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World File Search System心理现象
神经模拟：描绘人文学科描绘大脑
神经科学的心理功能可视化描绘了什么？本文认为，从圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔的钢笔和水墨画开始，神经科学成像就属于模仿传统，即处理现实的艺术表现。卡哈尔的锥体神经元和神经胶质细胞的标志性图像令人惊讶地表明了一种描绘大脑和思维的非现实主义方法，从而在人文学科和神经科学之间开辟了新的方法论联系。其中，美学作品提供了神经科学模仿实践的视角，深入了解了使原本不可见的心理现象可观察的表现策略。这种方法引起了人们对隐喻在神经科学研究中的作用的必要关注。它还重新构想了跨学科学术研究如何与艺术作品互动。虽然人们通常从神经科学内容的角度来解读以大脑和/或心灵为特色的人文物品，但像本文探讨的《无头女人》（La mujer sin cabeza，导演：Martel，2008）这样的电影表明，这样做很容易抑制具有更大解释力的解读。卡哈尔的图像和马特尔的电影共同帮助阐述了一种新的方法论范式——不同于神经心理分析——将美学物品定位为一种长期被忽视的大脑研究工具，因为它（而不是尽管）投入了想象力。
自发思维的心理学和神经科学
模块名称和代码 自发思维的心理学和神经科学：PSU34760 讲师 Paul Dockree 学时 一个学期：11 节讲座；103 小时独立学习 ECTS 值 5 ECTS（= 125 小时学生时间） 基本原理和目标 基本原理：心理体验并不总是固定在当下；相反，当认知控制的限制被释放时，思维可以自由地从一种心理状态转换到下一种心理状态。自发思维包含一系列心理现象，这些现象是人类体验的内在组成部分。这些包括走神、白日梦、生动的幻想、内心独白、创造性的洞察力和夜间梦境的表现。过度走神也会带来负面影响，包括注意力障碍中的注意力分散、强迫症中的强迫思维、抑郁症中无法控制的沉思以及创伤后应激障碍中的脱抑制创伤意象。本模块将探讨这些不受约束的思维模式是什么？它们是如何在大脑中产生和实例化的？为什么心智和大脑会投入时间和精力来产生这些自发的精神状态？此外，本课程还将探讨如何通过反思冥想、正念等技巧及其哲学渊源来防止不必要的思维游移，以及意识状态的改变如何揭示自发思维的内容和动态。
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抽象的预测处理已被提出为所有认知基础的单个统一计算，支持者认为所有心理现象都可以解释为这种机制的后果。该理论启发了许多认知科学家和神经科学家，但目前没有发育机制可以解释婴儿如何开始感知和了解世界。相反，它将人类认知视为存在于具有观察和世界知识史的完全发达的成年人中。在目前的表述中，预测处理仅允许根据以前的经验存在期望的感知，因此不允许婴儿永远进行第一个观察。在本文中，我们提出了一个可能的起点，婴儿可以从中开始开发预测模型，以及使婴儿能够对学习所需的预测模型进行一系列认知操作所需的工具包。我们提出的起点是一组低精度，低水平的细节预测，几乎没有分层结构，这是非常迅速的更新以反映婴儿的早期环境。该工具包包含一系列操作，称为结构学习，这些操作适用于模型，以允许构建类似成人的层次模型。这些修改是发展科学家能够采用预测处理框架并从其优势中受益的必要条件，也需要预测性处理，以便能够解释所有人类认知，这些认知本质上必须包括发展。
心理学研究的道德标准：评论
抽象的心理学研究是对人类对自己思维和行为方式的自我感知的研究，以及对他们如何感知外部信息以及如何内在化的心理和行为模式的研究。与该研究企业的完整性和信誉不可或缺的一致性是遵守研究参与者权利，福祉和尊严的道德标准。随着人类思想的科学探索不断发展，指导研究人员寻求知识的道德框架也在发展。本文深入研究了心理学研究中道德标准的多方面性质。通过审查历史先例，当代准则和新兴挑战，这种探索旨在阐明道德考虑在塑造心理学研究方法，实施和解释方面所发挥的关键作用。本文首先介绍了心理学研究中道德问题和道德准则的历史轨迹。其次，提出了心理学研究中的道德困境，强调了追求知识与保护研究参与者的权利和福祉的责任之间的复杂相互作用。此外，数字时代的出现为心理学研究带来了一系列新的道德挑战。人工智能（AI）和心理学研究的融合为数据分析，模式识别和复杂心理现象的探索打开了变革性的可能性，算法偏见的问题不容忽视。简介最终得出的结论是，心理学研究中的道德标准是专门用于揭示人类思想复杂性的学科的伦理骨干，并且需要积极解决新兴的挑战。
心灵之眼中的 DNA
40 年前，弗朗西斯·克里克 (Francis Crick) 成功解开了 DNA 结构，从此开始研究大脑的工作原理。过去几年，他所在的索尔克研究所 (Salk Institute) 和加州大学圣地亚哥分校 (University of California at San Diego) 一起成为大脑研究的重要磁石，吸引了各种知名和崭露头角的科学家（大脑研究需要各种各样的人才），以及愿意学习解剖学和生理学并考虑实验结果（包括心理现象）的哲学家，这绝非偶然。在这里，克里克处于一个充满活力的网络的中心。当他调整一条线索时，人们会不远万里来听他说话，有时只会被告知要再想一想。这些太阳崇拜者准备提出难题，并寻求答案，无论是在分子化学的细节中，还是在狡猾的大脑皮层的结构和功能中。这些旅行者的共同愿景是理解视觉。希腊人曾思考过我们的视觉方式，但直到 19 世纪中叶，科学方法才被一致地应用于这个问题，而且对于如何最好地发现视觉和意识背后的过程，人们仍然缺乏共识。本书由当今最伟大的生物学家之一撰写，以清晰和迷人的笔触描述了这一激动人心的事业。坦率地说，人们普遍认为，中年改变策略的诺贝尔奖获得者都是不守规矩的人。但克里克非常谨慎地选择了他的目标，并成功地突破了困惑和无知的障碍，发现了许多有启发性的漏洞。他把目光坚定地放在神经元上，认为其他人认为重要的大脑和意识中的很多东西都是无关紧要的、误导性的或浪费时间的。例如，量子力学被认为无关紧要：虽然量子原理对于理解
思维大脑系统的动力学
所有当前的计算思维脑模型均基于对世界的机械（机械哲学）和确定性的视野，这些愿景是出于笛卡尔二元论和牛顿物理学的迹象，它们是在每个知识领域和知识范围内通过普遍机械秩序而进行的。目前，西方关于人类思想在自然界中的地位的理论可以降低到五个：唯物主义，形而上学的唯心主义，二元论，整体主义，量子。基于对现实的两个不同和刺激的物理平面的识别，即张力的平面或域以及能量的平面或能量领域，基于关系的替代性解释是对思维脑系统非线性动力学的替代解释。讨论了拟人化过程的古植物和心理根源。在先前的作品中，综合假设总结了由Planck常数定义的物理尺寸的可能的推导（以及随后的共存），该尺寸是由（带有）由张力梯度的不均匀分布（具有其心理现象的“原材料”所制成的“原材料”所定义的物理维度所定义的。生物系统被定义为在混乱和有序（相干）方案之间的相边界处依赖于非平衡热力学的超复合预期系统嵌入的非线性耗散系统。还讨论了神经细胞在系统发育多样化过程中所起的作用。在结论中，先进的人类学，现象学和物理解释，意识和思想脑系统的动力学是先进的。思维不是物质的内在特性，也不是物质的状态。思维是一种与能量相关的张力的特殊方式，当生物系统的自动植物动态由神经系统关系模块介导。的思维被移植在神经依赖性动力学中经过的感觉（状态变化）上，而能量在混乱的边缘融合成十个，即作为事件所经历的状态变化流，即的关系的结与它们所组成的整体，其价值和相关性是物种特异性的定义。
人工智能领域需要转化伦理人工智能研究
与此同时，很明显，人工智能领域已发布的人工智能伦理原则和技术工具对日常生活中销售、购买和使用的人工智能产品的影响微乎其微（Schiff 等人，2020 年；Vakkuri 等人，2020 年）。作为一名通过杜克大学道德人工智能实验室创建技术人工智能伦理方法的研究人员，以及作为一名竭尽全力培养下一代数据科学家负责任地使用人工智能的教育工作者，我一直在努力解决这种有记录的脱节。这种脱节是由于许多相互依存的因素造成的，这些因素并不总是显而易见的。其中一些因素，比如当前优先考虑股东而不是公民的金融生态系统，或由于弱势群体在人工智能技术行业代表性不足而导致的权力动态，已经在其他地方得到了广泛讨论（Washington 和 Kuo，2020 年；Kalluri，2020 年；Battersby，2021 年）。我写这篇评论的动机是，有一个同样重要的因素受到的关注相对较少。与前面提到的需要人工智能从业者投入和行动但可能最好通过社会科学和伦理学进行分析的问题的解决方案不同，我旨在提出的解决方案需要与社会科学家和伦理学家合作，但必须由那些负责日常创造和扩展人工智能技术的人主导。我想在这里关注的问题是，有助于缓解人工智能相关伦理挑战的技术工具并没有被创造人工智能产品并将这些产品交到消费者手中的人使用或获得（Schiff 等人，2020 年；Vakkuri 等人，2020 年；Rakova 等人，2021 年）。在继续之前，让我先明确一点：技术工具不足以缩小人工智能道德出版物与实践之间的差距，因为它们不会解决导致不道德使用人工智能的所有经济、社会和心理现象。然而，我确实认为它们是任何全球伦理人工智能解决方案的必要组成部分。它们也是缩小伦理人工智能出版与实践差距最具可扩展性和实用性的机制之一，特别是考虑到人工智能产品的快速生产速度与公共政策机制实施速度缓慢之间的巨大差距。那些已经将大部分工作投入到人工智能和人工智能应用的系统研究的人处于特权地位，可以制定流程和激励措施，使技术伦理人工智能工具更易于获取和有效。因此，我的目标是让这个人工智能研究界意识到阻碍已发布的伦理人工智能技术工具“转化”为实践的一些障碍，提供具体步骤
什么是编码失败
encoding failure occurs when receiver unable interpret data due incompatible encoding schemes this lead corruption or unreadable data cause usually different computing systems use different encoding methods encoding used represent store communicate digital information example some systems use ascii american standard code for information interchange while others use utf-8 unicode transformation format 8-bit if system attempt send information encoded one method but receiver uses different method then encoding failure occur in addition incompatible coding standards encoding failures can also caused by incorrect character sets or technical errors transmission minor discrepancies sender's receiver's coding standards can cause error fortunately several ways prevent encoding failures most effective ensure both parties use same coding standard before sending data verify all characters message correctly encoded before transmitting default coding standard use unicode accommodate almost all languages character sets Failure in Memory Retention: Causes and Consequences The failure to retain information in长期记忆可能由于各种因素而发生，包括缺乏积极参与，助记符设备的使用不佳，实践检索不足以及对其他记忆的干扰。####编码故障类型的类型有三种主要类型的编码失败：1。**编码失败**：当信息未编码为长期内存时，就会发生这种情况，从而无法进行检索。2。**存储衰减**：当信息被编码时，这会发生，但是由于神经元或它们之间的路径损坏而随着时间的流逝而衰减。3。但是，如果此过程被中断怎么办？**检索失败**：这种故障会发生，尽管编码和存储正确并存储了长期记忆，但会发生这种故障。####对编码几个因素的干扰因素可能会妨碍编码，包括：**其他记忆中的干扰**：当项目与其他记忆具有相似之处时，正确编码可能是具有挑战性的。***彩排干扰**：重复自己的头部，而不是试图记住它会使它难以保留。***认知负载**：由于多个任务或分心而导致的过多认知负荷可能会阻碍编码。#### Examples of Retrieval Failure Retrieval failure can manifest in various ways, such as: * Forgetting recent activities * Struggling to recall names or phone numbers * Difficulty accessing information from long-term memory #### Strategies for Overcoming Encoding Failures To improve encoding and retention, consider the following strategies: * Practice active engagement with the material * Utilize mnemonic devices to aid in organization and recall * Engage in regular practice retrieval to加强学习信息基于各种方法（例如它的所见，听到或含义）存储在内存中。编码和解码是将书面符号变成可理解的形式的过程。在编码中，我们使用单个声音来构建单词，而在解码时，我们大声朗读或将书面单词转换为可理解的形式。要阅读，我们将字母解码为它们相应的声音，然后在我们的脑海中构建单词，这对我们大多数人都会自动发生。自我参考效应还通过将信息与自己联系起来有助于记忆。编码有些不同，需要了解单个声音并以正确的顺序将它们放在一起。语义编码涉及将含义附加到信息上并将其连接到相关信息，从而更有效。健忘可能是由压力，抑郁，缺乏睡眠，甲状腺问题或某些药物副作用引起的。如果编码数据不正确，则可能会导致数据的显示或解释方式。可以通过将实际记忆与通过催眠收到的他人收到的建议相结合，或使用照片或其他图像来植入虚假记忆来创建错误的记忆。编码失败，一种心理现象，可能会对我们的日常生活及其他地区产生深远的影响。在当今快节奏的世界中，记忆形成在塑造我们的身份方面起着巨大的作用。这样想：当您学习新知识时，您的大脑会进行精神舞蹈来处理该信息。那是编码故障的地方 - 系统中的一个故障，使我们争先恐后地记住我们从未真正学到的东西。不喜欢忘记您已经知道的东西 - 这更像是从来没有一开始就写下来。想象一下在聚会上遇到一个新人，但他们的名字像手指之间的沙子一样从您身上滑落。那是在您眼前发生的编码失败。我们的大脑不断受到信息的轰炸，这取决于我们专注于真正重要的事情。持续编码失败可能会随着时间的流逝而导致认知能力下降。但是，当我们过于陷入多任务处理或被太多数据所淹没时，我们的大脑可能难以跟上 - 导致那些令人沮丧的遗忘时刻。即使是压力和情感上的东西也可能会阻碍 - 就像当您如此担心某些东西时甚至无法记住放置钥匙的地方。并且不要忘记身体上的因素 - 如果我们在听力或看见（例如听力或看见）中苦苦挣扎，它可能会影响我们学习新信息的程度。编码困难可能源于初始感知，神经系统条件以及影响大脑有效编码新记忆能力的各种其他因素。这可能会带来巨大的后果，影响学术环境中的学习和表现，个人生活中的关系甚至法律程序。诊断编码问题由于其微妙的性质可能是具有挑战性的，但是心理学家和神经科医生使用各种工具和技术，包括认知评估，记忆测试和神经影像学方法，例如功能磁共振成像（fMRI）。自我报告的症状和行为观察在诊断中也起着至关重要的作用。必须将编码失败与其他记忆障碍（例如存储或检索故障）区分开。幸运的是，个人可以采用一些策略来提高其编码能力，包括通过冥想或集中呼吸练习等正念技巧提高注意力和专注。编码故障可能是一个重大问题，但是采用助记符设备和记忆辅助工具（例如基因座方法）可以帮助改善心理联系和保留。生活方式的变化，例如定期运动，均衡饮食和足够的睡眠也会有助于最佳的大脑健康。努力的编码技术，例如总结信息或创建视觉表示形式可以显着改善记忆力保留。在某些情况下，可能需要采取医疗干预措施来解决严重或持续的编码问题。研究人员正在探索新的途径，包括针对记忆形成的脑部计算机界面和基因疗法。对编号和语义编码的研究也是一个激烈研究的领域，旨在开发针对编码故障的针对性干预措施。认识到编码在日常生活中的作用，了解其原因和后果，并采取主动步骤可以改善认知功能和更加联系的生活。编码需要积极的参与和努力；采用诸如详细编码之类的技术可以改善内存形成。在编码失败时对自己友善至关重要，将它们视为学习和成长的机会，而不是使自己殴打。您可以采用根据您的需求量身定制的个性化策略来增强您的编码能力。编码和记忆形成之间的复杂关系揭示了人类认知的复杂性。编码失败是一种普遍现象，但它是增长的机会。通过确认其意义，您可以采取积极的步骤来增强记忆创造的关键方面。您可以利用各种技术，例如正念实践，助记符设备或生活方式修改，以提高编码效率。研究继续提高我们对编码过程的理解，新发现使我们更加接近释放人类记忆的全部潜力。通过好奇和同情心的挑战，您可以将看起来像是一定的机会转变为与人类心理学复杂性更深入地互动的机会。