神经科学领域新锐科学家、世/界/级类脑智能研究者重磅力作格蕾丝林赛重磅新作。 从860亿个神经元到源源不绝的聪明决策，我们的大脑中究竟发生了什么?关于物理学、数学和工程学在我们理解大脑中所扮演的角色的科普指南，展示了生物学家如何与物理学家、数学家和计算机科学家合作，在大脑科学上取得展，以模拟大脑的一些潜在机制。 给出了有关下一代人工智能的启发和思考。
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测一测 你知道如何用模型思维理解大脑吗？
推荐序一 如何再造一个硅基大脑
推荐序二 脑科学的数学之旅：一场科普的破冰行动
引言 穿越400年时空，开启心智探索之旅
如果没有数学，我们的思考和行动都会大打折扣
要理解这一切，我们就必须进行数学建模
第1章 我们头脑中的火树银花 带泄漏整合发放模型与霍奇金-赫胥黎模型 ｜19世纪20年代至21世纪10年代｜
莱顿瓶与青蛙实验
欧姆定律与带泄漏整合发放模型
乌贼实验：动作电位是如何形成的
电缆理论：树突是神经元中一枚有用的齿轮
赋予神经系统研究勃勃生机的正是电学研究
第2章 一团执行精密逻辑计算的粉色物质 麦卡洛克-皮茨模型与人工神经网络 ｜17世纪70年代至20世纪70年代｜
麦卡洛克-皮茨模型：将大脑理解为一个遵循逻辑规则的计算设备
感知机，像人脑一样思考和学习
小脑的神经元结构与感知机原理：从错误中学习的神经网络
多层感知机：人工智能领域的变革引擎
反向传播算法：推动人工智能发展的关键突破
第3章 我们如何相处，世界就如何被记住 霍普菲尔德神经网络与环形网络 ｜20世纪40年代至20世纪90年代｜
印迹与赫布型学习：记忆科学的演进
霍普菲尔德网络：跨学科的记忆模型
海马，解开记忆奥秘的关键枢纽
环形网络：建立优质工作记忆系统的得力干将
第4章 花样百出的神经元制衡战 平衡神经网络与神经震荡 ｜20世纪30年代至20世纪末｜
神经元噪声：神经元反应的“乱糟糟”有何大用处
抑制性神经元：使大脑产生思维的关键角色
神经元的噪声之战：兴奋与抑制的平衡vs.大脑的随机性
平衡网络：大脑中的兴奋与抑制如何共舞
混沌理论：为什么相同的输入会引发千变万化的反应
大脑中的振荡与混沌：认知活动之谜
第5章 层层堆叠造就的清晰视野 新认知机与卷积神经网络 ｜20世纪20年代至20世纪80年代｜
模板匹配的变革之路：从机械装置到计算机
群魔殿：从模板匹配到视觉系统的层次结构
探秘初级视觉皮质：大脑如何解读复杂的视觉信号
新认知机：师从生物学以拓展计算机视觉
卷积神经网络：给人工视觉网络的发展插上翅膀
跨学科合作，共同探索生物视觉科学的未来
第6章 降本增效的信息处理大法 神经编码与信息论 ｜20世纪40年代至20世纪60年代｜
信息论的起源：香农领航的通信革命
信息论的应用：应对神经编码的多样性与复杂性
有效编码假说：大脑如何以最优方式传递和利用信息
大脑就像一套通信系统，但这还不够
第7章 在乱糟糟中合并同类项 动力学、运动学与降维 ｜20世纪30年代至20世纪90年代｜
从抽搐到动作：19世纪的大脑运动控制机制发现之争
埃瓦茨的腕力研究：运动皮质编码与动力学的开端
重新定义运动皮质的角色：不仅仅是编码
解码运动皮质：绕过理解直达行动
降维：挣脱神经群体思维的困境
运动皮质的探索之路，道阻且长
第8章 简单线条揭示的庞杂秘密 图论与网络神经科学 ｜18世纪30年代至21世纪10年代｜
图论：解密复杂网络结构的数学之钥
六度分隔：神经系统领域的降本增效
连接组：从图论视角探索神秘的大脑世界
连接组与精神疾病：图论方法的医学应用
从爆发到精雕细琢：如何构建稳定高效的神经网络
超越连接组，探索理解大脑复杂性的多维视角
第9章 所知所见决定出牌策略 概率论与贝叶斯法则 ｜16世纪至19世纪10年代｜
从骰子到大数据：贝叶斯法则如何改变世界
从概率到认知：贝叶斯法则在心理学中的崛起
贝叶斯法则如何帮我们解读感知到的世界
用贝叶斯法则理解大脑的决策过程
贝叶斯大脑假说：灵活与挑战并存的探索之路
第10章 用当下的惊喜修正对未来的预期 时间差分学习与强化学习 ｜20世纪50年代至20世纪70年代｜
如何规划最佳路线：从巴甫洛夫的狗到贝尔曼方程式
从兰德公司到动态规划：贝尔曼如何改变决策科学
从条件反射到价值函数：强化学习的数学之旅
从蜜蜂到猴子：神经递质在学习与成瘾中的角色
大脑中的奖励与学习：马尔思考给我们的启示
结语 有没有一个简明的大统一理论能解释大脑？
从预测到行为：自由能理论的广泛应用与争议
千脑智能理论：解密大脑的终极挑战
信息整合论：革命性的理论还是科学的误区
大统一理论：在复杂中寻求简单之美
附录
致谢
译者后记
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