本書較為全面地介紹了腦科學、神經(jīng)科學的基本概念、知識和理論，以及腦科學、神經(jīng)科學等方面的新成果和新發(fā)現(xiàn)。全書共11章，在緒論部分介紹了腦科學定義、研究方法、研究內容以及發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了腦的基本結構與組成以及腦神經(jīng)系統(tǒng)知識。在智能機制方面，主要詳細介紹了感知覺、運動、學習與記憶、注意與決策、語言、情緒等功能產(chǎn)生或形成的理論和神經(jīng)機制。在此基礎上，介紹了心智與意識形成的相關理論和機制。最后，介紹了腦與神經(jīng)科學對人工智能研究的重要作用和意義。 本書適用于人工智能、智能科學與技術、生物醫(yī)學工程、計算機科學與技術等新工科及傳統(tǒng)理工科相關專業(yè)的高等院校本科、碩士，也適用于生命科學、生物學、神經(jīng)科學、認知科學等相關專業(yè)學生學習，可以作為人工智能專業(yè)教材。并適合從事自然科學、社會科學、人文學科以及人工智能交叉學科研究的初級科研人員和愛好者自學使用。
本書特色是從多交叉學科角度來介紹了腦與智能基礎知識、理論以及前沿成果，涉及哲學、腦科學、認知神經(jīng)科學、認知科學、心理學等多個學科，在腦與神經(jīng)系統(tǒng)的基礎上，進一步理解感知覺與運動、學習與記憶、注意與決策、語言等產(chǎn)生或形成機制，尤其是關于心智和意識的認識，既包括有傳統(tǒng)哲學、心理學的重要思想和理論，也包括現(xiàn)代神經(jīng)科學對心智和意識的研究理論。并將腦科學與人工智能理論與方法緊密聯(lián)系起來，使讀者看到腦與神經(jīng)科學對人工智能技術的重要作用和意義，從腦科學與神經(jīng)科學角度深入理解人工智能技術。
莫宏偉，哈爾濱工程大學工學博士、教授，類腦計算與人工智能研究中心主任，全國高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟常務理事，黑龍江省高等教育學會人工智能教育專業(yè)委員會理事長。長期從事人工智能導論、原理與方法的課程教學工作，主要研究領域涉及類腦計算、自然計算、智能機器人、視覺智能與認知智能等。
chapter 01緒論 1
1.0 學習導言 2
1.1 人腦的起源 2
1.1.1 人類的起源 2
1.1.2 人腦的進化 3
1.2 腦科學的定義與歷史 4
1.2.1 第 一階段萌芽時期 5
1.2.2 第二階段機械時期 5
1.2.3 第三階段現(xiàn)代時期 6
1.3 腦科學 7
1.3.1 腦科學的概念與目標 7
1.3.2 認識腦 8
1.3.3 保護腦 10
1.3.4 開發(fā)腦 11
1.4 腦科學對人工智能的意義 12
1.5 本章小結 13
習題 13
chapter 02腦結構與組成 14
2.0 學習導言 15
2.1 神經(jīng)系統(tǒng)的組成 15
2.2 腦的組成部位與功能 16
2.2.1 腦的組成部位 16
2.2.2 大腦的總體結構與功能 20
2.2.3 大腦葉區(qū)與功能 23
2.2.4 大腦的內側面 25
2.2.5 大腦皮層的分區(qū) 25
2.3 本章小結 30
習題 30
chapter 03腦神經(jīng)系統(tǒng) 31
3.0 學習導言 32
3.1 腦神經(jīng)系統(tǒng)與神經(jīng)組織 32
3.1.1 神經(jīng)元學說與功能認識歷史 32
3.1.2 大腦皮層的神經(jīng)元分層 34
3.1.3 大腦神經(jīng)元的連接 35
3.1.4 神經(jīng)環(huán)路重構 38
3.2 腦神經(jīng)元 40
3.2.1 神經(jīng)元的類型 40
3.2.2 神經(jīng)元的組成與工作方式 40
3.2.3 突觸 43
3.2.4 神經(jīng)遞質及其作用 45
3.3 神經(jīng)元之間的通信 45
3.4 神經(jīng)元、腦與軀體 47
3.4.1 神經(jīng)元與軀體 47
3.4.2 神經(jīng)元與腦功能 47
3.4.3 腦電波與思維方式 48
3.5 其他主要神經(jīng)元 48
3.5.1 神經(jīng)膠質細胞的類型 48
3.5.2 神經(jīng)膠質細胞的作用 50
3.5.3 鏡像神經(jīng)元 51
3.6 大腦可塑性機制 52
3.6.1 神經(jīng)可塑性 53
3.6.2 突觸可塑性 54
3.6.3 經(jīng)驗塑造大腦 56
3.7 概率大腦 57
3.8 本章小結 59
習題 59
chapter 04感知覺與運動系統(tǒng) 60
4.0 學習導言 61
4.1 視覺 61
4.1.1 人類視覺系統(tǒng) 62
4.1.2 視覺信息處理 66
4.1.3 人臉識別的視覺機制 70
4.1.4 動態(tài)交互的生物視覺 70
4.2 聽覺 71
4.2.1 聽覺的形成 71
4.2.2 聽覺的功能 71
4.2.3 聽覺皮層 72
4.3 嗅覺與味覺 73
4.3.1 嗅覺神經(jīng)通路 73
4.3.2 味覺神經(jīng)通路 74
4.4 軀體感覺系統(tǒng) 74
4.4.1 軀體感覺系統(tǒng)組成 75
4.4.2 軀體感覺信息處理 75
4.5 運動系統(tǒng) 76
4.5.1 運動的類型 76
4.5.2 運動的控制 77
4.5.3 運動神經(jīng)系統(tǒng) 79
4.5.4 運動的神經(jīng)行為原理 80
4.5.5 拓撲映射 81
4.5.6 動作、知覺、模擬 81
4.6 本章小結 82
習題 82
chapter 05學習與記憶 83
5.0 學習導言 84
5.1 學習 84
5.1.1 關于學習的心理學理論 84
5.1.2 學習的類型 86
5.1.3 學習的神經(jīng)學機制 89
5.2 記憶 93
5.2.1 對記憶的認識歷史 93
5.2.2 關于記憶的假說理論 94
5.2.3 記憶的類型 96
5.2.4 關于記憶的神經(jīng)與分子基礎 99
5.2.5 與記憶有關的大腦結構及區(qū)域 103
5.3 學習與記憶的神經(jīng)編碼機制 107
5.3.1 神經(jīng)編碼學說 108
5.3.2 海馬體位置細胞與空間記憶編碼 109
5.3.3 海馬體神經(jīng)元網(wǎng)絡與情景記憶編碼 110
5.3.4 大腦的認知地圖功能 111
5.4 本章小結 114
習題 114
chapter 06注意與決策 116
6.0 學習導言 117
6.1 注意的概念 117
6.1.1 注意的含義 117
6.1.2 注意的研究與雞尾酒會效應 118
6.1.3 注意的類型 119
6.1.4 注意模型 119
6.2 選擇性注意模型 120
6.2.1 注意選擇性 120
6.2.2 選擇性注意模型 121
6.3 知覺與注意 122
6.3.1 知覺的形成需要選擇性注意的控制 122
6.3.2 注意對感覺信息加工進行調節(jié)的機制 123
6.4 大腦的注意系統(tǒng) 125
6.4.1 定向網(wǎng)絡 125
6.4.2 警惕網(wǎng)絡 125
6.4.3 執(zhí)行網(wǎng)絡 126
6.4.4 注意系統(tǒng)、工作記憶與眼動控制系統(tǒng) 126
6.5 大腦決策與神經(jīng)機制 127
6.5.1 決策的意義 127
6.5.2 決策的神經(jīng)機制 127
6.5.3 高效的大腦決策機制 129
6.6 本章小結 131
習題 132
chapter 07語言 133
7.0 學習導言 134
7.1 語言復雜系統(tǒng) 134
7.2 語言起源與進化 135
7.2.1 語言與人類智力 135
7.2.2 人類語言產(chǎn)生的原因 136
7.3 語言的腦機制 138
7.4 視覺解碼與閱讀加工 140
7.4.1 閱讀加工的詞匯與亞詞匯通路 140
7.4.2 梭狀回與整體字形識別 141
7.4.3 額下回激活與閱讀加工自動化程度 141
7.5 語義與句法加工 142
7.5.1 分布式表征語義系統(tǒng) 142
7.5.2 句法加工的認知神經(jīng)機制 143
7.6 本章小結 144
習題 144
chapter 08情緒 145
8.0 學習導言 146
8.1 情緒與情感的基本概念 146
8.1.1 定義 146
8.1.2 情緒的演化 147
8.1.3 情緒評定的標準 148
8.2 情緒理論 149
8.2.1 情緒的生理理論 149
8.2.2 情緒的中樞神經(jīng)系統(tǒng)
理論 150
8.2.3 情緒的多水平理論 150
8.2.4 情緒的認知理論 150
8.3 情緒的神經(jīng)生物學基礎 151
8.3.1 邊緣系統(tǒng)與情緒 152
8.3.2 前扣帶回與情緒 153
8.3.3 杏仁核與情緒 153
8.3.4 具有先天情緒價值的刺激及其生理基礎 154
8.4 情緒與認知 155
8.4.1 情緒與注意 155
8.4.2 情緒與記憶 157
8.4.3 情緒與執(zhí)行功能 157
8.4.4 情緒與決策 158
8.5 本章小結 159
習題 159
chapter 09腦、心智與認知 160
9.0 學習導言 161
9.1 身體覺知 161
9.1.1 身體感知 161
9.1.2 能動作用與自由意志 162
9.2 人類智力的基礎—神經(jīng)網(wǎng)絡 162
9.2.1 層級化神經(jīng)元 163
9.2.2 模塊化神經(jīng)元 164
9.2.3 靈活轉換的網(wǎng)絡狀態(tài) 164
9.2.4 個體化大腦連接模式 165
9.3 心智從何處來 166
9.3.1 大腦是心智的一環(huán) 166
9.3.2 與心智有關的腦區(qū)域 167
9.3.3 大腦皮層構建映射模式 169
9.4 心智、大腦與軀體映射 170
9.4.1 軀體與大腦緊密相連 171
9.4.2 大腦如何產(chǎn)生軀體映射 172
9.4.3 模擬軀體狀態(tài)的“替代機制” 172
9.5 腦與認知 174
9.5.1 認知概念 174
9.5.2 認知控制 174
9.5.3 具身認知 175
9.5.4 認知靈活性 176
9.5.5 社會關系認知地圖 177
9.6 語言與心智 177
9.6.1 語言是人類交流的特殊手段 177
9.6.2 語言對于思維形成的作用 178
9.7 腦智能模型 180
9.7.1 腦信息處理模型 180
9.7.2 層次模型 181
9.7.3 人的智能活動模型 182
9.8 本章小結 183
習題 183
chapter 10意識 184
10.0 學習導言 185
10.1 意識的含義 185
10.1.1 不同領域對意識的理解 185
10.1.2 意識的主觀性與客觀性 186
10.2 哲學和心理學對意識的探索 187
10.2.1 哲學對意識的探索 187
10.2.2 心理學對意識的探索 188
10.3 意識科學研究 189
10.3.1 生物學研究 189
10.3.2 神經(jīng)科學研究 190
10.4 意識理論和模型 197
10.4.1 關于意識的理論 197
10.4.2 全局神經(jīng)工作空間理論 198
10.4.3 整合信息理論 200
10.4.4 兩種理論比較 201
10.4.5 意識的神經(jīng)工作空間 201
10.4.6 量子意識 203
10.4.7 意識復雜度測量法 204
10.5 意識與心智 205
10.5.1 意識是否與大腦無關 205
10.5.2 自我意識 205
10.5.3 自由意志是否存在 207
10.6 意識與情緒 208
10.7 計算機是否有意識 209
10.8 本章小結 209
習題 210
chapter 11從腦科學到人工智能 211
11.0 學習導言 212
11.1 人腦神經(jīng)元與人工神經(jīng)元 212
11.1.1 MP神經(jīng)元模型 212
11.1.2 從人工神經(jīng)元到人工神經(jīng)網(wǎng)絡 213
11.1.3 神經(jīng)元計算能力新發(fā)現(xiàn) 216
11.2 視覺皮層與深度神經(jīng)元 217
11.2.1 深度卷積神經(jīng)元的生物視覺機制 217
11.2.2 深度神經(jīng)元與生物神經(jīng)系統(tǒng)的差異 218
11.3 視覺模擬 219
11.4 腦的強化學習與機器的強化學習 220
11.4.1 機器學習中的強化學習 220
11.4.2 基于海馬體或海馬體啟發(fā)的強化學習 220
11.5 注意力機制在深度神經(jīng)元中的應用 222
11.6 記憶機制在深度神經(jīng)元中的應用 223
11.6.1 情景記憶 223
11.6.2 工作記憶 224
11.7 人類情感與機器情感 224
11.7.1 大腦情感模型 225
11.7.2 情感建模與機器情感 225
11.8 類腦計算 226
11.8.1 基于生物與經(jīng)驗的模型 226
11.8.2 神經(jīng)形態(tài)類腦計算 227
11.8.3 人工大腦 230
11.9 腦與神經(jīng)科學對人工智能的作用 232
11.10 本章小結 233
習題 233
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