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认知增强剂罗伊·琼斯（Roy Jones）研究所...
寻找痴呆症治疗的治疗，以及其他科学和社会变化，促使人们针对退化性脑疾病，轻度认知障碍以及涉及认知障碍的精神疾病的患者开发了症状治疗和疾病改良药物。对认知方面的方面（例如学习和记忆）的增强对于患有正常年龄相关的人和健康人的人来说似乎是可能的，尽管到目前为止，这些认知增强子的影响是适度的。接下来的二十年可能会更深入地了解学习，记忆和遗忘的机制，以及对分子，细胞和脑电路变化之间的关系以及认知变化的理解。，制药行业的研究工作已经有望提供更多的疾病修饰剂和推定的认知增强子，尽管将实验室发现转化为有效的人类使用干预措施时存在局限性。
人工智能、人类认知和意识至上
意识的计算意义是一个重要且可能比意识难题更容易处理的研究主题，因为人们可以通过算法或复杂性分析等方法来研究意识与计算能力之间的相关性。在文献中，意识被定义为作为一个代理（即人类或蝙蝠）的感觉，具有诸如感质、意向性和自我意识等现象属性。缺乏这些属性将被称为“无意识”。大型语言模型（LLM）（例如 ChatGPT）的最新成功引发了有关人类意识处理的计算意义的新问题。尽管来自生物系统的实例通常表明智力和意识之间存在稳健的相关性，但某些意识状态似乎存在而没有明显的智力存在。另一方面，人工智能系统似乎表现出没有意识的智能。这些例子似乎表明自然和人工系统中意识和智能之间可能存在分离。在这里，我回顾了一些关于人类意识过程的计算意义的突出观点，并确定了几个可能只属于意识的认知领域，例如灵活的注意力调节、对新环境的稳健处理、选择和决策、以综合方式反映广泛感官信息的认知，以及最后可能涉及无意识过程的具身认知。与这些以灵活和临时判断和选择为特征的认知任务相比，人类通常无意识地处理充分获得的知识和技能，这与以下观点一致：在大型数据集上预先训练的 LLM 所展示的计算原则上可以在没有意识的情况下进行处理，尽管人类的对话通常是有意识进行的，同时意识到听觉感受以及所说内容的语义。我讨论了在感知、语言和驾驶等领域将需要有意识进行的计算与可以无意识进行的计算区分开来这一理论和实践上的重要问题。我提出意识至上的概念类似于量子至上，这将有助于在生物学上实际的时间和资源限制内识别可能只存在于意识中的计算。我探索了支持假设的意识至上的可能机制。最后，我讨论了本文所涵盖的问题与人工智能协调的相关性，其中人工智能和人类的计算需要协调。
数字技术对青少年情绪和认知的影响
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生物心理学、认知和神经科学 (BCN) 专业工作表
成绩 学分 学期 PSYCH 300 (心理学 NS 专题研究方法) 3 PSYCH 302 / NEURO 302 (认知神经科学研究方法) 3 PSYCH 303 (心理学研究方法) 3 PSYCH 331 (心理学体验研究方法) - 按应用;访问 www.myumi.ch/Z6WDG (区分大小写的链接) 原标题为 BCN 中的研究方法 4 PSYCH 341 (认知心理学高级实验室) 3 PSYCH 342 (人类脑电图研究方法) 3 PSYCH 366 (野外生物学和行为方法) 3 PSYCH 422 (教师指导的高级研究) 2 - 4 PSYCH 423 (教师指导的高级研究/高级写作) 2 - 4 PSYCH 451 (青少年心理学高级研究) 3 BIOLOGY 226 (动物生理学实验室) 2 EEB 381 (普通生态学) 5 - 6 EEB 493 (动物行为实验室) 3 MCDB 306 (遗传学入门实验室) 3 MCDB 308 (发育生物学实验室) 3 MCDB 423（细胞和分子神经生物学研究简介）3
遗传素养、动机认知和社会的作用……
鉴于基因技术在日常生活中的应用日益广泛，了解人们选择进行或不进行基因检测的原因至关重要。本研究探讨了人们对基因检测态度的多种驱动因素。利用国际遗传素养和态度调查（iGLAS），我们收集了以下方面的数据：（1）接受检测的意愿；（2）遗传素养；（3）动机认知；（4）人口和文化特征。在迄今为止最大的 4311 名来自不同人口和文化背景的参与者样本中探讨了 37 个变量。结果显示，82% 的参与者愿意接受基因检测以获得更好的治疗；超过 73% 的参与者愿意为了研究。35 个预测变量加起来只能解释一小部分方差：7% 愿意进行治疗检测；6% 愿意进行研究。接受基因检测意愿的最强预测因素是遗传知识和确定性信念。对数据滥用和发现不必要的健康相关信息的担忧与接受基因检测的意愿呈弱负相关。我们还发现，在本研究涉及的国家中，与对基因检测的态度相关的因素存在一些差异。我们的研究表明，有关基因检测的决策受到大量潜在相互作用的因素的影响。进一步研究这些因素可能有助于消费者根据自己的具体情况做出有关基因检测的决定。
与认知的共同模型桥接生成网络
引言智能系统通过拥有良好的老式人工智能（即Gofai或“象征性”）推理和连接主义统计学学习（例如Hitzler等。2022）;但是，如何整合两者尚无共识。较少的方法之一是将生成的AI模型和认知体系结构整合到单个混合系统中。对人类认知结构进行建模的主要候选者是认知的常见模型，以前是心灵的标准模型（Laird，Lebiere和Rosen-Bloom 2017），但是目前它缺乏使低级连接因素在认知水平上可以解释的方法。认知的通用模型（CMC）概述了人类认知如何在计算机上运作的说明，并通过大规模的神经科学数据进行了验证（Stocco等人。2021）。相比之下，大多数生成神经网络不受与生物学的对应关系的约束，而是采用务实的方法来产生不知知的输出。认知建模和人工智能具有不明显的目标，即一方面解释和预测人类和动物的行为，并解决问题并执行任务而没有人类指导。然而，认知模型可以从当前深度学习方法的整体中受益，因为生成网络解决的许多任务都是认知建模缺乏详细过程模型的任务，例如受到启示，想象力和自然语言处理。为
认知作为形态学/形态发生学的体内体现计算
摘要：认知，历史上被认为是人类独有的能力，但最近发现它是所有生物体（从单细胞开始）都具备的能力。本研究从信息计算的角度探讨认知，其中自然界的结构被视为信息，过程（信息动态）被视为计算，从认知主体的角度来看。认知被理解为并发形态/形态发生计算的网络，它是物理、化学和生物主体的自组装、自组织和自创生的结果。当今以人为中心的认知观仍然在各大百科全书中盛行，存在各种未解决的问题。本文探讨了形态计算、形态发生、代理、基础认知、扩展进化综合、自由能原理、认知作为贝叶斯学习、主动推理和相关主题的最新研究，为旧计算主义认知模型固有的问题提供了新的理论和实践视角，这些模型基于抽象符号处理，没有意识到认知代理体现的实际物理约束和可供性。更好地理解认知对于未来的人工智能、机器人技术、医学和相关领域至关重要。
下一代赛道记忆中的大脑启发认知
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架，其灵感来自大脑，它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同，HDC 与大脑一样，使用高维随机向量，并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算，具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量，提供了许多利用并行性的机会。不幸的是，在传统的冯·诺依曼架构中，HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下，即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益，正如之前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构，用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作（称为横向读取 (TR)）来实现异或 (XOR) 和加法运算，从而只需极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销，提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载，所提出的 RTM HDC 系统与最先进的内存实现相比，将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比，基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别实现了 7.8 倍和 5.3 倍的提升。
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。通常，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相关，但是SMH的确是对现有但非正式的显式的精确表征，因此，为了充分说明它必须描述现存的，有争议的“认知用法”，具有包容性的意义。
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。一般而言，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相差，但是SMH是现有