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大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
＃＃27 CFDS-Case study_transhumanism.cdr
将自己的思想传达给另一个人的人是基于语言能力和说话速度的限制。技术使我们能够通过设备相互通信，但是这种形式的交流也仅限于语言技能和我们可以输入的单词的速度。最终，这些形式的交流将不会有效，因为可穿戴和可植入的脑机界面（BMI）正在开发中。Elon Musk的Neuralink和Mark Zuckerberg的Facebook是开发这些设备的组织之一。BMIS在思想本身的状态下以思想速度进行交流 - 充满了语言障碍，并充满了感官和情感投入，以最好地传达人类的思想。这项技术有望完整圈子，随着其他互补技术的到来，例如通用语言翻译器的耳塞和隐形眼镜，这些技术将来可以拍摄图片或视频。
2024环境声明 - 欧洲议会
AUTHOR(S) Milieu: Mariya GANCHEVA, Matthew GERACI, Laurine TERTRE, Margaux TRUC Research administrator: Frédéric GOUARDERES, Kelly SCHWARZ Project, publication and communication assistance: Iveta OZOLINA, Stéphanie DUPONT Policy Department for Structural and Cohesion Policies, European Parliament LINGUISTIC VERSIONS Original: EN ABOUT THE PUBLISHER To contact the Policy Department or to subscribe to updates on our work for the REGI Committee please write to: Poldep-cohesion@ep.europa.eu Manuscript completed in October 2024 © European Union, 2024 This document is available on the internet in summary with option to download the full text at: https://bit.ly/3ZSdmEi This document is available on the internet at: https://www.europarl.europa.eu/regdata/etudes/stud/2024/752459/ipol_stu (2024)752459_en.en.pdf
探索孩子大脑的惊人力量
Brainobrain 计划是改变儿童生活规则的计划。它融合了算盘智慧（大脑技能）和最新的人类卓越科学，即神经语言编程（NLP 技能）和个性发展（生活技能）。Brainobrain 由在算盘和心算概念、儿童赋权、神经语言编程（NLP）和许多其他人类卓越计划领域拥有数十年经验的专家管理。Brainobrain 帮助儿童学习“如何学习”。
多语言主义博士后研究员 - uit ...
语言，大脑和学习中心（C-LABL）将在我们对多种语言如何在思维/大脑中相互作用，开发创新的纵向方法来研究多语言主义并培训下一代学者和研究领导者中的逐步改变。通过跨语言理论，神经科学和语言获取/处理培养合作研究，我们将重点关注多语言的效果 - 对于所涉及的语言，对他们的大脑，以及多种语言的学习和教学。c-labl分为三个研究领域（语言，大脑和学习），这些领域将通过关注语言距离的横切研究主题联系在一起。因此，C-labl的核心工作将研究多语言思维/大脑中多个语法的相互作用，主要关注语言距离（语言之间的相似性/差异）对发展，跨语言影响，神经认知的适应性的重要性，这是多语言经验的结果，以及其他语言学习。
farah.et.al.early.cog.brain.plus.pdf -Penn Arts＆Sciences
要解决这些问题，需要一个实验，将人类婴儿随机分配到高认知和语言刺激的环境中，理想情况下从生命的早期开始，并构成了很大一部分童年时代。尽管将一组儿童分配给低认知和语言刺激是不道德的，并且是不可行的，但在原本原本以下，还有另一种方法可以实现同等的对比度。长期以来，据报道，与较高的SES同龄人相比，平均而言，在SES家庭中长大的儿童获得的认知和语言刺激较少（Hoff，2013； Bradley＆Corwyn，2002）。通过将这种婴儿随机化为一组，该组继续接受预期的低刺激，并且可以接受更高的语言和认知刺激，可以观察到随机分配的高刺激和低刺激的效果。
在课堂上应对人工智能炒作：ChatGPT 和公平优先的语言学教学法
LLM 的发展与语言学有关，但通常仅涉及极少的语言学知识（Bender 等人，2021 年）。尽管在人工智能发展的新阶段取得了许多飞跃，但 NLP 和 NLU 对我们通过人类语言命令与计算机通信的能力的提高最为重要。通过向学生展示生成式人工智能工具背后的计算语言学过程及其局限性，我们打破了人们的幻想，即这些技术确实是独立学习的智能或可靠替代品。