我们如何看见，又如何思考-好书天下

书名：我们如何看见，又如何思考
作者：[美]理查德·马斯兰
译者：顾金涛
ISBN：9787521731507
出版社：中信出版社
出版时间：2021-8-3
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：288
豆瓣评分： 8.0

书籍简介：

※ 《环球科学》杂志2021年度“最美科学阅读”主榜单图书 ※ 每一天睁开眼，我们就在接收来自外界的信息，我们的眼睛究竟是如何承载这个世界的信息的，又是如何传递到我们的大脑的？人人都说眼睛是心灵和灵魂的窗户，这又是为什么？在人群中要找一张熟悉的脸是再简单不过的事，我们习以为常。但是人类是怎么办到这件事的，这是科学界最重要的谜题之一。我们大脑的运作有三分之一与视觉相关。基本上，科学家要讲清楚人类是如何看见感知人事物的，背后牵连到人类独特的认知本能。哈佛大学医学院特聘教授、眼科学家及脑神经科学家理查德·马斯兰在本书中试图以科学的角度来解释人类如何透过双眼与大脑去感知、学习与记忆。从光线射到视网膜，到脑部的神经网络如何把光线承载的信息转化成人脑可以辨识与运用的知识，到计算机算法要具有什么样的功能才能被称为“人工智能”，再到我们在回忆过去时为什么会呈现出一种第三人视角…… 这是一场深刻但并非不可知的探索，让我们一同探索我们的身体对这个世界的理解吧。

作者简介：

理查德·马斯兰（Richard Masland）：

美国哈佛大学医学院特聘教授、眼科学家及脑神经科学家，主要研究对象为视网膜神经细胞，已发表专业论文百余篇，对神经网络的研究和失明的逆转做出了开创性的贡献。

顾金涛：

1995年出生，从小喜欢动物和自然，2017年毕业于复旦大学生命科学学院，现为上海纽约大学神经科学博士候选人，方向为工作记忆的理论模型。

书友短评：

@ 骇客辉得到听书从人群中识别出熟人这个问题，视觉图像信息主要是经过视网膜的压缩、分解和强化传输给大脑，视网膜的功能和构造远比我们想象的要复杂精巧得多。而后，这些视觉信号到达大脑的视觉皮质，我们发现，大脑颞叶区域，有一些特别的面部斑块对脸的参数，响应非常积极。科学家们通过观察猴子的手部斑块转化成面部斑块的实验，我们了解到，神经连接的可塑性。最后，有一个违反直觉的知识是，我们的大脑的运行速度其实很慢。大脑里的神经元和它们之间的突触的运行速度，只有现代计算机的百万分之一。然而，大脑却可以在许多感知任务上打败计算机。 @ 心若无涯人工智能向人脑的学习，我们人类对自身的探索，还将任重而道远。 @ 清和卯月夏未觉神经元是如何塑造视觉功能的，通俗易懂的科普读物 @ 金桔柠檬_卡卡得到听书听的，但是我觉得就够了，非专业人员，就做个大概了解。 @ 伯舍浅读第一遍 @ 唯一的爱好相对于我熟悉的人工智能领域的计算机视觉黑箱，我原以为至少在视觉领域，人类对自己的了解还是比较透彻的。毕竟我们有各种视觉相关的工具，显微镜，天文望远镜，照相机，我们能看到眼睛无法察觉的微小结构，能看到百亿光年远的景象，甚至能定格任意一个场景，但我们对自己的视觉依旧是一知半解。“真正的科学，是迈向更多发展的小小的，确定的进步。”我们还在了解自己了解世界的路上不断努力。 @ 琳琳琳小姐略读 @ 雅尼以西没什么实质内容，于是整本都在东拉西扯。 @ 溺水之咸看这本书让我对即将开始的博士生活充满恐惧…

书籍目录

III 绪论
第一部分迈向视觉的第一步
005 第1 章感知之妙
011 第2 章对着大脑的歌者——神经元
039 第3 章眼睛里的微处理器
061 第4 章幽灵神经元
087 第5 章眼把什么告诉了脑
第二部分向荒原进发
103 第6 章感觉信号进入脑
121 第7 章下一步：皮质不止一片
135 第8 章可塑的感官
149 第9 章编制一张神经网络：把共同发放的神经元连在一起
173 第10 章机器学习、大脑和视觉机器
197 第11 章对视觉的最新认识
第三部分视野之外
217 第12 章为什么演化偏爱神经网络
223 第13 章一些谜题与一些进展
239 第14 章看得见、摸不着
251 术语表
257 致谢
259 注释
269 参考文献
287 图片来源
· · · · · ·

我们知道这些细胞的用处：它们的存在是为了帮助我们控制眼睛的位置。想想你看着窗外火车驶过时会发生什么。眼前的图景如水一般流过，但凡你能保持眼睛不动，视觉图像就会因运动而模糊。其实，你的眼睛不会被意志锁定，它会不可避免地跟随运动的图景而转动。目光会向后漂移，然后猛地向前一跳继续跟随图像移动。如果你对此有所怀疑，在你看着窗外的运动汽车时，让你的朋友盯着你的眼睛检査一下。视网膜里的运动选择神经元负责这个反射。如果你保持眼睛不动，外面世界的图像就会在你的视网膜上移动。运动选择神经元会被激活：它们会告诉大脑，图像在滑动以及在往哪个方向滑动。脑中的一个核团接收到这个信息后会向眼球肌肉反馈一个精确的信息，告诉它们如何收缩以令视网膜上的图像静止。这个反射的重要性并不主要是为了让我们在汽车或火车里坐着，我们走路时也会遇到运动模糊的问题，而且这里的运动更加复杂。我们行走时，实际上是从一个点弹跳到另一个点。我们的眼球必须补偿这奇异的轨迹。方向选择性视网膜神经节细胞帮助你在你走路时稳定你的目光。可以请一个人在你保持直视（如果你可以的话）的同时把一本大字号的书反复翻页，这就是没有图像稳定机制的世界的模样。

—— 引自章节：087 第5 章眼把什么告诉了脑

图像处理2：对现实世界的增强早期视网膜细胞做的另一件重要的事是增强明暗边界（或者说边缘）的反差。请注意，“开”反应和“关”反应并没有转换视觉图像；它们只是从“明”和“暗”中挑选了个方面告诉大脑。边缘增强（ edge enhancement）则与之不同，因为传给大脑的不再是原始图像。从大脑的角度看，图像被改善了，因为边缘代表的是动作发生的地方，是信息密集之处。野的边缘的重要性似乎毋庸置疑，而其存在也体现了一条非常重要的原则，即自然世界中的像素并不是随机分布的。自然世界的视觉元素是有结构的：线条、角度、曲率、表面。这意味着一些像素的出现概率受周围像素的影响。一个真正随机的视觉世界看上去就像电视雪花。视党系统的组织方式让它强调变化处的结构，忽视图像中无事发生的部分一如天空中央，或是一片纯色的表面。常因，视网膜通过一种叫作“侧向抑制”的机制来增强对边的响应。'这是视网膜所做的基本操作，我们将在后面看到，在计算机视觉中同样如此。想想明暗交界处，一侧黑色区域和另一白色区域的中心都没有什么信息，只有黑白変换处一边，才带了最多信息。侧向抑制增强了神经节细胞在边缘处的响应。正因为侧向抑制，明暗交界两边的信号差异才比没有边缘时更强。这个例子告诉我们，视网膜会从视觉世界中选取重要的特征传输给大脑。下

—— 引自章节：039 第3 章眼睛里的微处理器

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