《精准学习》内容简介

在以超大模型为基石的人工智能如ChatGPT的出现的今天，各类知识不仅唾手可得、且其专业性可与一般专家比肩。在人类历史上，恐怕从没有像今天这样，如此急迫地需要重新定义学习。
本书打破了神经生物学、计算机科学和认知心理学的边界，为我们揭示了人脑的自然学习法则，阐释了人脑的学习能力相较现行人工智能的优势，提出了高xiao学习的4大核心支柱。迪昂用丰富且富有创新性的实验及示例，将深奥难懂的认知与脑科学知识，以大众看得懂的方式娓娓道来。为人工智能、教育、医学领域带来关键应用指导，提供了一个再次激发人类潜力的学习方式。
如果你是教育工作者和家长，这本书让你直达顺应孩子学习天性的本源，掌握指导孩子学习的根本法则；如果你是终身学习者，这本书能让你明白学习的底层逻辑，重新认识学习，从而更好地学习、提高学习效率；如果你是认知神经科学领域工作者或人工智能行业从业者，那更要赶快拿起这本书，跟随迪昂，踏上探索人类学习奥秘的旅程，去发现人脑学习原理与人工智能的共性和差异。
斯坦尼斯拉斯·迪昂 全世界具影响力的认知神经科学家之一，欧洲脑科学研究领域的领头人，世界脑科学领域大师级的人物。
美国国家科学院、法国科学院、英国科学院、欧洲科学院、比利时huang家科学与艺术学院等6个科学院院士，欧洲分子生物学组织成员，美国哲学会会士，法国jiao育部教育科学委员会主席。
2014年，与其他两位科学家共同获得有“神经科学界诺贝尔奖”之称的“脑奖”（The Brain Prize）。该奖项在脑科学领域地位很高、分量很重，显示了迪昂在神经科学领域过人的天赋和巨大影响力。
已在《自然》（Nature）《科学》（Science）等知名学术杂志上发表400多篇文章，其中70篇文章被引用超过500次，h指数高达173。是阅读、数学、意识、学习领域公认的专家。
精准学习系列：《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》《精准学习》

作品目录

作者简介
大胆挑战脑科学研究的终极问题
“神经科学界诺贝尔奖”获得者
站在巨人肩上的探索者
众多领域的先驱开拓者
推荐序1、架设起脑科学与教育的桥梁
推荐序2、人脑具有非凡的学习能力
测一测
你知道人脑是如何学习的吗？
导言
人脑中最伟大的才能：学习能力
教育智人
学会如何学习
机器的挑战
第一部分
什么是学习
第1章：学习的7个定义
学习就是调整心理模型的参数
学习是在利用组合爆炸
学习就是将错误降到最低
学习就是探索各种可能性
学习是一种优化的奖励函数
学习限定了搜索空间
学习是投射先验假设
第2章：为什么人脑的学习能力比目前的人工智能机器更强
人工智能缺少了什么
学习是对领域语法的推理
学习就是像科学家一样推理
第二部分
人脑如何学习？
第3章：看不见的婴儿知识
物体概念
数感
对概率的直觉
关于动物和人的知识
面孔感知
语言本能
第4章：脑的诞生
婴儿的脑是组织有序的
语言通路
皮层的自组织
个体差异的起源
第5章：养育的作用
记忆的描述
真实突触和虚假记忆
营养是学习的核心要素
突触可塑性的能力与局限
什么是敏感期
突触的可塑性必须被打开或关闭
布加勒斯特奇迹
第6章：脑的再利用
神经元再利用假说
数学再利用了估算的神经回路
阅读再利用了视觉和口语的神经回路
音乐、数学和面孔
丰富的环境刺激所带来的益处
第三部分
学习的四大核心支柱
第7章：注意
警觉：脑的觉醒
定向：脑的过滤器
执行控制：脑的总机
学会去注意
共同关注
教学是去关注别人的知识
第8章：主动参与
被动的有机体无法学习
加工的深度越深，学习的效果越好
发现教学法的失败
好奇心以及如何去激发它
想要知道：动机的源泉
学校可能扼杀孩子好奇心的三个方法
第9章：错误反馈
惊讶：学习背后的驱动力
脑中充斥着错误信息
错误反馈并不等于惩罚
分数是错误反馈的糟糕替代品
自我检测
黄金法则：间隔学习
第10章：巩固
释放脑资源
睡眠的关键作用
沉睡的脑会重演前一天的轨迹
睡眠期间的发现
睡眠、童年和学校
结论
教育与神经科学的“联姻”
13条可以带回家以挖掘儿童潜力的信息
未来学校联盟
致谢
BIBLIOGRAPHY
译后记