EP.4 - 计算神经科学家，大脑黑箱的「电工」？

人的架构是如何实现智能的？计算神经科学运用数学模型、理论分析和大脑抽象，试图解答的就是这个问题。以计算理论为工具，我们揭示而非简化人脑神经结构之“湿”与复杂性。

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本期纲要

04:30 计算和神经，谁为谁服务？
11:05 计算神经科学 vs. 计算认知科学研究人这种架构
14:40 行为实验能帮助我们确定因果关系吗？
20:09 最后“抠得只剩肉色的部分了”的行为实验
25:09 对照物理的发展，还处在经典力学阶段的神经科学
29:10 就 David Marr 3 层展开：当我们说自上而下和自下而上时，上和下是什么？
39:20 从哪一层开始研究取决于你相信哪一层；连接组从底层开始
43:43 对连接组的反驳的反驳
46:05 一个类比：拆开手机从晶体管开始能弄懂手机的运作吗？
49:40 人的目的是什么：活下来？
53:34 进化论，对抗生成网络［生成对抗网络］与机器学习的三种学习范式
01:04:19 大型劝学计算神经科学：1）男女失衡？2）计算机才是风口？3）谁有前途 4）对数学感兴趣最好？

延伸阅读

/ 顾金涛提到 /

• 《The book of why （为什么）》by Judea Pearl & Dana Mackenzie：因果图分析
• 《The Brain from Inside Out》by György Buzsáki：大脑是进化出来的，Implementation level 更重要。
• Movshon Seung 之辩：有关连接组
• 所谓科普寒武纪大爆发那个up主？鬼谷藏龙/芳斯塔芙
• 到底什么是生成式对抗网络GAN？
• 私货：科研界的性别偏差。下次也邀请做计算的师姐来聊一期。
• SCRATCHbot - A Rat like Robot, by Tony Prescott 实验室

/ 李想提到 /

• 行为实验:目标为收集人/实验动物行为反应的实验 https://en.m.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science#Behavioral_experiments; https://en.m.wikipedia.org/wiki/Behavioral_experiment
• Sparsity（稀疏度）：指在神经网络（当然也可以是跟一般的网络）中，神经元（更一般而言 不同单元）间的连接保持相对低的数量（例如相对于全连接）
• Tom Griffiths的一篇论文，大意是通过在 Marr 的三层中的 computational level 上加限制，并反解出对应的最优决策，有助于理解/发现人在相应环境下的行为表现，https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/tops.12142
• / 杨闰哲提到 /
• Hebbian & Correlation Game - 赫布法则 Hebbian rule可见第一期延伸阅读
• 此外（来自闰哲的自我推销）Runzhe & Kyle & Sebastian 最新的论文: https://www.cs.princeton.edu/~runzhey/demo/asilomar2019.pdf
  
• 机器学习的四种学习方法：监督学习（Supervised Learning），强化学习（Reinforcement Learning），非监督学习/无监督学习，自监督学习
• 社会学家 Charles Tilly 著作《为什么？》（Why）
• Sebastian Seung vs. Tony Movshon 就“大脑”“大脑地图”“神经科学的未来”的论战 https://blog.eyewire.org/brain-brawl-sebastian-seung-vs-tony-movshon-at-columbia-university
  
• Gorilla是一个在线的行为学实验平台

本期人物

李想：纽约大学心理系二年级博士生，对计算认知/神经科学感兴趣，目前手上的项目主要是前者。曾经的兴趣之一是跟老猫一起做饭，现在的兴趣之一是回忆跟老猫一起做饭的日子。
顾金涛（老猫）：本科生物，现在在上海纽约大学跟着 Sukbin Lim 用数学模型研究记忆和神经可塑性，还在找课题。
杨闰哲：普林斯顿大学计算机系与神经科学研究所在读博士，本科毕业于交大ACM班，研究兴趣主要包括人工智能与计算神经。个人主页：https://runzhe-yang.science
汉那：UCSD 认知科学本科在读。心灵哲学；语言认知；科技人文；后人类。写字，摄影，嗜咖啡。游荡者。书呆子。野心家。

剪辑 / 北方
后期 / 小葵花