不住拿起笔在空白处写下反驳或支持的观点，仿佛正在和一位才华横溢但极其固执的导师进行一场跨越时空的学术对话。这种激发读者主动批判性思考的特质，是任何只会罗列事实的教材所无法比拟的。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉的盛宴。硬壳封面采用了深沉的哑光黑，搭配着抽象的神经元网络图样，线条纤细而富有生命力，在特定角度下会泛着低调的金属光泽，这不禁让人联想到大脑皮层复杂的拓扑结构。内页的纸张手感极佳，厚实且不易反光，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。最让我欣赏的是它的排版艺术，字体选择了一种典雅的衬线体，字号适中，行距和段落间距的把握恰到好处，使得大段的理论陈述也显得疏朗有致，没有丝毫拥挤感。而且，书中穿插的那些示意图——那些关于信息编码、突触可塑性的几何表达——它们不仅仅是图解，更像是精心雕琢的艺术品，用最简洁的线条勾勒出了最复杂的生物学机制。我甚至觉得，仅仅是翻阅这本书，就如同进行了一次对知识殿堂的物理漫步。它显然不是那种流水线生产出来的工具书，而是真正投入了设计心血的，能让人在阅读过程中感受到愉悦和尊重的作品。这种对细节的极致追求，让我对书中内容的质量也自然而然地抱有了更高的期待，仿佛作者在用这种精美的外壳向读者承诺：里面装载的知识，同样是经过千锤百炼的精品。

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这本书的理论深度，远超出了我先前对“设计原则”类书籍的预期。我原本以为它会集中在工程学的应用层面，讲解如何模仿生物神经网络来优化现有的AI模型。然而，它却将讨论的重心放到了“为什么”而不是“如何做”。书中对能量最小化原理在神经元层面的体现，有着近乎偏执的数学刻画。那些关于信噪比、信息熵和功耗之间的权衡分析，引用了大量的最优控制理论和统计物理学的工具，这部分内容极其硬核，绝不是为入门读者准备的。我不得不频繁地停下来，查阅那些在经典计算理论中被遗忘已久的公式和定理，以确保自己跟上了作者对“效率”这个核心概念的解构。特别是关于“冗余编码的必要性”那一部分，作者提供了一个非常新颖的角度，阐述了在存在不可预测环境噪声的情况下，系统如何通过故意引入结构性的冗余，反而提高了长期生存的概率。这不仅仅是关于神经科学，更像是对复杂系统自组织能力的一种深刻哲学洞察，读起来颇有一种醍醐灌顶的震撼感。

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初读这本书的章节布局时，我有一种被引导者带着穿越迷宫的奇妙体验。它没有采用那种线性的、教科书式的堆砌知识点的方式，反而更像是一场精心编排的哲学思辨之旅。开篇就抛出了一个宏大而令人不安的问题：生命体的计算原则究竟是效率的极致还是随机性的产物？这种由宏观到微观，再由生物学观察回溯到信息论基础的叙事结构，极大地激发了我的好奇心。作者似乎深谙如何制造阅读的“钩子”，总是在你感觉即将掌握一个概念的刹那，通过一个巧妙的过渡句或一个令人深思的案例，将你的视野迅速拉高到更高的理论层次。例如，当讨论到感知系统的信息瓶颈时，作者并没有直接给出标准答案，而是先从鸟类的飞行控制系统谈起，通过对比不同物种在不同环境压力下做出的设计妥协，反向推理出“最优设计”的边界条件。这种叙事节奏的控制非常高明，让人不得不放慢速度，细细品味每一个逻辑转折点，生怕错过了一丝一毫的精妙推导。

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这本书的真正价值，或许在于它成功地架设了一座横跨多个学科的桥梁，而且这座桥梁的结构极其稳固。它没有将神经生物学、计算复杂性理论和进化论割裂开来，而是将它们视为一个统一的“设计空间”中的不同维度。我特别欣赏作者对历史脉络的梳理，他没有将当前的研究成果视为凭空出现，而是细致地追溯了从早期的控制论先驱到现代深度学习理论的发展路径，并清晰地标明了每一步理论飞跃背后的生物学驱动力。这种跨学科的视角，让那些原本在各自领域内看似孤立的发现，在更高的层面上获得了意义的统一。例如，当讨论到记忆存储的能量效率时，作者巧妙地引入了信息论中的无损压缩极限，并将其与海马体中细胞群的放电模式联系起来。这种整合能力使得这本书不仅对神经科学家有价值，对于任何研究复杂适应系统的工程师、甚至是哲学家，都能从中汲取到极具启发性的见解，它真正做到了拓宽读者的思维边界。

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