《华尔街日报》2012年十大非虚构图书。
普林斯顿大学神经科学家为你讲透连接组,帮你改善记忆,摆脱大脑疾病困扰,更好地成为自己。
蒲慕明、仇子龙作序推荐,刘嘉、薛贵、孙沛、陈立翰、万维钢、阳志平、姬十三联合推荐。
◎编辑推荐
☆“大脑绘图师”、连接组学领域先驱、普林斯顿大学知名神经科学家承现峻教授作品,为你揭秘连接组这一神经科学前沿。
☆中国科学院蒲慕明院士、中国科学院脑智卓越中心高级研究员仇子龙博士作序推荐,刘嘉、薛贵、孙沛、陈立翰、万维钢、阳志平、姬十三联合推荐。
☆《华尔街日报》2012年十大非虚构图书,被译成几十种语言。
◎内容简介
每个人都有一次生命,以及一颗大脑,伴随我们度过整个一生。而人生中所有重要的目标,归根结底都要从改变大脑开始。我们虽然有自然的改变机制,但它的局限性令人失望。除了满足好奇心和求知欲以外,神经科学到底能不能为我们带来新的启发和技术,让我们改变大脑?
好消息是,连接组学带来了希望。作为连接组学的主要倡导者,普林斯顿大学知名神经科学家承现峻认为,连接组其实是由先天基因和后天经历共同塑造的。连接组理论相信,我们的连接组可以由我们的行为与思维来塑造。换言之,我们能够通过影响大脑的连接结构,来塑造我们的大脑。
在本书中,承现峻以生动的笔触介绍了连接组学、连接主义、基因对连接组的影响、如何找到连接组,以及如何利用关于连接组的一切发现去改造连接组。这些内容回答了,我们为何与众不同。同时,它们将帮我们改善自己的记忆、摆脱大脑疾病的困扰,甚至将一些科学幻想变成现实。
◎名家推荐
在这本书里,神经科学家承现峻宣称,我是860亿个神经用树突和轴突编织而成的连接组。20多年前,当承现峻教授在麻省理工学院宣扬这个猜想时,很多人将其看作异端邪说。今天,这个“异端邪说”正成为破解大脑奥秘的方法基石,正成为下一代人工神经网络的生物基石,正成为人类永生之梦的理性基石。
——刘嘉 清华大学脑与智能实验室首席研究员
我们怎样感知并理解世界?大脑如何学习并存储记忆?每个人为何都与众不同?人类能否实现意识永生?这一切的答案都可能源自大脑复杂的连接模式。在过去20多年中,我们见证了大脑连接组研究的巨大飞跃。承现峻通过深刻的洞察、巧妙的对比和幽默的表达,阐明了为什么大脑连接组决定了我们的现在和未来。
——薛贵 北京师范大学脑科学教授、长江学者特聘教授
本书告诉我们,大脑中神经元之间的连接可以不断被重塑,换句话说,事在人为。如果你想改变自己的大脑,成为更优秀的自己,一定要读一读这本书。
——孙沛 清华大学脑与智能实验室研究员
历史和未来相望,先天和后天相遇,大脑拓扑特性与可解释人工智能之间相知,尽在脑科学的前沿——“连接组”。
——陈立翰 北京大学心理与认知科学学院脑与认知科学系副教授、博士生导师
脑神经元连接是当代最重要的一个基础观念,本书用非常漂亮的方式讲解了这个知识的来龙去脉。
——万维钢 科学作家、“得到”APP《精英日课》专栏作者
脑科学领域近20年正在经历一场变革,人们越来越关心神经元之间的连接模式。也许,比约1000亿个神经元更重要的是它们之间形成的约100万亿条连接。如何理解神经网络领域中的发现及其意义,这本书将给你启发。
——阳志平 安人心智董事长、“心智工具箱”公众号作者
让我们成为我们的,不仅有神经元本身,还有来自约1000亿神经元之间连接形成的结构。所有影响我们的浩瀚事物,最终都被这种叫作连接组的结构铭记。
——姬十三 果壳创始人、CEO
[美]承现峻(Sebastian Seung)(作者)
·“承现峻将彻底改变脑科学。”(《时代》周刊语)
·连接组学领域的先驱,被称为“大脑绘图师”。
·美国普林斯顿大学神经科学研究所与计算机科学系Anthony B. Evnin讲席教授,在计算机科学和神经科学领域均做出了有影响力的研究。
·曾在麻省理工学院脑与认知科学系任计算神经科学教授和物理学教授,并曾在贝尔实验室任研究科学家。
·三星电子社长、三星研究院院长。
·在人工智能和神经科学领域做出诸多重要发现,多篇论文发表于顶级学术期刊,学术成果得到《纽约时报》《技术评论》《经济学人》等媒体的报道。2010年的TED演讲“我是我的连接组”(I am my connectome)将连接组学带入公众视野。
孙天齐(译者)
人工智能专家,科学传播团体“科学松鼠会”成员,曾就职于清华大学生物医学工程系,研究...
(展开全部)
心灵与思维之不同,正是因为连接组之不同。
——引自第6页
古人在很早的时候就发现了一个奇怪的现象:记住更多信息有时反而比记住少量信息更容易。演说家和诗人所用的一种助记方法叫作位置法,正是利用了这个现象。当他们要记住一堆物品时,他们会想象自己在一个房子里,依次走过一排房间,每个物品都放在一个不同的房间里。这种方法之所以好用,也许就是因为它增加了每个物品的冗余代表。总之,连接的稀疏性恐怕正是我们觉得记忆有难度的一个主要原因。因为当需要的连接不存在时,赫布规则就无法存储信息了。冗余能在某种程度上解决这个问题,但是除此之外还有没有别的办法呢?
——引自章节:第5章 记忆的形成
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