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出版者:Academic Press;

作者:Alan Anticevic (Editor),‎ John D Murray (Editor)

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2017-10

价格:0

装帧:

isbn号码:9780128098257

丛书系列:

图书标签:

• 脑科学
• 生物-生物数学
• 数学-ComputationalNeuroscience
• 计算精神病学
• 精神病学
• 计算神经科学
• 机器学习
• 深度学习
• 神经科学
• 生物医学工程
• 人工智能
• 数据科学
• 建模

深入探索认知神经科学与心理学交叉领域的前沿著作 《心智的解码：计算模型在理解人类行为与精神障碍中的应用》 作者： [此处可填写一位虚构的、在相关领域有建树的学者姓名，例如：] 亚历山大·冯·赫尔曼 (Alexander von Hermann) 教授 译者： [此处可填写一位虚构的资深译者姓名] 出版社： [此处可填写一家具有学术声望的出版社名称，例如：] 普林斯顿大学出版社 (Princeton University Press) 亚洲分部 --- 内容提要： 本书旨在为认知科学、神经生物学、心理学以及复杂系统理论的研究者和高阶学生提供一个关于心智如何运作及其在病理状态下如何偏离常轨的全新视角。我们生活在一个信息爆炸的时代，人类的行为和主观体验，如同任何复杂的动态系统一样，其底层逻辑可以被精确地建模、量化和预测。本书摒弃了传统上将精神障碍视为孤立“疾病”的二元论观点，转而采用一个跨学科的、整合性的框架，将精神健康挑战视为大脑信息处理网络中参数失调或算法错误的结果。 全书的基石在于计算建模（Computational Modeling）的强大工具箱，它使我们能够从纯粹的描述性范畴跨越到可检验的因果预测层面。 第一部分：理论基石与认知架构重塑 (The Theoretical Bedrock and Cognitive Architecture Redefined) 本部分首先回顾了人类决策制定的经典理论，从期望理论（Expected Utility Theory）到前景理论（Prospect Theory），并迅速引入了当前认知科学的前沿视角：贝叶斯推理（Bayesian Inference）。我们不再将心智视为被动的信息接收器，而是主动的“预测机器”（The Predictive Machine）。 核心章节探讨了以下关键概念： 1. 自由能原理与自组织： 我们深入剖析了卡尔·弗里斯顿（Karl Friston）提出的自由能原理（Free Energy Principle, FEP），阐述了大脑如何通过最小化其对环境的预测误差来维持其内部稳态。本书将FEP作为理解意识、注意力和本体感觉的基础算法，并解释了为何“惊奇”（Surprise）是驱动学习和适应性的核心信号。 2. 层次化预测编码： 详细描述了大脑如何构建一个多层次的预测层次结构，从感觉皮层处理基本特征到前额叶皮层处理抽象概念。重点讨论了“自上而下”（Top-Down）的预测信号如何与“自下而上”（Bottom-Up）的误差信号进行动态交互。 3. 信念的形成与更新： 探讨了信念（Beliefs）在计算层面上是如何被表征的——不仅仅是知识的集合，而是概率分布。我们审视了“信念固着”（Belief Perseverance）的计算机制，以及它如何影响学习的效率和鲁棒性。 第二部分：模型化决策与价值系统 (Modeling Decision-Making and the Valuation System) 本部分将理论框架应用于日常和非典型行为的中心议题：决策。我们细致区分了不同类型的决策过程，并展示了如何利用数学工具来量化这些过程中的潜在偏差。 1. 奖励、价值与强化学习： 详尽介绍了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的框架，特别是多巴胺能系统与多巴胺信号（如TD误差）在价值学习中的作用。我们超越了简单的Q学习，探讨了蒙特卡洛方法和Actor-Critic模型在模拟人类策略选择中的应用。 2. 探索与利用的权衡（Exploration-Exploitation Trade-off）： 这是一个关键的计算困境。我们分析了在不确定性下，个体如何平衡已知最优选项（利用）与尝试新选项以发现潜在更高回报（探索）的策略。书中提供了多种计算模型来量化个体在探索倾向上的差异。 3. 社会决策的博弈论基础： 将计算模型扩展到人际互动中。通过分析序贯博弈和信念博弈，我们构建了模型来预测合作、欺骗和信任的产生机制，关注“心智理论”（Theory of Mind, ToM）在计算层面上的实现——即对他人信念状态的建模能力。 第三部分：失调的算法：行为与精神障碍的计算视角 (Dysfunctional Algorithms: A Computational View of Behavior and Psychopathology) 这是本书最具原创性的部分，它系统性地将计算模型应用于理解精神病理学，视之为特定算法参数的漂移或错误校准。 1. 偏差与非理性： 我们分析了常见的认知偏差（如确认偏误、损失厌恶）如何在标准的概率框架内被量化。对于那些明显偏离理性预期的行为，我们提出计算模型作为“诊断探针”的潜力，用以区分是信息处理的效率问题还是目标函数（Goal Function）本身的偏差。 2. 精神分裂症的预测失调： 深入探讨了精神分裂症谱系障碍中，预测编码和误差处理机制的失衡。重点分析了预测误差的过度敏感性（或鲁棒性降低）如何解释幻觉和妄想的产生——即大脑无法有效地将“内部模型预测”与“外部感官输入”进行可靠的整合。 3. 焦虑与抑郁的计算表征： 对焦虑和抑郁进行了基于控制理论的重构。焦虑被建模为对未来不确定性（Entropy）的过度惩罚，导致决策倾向于僵化和回避。而抑郁则可能与价值学习的停滞或负面奖励学习的过拟合有关，使得个体难以更新其对未来的预期价值。 4. 成瘾行为的强化学习悖论： 探讨了成瘾如何通过劫持大脑的奖励系统，导致对即时高价值刺激的过度学习和价值重估。模型展示了即使在长期负面后果明确的情况下，冲动行为如何因其在短期内提供的强大预测误差校正信号而持续存在。 结论：迈向个体化的计算精神病学 本书最后总结了如何将这些计算框架转化为精准的临床工具。我们展望了未来研究的方向，包括如何利用行为范式和神经影像数据来识别和量化个体层面的计算参数（如学习率、温度参数、噪声容忍度），从而为开发目标明确、个体化的干预措施（如基于模型的神经反馈训练或优化认知行为疗法）奠定坚实的科学基础。 本书特色： 深度整合性： 首次将贝叶斯推理、强化学习、预测编码和自由能原理有机地融合在一个统一的框架内，应用于从正常认知到精神病理学的全谱分析。 高度数学化但可操作： 虽然涉及复杂的数学和算法，但每一模型都被清晰地映射到可观察的行为现象和神经生理学观察上，为高级研究者提供了实际的建模蓝图。 超越描述： 本书的最终目标是解释“为什么”，而不仅仅是“是什么”，从而推动精神医学从描述性诊断向基于机制的理解转变。 --- 目标读者： 认知神经科学家、计算神经生物学家、高级心理学与精神病学研究生、人工智能和机器学习研究人员（关注生物智能模型者）。 推荐语： > “这是一部里程碑式的作品。它以无可辩驳的逻辑和严谨的数学工具，为我们理解‘心智’这一终极黑箱提供了最清晰的路线图。它不仅改变了我们思考精神障碍的方式，也为未来精确的神经科学干预打开了大门。” > — [虚构引述者：] 埃莉诺·里德博士，牛津大学认知科学研究所主任。

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《Computational Psychiatry》这本书，光是名字就足够吸引人。作为一名对科技与人文交织的领域抱有浓厚兴趣的读者，我一直认为，将严谨的计算方法引入心理健康领域，是未来发展的重要方向。我脑海中浮现出许多关于这本书内容的猜想：它是否会深入探讨如何利用机器学习算法，来识别精神疾病的早期预警信号？例如，通过分析大量的文本数据，捕捉个体情绪的细微变化，或者通过脑电图的模式识别，来寻找疾病的生物标志物。这种可能性本身就令人振奋。我希望这本书能够为我揭示，那些曾经被认为难以量化的精神疾病，如今是否能够通过精确的数学模型和强大的计算能力，得到更客观的理解和诊断。是否书中会介绍一些具体的计算模型，比如如何用强化学习来解释成瘾行为的形成，或者如何用图论来分析精神疾病患者的脑网络连接异常？我期待能够从中学习到一些具体的、能够用于分析和理解精神健康问题的计算工具和思维方式。同时，我也非常关心，计算精神病学在伦理和隐私方面可能带来的挑战。书中是否会探讨如何保护患者的个人数据，如何避免算法的偏见，以及如何确保这些技术能够为所有需要的人提供公平的帮助？一个成熟的科学领域，必然需要有完善的伦理考量。总而言之，我希望这本书能够为我打开一扇通往计算精神病学世界的大门，让我对其核心理念、技术手段以及未来发展方向有一个全面而深刻的认识，并从中获得启发，思考科技如何更好地服务于人类的精神健康。

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拿到《Computational Psychiatry》这本书，我立刻被它所传达出的前沿性和跨学科性所吸引。作为一名对认知科学和心理健康问题都有所关注的读者，我一直认为，用更科学、更量化的方法来理解和治疗精神疾病，是未来的发展方向。这本书的标题直接点出了它的核心主题：如何运用计算的思维和工具，来研究和干预精神疾病。我非常好奇，书中是否会介绍一些具体的计算模型，例如如何通过数学方程来描述情绪的动态变化，或者如何利用机器学习算法来预测抑郁症的复发风险。想象一下，如果我们可以通过分析大量的行为数据，比如用户的在线活动、睡眠模式、甚至是说话的语调，来识别出潜在的精神健康问题，这将是多么强大的能力。我希望这本书能为我揭示这些潜在的可能性，并解释这些计算方法背后的科学原理。另外，我也想知道，这本书是否会探讨计算精神病学如何改变传统的临床实践。比如，医生是否会使用AI驱动的工具来辅助诊断，或者治疗方案是否会根据个体独特的计算特征来定制？这种个性化的治疗方式，对于那些长期寻求有效治疗但效果不佳的患者来说，无疑是极具吸引力的。同时，我也深知，任何新的技术都伴随着挑战。书中是否会讨论数据隐私、算法的偏见，以及如何确保计算精神病学在伦理上是负责任的？一个成熟的学科，不仅要有强大的技术支撑，更要有健全的伦理框架。这本书能否为我提供一个全面的视野，让我理解计算精神病学是如何构建一个连接大脑、行为与疾病的计算模型，并最终为改善人类的精神健康福祉做出贡献？我充满期待。

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对于《Computational Psychiatry》这本书，我的第一印象是其标题所蕴含的巨大潜力。作为一名对心理科学领域充满好奇的读者，我一直关注着技术进步如何能够为精神健康领域带来革命性的变化。传统的精神病学在诊断和治疗方面虽然取得了显著进展，但很多时候仍面临着主观性强、诊断困难、治疗效果个体差异大等挑战。这本书的出现，似乎为我们描绘了一条用严谨的计算方法来攻克这些难题的道路。我非常想知道，书中是否会详细介绍如何利用大数据分析，例如基因组学、神经影像学、甚至行为轨迹数据，来构建更精确的精神疾病诊断模型。能否通过算法来识别那些肉眼难以察觉的疾病早期信号，从而实现更早期的干预？这对我来说，是一个极具吸引力的方向。同时，我也对书中是否会涉及如何利用计算模型来设计和优化治疗方案感到好奇。比如，机器学习算法能否根据个体的生理和行为特征，推荐最有效的药物或心理疗法？这种高度个性化的治疗方式，对于那些长期饱受折磨的患者而言，无疑是巨大的福音。我期待这本书能够深入浅出地解释这些复杂的计算原理，并提供一些引人入胜的案例研究，让我们看到计算精神病学在现实世界中的应用前景。此外，我也关注到，随着计算能力的增强和数据量的爆炸式增长，数据隐私和伦理问题也变得尤为重要。书中是否会探讨如何平衡技术发展与个人隐私保护，以及如何确保算法的公平性和透明度？一个健康发展的学科，必然需要兼顾技术与伦理。这本书能否为我打开一扇通往计算精神病学新世界的大门，让我对其核心理念、技术手段和未来发展有一个深刻的理解，这是我最期待的。

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我最近入手了一本名为《Computational Psychiatry》的书，这名字听起来就非常有意思，充满了未来感和科学探索的意味。作为一名对心理学和计算机科学交叉领域都略知一二的读者，我一直对如何用量化的方法来理解人类复杂的情感和思维过程感到着迷。传统的精神病学在诊断和治疗上取得了巨大成就，但我们都知道，精神疾病的很多方面依然是模糊的、难以捉摸的，往往依赖于临床医生的经验和患者的主观陈述。这本书是否能为我们打开一扇窗，让我们看到如何利用强大的计算工具，例如复杂的数学模型、机器学习算法，甚至脑科学的最新发现，来更深入地解析这些难题？我特别好奇，它是否会探讨如何从海量的数据中提取有价值的信息，比如基因组学、神经影像学、甚至是社交媒体上的行为数据，来构建预测模型，从而实现精神疾病的早期预警和个性化治疗？想象一下，如果有一天，我们可以通过分析一个人的基因序列，或者监测其大脑活动模式，就能在疾病症状显现之前就对其进行干预，这将是多么令人振奋的突破。这本书是否会深入探讨这些技术在实际应用中的可行性和局限性？我希望它能不仅仅是罗列一些技术名词，而是能够清晰地阐释这些计算方法背后的原理，以及它们如何被应用于解决精神病学中的具体问题，比如抑郁症、焦虑症、精神分裂症等等。此外，书中是否也会讨论伦理问题，例如数据隐私、算法的偏见，以及计算方法在精神健康领域应用的社会影响？毕竟，任何一项新技术在被广泛接受之前，都需要经过严格的考量和辩论。这本书能否为我们提供一个全面的视角，让我们理解计算精神病学是如何重塑我们对精神疾病的认知，并为患者带来更有效、更具同情心的治疗方案？我迫不及待地想从中找到答案，并对这个新兴领域有一个更深刻的认识。

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《Computational Psychiatry》这个标题，无疑是当前科技前沿与人类深层困惑交汇的绝佳体现。作为一名对科学进步如何能够触及人类内心世界充满好奇的普通读者，我一直期待着能够看到，那些看似飘渺的精神疾病，是否能够通过严谨的计算方法，找到更清晰的脉络。我猜想，这本书可能会深入阐释如何运用强大的计算工具，如人工智能、大数据分析，以及脑科学的最新成果，来解构精神疾病的复杂性。想象一下，如果未来我们可以通过分析个体海量的行为数据，例如社交媒体的使用模式、睡眠习惯，甚至是个体语音的细微变化，就能够提前预警潜在的精神健康风险，这将是多么革命性的改变。我特别好奇，书中是否会详细介绍一些具体的计算模型，例如如何利用机器学习算法来识别抑郁症的早期迹象，或者如何运用网络科学来理解精神疾病患者大脑的功能连接异常。我希望能够从中获得一些关于如何用更量化、更客观的方式来理解和评估精神健康状况的见解。同时，我也深知，任何一项技术的快速发展，都伴随着伦理和社会层面的考量。书中是否会充分探讨数据隐私保护、算法公平性，以及如何确保计算精神病学的发展能够真正造福于人类，而不是加剧现有的不平等？一个成熟的科学领域，必然需要对这些潜在的风险有深刻的洞察和负责任的态度。总而言之，我希望这本书能够为我揭示计算精神病学这一新兴领域的全貌，它不仅是一项技术上的突破，更是对人类心智理解方式的一次深刻革新。

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《Computational Psychiatry》这个书名，立刻勾起了我对科技如何赋能心理健康领域的无限遐想。一直以来，我对那些试图用严谨的科学方法来理解人类内心世界的尝试都非常感兴趣，而将“计算”这一概念引入精神病学，无疑是其中的一大亮点。我猜想，这本书可能会深入探讨如何利用人工智能、大数据分析等前沿技术，来解析那些困扰人类的精神疾病。传统的精神病学诊断往往依赖于临床医生的经验和对病症的观察，这其中不乏主观性和不确定性。而计算精神病学，似乎为我们提供了一种全新的、更客观的视角。我非常期待书中能够解答诸如：我们是否能通过分析大量的脑成像数据，找出精神疾病的生物标志物？机器学习模型能否在早期阶段就识别出有患病风险的个体？药物研发是否能借助计算模拟，变得更加高效和精准？这些问题都让我感到非常兴奋。这本书会不会详细介绍一些具体的计算模型，例如强化学习在理解成瘾行为中的作用，或者贝叶斯模型在认知偏差分析中的应用？我希望它能够提供一些具体的案例研究，让我们看到这些抽象的计算方法是如何转化为实际的应用，并为患者带来切实的益处。同时，我也关注到，随着技术的进步，数据隐私和伦理问题也随之而来。这本书是否会探讨这些潜在的挑战，并提出相应的解决方案？一个健康的、可持续发展的计算精神病学领域，必然需要兼顾技术创新与伦理规范。总而言之，我希望这本书能够让我对计算精神病学有一个系统而深入的了解，它不仅仅是一个技术上的革新，更是一种对人类心智理解方式的深刻变革。

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《Computational Psychiatry》这本书，光看名字就让人眼前一亮，充满了科学的严谨与人文的关怀。我一直觉得，心理健康问题是人类最复杂、也最需要科学介入的领域之一。而“计算”这个词，更是为这一领域注入了新的活力。我非常好奇，这本书是否会阐述如何将严谨的数学模型和复杂的算法，应用到精神疾病的研究和治疗中。想象一下，那些曾经只能靠经验和主观判断来诊断的疾病，如今能否通过大数据分析，甚至脑科学的最新发现，被更精确地量化和理解。我特别期待书中能探讨，如何利用机器学习来识别精神疾病的早期迹象，或者预测疾病的进展。例如，通过分析患者的语言模式、社交行为，甚至是一些生理信号，能否构建出更精准的预测模型？这种可能性本身就足够令人兴奋。这本书是否会深入讲解一些具体的计算方法，比如如何用强化学习来理解成瘾行为的机制，或者如何用网络科学来分析精神疾病的脑网络异常？我希望它能够提供一些具体的案例，让我们看到这些抽象的计算模型是如何与实际的精神健康问题相结合的。此外，我也关注到，计算精神病学的发展，必然会带来关于数据隐私、算法公平性等伦理问题。书中是否会充分探讨这些议题，并为我们提供一些思考方向？一个负责任的科学发展，离不开对潜在风险的审慎评估。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个关于计算精神病学的全面视角，它不仅是一项技术上的突破，更是一种理解人类心智、关怀精神健康的新范式。

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当我看到《Computational Psychiatry》这本书的书名时，一种强烈的求知欲立刻被点燃了。作为一名对科学探索充满热情的普通读者，我一直对如何用更严谨、更客观的方式来理解和解决人类的心理困扰感到好奇。精神疾病之所以复杂，很大程度上在于其难以捉摸的本质，而“计算”这个词，似乎为我们打开了一扇新的大门，预示着一种全新的、基于数据和模型的理解方式。我非常期待书中能够揭示，如何利用现代计算技术，例如大数据分析、机器学习、甚至脑科学的最新发现，来解析精神疾病的深层机制。是否有可能通过分析大量的患者数据，找出那些肉眼难以辨别的疾病早期信号，从而实现更早期的诊断和干预？这种想法本身就充满了科学的魅力。我希望书中能够提供一些具体的例子，说明这些计算方法是如何应用于理解抑郁症、焦虑症、精神分裂症等疾病的，它们是否能够帮助我们更精确地评估病情，甚至预测治疗效果？这种对精准医疗的憧憬，是驱动我阅读这本书的重要原因。同时，我也意识到，任何一项强大的技术，都可能带来潜在的风险。书中是否会深入探讨数据隐私、算法的偏见，以及如何在伦理框架内推动计算精神病学的发展？一个负责任的科学进步，必然需要对这些问题有周全的考虑。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个系统而深入的视角，让我理解计算精神病学是如何将抽象的科学理论转化为实际的应用，从而为改善人类的精神健康带来希望。

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这本书的标题《Computational Psychiatry》一出现，就立刻激发了我极大的好奇心。作为一名长期关注心理健康领域，并对新技术抱有浓厚兴趣的读者，我一直在寻找能够 bridging 传统精神病学与前沿计算科学的桥梁。这本书的出现，无疑正是我翘首以盼的。想象一下，那些曾经只能依赖主观观察和访谈来诊断的疾病，如今或许能够通过复杂的算法、大规模的数据分析，甚至机器学习模型，被更客观、更精确地识别和预测。这不仅仅是技术的进步，更是对人类心灵深处奥秘的一次更为深入的探索。这本书能否为我们揭示，那些看似难以捉摸的情绪波动、思维障碍，背后隐藏着怎样的计算模型？它又将如何改变我们理解精神疾病的根源，从基因、大脑活动到行为模式，是否都能被纳入一个统一的计算框架？我期待着它能够提供一些令人耳目一新的视角，让我们跳出传统的框架，用全新的方式去审视和解决精神健康问题。是否书中会探讨如何利用人工智能来辅助临床诊断，例如通过分析患者的语音、文本、甚至是面部表情，来捕捉那些细微的、可能被忽略的疾病信号？这种可能性本身就足够令人兴奋。而对于那些长期被误诊或未能得到有效治疗的患者来说，这本书所代表的技术方向，或许是他们重获健康的曙光。我深信，随着计算能力的飞速发展和数据科学的日臻成熟，计算精神病学必将成为未来精神医学的核心驱动力之一。这本书能否为我们描绘出这个激动人心的未来图景，并提供切实可行的路径和理论基础，这是我最期待看到的。我希望它能不仅仅停留在理论层面，更能启发实践，为临床医生、研究人员，甚至是普通大众，提供理解和应对精神健康挑战的新工具和新思路。

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《Computational Psychiatry》这个书名，毫不夸张地说，让我瞬间联想到了科学的进步如何能够深入人心。作为一名长期关注心理健康议题，并且对跨学科研究充满热情的读者，我一直认为，将严谨的科学方法，特别是计算科学的力量，引入到精神病学的研究与实践中，是未来发展的必然趋势。这本书的出现，恰恰契合了我对这一领域的期待。我迫切地想知道，书中是否会详细阐述如何利用强大的计算工具，比如人工智能、机器学习、大数据分析等，来剖析那些困扰人类的精神疾病。想象一下，如果能够通过对海量数据的深度挖掘，找出精神疾病的内在规律，例如基因、神经活动、甚至行为模式之间的复杂联系，这将是多么巨大的飞跃。我特别好奇，书中是否会提供具体的计算模型，来解释一些常见的精神疾病，例如抑郁症、焦虑症、甚至精神分裂症的发病机制。它们是否能够帮助我们更客观地评估疾病的严重程度，甚至预测疾病的复发风险？这种可能性本身就足以令人激动。此外，我也关注到，计算精神病学的发展，也必然会伴随着一些伦理和社会层面的挑战。书中是否会探讨数据隐私、算法的偏见，以及如何确保计算方法在精神健康领域的应用是公平、公正且富有同情心的？一个负责任的科学探索，必然需要对这些问题有深入的思考。总而言之，我希望这本书能够为我勾勒出一幅计算精神病学的宏伟蓝图，它不仅能够提供技术上的洞见，更能激发我们对人类心智理解的深刻反思，并最终为改善全球的精神健康福祉贡献力量。

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