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World File Search System心智
认知科学辅修（COGNITS-MN）
认知与脑科学中心 58 心理学大楼 1835 Neil Avenue 哥伦布，OH 43210 http://cog.osu.edu 指导教师：Rachael Frush Holt 博士（holt.339@osu.edu） 认知科学是一门跨学科的心智研究，它结合了心理学、哲学、语言学、神经生物学和人工智能方法，研究知识在心智中的获取、处理和表现方式。 认知科学辅修课程至少包含五门课程，总计 15 个学分。 • 您不能使用您主修系的课程来满足辅修课程的要求，除非您的主修是心理学。 • 为满足领域/模块和选修课程要求而选择的课程必须来自至少两个不同的系。 • 您可以请求认知科学的本科导师批准非标准模块。 1. 必修基础认知科学概论：交叉列为 CSE 5531、Ling 5612、Philos 5830 和 Psych 5612。 2. 领域要求从以下六个领域中选择至少两门课程。神经生物学基础进化、生态与生物体生物学：4550 心理学：3313、3513、4501、5425、5614、5618、5870 言语与听力科学：5760 认知教育心理学：2309 工业与系统工程：3700 心理学：3310、3312、3550、4508 计算计算机科学与工程：3321、3521、5321、5522、
学术写作和人工智能：第一天实验
[1] Hern A. (2022)。人工智能机器人 ChatGPT 以论文写作技巧和可用性震惊学术界。卫报。取自：https://www.theguardian.com/technology/2022/dec/04/ai-bot-chatgpt-stuns-academics-with-essay-writing-skills-and-usability [2] GPT-3。 (2020)。这篇文章是由机器人写的。你害怕了吗，人类？卫报。取自：https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3 [3] Le TT。 (2023)。利用人工智能文本生成支持学术写作的初步示例“人类与他们的创造物交朋友——关于人与人工智能关系的一些注释”。OSF 预印本。摘自：https://osf.io/bsxey/ [4] Vuong QH, Napier NK。（2015 年）。文化适应与全球心智海绵：一个新兴市场的视角。国际跨文化关系杂志，49，354-367。https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0147176715000826 [5] Vuong QH。（2023 年）。心智海绵理论。柏林：De Gruyter。https://books.google.com.vn/books?id=OSiGEAAAQBAJ [6] Vuong QH 等人。（2018 年）。文化可加性：从民间故事中儒、佛、道三教互动中获得的行为洞察。 Palgrave Communications, 4, 143。https://www.nature.com/articles/s41599-018-0189-2 [7] Nguyen MH 等人（2022 年）。贝叶斯 Mindsponge 框架分析简介：一种用于社会和心理研究的创新方法。MethodsX, 9, 101808。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215016122001881
BRAVE-NET：脑血管病患者的全自动动脉脑血管分割
Adam Hilbert 1 , Vince I. Madai 1,2 , Ela M. Akay 1 , Orhun U. Aydin 1 , Jonas Behland 1 , Jan Sobesky 3,4 , Ivana Galinovic 3 , Ahmed A. Khalil 3,5,6,7 , Abdel A. Taha 8 , Jens Wuerfel 9 , Petr Dusek 10 , Thoralf Niendorf 11 , Jochen B. Fiebach 3 , Dietmar Frey 1 , Michelle Livne 1 1 声明 - Charité 医学人工智能实验室，柏林 Charité Universitätsmedizin，德国 2 英国伯明翰城市大学计算与数字技术学院，计算、工程与建筑环境学院 3 柏林中风研究中心，Charité德国柏林医学大学 4 Johanna-Etienne 医院，诺伊斯，德国 5 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡，德国 6 柏林洪堡大学柏林心智与脑学院心智、大脑、身体研究所，柏林，德国 7 柏林健康研究所，柏林，德国 8 数据科学研究工作室，奥地利研究工作室，萨尔茨堡，奥地利 9 巴塞尔大学医学图像分析中心 AG 和生物医学工程系，巴塞尔，瑞士 10 布拉格查理大学第一医学院和大学综合医院神经病学系和临床神经科学中心，布拉格，捷克 11 柏林超高场设施 (BUFF)，亥姆霍兹联合会 (MDC) 马克斯德尔布吕克分子医学中心，柏林，德国
与德勒兹一起思考心灵的运动
在考虑了心智/大脑的技术隐喻（特别是随着图灵机和控制论的发展而成熟的计算机相关隐喻）之后，我认为，一阶控制论极大地改变了我们思考大脑/心智的隐喻，尽管它们仍然植根于人文二元论。另一方面，二阶控制论给了我们大脑是一个自创生系统的概念，它既能解释自主性，也能解释涌现性。二阶控制论中特别重要的是禁止信息跨越自指系统边界的流动，强调两个方面：操作闭包和操作递归。这两个概念特别引起我的兴趣，让我思考当算法推理和人脑开始作为单个自创生系统运作时会发生什么。也就是说，我提出关于数字系统和生物系统同构的问题。我的观点是，计算机不再仅仅是大脑的一个隐喻，因为大脑就是计算机。换句话说，正如德勒兹在他的两本《电影》书中所言，思想中发生了一场真正的控制论运动，类似于电影在图像中带来的真正运动。最后，我认为，操作闭合既可以用神经科学家马克·索尔姆斯和卡尔·弗里斯顿所说的“马尔可夫毯”来理解，也可以用德勒兹的感觉逻辑理论来理解，这可以帮助我们理解算法推理对思想的影响。这是你的大脑信息：大脑/思维的一阶控制论和信息隐喻
第八届身心研讨会
16:15-17:00 方法论焦点 2 主持人：Tilman Stephani（莱比锡） Michael Gaebler（MPI CBS 莱比锡，柏林 MindBrainBody 研究所）和 Esra Al（MPI CBS 莱比锡，柏林心智与大脑学院，柏林；MindBrainBody 研究所） 如何分析心脑相互作用及其与行为的联系：心率变异性、心脏相位和心跳诱发电位 讨论第 2 部分 | 方法论焦点 2 | 2021 年 3 月 17 日星期三 09:15-09:45（GMT+1） 17:00-18:00 主题演讲 2 主持人：Lina Skora（布莱顿/莱比锡）
乌林·托马斯·普莱斯的心脑同一理论与行为主义：一项解释性和评价性研究
摘要 — 本书在方法论上具有说明性、批判性和评价性。“心脑同一理论”（也称为物理主义或中心状态唯物主义）是一种哲学立场，它声称心智和大脑是相同的。换句话说，心智状态与大脑过程相同；心理状态与大脑的物理状态相同。普莱斯提出了这样的论点：心理过程不能用行为来定义；相反，我们必须将其与神经状态联系起来。凭借这一大胆的论点，普莱斯成为当前唯物主义心理哲学主流的创始人之一。英国哲学家和心理学家 UT Place 是心灵同一理论的创始人之一，他在 1954 年的论文《意识是大脑过程吗？》中指出，普遍的观点认为存在着一类独立的事件，即心理事件，无法用物理科学所用的概念来描述，这种观点不再像以前那样得到哲学家和心理学家的普遍和毫无疑问的接受。用最简单的术语来说，心脑同一理论认为心灵只是身体的一部分。与所有关于存在状态的思想和理论一样，这种心灵哲学试图解释人类意识的本质，并解决身心问题，这是一个关于心灵（包括思想、信仰和情感）与身体之间关系的哲学难题。这项研究的目的是重新审视 UT Place 在其中心状态唯物主义中的主张，并根据当代神经科学和心灵哲学的进步来评估它们的合理性或不合理性。
高维元宇宙平台和虚拟扩展的自我
认知研究传统上使用低维测量和刺激呈现，强调实验室控制，而不是反映日常生活活动和互动的高维（即生态有效）工具。虽然实验室中受控的实验呈现增强了我们对健康和临床队列的认知的理解，但高维可能会扩展现实和认知。高维元宇宙方法使用具有动态刺激呈现的扩展现实 (XR) 平台，将人类和模拟技术结合起来以扩展认知。本文的计划如下：“从低维到高维的认知研究扩展”部分讨论了当前对反映日常认知活动的高维刺激呈现的需求。在“算法设备和认知的数字扩展”部分，介绍了扩展心智的技术，并将元宇宙作为扩展的候选认知过程。接下来，在“理解扩展心智技术的神经认知框架”部分，提出了一个框架和模型，用于理解人类技术耦合的神经关联，包括自动算法过程（边缘-腹侧纹状体环路）、反射认知（前额叶-背侧纹状体环路）和算法处理（岛叶皮层）。人机交互的算法过程可以随着时间的推移成为大脑和技术的自动化和算法耦合。本文最后简要总结并讨论了 Metaverse 可用于研究人们如何在模拟现实世界活动和互动时对高维刺激做出反应的方式。
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. Bert：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。arXiv 预印本 arXiv:1810.04805 (2018)。[11] Prafulla Dhariwal 和 Alexander Nichol。2021. 扩散模型在图像合成方面击败了 gans。神经信息处理系统进展 34 (2021)，8780–8794。[12] Prashant Doshi、Xia Qu、Adam Goodie 和 Diana Young。2010. 使用经验主义交互式 POMDP 对人类的递归推理进行建模。在第九届自主智能体和多智能体系统国际会议论文集：第 1 卷-第 1 卷。1223–1230。[13] 段佳飞、余志强、谭辉、朱宏远和陈志东。2022 年。具身人工智能调查：从模拟器到研究任务。IEEE 计算智能新兴主题汇刊 (2022 年)。[14] 段佳飞、余志强、谭辉、易立和陈志东。2022 年。BOSS：对象上下文场景中人类信念预测的基准。arXiv 预印本 arXiv:2206.10665 (2022 年)。[15] David Engel、Anita Woolley、Lisa Jing、Christopher Chabris 和 Thomas Malone。2014 年。从眼睛读懂心思还是从字里行间读懂心思？心智理论在线上和面对面时同样能预测集体智慧。PloS one 9 (12 2014)，e115212。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作逆强化学习。神经信息处理系统的进展 29 (2016)。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统的进展 31 (2018)。 [18] 何开明、张翔宇、任少卿和孙健。2016 年。深度残差学习在图像识别中的应用。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。2020 年。去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33（2020 年），6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020 年。人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在《分布式、环境和普适交互》中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。 [21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016 年。协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。《认知科学》。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015 年。深度学习。《自然》521，7553（2015 年），436–444。[23] Maria D. 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Shyam Sundar。0. 对人类的不信任是否预示着对人工智能的更大信任？个体差异在用户对内容审核反应中的作用。新媒体与社会 0, 0 (0)，14614448221103534。https://doi.org/10.1177/14614448221103534 arXiv：https://doi.org/10.1177/14614448221103534 [24] David Premack 和 Guy Woodruff。 1978. 黑猩猩有心智理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978), 515–526。[25] David Premack 和 Guy Woodruff。1978. 黑猩猩有心智理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978), 515–526。https://doi.org/10.1017/S0140525X00076512 [26] Neil Rabinowitz、Frank Perbet、Francis Song、Chiyuan Zhang、SM Ali Eslami 和 Matthew Botvinick。2018. 机器心智理论。国际机器学习会议。PMLR，4218–4227。 [27] Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray、Chelsea Voss、Alec Radford、Mark Chen 和 Ilya Sutskever。2021 年。零样本文本转图像生成。国际机器学习会议。PMLR，8821–8831。//doi.org/10.1177/14614448221103534 arXiv:https://doi.org/10.1177/14614448221103534 [24] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。 [25] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。 https://doi.org/10.1017/S0140525X00076512 [26] Neil Rabinowitz、Frank Perbet、Francis Song、Chiyuan Zhang、SM Ali Eslami 和 Matthew Botvinick。2018 年。机器心智理论。国际机器学习会议。PMLR，4218–4227。[27] Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray、Chelsea Voss、Alec Radford、Mark Chen 和 Ilya Sutskever。2021 年。零样本文本到图像生成。国际机器学习会议。PMLR，8821–8831。//doi.org/10.1177/14614448221103534 arXiv:https://doi.org/10.1177/14614448221103534 [24] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。 [25] David Premack 和 Guy Woodruff。1978 年。黑猩猩有心理理论吗？行为与脑科学 1, 4 (1978)，515–526。 https://doi.org/10.1017/S0140525X00076512 [26] Neil Rabinowitz、Frank Perbet、Francis Song、Chiyuan Zhang、SM Ali Eslami 和 Matthew Botvinick。2018 年。机器心智理论。国际机器学习会议。PMLR，4218–4227。[27] Aditya Ramesh、Mikhail Pavlov、Gabriel Goh、Scott Gray、Chelsea Voss、Alec Radford、Mark Chen 和 Ilya Sutskever。2021 年。零样本文本到图像生成。国际机器学习会议。PMLR，8821–8831。
新范式：量子互即互入
新范式：量子互即互入 Brian Wachter 圣克拉拉大学 2023 年 4 月 17 日 摘要：本文提出的结论是，心智理论与人脑中叠加存在的有意识和无意识量子逻辑的神经学创造之间存在必要和充分的因果关系。需要两个智能代理才能制造一个自我意识代理。我推理的一个关键要素是通过我称之为“状态系统”的逻辑装置实例化叠加。新意识的人类仍然没有意识到心智理论引起的内在转变，因为与量子系统内的状态变化不同，系统本身的变化从系统内部是无法观察到的。这隐藏了人类自我意识的双重性质并保留了与无意识的叠加。只能观察到另一个的内部状态。没有观察到同时创造意识和无意识的分裂。此外，一旦观察到这种叠加，就表明人类意识达到了一种新的状态，这是人类经验进化的下一步；量子互即互入。量子意识的结果是能够感知叠加而不将其简化为其中一个组成部分，同时保持每个组成部分的完整性。它也证实了选择的自由。在学会同时持有两个想法之后，心灵凭借其在观察时刻选择立场的能力而体验到自己是自由的，从而消除了决定论的量子防火墙。我们首先来看看四篇关键的科学著作：1978 年的 Vernon Mountcastle 论文、2023 年的 Sebastian Schepis 论文和 Allan Schore 的最新作品，它们都基于 Carlo Rovelli 著名的基础量子力学解释。它们彼此之间都有间接但深刻的联系。在 Mountcastle 中，有人认为智力是一个规模问题——这一论点基于大脑皮层中所有功能独特的指挥中心的统一外观。在 Schepis 中，有人认为意识是一种量子现象，需要两个智能代理在逻辑上叠加。在 Schore 的著作中，神经心理学研究的关键方向被确立为人际神经生物学和——隐含的——心智理论。这些著作共同支持了一条通往量子意识的道路，这是智力扩展的逻辑结果。其含义包括物理学的本体论基础的无效化。物理存在是真实的，但只是作为量子信息过程的一个隐喻。在 1996 年的开创性论文《关系量子力学》中，卡洛·罗维利奠定了我的结论的基础。在这篇文章中，他建议读者“从信息论的角度考虑量子力学的重新表述”。他假定物理对象不是真实的。只有量子信息网络中节点之间的相互作用才是根本的。因此，他消除了量子力学中的测量问题，并将其本体从物理本体转移到信息本体。