你用上Manus了嗎？

這應(yīng)該是今天整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上最火的話題，DeepSeek帶來的“余震”猶在，新的AI又帶來了新的震撼，和新的麻煩：

• 怎么把“說不清楚”的靈感變成連AI都能執(zhí)行的指令？

• 如何用小時(shí)候“抄作業(yè)”的套路，讓AI替你試錯(cuò)？

• 怎樣讓AI給出的結(jié)果不用反復(fù)的優(yōu)化？

讀了這本新書《心智的10大模型》之后，終于悟了！悟了！悟了！

原來用不好AI的人，并非缺乏使用工具的能力，而是缺少對(duì)人類大腦的認(rèn)知深度。因?yàn)樵礁唠A的人工智能，模仿生物大腦就越厲害！

也正因此，當(dāng)我們理解大腦如何處理信息、完成決策優(yōu)化、創(chuàng)造新知，才能真正將AI從替代性工具轉(zhuǎn)化為思維延伸的“第二大腦”。

這是一本很有雄心的書！讓每個(gè)讀完這10個(gè)模型的人，都能理解如此龐大復(fù)雜的大腦運(yùn)行機(jī)制。

這是一本安靜的書！不適合只想變現(xiàn)的匆匆過客，讀完本書的人，將獲得關(guān)于AI最深刻的理解、最先進(jìn)的智識(shí)。

這絕非又一本AI工具說明書，而是一場(chǎng)關(guān)于認(rèn)知升維的思維革命！

焦慮的人還在疲于追趕AI，而擁有這種頂級(jí)能力的人，甚至已經(jīng)能通過心智發(fā)展圖景預(yù)測(cè)下一代人工智能的未來！

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作者格蕾絲·林賽是紐約大學(xué)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家，她在新書《心智的10大模型》中揭示：真正需要迭代的不是算法，而是人類理解智能的維度。

最早讀到這本書的一批人，恭喜你，一定會(huì)感受到自己的知識(shí)庫被“攪翻”！

但也不用過分擔(dān)心，這本書并不是那么“難讀”，它深入淺出，正文里沒有一個(gè)公式～

這一切，就是硅基世界的起源。讀完它，你將如清華大學(xué)洪波教授所說，“再造一個(gè)硅基大腦”！

清華大學(xué)為先書院院長、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授洪波

復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授、博士生導(dǎo)師顧凡及

作序推薦！

中國科學(xué)院院士、復(fù)旦大學(xué)神經(jīng)科學(xué)教授楊雄里

加州理工學(xué)院物理系教授肖恩·卡羅爾

哥倫比亞大學(xué)理論神經(jīng)科學(xué)教授拉里·阿博特

神經(jīng)生物學(xué)家利亞姆·德魯

等中外知名人士

聯(lián)袂推薦！

美國知名科技雜志《大眾科學(xué)》

強(qiáng)烈推薦！

1.| 這本書為什么值得你通宵讀完？

大腦的終極秘密，居然是一道數(shù)學(xué)題？

從860億個(gè)神經(jīng)元到源源不絕的聰明決策，我們的大腦中究竟發(fā)生了什么?只有理解碳基大腦，才能再造硅基大腦。

在認(rèn)知科學(xué)的基礎(chǔ)上善用人工智能的人類，將成為真正意義上的超人。讀這本書，就是你了解認(rèn)知科學(xué)將如何重塑人類社會(huì)的開始。

當(dāng)腦科學(xué)實(shí)驗(yàn)被翻譯成數(shù)學(xué)模型，這本《心智的10大模型》正在上演21世紀(jì)最大膽的學(xué)科跨界。它不滿足于告訴你「大腦如何工作」，而是用10個(gè)數(shù)學(xué)模型帶你直擊認(rèn)知本質(zhì)——

「上帝視角」讀腦指南：從神經(jīng)元放電的微觀世界，到記憶編碼的時(shí)空密碼，再到群體智慧的涌現(xiàn)規(guī)律，跟隨這本書的上帝視角，就能層層解剖思維系統(tǒng)的「源代碼」，這也是硅基大腦的進(jìn)化路線。

400年科學(xué)史的高光時(shí)刻：30位科學(xué)家的「頓悟瞬間」串起一部燒腦大片，腦科學(xué)如何啟發(fā)數(shù)理科學(xué)，開發(fā)新技術(shù)，而數(shù)理科學(xué)又如何啟發(fā)腦科學(xué)尋求全新的解釋，并提供手段處理海量數(shù)據(jù)，挖掘隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

AI時(shí)代的認(rèn)知導(dǎo)航儀：揭穿深度學(xué)習(xí)與生物腦的本質(zhì)差異，為什么DeepSeek能處理任何語料問題，卻理解不了情緒？真正類腦智能的突破方向，一定從這里出發(fā)。

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（整本書都是干貨，建議直接看目錄）

[目錄]

推薦序一如何再造一個(gè)硅基大腦

洪波

清華大學(xué)為先書院院長、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授

推薦序二腦科學(xué)的數(shù)學(xué)之旅：一場(chǎng)科普的破冰行動(dòng)

顧凡及

復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授、博士生導(dǎo)師

引言穿越400年時(shí)空，開啟心智探索之旅

第1章我們頭腦中的火樹銀花

帶泄漏整合發(fā)放模型與霍奇金-赫胥黎模型

|19世紀(jì)20年代至21世紀(jì)10年代|

萊頓瓶與青蛙實(shí)驗(yàn)

歐姆定律與帶泄漏整合發(fā)放模型

烏賊實(shí)驗(yàn)：動(dòng)作電位是如何形成的

電纜理論：樹突是神經(jīng)元中一枚有用的齒輪

賦予神經(jīng)系統(tǒng)研究勃勃生機(jī)的正是電學(xué)研究

第2章一團(tuán)執(zhí)行精密邏輯計(jì)算的粉色物質(zhì)

麥卡洛克-皮茨模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

|17世紀(jì)70年代至20世紀(jì)70年代|

麥卡洛克-皮茨模型：將大腦理解為一個(gè)遵循邏輯規(guī)則的計(jì)算設(shè)備

感知機(jī)，像人腦一樣思考和學(xué)習(xí)

小腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)與感知機(jī)原理：從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

多層感知機(jī)：人工智能領(lǐng)域的變革引擎

反向傳播算法：推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵突破

第3章我們?nèi)绾蜗嗵�，世界就如何被記�?/p>

霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與環(huán)形網(wǎng)絡(luò)

|20世紀(jì)40年代至20世紀(jì)90年代|

印跡與赫布型學(xué)習(xí)：記憶科學(xué)的演進(jìn)

霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)：跨學(xué)科的記憶模型

海馬，解開記憶奧秘的關(guān)鍵樞紐

環(huán)形網(wǎng)絡(luò)：建立優(yōu)質(zhì)工作記憶系統(tǒng)的得力干將

第4章花樣百出的神經(jīng)元制衡戰(zhàn)

平衡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)震蕩

|20世紀(jì)30年代至20世紀(jì)末|

神經(jīng)元噪聲：神經(jīng)元反應(yīng)的“亂糟糟”有何大用處

抑制性神經(jīng)元：使大腦產(chǎn)生思維的關(guān)鍵角色

神經(jīng)元的噪聲之戰(zhàn)：興奮與抑制的平衡vs.大腦的隨機(jī)性

平衡網(wǎng)絡(luò)：大腦中的興奮與抑制如何共舞

混沌理論：為什么相同的輸入會(huì)引發(fā)千變?nèi)f化的反應(yīng)

大腦中的振蕩與混沌：認(rèn)知活動(dòng)之謎

第5章層層堆疊造就的清晰視野

新認(rèn)知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

|20世紀(jì)20年代至20世紀(jì)80年代|

模板匹配的變革之路：從機(jī)械裝置到計(jì)算機(jī)

群魔殿：從模板匹配到視覺系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)

探秘初級(jí)視覺皮質(zhì)：大腦如何解讀復(fù)雜的視覺信號(hào)

新認(rèn)知機(jī)：師從生物學(xué)以拓展計(jì)算機(jī)視覺

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：給人工視覺網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展插上翅膀

跨學(xué)科合作，共同探索生物視覺科學(xué)的未來

第6章降本增效的信息處理大法

神經(jīng)編碼與信息論

|20世紀(jì)40年代至20世紀(jì)60年代|

信息論的起源：香農(nóng)領(lǐng)航的通信革命

信息論的應(yīng)用：應(yīng)對(duì)神經(jīng)編碼的多樣性與復(fù)雜性

有效編碼假說：大腦如何以最優(yōu)方式傳遞和利用信息

大腦就像一套通信系統(tǒng)，但這還不夠

第7章在亂糟糟中合并同類項(xiàng)

動(dòng)力學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)與降維

|20世紀(jì)30年代至20世紀(jì)90年代|

從抽搐到動(dòng)作：19世紀(jì)的大腦運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制發(fā)現(xiàn)之爭

埃瓦茨的腕力研究：運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)編碼與動(dòng)力學(xué)的開端

重新定義運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)的角色：不僅僅是編碼

解碼運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)：繞過理解直達(dá)行動(dòng)

降維：掙脫神經(jīng)群體思維的困境

運(yùn)動(dòng)皮質(zhì)的探索之路，道阻且長

第8章簡單線條揭示的龐雜秘密

圖論與網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)科學(xué)

|18世紀(jì)30年代至21世紀(jì)10年代|

圖論：解密復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)之鑰

六度分隔：神經(jīng)系統(tǒng)領(lǐng)域的降本增效

連接組：從圖論視角探索神秘的大腦世界

連接組與精神疾�。簣D論方法的醫(yī)學(xué)應(yīng)用

從爆發(fā)到精雕細(xì)琢：如何構(gòu)建穩(wěn)定高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

超越連接組，探索理解大腦復(fù)雜性的多維視角

第9章所知所見決定出牌策略

概率論與貝葉斯法則

|16世紀(jì)至19世紀(jì)10年代|

從骰子到大數(shù)據(jù)：貝葉斯法則如何改變世界

從概率到認(rèn)知：貝葉斯法則在心理學(xué)中的崛起

貝葉斯法則如何幫我們解讀感知到的世界

用貝葉斯法則理解大腦的決策過程

貝葉斯大腦假說：靈活與挑戰(zhàn)并存的探索之路

第10章用當(dāng)下的驚喜修正對(duì)未來的預(yù)期

時(shí)間差分學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

|20世紀(jì)50年代至20世紀(jì)70年代|

如何規(guī)劃最佳路線：從巴甫洛夫的狗到貝爾曼方程式

從蘭德公司到動(dòng)態(tài)規(guī)劃：貝爾曼如何改變決策科學(xué)

從條件反射到價(jià)值函數(shù)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)之旅

從蜜蜂到猴子：神經(jīng)遞質(zhì)在學(xué)習(xí)與成癮中的角色

大腦中的獎(jiǎng)勵(lì)與學(xué)習(xí)：馬爾思考給我們的啟示

結(jié)語有沒有一個(gè)簡明的大統(tǒng)一理論能解釋大腦？

附錄

致謝

譯者后記

2.| 哪三類人必讀這本書？

關(guān)心科技、未來和自己的人

數(shù)學(xué)如何影響我們的意識(shí)、情感、決策、創(chuàng)造力？大腦如何讓我們擁有終身成長的能力？答案盡在書中。

你盡可以把它當(dāng)作一本大腦建模的“旅游攻略”，在其中走一遍會(huì)大開眼界，最重要的是，下次你想去哪個(gè)模型景點(diǎn)“深度游”的時(shí)候，就有了一張系統(tǒng)的文獻(xiàn)地圖和人物關(guān)系圖。

書中的10個(gè)模型可以分為兩類：

一類是功能輸出型的大腦模型，這類模型對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的發(fā)展起到了非常直接的推動(dòng)作用，如果你是對(duì)技術(shù)、科技感興趣的人，它會(huì)幫到你。

另一類是數(shù)學(xué)抽象型的大腦模型，為腦科學(xué)研究提供了信息論、系統(tǒng)論與概率論的分析視角和工具。如果你是想要掌握現(xiàn)在和未來的人，這些模型會(huì)幫助你更好的決策。

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3.| 誰是格蕾絲·林賽？

神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域新銳科學(xué)家、世界級(jí)類腦智能研究者

· 建立注意力和學(xué)習(xí)之間的聯(lián)系模型、驗(yàn)證系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的工具、將計(jì)算機(jī)視覺用于應(yīng)對(duì)氣候變化；

· 出版科普?qǐng)D書、主持播客《Unsupervised Thinking》，長期為《科學(xué)美國人》撰稿；

· 演講《當(dāng)數(shù)學(xué)家解剖大腦》播放量超百萬，被評(píng)價(jià)“讓微分方程變得性感”。

運(yùn)用數(shù)學(xué)工具解析神經(jīng)回路的工作原理，是闡明心智奧秘的關(guān)鍵。作者以簡潔的語言將其中的若干專題娓娓道來，清晰明了，舉重若輕，引人入勝，其功力令人驚嘆。

——楊雄里

中國科學(xué)院院士、復(fù)旦大學(xué)神經(jīng)科學(xué)教授

這是一本很有雄心的書，作者林賽試圖用10個(gè)數(shù)學(xué)模型來回答“生物大腦的計(jì)算機(jī)制究竟是什么”。

這也是一本安靜的書，不適合那些想從腦科學(xué)中“淘金”，拿去人工智能領(lǐng)域“變現(xiàn)”的匆匆過客。如果你稍有一點(diǎn)耐心，坐下來一兩小時(shí)，試著讀一章，你就會(huì)被其中有趣而深刻的故事所吸引，一定會(huì)在某個(gè)地方受到震撼，得到啟發(fā)。不要擔(dān)心數(shù)學(xué)模型的深?yuàn)W，正文里沒有一個(gè)公式，即使是附錄里的公式也是極其克制而簡潔的。

——洪波

清華大學(xué)為先書院院長、生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授

林賽的《心智的10大模型》用講故事的方式引人入勝地把讀者帶入這樣一場(chǎng)探險(xiǎn)。讀者在享受愉悅的同時(shí)，也常常需要按下“暫停鍵”或“回放鍵”，掩卷長思，思考腦科學(xué)如何啟發(fā)數(shù)理科學(xué)，開發(fā)新技術(shù)，而數(shù)理科學(xué)又如何啟發(fā)腦科學(xué)尋求全新的解釋，并提供手段處理海量數(shù)據(jù)，挖掘隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

——顧凡及

復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授、博士生導(dǎo)師

格蕾絲·林賽帶領(lǐng)我們?cè)谶@一重要的前沿領(lǐng)域進(jìn)行了一次大師之旅，用熱情和智慧解決了令人生畏的話題。

——肖恩·卡羅爾

加州理工學(xué)院物理系教授、《非凡的生物》作者

本期策劃：小伍/蘆丁

編輯：蘆丁

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