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心理评论 - 注意力与工作记忆实验室
当今大多数心理学家对“智力”一词的理解本质上是一个差异性概念。最广为接受的智力结构描述是赫布-卡特尔-霍恩-卡罗尔（HCHC）模型（Brown，2016；Carroll，1993；McGrew，2009；见图 1），该模型将智力归因于一个层次结构。在最低层次上，特定技能和狭义的认知能力可能会对不同的认知任务产生影响。在第二层次上，更具普遍性的广义能力因素有助于解释为什么某些任务彼此之间的关联比与其他任务的关联更紧密。这些广义的能力是相关的，这种常见的、任务一般性的变异性在该模型层次结构的顶端表示为一般智力，通常表示为 g 或 g 因子。 g 因子解释了为什么所有认知任务都倾向于相互关联，这种模式被称为正流形（Carroll，1993；McGrew，2009）。尽管人们对智力结构有着广泛的共识，但对于导致智力个体差异的因果因素，人们的看法却不太一致。智力差异的一个主要解释是人们完成基本认知操作的速度不同，这被称为信息处理速度或处理速度。另一个可能的解释是执行注意力或避免分心、集中注意力和保持注意力的能力不同，有时也称为“认知控制”或“执行功能”。
单元2大脑和神经心理学知识组织者
神经系统关键术语定义ANS自主神经系统的关键术语结构和功能 - 由于系统非自愿运行，它是“自动”的。它有2个主要分区：交感神经和副交感神经系统。CNS由大脑和脊髓组成。做出所有复杂命令和决策的地方。神经系统由中枢神经系统和周围神经系统组成。PNS周围神经系统传输有关自愿活动，中枢神经系统和身体其他部位之间的信息。协调一些反射响应。sns体细胞神经系统 - 将信息从有感觉器官传输到中枢神经系统。从中枢神经系统收到指导肌肉采取行动的信息。战斗或飞行反应是面临威胁或压力的情况时动物的直接生理反应。ANS的同情分裂导致肾上腺素的释放。这使身体在生理上被唤醒，并准备身体能够与威胁作斗争或逃避威胁。詹姆斯·兰格理论是一种情感理论，表明我们的生理变化经历是首先，然后大脑将其解释为一种情感。情感一种具有重要动机性能的强烈感觉或情绪，它驱使一个人以特定的方式行事。兴奋性一些神经递质（例如肾上腺素（也是激素））通常会增加下一个神经元的正电荷，从而更有可能发射。3种不同类型：感觉，继电器和电动机。HEBB的学习理论抑制性一些神经递质（例如5-羟色胺）通常会增加下一个神经元的负电荷，从而使其发射的可能性较小。神经元是通过整个神经系统中的电信号传达信息的细胞。神经递质是一种从突触囊泡中释放的化学物质。这些在突触中从一个神经元到另一个神经元中发送信号。神经递质会引起链中净神经元的激发或抑制。突触传播是相邻神经元相互通信的过程。神经元在整个间隙（突触裂缝）上发送化学消息并将其分开。
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso
当代小儿种群中有氧健身的参考值
摘要众多研究表明，体育活动有助于词汇整合（即“制定效应”），表明行动可以提高记忆力的性能并支持语言编码。这种现象最近被描述为“体现的学习”，或者涉及与学习内容直接相关的自我执行或自我生成的动作的学习。体现的语义认为，认知基于源自人类经验的多模式表示，并且运动过程在语言处理中起着至关重要的作用。这一证据的许多证据在于神经影像学研究表明，在发育和成人期间，无论是在词汇加工过程中招募了感觉和运动系统。对成人第二语言（L2）学习者的研究通常表明，感觉运动网络也参与L2处理，但比L1少。与L1获取相比，这可能是由于L2学习经常被脱皮的。最近，人们对促进体现学习及其对L2学习的影响的神经认知过程的兴趣越来越大。在本章中，我们回顾了由行为和神经认知研究报告的主要结果，探讨了本地语言处理和成人L2学习者中体现的语言处理和学习。1。体现的语义是找到我们如何将概念与语言标签联系起来的关键，这是我们理解我们如何获得第一语言，后来在生活中学习第二种语言的基础（另请参见Tokowicz＆Tkacikova，本卷）。尽管进行了数十年的研究，但关于人脑如何将声学信号（例如[g ɪˈ tː]）与特定概念（例如吉他）联系起来（Saussure，1916; Shapiro，2011年）仍然几乎没有共识。当前有两个相反的观点，这些观点与为概念信息构建的表示类型不同。根据经典的Amodal理论，认知是一个计算过程，从感知和通过操纵心理符号来创造意义（Fodor，1998； Landauer＆Dumais，1997）。通过“三明治模型”隐喻描述了这一点：感觉运动系统简单地感知信息（输入），然后产生动作（输出）（Hurley，1998）。同时，将认知夹在两者之间，以便1）将感知的输入转换为Amodal符号，并将其链接到我们语义内存中的相关信息，并在我们的语义内存中链接到2）对这些符号进行操作以进行输出。本质上，知识存储在一个孤立的语义记忆系统中，独立于感觉运动过程。经典的Amodal理论并不能说明我们如何理解这些符号的现实世界含义，而这些符号本身是由其他符号定义的。挑战传统认知研究的一些基本信念，体现了理论，规定概念符号在某些时候必须与现实世界有关，并以感觉运动体验为基础（Hauk＆Tschentscher，2013年）。这也可能适用于更抽象的概念，例如自由，至少在最初与个人经验相关（例如，一个孩子从请子弹中提取自己并听到“您是免费的！”）。根据体现的语义，概念表示受到感觉运动过程的影响很大，语言形式基于我们人体的感知和行动计划体系（Barsalou，1999）。其背后的关键概念之一是“相关学习原理”，根据该原则，动作感知和意义的同时存在导致神经元的共同触发，形成神经连接或分布式神经网络，以进行语义处理（Pulvermu ller，1999; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013）。简而言之，“什么共同开火，将电线一起开火”（Hebb，1949年），例如，如果孩子经常在踢球时听到“踢”一词，那么词典语义网络，负责处理“踢”一词的词典语义网络，以及负责处理和执行运动必要的动作的人，将成为共享的网络，将会随着时间的推移而成为共享的网络。这个想法与Amodal理论形成鲜明对比，该理论声称用于概念知识和语言的表示形式独立于身体及其经验。尽管本章中描述的许多研究所描述的，但在该领域的最新研究最初是黑色和白色的，但该领域的最新研究变得更加细微，并集中在何时以及如何体现语言上。