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人工智能大脑：
计划 8:30 –9.00 注册并享用咖啡/茶 9:00 – 9:05 开幕主题：使用 AI 了解更多关于大脑的知识或反之亦然 9:05 – 09:35 Catherine Sibert 博士心智理论：将认知架构模型与大脑图像数据连接起来 9:35– 10:05 Leendert van Maanen 博士重新思考速度与准确性的权衡：决策过程中的新型认知操作 10:05 - 10:35 Umut Güçlü 博士用于视觉感知神经解码的深度生成模型 10:35 – 11:05 Micha Heilbron 博士法学硕士作为认知（神经）科学的挑战和机遇 11:05 – 11:30 咖啡休息主题：人工智能在 BCN 的本科应用 11:30 – 12:00 Drs.Koen Freerks 从姿势到行为：将 AI 应用于行为跟踪 12:00 – 12.30 Sebastiaan Mathot 博士 开发使用大型语言模型的自定义教学工具 12:30 – 13:30 午休 主题：教育 AI 认知 AI 13:30 – 14:00 Niels Taatgen 教授 技能：人类智能的基石 14:00 – 14:30 Hedderik van Rijn 教授 认知 AI 如何提高学术课程的通过率和成绩
BRAINS 手册
单次触发：将 3 个调节电压输出中的任意一个接到 RUN 输入上。将相应行的所有电位器设置为全顺时针。序列应播放所有阶段。现在将电位器设置在您希望序列停止的阶段，即全逆时针。BRAINS 数到这个阶段并停止。触摸序列停止阶段以外的任何阶段，运行序列直到达到停止阶段。Knight Rider KIT 风格排序：在序列运行时，将第 8 阶段的门输出接到 MATHS CH. 4 的触发输入上。从 MATHS 中获取 EOC 输出，接到 BRAINS 方向输入上。设置 MATHS CH. 4 上升到 12:00，下降到全顺时针，响应到线性。将第 1 阶段的门输出接到 MATHS CH. 4 BOTH 控制输入上。序列应该像 Knight Rider 中的 KIT 车一样来回行驶。
大脑是“同性恋”吗？
从1930年代中期的科学家那里的旧组织/活性假设能够首次化学分离性激素，很明显，它们对性活动产生了影响。他们还发现，在雄性胎儿但不是女性中，在大约8-24周就有睾丸激素激增，据认为这会产生与雌性大脑不同的雄性大脑。第二次世界大战后，性激素的影响逐渐众所周知 - 通过注入年轻人的性激素可以改变实验动物的成熟性行为。Phoenix等。1通过在50年代后期创建组织/激活假设来概述发现。根据这一假设，大脑被产前睾丸激素激增不可逆转地男性化，但是当童年时期表达了性，只有在青春期才变得明显 - 当存在一种激活时。女性的青春期也有一种激活。这个想法对随后的研究产生了巨大影响，至少一千篇论文直接引用了这项工作。尽管理论
大脑和Birdsong -Dukespace
在1976年发现了唱歌和学习唱歌的特殊大脑结构。从那时起，随着势头的增长，关于鸟类大脑的结构，功能和演变，尤其是那些从事声音学习的人的大脑的结构，功能和进化，就有很多令人着迷的发现。不到一半的鸟类具有学习和复制新声音的能力。这些声乐学习者，鹦鹉，蜂鸟和鸣禽仅属于23个主要鸟类中的3个。他们具有产生学习的发声的必要前脑解剖结构。所有其他鸟类仅使用基础大脑结构来进行声带的产生，它们的发声是天生的，并且是从父母那里遗传的。是声乐学习者的鸟类，大多数人都知道鸣禽，尤其是金丝雀和斑马雀。这些是首选的主题，因为它们在圈养中很容易繁殖，并且表现出相反的声带学习行为。在斑马雀科中，只有男性唱歌，有声乐学习，并为此目的具有适当的前脑结构；他们是封闭的声乐学习者，将一首歌主题作为少年发展，并为终身唱歌。在金丝雀，男性和女性都唱歌，并且都具有声音学习的大脑结构；他们是开放式的学习者，就像人类一样，继续学习新歌。对这些的理解
思想、大脑和程序
摘要：本文可视为对两个命题后果的探索。（1）人类（和动物）的意向性是大脑因果特征的产物。我认为这是关于心理过程和大脑之间实际因果关系的经验事实。它简单地说，某些大脑过程足以产生意向性。（2）实例化计算机程序本身永远不是意向性的充分条件。本文的主要论点是针对建立这一主张。论证的形式是展示人类代理如何实例化程序而仍然不具有相关的意向性。这两个命题有以下后果：（3）大脑如何产生意向性的解释不能是它通过实例化计算机程序来实现。这是1和2的严格逻辑结果。（4）任何能够产生意向性的机制都必须具有与大脑相等的因果能力。这应该是 1 的一个微不足道的结果。（5）任何试图人为地创造意向性（强人工智能）的尝试都不可能仅通过设计程序而成功，而必须复制人脑的因果能力。这从 2 和 4 中得出。“机器能思考吗？”根据这里提出的论点，只有机器才能思考，而且只有非常特殊的机器，即大脑和具有与大脑相当的内部因果能力的机器。这就是为什么强人工智能很少能告诉我们关于思考的事情，因为它不是关于机器而是关于程序，而没有一个程序本身足以进行思考。
思维，大脑和程序
摘要：可以将本文视为探索两个命题的后果的一种尝试。（1）人类（和动物）的意图是大脑因果特征的产物。我认为这是关于心理过程与大脑之间实际因果关系的经验事实。它简单地说，某些大脑过程就足以实现故意。（2）实例化计算机程序本身绝不是故意的充分条件。本文的主要论点旨在建立这一主张。该论点的形式是展示人类代理如何实例化该程序而仍然没有相关意图。这两个命题具有以下后果：（3）对大脑如何产生意图的解释不能因为它通过实例化计算机程序来做到这一点。这是1和2的严格逻辑结果。（4）任何能够产生故意性的机制都必须具有与大脑的因素相等的因素。这是1。（5）任何试图人为地创建意图的任何尝试（强AI）不能仅仅通过设计程序来成功，而是必须复制人脑的因果力量。这是2和4。“机器可以思考吗？”在这里提出的论点上只有一台机器才能思考，只有非常特殊的机器，即具有内部因果力量与大脑相当的机器。这就是为什么强大的AI几乎没有什么可以告诉我们思考的原因，因为它不是关于机器，而是关于程序的，而且没有程序本身就足以思考。
千脑项目
1概述3 1.1千脑项目的目标。。。。。。。。。。。。。。5个长期目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5个短期目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2开放语句。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.1文档结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.2具有挑战性的先入之见。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.3系统的功能。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1三个核心组件。。。。。。。。。。。。。。。。。11个传感器模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11学习模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13通用通信协议。。。。。。。。。。。16 1.3.2更多详细信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17在不同的空间量表（层次结构）上学习：。。。。17在不同时间尺度上学习。。。。。。。。。。。。17投票/共识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18电动机输入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18电动机输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19个亚皮质运动区域。。。。。。。。。。。。。。。。19个预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.3.3将其放在一起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.3.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
思想、大脑和程序
摘要：本文可视为对两个命题后果的探索。（1）人类（和动物）的意向性是大脑因果特征的产物。我认为这是关于心理过程和大脑之间实际因果关系的经验事实。它简单地说，某些大脑过程足以产生意向性。（2）实例化计算机程序本身永远不是意向性的充分条件。本文的主要论点是针对建立这一主张。论证的形式是展示人类代理如何实例化程序而仍然不具有相关的意向性。这两个命题有以下后果：（3）大脑如何产生意向性的解释不能是它通过实例化计算机程序来实现。这是1和2的严格逻辑结果。（4）任何能够产生意向性的机制都必须具有与大脑相等的因果能力。这应该是 1 的一个微不足道的结果。（5）任何试图人为地创造意向性（强人工智能）的尝试都不可能仅通过设计程序而成功，而必须复制人脑的因果能力。这从 2 和 4 中得出。“机器能思考吗？”根据这里提出的论点，只有机器才能思考，而且只有非常特殊的机器，即大脑和具有与大脑相当的内部因果能力的机器。这就是为什么强人工智能很少能告诉我们关于思考的事情，因为它不是关于机器而是关于程序，而没有一个程序本身足以进行思考。