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| 編輯推薦： |
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本书作者更新了“脑就像是……”的隐喻，将互联网纳入了其中，实现了脑隐喻从计算机到互联网的突破性转变。他通过生动讲述脑连接关系与互联网架构之间的相似性，指出不断发展的互联网，将帮助神经学科学家揭开脑的奥秘。如果脑像互联网，那么互联网是否也像脑呢？这本书不仅重塑人们对脑运作方式的思考，还为我们深入探索人工智能带来了新启示。
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| 內容簡介： |
无论我们是否意识到这一点，我们都把自己的脑视为计算机。在相当长的一段时间里，“脑即计算机”这一隐喻几乎定义了现代神经科学领域。但随着越来越多的神经科学家们开始重新审视关于脑如何工作的这一问题，我们也需要有一个新的隐喻来帮助我们提出更好的假设。
计算神经科学家丹尼尔·格雷厄姆为理解脑提供了一个新范式。他认为，脑并不像是一台计算机，而更像是一个通信系统，类似互联网。脑和互联网都是以灵活性和可靠性见长的网络，二者都必须在整个系统范围内传递信号，需要有种种协议将信息从任何一个节点引导到任何其他节点。然而，我们暂时还不了解脑是如何管理整个网络的动态信息流的。互联网隐喻可以将我们的注意力聚焦在平行挑战中所涌现出的网络通用设计原则和通信策略上，从而帮助神经科学领域去解析脑的信息路由机制。强调脑连接关系与互联网架构之间的相似性，将开辟出全新的研究方向，并有助于破解埋藏在脑最深处的秘密。
《脑壳里的互联网》为我们开启了一段清晰明了而又引人入胜的旅程，置身其中的我们会对脑科学的现状，以及其在新模式下的未来发展方向有充分的了解。该书为每一位对脑感兴趣的读者提供了一个全新的视角，让我们得以重新理解脑中所发生的那些事儿。
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| 關於作者： |
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丹尼尔·格雷厄姆（Daniel Graham）于美国明德学院获得物理学本科学位，并于康奈尔大学获得心理学博士学位，现任霍巴特和威廉史密斯学院的心理学副教授。他采用计算科学、行为学及理论性的研究方法，从多个角度对人脑和哺乳动物脑进行研究。
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| 目錄：
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001 — 引言
008 — 第一章 互联网脑与计算机脑
029 — 第二章 关于脑的隐喻
059 — 第三章 脑还有哪些未解之谜
088 — 第四章 从连接组学到动态组学
103 — 第五章 互联网如何运作
128 — 第六章 互联网隐喻：起步迈向关于脑的新理论
175 — 第七章 对互联网隐喻的异议与回应
201 — 第八章 互联网隐喻的应用：新涌现的模型和技术
216 — 第九章 互联网隐喻、AI及我们自己
226 — 后记
229 — 致谢
231 — 注释
259 — 参考文献
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| 內容試閱：
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我们认为人类的脑是一台计算机。无论我们是否意识到这一点，每当我们谈论“读取一段记忆”“开启自动模式”“天生有怎样的脑回路”或“重启我们的心灵”时，我们其实都在使用这种隐喻。神经科学家们也受困于这种计算机隐喻。几乎从神经科学成为一门公认的学科时起，把脑想象成一台计算设备就成了默认思路。
当然，大多数神经科学家并不认为脑就是一台字面意义上的数字计算机。但整个脑科学领域的教科书总是把从思维到行为的神经生物学过程直接类比为计算机的进程，例如程序、记忆电路、图像处理、输出设备等。甚至意识也被描述为外部世界的一种内在计算模型。尽管将脑与计算设备进行比较，通常来说还算合适，但这种类比实在是多到无处不在。你很难从这种隐喻中抽脱出来，甚至很难注意到它。因为它已经根深蒂固地烙刻在我们看待脑的方式中了。
这种情况部分是因为神经科学家在对公众描述脑的时候使用了计算机隐喻。神经科学家博南诺（Dean Buonomano）在他2011年出版的《脑虫》（Brain Bugs）一书中，将脑创伤和疾病称为“系统崩溃”，同时他也在书中写到了我们记忆系统的“磁盘空间”和“升级”。认知科学家霍夫曼（Donald Hoffman）将我们对世界的视觉感知与计算机的桌面界面进行了类比：“一个苹果的图标引导我选择是否进食，以及进食时的抓握和咬合动作。”其他人，如脑科学家马库斯（Gary Marcus），则更是不留余地。马库斯在《纽约时报》（New York Times）上写道：“面对现实吧，你的脑就是一台计算机。”3
神经科学家通常会把脑的某个部分——单个神经元、神经回路或是脑区——的功能视为某种计算。在上述每个层级中，电信号或化学信号在各个组成部分之间传递，而各个组成部分则通过某种计算对信号进行操作。在这里，计算的意思是指接收到信号，将信号放大或缩小，抑或是加快或减慢，然后再将信号传递下去，做进一步的数学调整。其中，输入信号幅度和输出信号幅度之间的计算关系是最重要的。
神经元的任务通常是在接收到某种刺激时计算出一种反应，其中所谓的刺激可能是某种发光模式、声音或社交状况。通过大量的神经元进行特定的计算，我们周遭环境的特性就可以被感觉、分析、储存，并与行为联系起来。当代神经科学家们大多认同，尽管脑和计算机的差异不胜枚举，但它们有一套共通的“工具集”。换句话说，脑和计算机在许多基本的设计原理上存在共同点。
毫无疑问，计算机隐喻是有帮助的，而且脑确实也在执行计算。但纯粹基于计算机隐喻的神经科学是不完整的，因为它没有考虑网络通信的原理。神经科学家们开始意识到，除了执行计算之外，脑也必须进行自身的内部信息交流。关键的一点是，尽管信息交流包含了计算，但信息交流系统所依赖的基本设计原则是不同于计算系统的。
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