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Mind a Bit is a semi-monthly podcast dedicated to discussions of intelligence and mind, brought to you by two cognitive psychologists and guest speakers from neuroscience, psychology, computer science, and philosophy, etc. We talk about Brains, Minds, and Machines, grounded in original research. 基智一点是一款讨论心智基本原理的半月更播客。在每一期节目中,两位主播会与来自神经科学、心理学、计算机科学或哲学等领域的嘉宾共同探讨一个与智能相关的主题。我们以原始文献为蓝本,聚正反两面,旁征博引地讨论智能的原理。以围炉夜谈的形式,邀三五好友,深入浅出地解剖关于心智的思考。我们邀请您一起,一点一点地了解智能的基本原则。欢迎访问我们的网站 mindabit.chat,了解更多信息。 Support ...
 
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show series
 
主題:從「臨床骨科」到「應用材料」: 3D列印技術與AI應用 講者資訊:Dr. 王俊量 相關背景:這次我們很榮幸邀請到目前正在帝國理工材料科學博士班進修的王俊量醫師來參與我們節目。 王醫師於台大醫院完成骨科的專科訓練後,就長期於台北市立聯合醫院擔任骨科主治醫師,因緣際會下取得出國進修的機會並獲得海外交換獎學金得支持。而王醫師的研究主題則包含了 運用3D列印促進組織再生,另外也會為我們分享在英國的相關旅外經驗 分享內容: 1. 台灣臨床的啟發到英國求學的決定過程 2. 英國3D列印運用於組織工程的自身研究分享 3. 給即將旅英留學的生醫領域朋友一些小建議 ➤ 講者背景介紹 (0:28) ➤ 告別臨床而決定旅外的開始 (1:20) ➤ 選定英國的原因 (5:15) ➤ 確立博士班主題的啟發 (8…
 
主題:汙染暴露與健康資訊之視覺化 講者資訊:Dr. 鄭雅勻 相關背景:這次我們很榮幸邀請到剛從哈佛公共衛生學院擔任交換博士後歸來的鄭雅勻 博士來分享其自身的公衛研究。雅勻博士於取得北醫公共衛生學士學位後便前往成功大學環境醫學研究所攻讀碩博士,隨後便在成功大學任職博士後研究員,便前往美國。而雅勻博士的研究主題則包含了台灣腎臟病與水汙染之間的視覺化研究與相關性探討,另外也會為我們分享在哈佛的相關旅外經驗 分享內容: 1. 台灣與美國的學術氛圍分享 2. 公共衛生研究與視覺化經驗分享 3. 給即將或想要踏入公衛研究的夥伴們的小建議 ➤ 講者背景介紹 (0:30) ➤ 接觸資料視覺化 (1:45) ➤ 水汙染研究的動機(5:19) ➤ 水汙染的資料來源 (7:40) ➤ 在哈佛的研究-孟加拉研究分享…
 
主題:從「臨床醫學」到「電腦科學」: 一場意外開展的AI修練之旅 講者資訊:Dr. 羅盈智 相關背景: 這次我們很榮幸邀請到羅盈智醫師來分享自身的經驗。羅醫師畢業於陽明大學醫學系並於台中榮總完成腎臟內科的訓練而後擔任主治醫師。之後羅醫師也取得了陽明生物醫學資訊所的博士。目前羅醫師正在美國的布萊根婦女醫院進行電子健康紀錄之自然語言處理的相關博士後研究。 分享內容: ➤ 羅醫師背景介紹 (1:30) ➤ 接觸程式語言 (8:10) ➤ 台灣人工智慧學校技術人員班 (11:47) ➤ 進入醫療AI工作的契機、前進美國 (15:10) ➤ 在美國一天的工作流程 (18:04) ➤ 波士頓的特別之處 (20:48) ➤ 美國的學術氛圍 (25:27) ➤ 台美的醫學研究氛圍比較 (31:01) ➤ M…
 
主題:人類視覺機制與大腦認知處理 講者資訊:林易萱 (Yih-Shiuan Lin) 相關背景:易萱在取得台大心理系的學碩士後,就前往德國的雷根斯堡大學進修實驗心理學博士學程,目前是博士班第四年。其研究主題是人類視覺,專注在探討大腦如何處理並知覺視覺訊號,主題橫跨色彩知覺、深度視覺、以及視野中不同區域的神經互動。同時易萱也以博士候選人身分順利獲得110年度科技部人文及社會科學研究海外人才培育計畫的經費。 這次我們很榮幸邀請到他來分享每一段有趣的經驗! 分享內容: 1. 台德求學經驗分享 2. 碩博研究的經驗分享 3. 未來職涯規劃與德國申請建議 歡迎大家一起收聽喔:)由北醫大人工智慧醫學組織
 
主題:學生創業歷程分享 講者資訊:姆育創意有限公司 黃莉婷 創辦人 相關背景:這次我們很榮幸邀請到新創公司的黃莉婷 創辦人,大學就讀台大昆蟲學系,接著攻讀陽明生物醫學資訊研究所。而在本次的分享會中,為我們介紹創業過程,包含從發現問題、分析市場大小、目標客群分析到經營上的酸甜苦辣。 接著會介紹政府目前各項資源、數位行銷必須懂的工具如:臉書像素、SEO優化、google analytics為何,以及該怎麼使用,最後則會介紹疫情間政府提供哪些資源及公司打算如何轉型。 分享內容: 1. 創業經驗分享 2. 政府補助資源與網路行銷會使用的工具 (臉書像素、SEO 優化、google analytics) 3.疫情之下公司如何轉型的呢? 歡迎大家一起收聽喔:)…
 
主題:互動系統應用在醫療領域與台日求學經驗分享 講者資訊:劉高華 相關背景:高華在取得成大工業設計學系的碩士學位後,在工作一年後,便前往日本東京大學攻讀 先端学際工学,目前是博士班第二年,因緣際會下進入了偏工程的領域,其主要研究領域為人機互動在醫療復健上的應用 (包含了身體感知設計、科技誘發錯覺…等)。同時也順利獲得110年度教育部留學獎學金錄取生的資格。另外,對於煮出道地台菜也非常感興趣,他認為這也是留學生在異國與人交流的必備技能之一。這次我們很榮幸邀請到他來分享每一段有趣的經驗~ 分享內容: 1. 工程領域所學與台日求學經驗分享 2. 人機互動在醫療復健上的應用:研究分享 3. 未來職涯規劃與赴日求學建議 歡迎大家一起收聽喔:)…
 
主題:特殊教育學與行為分析 講者資訊:Yu-Ling Chen 陳禹伶 相關背景:禹伶在取得北教大教育學士學位後,便前往俄亥俄州立大學攻讀特殊教育學系,目前是博士班第二年,其主要研究領域為應用行為分析與早療研究。同時也取得了行為分析師 (Board Certified Behavior Analyst) 的相關認證,另外禹伶也順利獲得110年度教育部留學甄試獎學金。這次我們很榮幸邀請到她來分享每一段有趣的經驗:) 分享內容: 1. 教育領域的與台美求學經驗分享 2. 特殊教育學:研究分享 3. 未來職涯規劃與赴美建議 這次我們很榮幸能邀禹伶到來暢談在美國的研究以及過往經驗,歡迎大家一起收聽喔:)…
 
主題:英國CS求學經驗與旅英工作經驗分享 講者資訊:Brian Liu 相關背景:Brian 在取得交大資訊管理與財務金融碩士學位後,便前往英國帝國理工學院攻讀第二個應用計算科學工程碩士學位。畢業後,在劍橋的ARM 公司擔任工程師。 這次我們很榮幸邀請到他來分享每一段有趣的經驗 分享內容: 1. 英國與台灣的碩士生涯 2. 旅英求職經驗分享 3. 旅英工作經驗分享-以CS工程師為例 這次我們很榮幸能邀Brian到來暢談在英國的研究近況及跨領域的經驗,歡迎大家一起收聽喔:)由北醫大人工智慧醫學組織
 
AIM_OKSC 34 佛羅里達的打獵季節- 鹿科動物的新興傳染病 主題: 佛羅里達的打獵季節- 鹿科動物的新興傳染病 講者資訊:An-Chi Cheng 相關背景: An-Chi 在取得台大園藝與社會學系學士與台大生科碩士後,就前往中研院 NGS core lab 擔任研究助理,在經過一年半的訓練後,順利申請到美國佛羅里達大學的 Large Animal Clinical Sciences 的博士學程,目前是第二年博士生。這次我們很榮幸邀請到她來分享每一段有趣的經驗與於鹿群傳染病的研究近況。 分享內容: 1. 跨領域分享:三棲科學家的養成:濕+ 乾+野外 2. 研究分享: a. 濕- 分子生物的研究經驗 b. 乾-腸道菌的基因體分析挑戰 c. 野外- 美國農場的解剖驗屍實況 3. 申請的經…
 
講者資訊: Tsai-Yi Lu, PhD 相關背景: Jo 為交大生科系的校友,在取得學士學位後,就前往台大完成微生物學的碩士學位,並在麻州州立大學醫學院完成神經生物醫學博士學位。 Jo 目前於Johns Hopkins University 擔任博士後研究員。這次我們很榮幸邀請到她來分享每一段有趣的經驗與於神經膠細胞與大腦訊號傳遞的研究近況。 分享內容: 1. 碩博士間跨領域經驗分享 2. 研究分享-神經膠細胞與大腦訊號傳遞 3. 學術之路的經驗分享與注意事項由北醫大人工智慧醫學組織
 
主題: 荷蘭求學經驗分享- 醫資分析師養成日記 講者資訊: 徐煒翔 為北醫大醫檢系畢業的校友 相關背景: 煒翔目前在阿姆斯特丹大學就讀醫學資訊碩士學位(第二年),目前因為疫情的關係,短暫回台進入安克生醫實習。Hsu也在第一年的碩士生涯中參與了一些有趣的專題研究。 這次我們很榮幸再邀請到她來補錄計畫,分享每一段有趣的經驗與於荷蘭資料科學的歷程與目前的研究近況。 分享內容: 1. 轉換領域的申請經驗 2. 阿姆斯特丹大學的研究與求學分享 3. 目前實習工作經驗,工作內容分享。由北醫大人工智慧醫學組織
 
主題: 大腦如何聽懂人話 - 機器學習in大腦與時序訊號處理 **講者資訊: **Sherry 相關背景: Sherry畢業於台灣大學電機系,隨後就去台大醫學院曾文毅老師實驗室擔任研究助理,其間研究著重在自閉症的腦影像分析,而後進到Johns Hopkins University 修讀 Psychological and Brain Sciences博士班,最近即將畢業且最近也剛完成 Intel 的AI Research Intern,也順利的將在今年七月前往Apple AI/ML Residency program 就職。 這次我們很榮幸能邀請到她來分享相關的研究與在美國的生活與求職經驗,歡迎大家一起收聽喔:) 分享內容: 1. 腦影像研究分享 2. 腦影像與機器學習結合 3. 美國AI …
 
主題:藍色蜘蛛網的秘密-行為決策與馬可夫模型的建立 **講者資訊: **洪幸儀 相關背景: 幸儀畢業於台灣大學物理學系,碩士便跨領域至腦與心智科學研究所修讀,其碩士研究內容主要是應用物理方法於腦科學中。幸儀正在 John Hopkins University (JHU) 修讀神經科學領域的博士班,目前是二年級,主要內容在研究蜘蛛網的秘密。此次分享為補錄計畫,我們很榮幸能邀請到她來再次分享相關的知識與在美國的生活經驗,歡迎大家一起參加喔:) 分享內容: 1. 申請博士班的心路歷程 2. 蜘蛛網與蜘蛛行為決策的研究 3. 馬里蘭週的生活分享由北醫大人工智慧醫學組織
 
主題:AI_Lab 與 倫敦大學(UCL) 生資求學記 講者資訊: 宏卿(Rick) & 文心(Minnie) 相關背景: Rick 取得成大數學與統計雙學士學位、台大生統碩士學位後,就前往 AI_Lab擔任資料分析師,即將在這個暑假前往美國 pittsburgh University Biostatistics PhD program 修讀博士班。Rick 的研究領域主要是圍繞著基因序列與AI 整合應用。 Minnie 在取得北醫學士學位後,就前往英國UCL修讀population health 碩士學程,最近也順利取得德州Texas A&M University 的博士入學資格。 而Minnie的研究領域主要圍繞著健康經濟及健康政策研究。 這次我們很榮幸可以邀請到這對 資料分析界的神雕俠…
 
講者資訊: 徐浩倫 (Howard) 相關背景: Howard 取得臺大機械的學士學位後,就前往美國 Georgia tech 喬治雅理工學院 的雙碩士學程,包含了生醫工程與資訊科學工程碩士班! 這次我們很榮幸可以邀請到Howard 來分享: 分享內容: 1. 從機械轉到生醫工程的決定 2. 在 Georgia 生活的經驗分享 3. 增強式學習的應用案例-電網與腦深層電刺激 這次我們很邀請到 Howard 來分享自己在 Georgia tech 的研究經驗 也懇請大家訂閱我們喔!! !!!! 一起來立即收聽Podcasts !!!!由北醫大人工智慧醫學組織
 
講者資訊: Chien-Cheng Shih (Mike) 相關背景: Mike 畢業於台北醫學大學藥學系,在台大藥理所取得碩士後,前往美國Georgetown University修讀藥理學博士學位。畢業後就任於Washington University in St. Louis醫學院的細胞影像中心,擔任研究及技術開發的工作,其專業領域著重於細胞顯微影像及人工智慧模型在分析上的應用。目前Mike在美國西岸擔任一間國際藥廠的影像資料科學家,而主要的工作內容是以影像分析協助藥物開發。同時Mike 也是美國中西部台灣人生物科技協會的創辦人(Midwest Taiwanese Biotechnology Association - MTBA)。 這次我們很高興邀請到Mike來為我們分享在美國的研究…
 
講者: 何宣霖 相關背景: 宣霖畢業於北醫醫學系! 目前在 University of California, San Diego 鑽研系統生物學。 過去宣霖曾在北醫生物資訊實驗室參與抗藥性相關的研究,而目前在UCSD 則是著重在RNA-binding protein 的分析! 分享內容: 1. 對於生物資訊產生興趣的契機 2. 過去在北醫跟目前在UCSD所進行的研究 3. 在美國的留學心路歷程由北醫大人工智慧醫學組織
 
講者資訊: 陳範恩 Fan-En Chen 相關背景 範恩在取得台灣大學電機學士後,前往 Johns Hopkins University Biomedical Engineering 的博士班修讀 目前博士班四年級的她,主要研究領域開發及時診斷的感染疾病篩檢平台! 同時范恩也是 波士頓臺灣人生物科技協會目前podcast頻道:生技來一刻BTBA的節目主持人! 這次我們很榮幸邀請到範恩來為我們分享自己在美國的生活經驗、研究領域與擔任參與podcast製作團隊一員的點點滴滴~ 本次主題 1. 留學經驗分享- Johns Hopkins University 2. 跨領域學習 -- 從電機到生醫工程 3. 研究領域分享 - 淺談疾病檢測的平台開發 4. 未來規劃與旅美建議…
 
講者: 黃暉庭 Philippe Huang 相關背景: 暉庭畢業於陽明醫放系及台大醫工所,目前在倫敦大學學院(University College London, UCL)進行放射治療的研究,其研究專注於優化臨床放射治療計畫,探討病人存活與腫瘤控制、癌症合併治療給予條件以及正常組織受輻射傷害的關係。這次我們很榮幸邀請他,跟我們分享他的學習經驗與研究主題目前的狀況。 分享內容: 1. 英博體制&獎學金機會簡介 2. 淺談放射治療術語與劑量模型 3. 未來規劃由北醫大人工智慧醫學組織
 
**講者資訊: 周辰 Chou Chen ** 周辰 於取得台科大工業設計學士後,就前往荷蘭的 TU Delft 攻讀設計學院碩士 在兩年的求學生涯中,參與了多項醫療與設計整合的專案,並得到 設計學院最佳畢業生的榮譽!!! 這次我們很邀請到周辰來為我們分享自己在荷蘭所參與的醫療設計整合專案與荷蘭的生活點滴 本次主題為: - 留學荷蘭經驗分享 - 荷蘭以人為本的設計思維 - 設計與醫療結合的價值與機會(案例淺談) - 當設計與科技帶來新的醫療體驗由北醫大人工智慧醫學組織
 
2020年终于接近尾声了。不知不觉,我们在这不寻常的一年中竟然录制了21期基智一点的正式节目,远远超过我们一开始制定的6期的小目标。在这一年中,我们跟17位来自不同研究领域的朋友讨论了横跨十几个研究领域的32篇文献,算是一个不错的开始。在2020年的最后一天,我们三位主创一起回顾总结了这一年的录制经历。希望在即将到来的2021年,继续跟大家一起分享和讨论更多关于智能的研究和思考。 大家新年快乐! 【本期音乐】 New Day - Patrick Patrikios New Year's Anthem - Quincas Moreira 【关注我们】 官网:mindabit.chat 微信公众号:午后的笛卡尔 Telegram订阅:@mindabit Telegram群:@mindabitch…
 
講者資訊: Lily Hung Lily 畢業於台大物理治療系,實習時就知道興趣不在此,於是在工作兩年後就讀台大醫工所。 碩三時到日本筑波大學交換一年,在日本新創公司實習四個月後決定轉正,現在擔任工程師兼任海外事業開發,從事智慧製造領域的系統開發。 這次我們很高興邀請到慈妙來為我們分享身為醫學院畢業生的轉職規劃、在日本交換留學與工作的經驗。 本次主題為: 1. 醫學院畢業生的職涯探索 2. 離開白色巨塔 重返校園 3. 大家都趕著畢業?就要去日本交換! 4. 日本交換經驗分享 5. 實習經過跟轉正過程 6. 在日本公司的文化衝擊 7. 未來的職涯規劃與建議由北醫大人工智慧醫學組織
 
15分钟听懂《小数与大数,一眼辨多少!》 欢迎大家收听《基智一点》的子栏目《设计师有问题呀》#002。在这期节目中,我们和设计师H.S.J.同学一起总结和概括了《EP21|小数与大数,一眼辨多少!》的内容。当然,更多专业和细节的讨论都在《EP21|小数与大数,一眼辨多少!》中了,欢迎大家收听! 【本期音乐】 Numbers - R.LUM.R 【关注我们】 官网:mindabit.chat 微信公众号:午后的笛卡尔 Telegram订阅:@mindabit Telegram群:@mindabitchat 设计师H.S.J. (Instagram):@hsj.doodle --- Support this podcast: https://anchor.fm/jzyd/support…
 
很多时候,不用数,一眼看过去,我们往往就能知道前面有几个人、几辆车。在数量很小的情况下,譬如只有1到4个人,我们往往一下就能知道精确的人数。而数量在5及以上的时候,我们虽然也能很快得出一个数量,但这个数量往往是一个粗略的估计,并不精确。识别数量的能力不只是成年人才有,不会说话的小婴儿和小动物也能区分数量的不同,这说明我们感知数量的能力并不来自于语言和数数。那么,我们的认知系统是怎样加工数量信息的呢?我们在识别1、2、3这样小的数量和更大的数量时有什么不同?小数量和大数量的识别来自于不同的数量感知系统还是同一个数量感知系统?在这一期节目中,我们和嘉宾Jenny Wang老师一起聊聊人的数量感知和这方面的有趣研究。 【核心文献】 Cheyette, S. J., & Piantadosi, S.…
 
講者資訊: 蔡佳容 Julie Tsai Julie 畢業於長庚生物醫學系與台大微生物研究所,而後於日本筑波大學Ph.D. Program in Human Biology取得博士學位。目前在筑波大學的國際統合睡眠醫科學研究機構中擔任博士後。其研究主要透過雙光子顯微鏡來研究小鼠睡眠時的腦血流變化,探討腦血流在睡眠科學與神經科學中的生理意義。這次我們很開心能邀請到旅居日本的Julie 來聊聊自身的求學研究經驗,和分享在日本的生活。由北醫大人工智慧醫學組織
 
欢迎大家收听《基智一点》的子栏目《设计师有问题呀》,这是我们在制作《基智一点》的过程中自然衍生出来的一档节目。在每一期节目录制完成后,我们都会和设计师沟通当期的内容,方便设计师设计当期的封面。在沟通的过程中,设计师常常会有很多关于节目内容的问题,我们也会对这些问题做出通俗简短的回答,让没有认知和心理方面专业知识的设计师更好地理解每一期节目的重点。进行过多期的沟通之后,我们觉得或许这个问答的过程,也可以做成短小的节目,这样,即便是完全不了解我们讨论的文献和没有专业背景的听众也能够了解新一期的节目大致讲了什么,同时也为听正式节目详细讨论的听众提供一个高度概括和总结的框架便于进一步理解。 在这期节目中,我们和设计师H.S.J.同学一起总结和概括了《消失的数字2到9》的内容,希望即便不了解病人研究和…
 
講者資訊: 黃飛揚 Huang, Fei-Yang M.D. 飛揚畢業於臺大醫學系並輔修經濟系,在短暫的住院醫師訓練後,前往劍橋大學的神經經濟學與決策神經生理實驗室進修,目前是是最後一年的博士研究員。其研究主題利用經濟決策理論與決策神經科學作為基礎,結合獼猴神經電生理記錄與神經網路模擬,來研究經濟決策行為背後的神經機制。從行為神經解剖學出發,研究大腦的神經運算機制與功能可以進一步協助設計新的人工智慧神經網路,更能指引我們如何透過調節特定神經迴路,協助減輕神經精神疾病患者的症狀,提升他們的生活品質。 本次主題為: 醫學專業如何強化當代人工智慧的發展 研究分享 - 神經經濟學與獼猴神經生理學的研究原理 求學經驗與職涯規劃討論…
 
一串阿拉伯数字,在你的大脑中激发起了一系列的神经活动,可是你看到的只是横七扭八的笔触,明明学过数学知道数字的概念,却认不出它们是什么数字。大多数人很难想象这种体验是什么样,那么不妨跟我们一起了解一下这期节目的主角,一位无法识别阿拉伯数字2到9的病人。这位病人有着正常的视力和识别能力,也认得出0和1,却偏偏看不到2到9,甚至连这些数字附近的文字和图像也会受到波及。在这一期节目中,我们通过这个特殊的病例,与嘉宾一起讨论视觉、意识和神经活动之间的关系,了解实实在在的视觉信号和神经活动为什么没能成为视觉意识,以及脑损伤的病人在认知研究中的重要作用。 【核心文献】 Schubert, T. M., Rothlein, D., Brothers, T., Coderre, E. L., Ledoux, …
 
Paul 在取得交通大學電子物理碩士學位後,就前往美國華盛頓大學( Washington University in St. Louis)的物理系博士班進修。其研究主要聚焦於血流儀器的開發。 而 Paul 目前主要的任務是可以觀察與對應到腦部區域位置血流的儀器,並且能長時間持續觀察腦部各區域血流的即時變化。 而在開發的過程中遇到的一些難題,或許都可以透過資料科學與人工智慧的方式來解決,如:儀器在使用時所遇到的震盪問題,如果可以透過一些眼動追蹤、或是儀器光纖的位移,對於儀器品質都可以有顯著提升~ 這次我們很榮幸能邀請到他來為我們分享,一些資料科學在醫療器材開發的實際經驗分享吧~由人工智慧醫學組織 Artificial Intelligence Medicine AIM
 
講者資訊: 蔡佳欣 Wendy Tsai Wendy 在取得台灣大學學士與碩士學位後,於台大地質系暨研究所擔任研究助理,在2018年開始於 University of Oxford 修讀地球科學領域的博士班。 其研究專攻於中亞地區的地震地質,也因此有機會去天山山脈做野外調查。這次我們很榮幸能邀請到他來為我們分享,一些資料科學在地球科學領域應用的實例與野外經驗。由北醫大人工智慧醫學組織
 
Hello~ AIM 正式推出了 podcast頻道囉!!! 但什麼是AIM啊?快來聽聽AIM創辦人-承育和盈慈,與其他兩位AIM的成員: Zoe和Peggy來分享自己加入的緣由。還有這個頻道目標是什麼跟對未來的期許吧? 如果你也想成為我們的分享者甚至加入我們~ 歡迎聯絡我們喔:)) 聯絡方式 信箱: tmuaim@gmail.com 私訊臉書: http://www.facebook.com/aim4yourfuture由北醫大人工智慧醫學組織
 
不用的语言用不同的词汇描述这个世界。说到颜色,中文有黑、白、红、绿、黄、蓝,英文有black, white, red, green, yellow, blue。不同的语言和文化对颜色的描述有何异同呢?同样的颜色在不同语言的使用者眼里一样吗?我们的认知和感知觉,会受到语言的影响吗?这一期,我们从不同语言的基本颜色名词开始,讨论不同颜色名词演化的历史和可能的原因,以及语言与颜色感知和认知的关系。 【核心文献】 Kay, P., & Regier, T. (2006). Language, thought and color: recent developments. Trends in cognitive sciences, 10(2), 51-54. Gibson, E., Futrell, …
 
在量子概念大火的今天,我们来科学地聊聊量子计算及量子计算对于人工智能的意义。在谷歌等公司宣布实现了量子霸权的新闻中,你是否也会好奇到底什么是量子计算和量子霸权呢?量子计算机与我们日常用的计算机有什么不同?量子计算能够让人工智能获得更好的发展吗? 【核心文献】 Arute, F., Arya, K., Babbush, R., Bacon, D., Bardin, J. C., Barends, R., ... & Burkett, B. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505-510. Shi, Y., Gokhale, P., Mural…
 
在生活和人际交往中,理解他人的意图和想法十分重要,除了对方说的话和表现出来的行为,我们也经常通过TA的表情和语音语调判断对方的真实想法和意图。小孩子的社会化程度通常比成年人要低,儿童乃至婴幼儿是否也能读懂他人的情绪反应呢?他们可以通过察言观色得到什么样的信息呢?研究者又是如何知道小孩子能够利用他人的情绪反应推测他人的内心状态的呢? 这一期我们就来聊聊小孩子如何通过情绪反应了解世界和他人的想法。 【核心文献】 Wu, Y., Muentener, P., & Schulz, L. E. (2017). One-to four-year-olds connect diverse positive emotional vocalizations to their probable causes. …
 
作为视觉动物,人类的很多活动和行为都非常依赖眼睛,眼睛为大脑提供了大量的信息,甚至在很多感知觉上,出现了视觉主导的现象。同时,眼睛也是非常脆弱的器官,会出现各种各样的病变,有的病变甚至会造成失明。2010年世界卫生组织公布的数据表明,全球有近3亿人有视觉障碍,有近四千万的盲人。为了让患者恢复视力,提高生活质量,研究者们提出了各类解决方案。比如,部分盲人可以通过植入人工视网膜,依靠仿生眼重获光明。目前,已经有人工视网膜产品通过了美国和欧盟的卫生部门批准,进入临床应用。 仿生眼(人工视网膜)到底是怎么工作的呢?它能让盲人看到什么呢?它离普通人还有多远呢?今天我们就来聊一聊视觉重塑和人工视网膜。 【核心文献】 Yue, L., Weiland, J. D., Roska, B., & Humayu…
 
人类的心理可以被科学地研究吗?那些内在的不可直接观察的心理过程是否可以被纳入科学研究的范畴?是否只有可观察的外在行为才可以被科学系统地研究?上世纪20年代,行为主义(behaviorism)开始兴起,试图用自然科学的手段和标准革新心理学研究,带领当时可谓是新兴学科的心理学走向科学的康庄大道。行为主义主张只能研究外在环境和个体行为之间的关系,不应该涉猎不可观察、只能靠推测的内心活动。这一期,我们将走进行为主义旗手斯金纳的视角,通过他的著作Science and Human Behavior,来讨论和反思行为主义。 Skinner, B. F. (1965). Science and human behavior (No. 92904). Simon and Schuster. 【嘉宾】 Zek…
 
上个世纪50年代,计算机刚刚发展之际, Alan Turing、Alan Newell、Herbert Simon、John McCarthy和Marvin Minsky等先驱, 就已经开始思考如何设计具备人类智能的机器。他们受到了数理逻辑的深远影响,在设计智能系统的过程中大量使用符号逻辑,人为寻找和设计智能系统的决策规则,史称符号派。 虽然这类设计的人工智能系统与当下火热的神经网络系统有很大的差别,也很少运用脑科学和神经科学的研究洞见,但是因为嵌入了大量的人类智慧,往往更具备常识,能解决一些日常知识推理的问题。即便是现在,符号派的智能系统设计也仍然在某些领域和一些大型智能系统的内部占有很重要的地位。 今天,我们一起阅读McCarthy在1960年写的Program with Common …
 
自由能原则(Free Energy Principle)与预测加工理论(Predictive Processing Theory)是当下在大脑与智能研究领域大一统理论的热门候选人。这一理论指出大脑在与环境互动的过程中,通过优化神经结构或采取具体行动,来降低本身的熵,同时提高对环境的预测能力,减小预测错误。这一理论不但能够很好地解释人类的感知觉,而且试图解释人类的所有行为。 如果人类只是个预测机器,那么在小黑屋的人还会想走出来吗?在小黑屋的环境中,人对外在环境的预测不会产生错误,人有什么动力采取走出小黑屋的行为呢?预测加工理论又如何解释人类主动寻找刺激、创造惊喜之类的行为呢? 这一期我们就来讨论预测加工理论会不会被关在小黑屋里。 Friston, K. (2010). The free-ene…
 
近年来,随着科学技术的发展,越来越多的神经科学研究开始探索人类和其他动物的认知功能。心理学领域也出现了越来越多的神经成像研究,认知神经科学的兴起更是将心理学和神经科学结合在了一起。媒体的报道也常常聚焦于神经科学领域的新进展。比如,多巴胺的分泌常被说成是快乐源泉,神经放电规律试图否定自由意志。不少心理学爱好者开始疑惑:是不是心理学会被神经科学取代? 试图用神经科学取代心理学,来解释所有的人类行为和认知现象,是一种还原论的取向。心理学是否能还原到神经科学?神经科学能否完全取代心理学,来描述和解释心理学所描述和解释的现象呢?心理活动就等于神经活动吗? Anderson, P. W. (1972). More is different. Science, 177(4047), 393-396. Pu…
 
“嘿Siri/Google/Alexa,帮我定个时吧!” “多长时间?”“15分钟。”“好的,15分钟计时开始。” 日常生活中,我们开始越来越多地与机器对话。苹果Siri、谷歌助手和亚马逊Alexa随着智能移动设备和家居产品逐渐进入我们的生活,微软小冰、天猫精灵也给很多人带来了很多快乐。我们跟不同的AI聊天,让虚拟助手帮助我们完成各种各样的任务。网购和打客服电话时,在你明确要求“人工客服”之前,机器客服会“尝试”提供相关的解决方案。语音助手会听取我们的目的地,选择合适的线路进行导航,甚至能帮我们订餐厅和机票。已经融入我们生活的对话系统正是我们这一期节目的主角。它们为何而生?经历了怎样的发展过程?是如何被创造出来的呢? Chen, H., Liu, X., Yin, D., & Tang, J…
 
在生活中,我们对很多东西都有下意识的判断。铅笔从桌子上滚落抬手去哪儿接,队友踢出的足球会朝哪儿行进,在没有交通指示灯的路口怎么过马路,小朋友抬手放的新积木会让整个积木大厦坍塌……在这些日常生活的场景中,我们时时刻刻都在预测接下来会是怎么样,而这些体验似乎都需要物理知识进行计算。可是,我们也并没有不断停下来,运用物理公式计算每一个物理现象,我们的判断和行为都发生得非常快。这种无处不在的对物理现象的直觉是什么呢?我们的直觉和实际的物理计算相符吗?拥有直觉物理与在学校学习的物理有什么联系呢?大脑是如何在短时间内快速计算出符合物理现象的判断呢? Kubricht, J. R., Holyoak, K. J., & Lu, H. (2017). Intuitive physics: Current r…
 
人一生下来就会哭、会呼吸,男孩子到了青春期就会长胡子,这些能力和成长毫无疑问都是与生俱来的。那么其他一些重要的知识和能力是否也是先天就有的呢?譬如知道红色和蓝色是不同的,明白5块小饼干和10块小饼干不一样多,以及能区分行为的善恶,这些知识和认知能力从何而来呢?你或许会觉得这些都是需要学习的,人之初就如洛克所说的白板一样,什么都没有,一切都要靠后天学习和塑造。想要解决这些知识和认知能力的先天与后天之争,小婴儿是很好的研究对象,毕竟TA们刚刚来到这个世界。小婴儿看起来什么都不懂,什么也不会做,我们很难想象TA能明白数量的差异,育儿专家也会说如果小婴儿看不见妈妈就会以为妈妈消失了从而哭闹,甚至还有专门为“看不见颜色”的小婴儿设计的黑白色卡…… 但是小婴儿们真的什么知识和认知能力都没有吗?这种对婴儿…
 
在这一期节目中,我们将目光放在了蝙蝠身上。尽管蝙蝠在城市中似乎很少见,但其实它们就生活在我们周围,与人类社会共享环境的蝙蝠,受到了哪些来自人类社会的影响呢?蝙蝠又是如何应对这些新的生存挑战的呢? Gomes, D. G., Page, R. A., Geipel, I., Taylor, R. C., Ryan, M. J., & Halfwerk, W. (2016). Bats perceptually weight prey cues across sensory systems when hunting in noise. Science, 353(6305), 1277-1280. Greif, S., Zsebők, S., Schmieder, D., & Siemers, B…
 
在前两期节目中,我们了解到动物既可以学会事件之间的联系,似乎也能够从经验中抽象出通用的规律。那么同样不会说话的小婴儿呢? 在这期节目中,我们围绕两篇关于婴儿学习的文献,讨论了婴儿与生俱来的两种学习方式——统计学习和规则学习。仅仅七八个月大的婴儿是如何快速捕捉到事件之间的概率联系?又是如何从所见所闻中归纳出抽象的规则的呢? 婴儿学习:Marcus, G. F., Vijayan, S., Rao, S. B., & Vishton, P. M. (1999). Rule learning by seven-month-old infants. Science, 283(5398), 77-80. 婴儿学习:Saffran, J. R., Aslin, R. N., & Newport, E. …
 
在本期节目中,我们围绕关于动物学习的文献,探讨动物能不能从有限的经验中,提取出抽象的规则。在第五期节目中我们提到,动物是依靠刺激(Stimulus)与反应(Response)之间的联结(Association)来习得事物之间的关系的。但是这样的学习方式往往只能建立起特定的刺激与特定的反应之间的关系。那么其他动物能不能像人类一样,从有限的学习机会中提取出抽象的规则和通用的规律,并且做到举一反三呢? 动物学习:Fitch, W. T., & Hauser, M. D. (2004). Computational constraints on syntactic processing in a nonhuman primate. Science, 303(5656), 377-380. 动物学习:…
 
在本期节目中,我们的嘉宾So Keke同学介绍了(灵长类)动物实验的操作,并同我们一起讨论了动物在学习实验任务的过程中到底学习了什么。从这一集出发,我们将会在接下来的两期节目中结合下述文献,从人类婴儿和动物的角度,对统计学习和规则学习这两大学习方式进行深入讨论。 动物学习:Fitch, W. T., & Hauser, M. D. (2004). Computational constraints on syntactic processing in a nonhuman primate. Science, 303(5656), 377-380. 动物学习:Murphy, R. A., Mondragón, E., & Murphy, V. A. (2008). Rule learning …
 
本期节目: 在这一期节目《图灵测试的批评与思考》中,我们讨论了对图灵测试的各种批评和反驳。 核心文献:Turing, A. (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460. 参考文献:Saygin, A. P., Cicekli, I., & Akman, V. (2000). Turing test: 50 years later. Minds and machines, 10(4), 463-518. 参考文献:French, R. M. (2000). The Turing Test: the first 50 years. Trends in cognitive sciences, 4(3), 115-122…
 
本期节目: 在这一期节目《图灵测试:模仿游戏与能思考的机器》中,我们通过图灵的文字来了解图灵对机器能否思考这一问题的探索以及他为解答这一问题而设计的模仿游戏。 核心文献:Turing, A. (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460. 参考文献:Saygin, A. P., Cicekli, I., & Akman, V. (2000). Turing test: 50 years later. Minds and machines, 10(4), 463-518. 参考文献:French, R. M. (2000). The Turing Test: the first 50 years. Trends in…
 
本期节目: 这一期我们会继续讨论《认知科学——理想与现状》,主要着眼于认知科学和认知心理学的本科学习和训练,以及如何选择专业方向等问题。 核心文献:Núñez, R., Allen, M., Gao, R., Rigoli, C. M., Relaford-Doyle, J., & Semenuks, A. (2019). What happened to cognitive science?. Nature human behaviour, 3(8), 782-791 关注我们: 大家可以在y2intelligences.com看到我们的最新消息、文献链接和相关资料,也可以关注我们的微信公众号《午后的笛卡尔》。我们的节目目前可以在Apple Podcasts, Google Podcast…
 
本期节目: 我们第1期阅读与讨论的主题是《认知科学——理想与现状》。这一期讨论将分为两集,本集作为上半部分集中讨论认知科学是什么,以及创立认知科学的先贤对这个学科抱有什么样的理想。同时,我们会在院系建设、学术文献引用和博士研究生培养三个方面讨论认知科学的学科现状。 这一期的阅读文献是: 核心文献:Núñez, R., Allen, M., Gao, R., Rigoli, C. M., Relaford-Doyle, J., & Semenuks, A. (2019). What happened to cognitive science?. Nature human behaviour, 3(8), 782-791 参考文献:Frith, U. (2019). Fast Lane to S…
 
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