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1 Paul Sarasin，他的远见启发了 IUPN 的创建者。照片中他（站立）在瑞士国家公园 2 Pieter van Tienhoven，1953 年 3 成功湖，1949 年。Roger Heim 坐在桌子左边，Charles Bernard 和 Hal Coolidge 坐在右边 4 萨尔茨堡，1953 年。Charles Bernard、Marguerite Caram、Jean-Paul Harroy 和 Roger Heim 5 Wolfgang Burhenne 和 Marguerite Caram，约 1958 年 6 Ed Graham、Jean Baer、Julian Huxley 和 L G Sagini，内罗毕，1963 年 7 执行委员会在莫尔日 Les Uttins，可能拍摄于 1966 年 5 月 8 David Munro 和 Donald Kuenen，总干事兼总裁，1978 年 9 Françoise Burhenne-Guilmin、Lee Talbot 和 Don McMichael，约1980 10 Jean-Paul Harroy 向 Harold Coolidge 赠送了一本关于世界国家公园的书，1967 年 11 Mohammed Kassas，1982 年 6 月 12 Peter Scott 和 Pierre Goeldlin，c. 1980 13 David Munro、Charles de Haes 和 Lee Talbot，c. 1979 年 14 Kenton Miller 向拉吉夫·甘地颁发约翰·C·菲利普斯纪念奖章，该奖章是授予其已故母亲英迪拉·甘地的 15 四位总干事和两位代理总干事，1987 年 16 荷兰亲王伯恩哈德在 1988 年 IUCN 40 周年庆典上迎接约旦王后努尔 17 Martin Holdgate、Brice Lalonde（法国环境部长）、Monkombu Swaminathan 和 Frederic Briand，1988 年在格兰德 18 Sir Shridath (Sonny) Ramphal 和 Martin Holdgate，1991 年 19 Jay Hair 向 Parvez Hassan 颁发退休证书，祝贺他从蒙特利尔市议员职位上退休，1996 年 20 签署 UNEP-IUCN
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
大脑发育与神经可塑性
Cowan 及其同事 (2000) 回顾了神经科学的历史根源以及 20 世纪的发展阶段。在 19 世纪后期和 20 世纪初期，出现了许多里程碑式的发现，每一项发现都对神经解剖学或神经生理学等长期存在的学科做出了重大贡献。然而，Cowan 等人 (2000) 指出，这些发现都没有超越传统的学科界限，而这正是当代神经科学领域的决定性特征。Kandel 和 Squire (2000) 得出结论，现代神经系统细胞科学基于两项基本发现：神经元学说和离子假说。Wilhelm His 将轴突描述为未成熟神经细胞的产物，这是朝着神经元学说的形成迈出的重要一步。四个科学领域——胚胎学、组织学、生理学和病理解剖学——都提出了神经元之间存在不连续性的证据。西班牙神经学家拉蒙·卡哈尔 (Ramon y Cajal) (1959) 证明神经纤维具有与其他神经细胞接触但不会融合的终端结构——它们是毗连的而不是连续的——这为神经元的发育提供了关键支持。拉蒙·卡哈尔证明大脑由被称为神经元的离散细胞组成，这些细胞被认为是基本信号传导单位，从而创立了神经元学说。在拉蒙·卡哈尔的时代，神经发生的研究是在组织学领域进行的。在当代神经科学中，人们一直关注神经元发育所涉及的分子和细胞机制。离子假说由艾伦·霍奇金、安德鲁·赫胥黎和伯纳德·卡茨于 20 世纪 40 年代末提出，该假说用特定离子的运动来解释神经细胞的静息电位和动作电位，从而使神经系统能够根据细胞生物学共有的物理化学原理来理解（Kandel & Squire，2000 年）。20 世纪 50 年代和 60 年代见证了神经解剖学、神经药理学、神经化学和行为科学融入神经科学（Cowan 等人，2000 年）。 1978 年初，《神经科学年度评论》创刊号出版，预示着神经系统多学科研究方法的下一阶段的开始：分子神经科学的出现、重组 DNA 技术和分子遗传学在神经生物学问题中的应用，以及神经科学与其他生物科学在共同的知识框架内的统一（Ciaranello 等，1995；Lander 和 Weinberg，2000）。
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Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
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2084 - 人工智能与人类的未来 - SSOAR
在一个由无神论科学家和技术信徒主导的世界里，约翰·伦诺克斯在他的著作《2084：人工智能与人类的未来》中提出了一种关于人工智能和超级智能的差异化观点，考虑到普遍的神圣特征。这种对无神论世界观的批判使用圣经类比和证据为讨论引入了许多新论点，拓宽了对人工智能的视角。约翰·伦诺克斯是英国数学家、哲学家和基督教辩护者，也是牛津大学数学和科学哲学名誉研究员。他出版了许多书籍，探讨了科学与信仰之间的对话，并主张科学与基督教世界观的兼容性。他的生活和工作反映了科学卓越和根深蒂固的信仰的独特结合。与其他关于人工智能或超级智能主题的作品不同，伦诺克斯关注宗教精神论证，而其他主角则强调启蒙理性主义或长期主义。在关于这个主题的讨论中，这无疑是这本书的主要附加价值。手稿的最初部分首先描述了人工智能 (AI) 和超级智能的潜力和内在挑战。第 1 章作为论述的序言，首次介绍了乔治·奥威尔的历史作品，同时也是该书标题的寓言（11-13）。在此背景下，作者明确暗示了人工智能的表现可能带来的危险，同时概述了作者的总体论证框架。Lennox 强调奥威尔的《1984》（出版于 1949 年）是一部开创性的作品，将大规模监视和媒体信息控制作为辩论的关键要素，认为这些是“如今越来越多地与人工智能 (AI) 的发展联系在一起的想法”(13)。Lennox 进一步将反乌托邦小说与奥尔德斯·赫胥黎的《美丽新世界》进行比较分析，并引用了尼尔·波兹曼在《自娱自乐于死》中的见解 (12)。此外，伦诺克斯借鉴了丹·布朗的小说《起源》来描绘反乌托邦的未来，强化了他的主题探索（13）。第 2 章和第 3 章围绕人类的起源和轨迹展开探究。为此，作者深入研究了大量最近的哲学著作，以审视人工智能的本质。主要关注点包括 Yuval Noah Harari 的作品，特别是《人类简史》（2011 年）和《未来简史》（2015 年），并反复提及 John Gray 和
6 机器人化：生存还是毁灭？* - 社会研究
当然，当复杂的机制和技术能够与人类的身体和思维融合时，更重大的转变是可能的。机器人化是用机器人植入物替换人体某些部位的过程。从某种程度上说，这个过程很久以前就开始了。假肢的最早证据记录在古埃及。研究人员在开罗发现了一个由木头和皮革制成的假脚趾，其历史可以追溯到公元前 950 年至 710 年之间（Finch 等人，2012 年）。1858 年，另一个最古老的假肢在卡普阿（意大利）的一个坟墓中被发现，可追溯到公元前 300 年的萨姆尼特战争。它由铜和木头制成（Bennett Wilson，1964 年）。在中世纪，盔甲师为在战斗中失去肢体的骑士制作铁制假肢（Sellegren，1982 年）。其中一个著名的例子是 16 世纪初制作的德意志帝国骑士、雇佣兵和诗人 Götz von Berlichingen 的假肢，其机制在当时来说非常复杂（歌德）。人造身体部件领域的进步已经如此显著，以至于今天我们几乎每个人都有点像机器人。毫无疑问，地球上大多数人都戴着假指甲、假牙，戴眼镜或隐形眼镜。FDA 估计全球有 324,200 人接受了人工耳蜗植入（Technavio 2016）。2016 年，英国耳部基金会估计全球人工耳蜗植入者的数量约为 600,000 人（耳部基金会 2017）。人工心脏（DeVries 等，1984）、肾脏、肝脏、胰腺（Stamatialis 等，2008）、仿生眼（Boyle 等，2003）、仿生肢体（Farina 和 Aszmann，2014）等等都已成为现实。遗憾的是，尽管赛博格化发展迅速，但却没有太多的理论概念能够阐明其起源和发展趋势。流行的理论包括超人类主义，其基本思想最早由英国遗传学家约翰·伯登·桑德森·霍尔丹于 1923 年提出（Haldane，1924；Huxley，2015）和雷·库兹韦尔（2010）的奇点理论。我们认为，在“大历史”框架内可以很好地理解赛博格化的起源和发展趋势。机器人化是大历史中的一个重要里程碑，这是人类（或旧石器时代晚期）革命与新的“后人类”革命的交汇，虽然其后果在很多方面尚不明确，但显然它将开启对人体产生强烈影响的时代。我们看到机器人化的起源是集体学习，这是大历史的第六个门槛。集体学习是一个由 David Christian 创造的术语（参见 Christian 2018、2012）。这是一个足够强大的交流和共享信息系统，其数量和精度如此之高，以至于新信息在社区甚至物种层面积累（同上，2015）。集体学习成为技术发展的基础，为下一个重要的门槛“农业”和“现代革命”提供了基础。
利用循环神经网络从神经测量中重建计算动力学
使用循环神经网络从神经测量重建计算动力学 Daniel Durstewitz 1,2,3,*、Georgia Koppe 1,4、Max Ingo Thurm 1 1 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所理论神经科学系 2 海德堡大学跨学科科学计算中心 3 海德堡大学物理与天文学院 4 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗诊所* 通讯作者：daniel.durstewitz@zi-mannheim.de 关键词：动力系统理论、机器学习、循环神经网络、吸引子、混沌、多个单元记录、神经生理学、神经成像 摘要 神经科学中的机械和计算模型通常采用微分或时间递归方程组的形式。此类系统的时空行为是动力系统理论 (DST) 的主题。 DST 提供了一个强大的数学工具箱，用于描述和分析从分子到行为的任何级别的神经生物学过程，几十年来一直是计算神经科学的支柱。最近，循环神经网络 (RNN) 成为一种流行的机器学习工具，用于研究神经或行为观察背后的非线性动力学。通过在与动物受试者相同的行为任务上训练 RNN 并剖析其内部工作原理，可以产生关于行为的神经计算基础的见解和假设。或者，可以直接在手头的生理和行为时间序列上训练 RNN。理想情况下，一旦训练好的 RNN 将能够生成具有与观察到的相同的时间和几何属性的数据。这称为动态系统重建，这是机器学习和非线性动力学中一个新兴的领域。通过这种更强大的方法，就其动态和计算属性而言，训练过的 RNN 成为实验探测系统的替代品。然后可以系统地分析、探测和模拟训练过的系统。在这里，我们将回顾这个令人兴奋且迅速发展的领域，包括机器学习的最新趋势，这些趋势在神经科学中可能还不太为人所知。我们还将讨论基于 RNN 的动态系统重建的重要验证测试、注意事项和要求。概念和应用将通过神经科学中的各种示例进行说明。简介理论神经科学的一个长期原则是，神经系统中的计算可以用底层的非线性系统动力学来描述和理解（Amit & Brunel，1997；Brody & Hopfield，2003；Brunel，2000；Durstewitz，2003；Durstewitz 等，1999、2000、2021；Hodgkin & Huxley，1952；Hopfield，1982；Izhikevich，2007；Machens 等，2005；Miller，2016；Rinzel & Ermentrout，1998；Wang，1999，2002；Wilson，1999；Wilson & Cowan，1972）。相关思想可以追溯到 40 年代 McCulloch & Pitts (1943)、Alan Turing (1948) 和 Norbert Wiener (1948) 的工作，并在 80 年代早期通过 John Hopfield (1982) 的开创性工作获得了发展势头，该工作将记忆模式嵌入为简单循环神经网络中的固定点吸引子。Hopfield 网络的美妙之处在于它们免费提供了生物认知系统的许多特性，例如自动模式完成、通过部分线索进行内容可寻址记忆检索或对部分病变和噪声的鲁棒性。通过动态系统理论 (DST) 的视角来观察神经计算特别有力，因为一方面，许多（如果不是大多数）物理和生物过程都是自然形式化的