![我们如何看见，又如何思考 - [美]理查德·马斯兰](https://static.book345.com/covers/s/9787521731507.jpg)
书籍介绍
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。
AI导读
核心看点
- 揭秘视网膜如何压缩、分解并强化视觉信号
- 解析大脑神经网络如何将光信号转化为认知
- 探讨视觉可塑性及人工智能与生物脑的异同
适合谁读
- 对神经科学与脑科学感兴趣的科普爱好者
- 关注人工智能算法与计算机视觉原理的技术人员
- 希望了解人类视觉机制与认知本能的普通读者
读前提醒
- 本书涉及专业术语，建议结合目录与插图辅助理解
- 内容偏向硬科普，需耐心阅读以理清神经传导逻辑
- 部分章节理论较深，可重点阅读视网膜处理机制部分
读者共识
- 内容硬核且严谨，从客观事实过渡到主观猜测
- 揭示了眼见未必为实，大脑处理速度其实很慢
- 虽略显枯燥，但清晰展示了从感知到认知的过程
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "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"
- "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"
- "图片上半部分展示了实际的视觉图像，一条半黑半白的线。图片底部展示了神经节细胞传送给大脑的信号强度。注意紧贴边缘的地方，每个神经节细胞发出的信号都变大了。在边缘的明亮一侧，信号水平更高；在黑暗一侧，信号水平更低。对大脑来说，这样的效果就是黑白之间的区别（即边缘之所在的信号）被强化了。 为简便起见，我只示意了开细胞的信号，但事实上有一半的神经节细胞是关细胞。关细胞的反应正好相反，但是效果却是相同的强化了边缘附近的差别，即导数信号。 让我们考虑一个有趣的问题：如果上面的刺激中，暗区的颜色是完全的黑色，亮区的颜色是完全的白色，那么边缘暗边的黑色会比黑色更黑吗？亮边会比白色更白吗？如果暗区真的是完全黑色"
- "我们已经看过了视网膜里的主要细胞，现在我们可以看看它们具体给其他神经细胞发送了什么信息。 我已经说过了一个重要的原则：对所有视觉来说，分辨率是由视网膜神经节的马赛克大小决定的，就好像屏幕分辨率的定义就是其像素密度。视网膜神经节细胞越密，人或动物的视力越清晰。 你也知道视网膜里视觉信息的种类：有些神经节细胞会对光的出现有反应，有的会对光的消失有反应，有的只有瞬态反应，有的则有持续反应。 其实还不止这些，最近的估测显示，大多数哺乳动物有至少30种不同类型的神经节细胞，它们各自对视觉刺激的不同方面起反应。我现在要告诉你还有哪些类型。细节并不如整体概念重要，但是请记住，这些都是视网膜向脑发送的最终信息"
- "我已经介绍过视网膜神经节细胞的大致分类了：开细胞、关细胞、持久细胞、瞬态细胞。但还有别的神经节细胞。“智能”的神经节细胞中最著名的要数对方向具有选择性的神经节细胞：它们对视觉刺激的特定移动方向起反应，对相反方向运动的刺激不反应。也就是说，它们对运动的方向本身起反应，而与运动的物体无关。一个方向选择性细胞喜欢亮的边缘从左向右划过视野的话，它也会对从左向右划过的暗的边缘起反应一一尽管从物理上讲，两种刺激并不一样。它也不区分大物体还是小光点，只要亮斑从左向右就行。下图中的虚线圈是细胞的感受野，小圆圈是视觉刺激。只要小圆圈的移动轨迹在感受野之内，无论它在感受野的哪个位置，细胞都会起反应。"
- "视网膜里的运动选择神经元负责这个反射。如果你保持眼不动，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"
- "第二种智能神经节细胞是局部边缘检测器。它喜欢的是小光点非常缓慢地在感受野内移动。大尺寸的刺激不会让这些细胞兴奋一一事实上，地面上的图景很少包含它喜欢的刺激。威廉・利维克（ William Levick）是在子的视网膜里发现这种细胞的，他认为这是兔子作为被捕食者演化出的适应特征。他指出，当鹰在高空中慢慢盘旋时，兔子眼中呈现的正是这种视觉刺激。生活在地面的哺乳类眼中就有很多这种类型的细胞，这表明小鼠和兔子的眼需要向天空巡査危险信号。 更早期些的实验者在青蛙的视网膜里也找到过具有相同选择性的神经元。他们认为那是一种飞虫探测器，这也是一种合理的解释。但是老鹰也吃青蛙一这种神经元到底是用来探测飞虫还是老"
- "最后一个例子是一种名字不太好记的神经元对比抑制细胞。它们只会在感受野内出现边界时被抑制，注意，必须得是边界，大光斑不会让这些细胞起反应。这些细胞看到边界时不仅会安静一下子，而且只要边界还在，它就会一直保持沉默。这个细胞的显著特征也是由利维克描述的，它们在没有任何刺激时保持着高水平的自发发放，正因如此，沉默才显得十分明确，不仅对实验者来说这样，对大脑亦如是。 我之所以要提对比抑制细胞，是因为我们完全不清楚它们对动物的用处。这种细胞对视觉的贡献是什么？每个人都可以做出他的猜测。就像我说的，视觉神经元还有好多其他类型，其中很多对视觉的贡献都是未知的。因为我们看到过它们的形状、它们在视网膜里的分布和它"
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。
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用户评论
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。
有料。同时照顾了对神经科学理解费力的读者。还穿插了一些科学家的逸事，也能让人从中学到研究、工作的方法。
最复杂的系统就是我们的身体
神经元是如何塑造视觉功能的，通俗易懂的科普读物
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。
眼见肯定定不为实的科学论证.人类的大脑太神奇,神经元的精妙组织与设定决定了我们如何看见如何思考.
还有很长的路要走
一本超级硬核，门槛很高的专业向科普书
书名分“看见”和“思考”两个部分，但其实书里面主要探讨的还是“如何看见”，其背后的视觉系统工作原理以及大脑识别物体的机制等等实在太硬核了
视觉图像识别的部分挺有趣的，特别是对人脸（以及手部）的识别。神经连接的可塑性让我觉得大脑似乎拥有类“量子计算”的能力（笑）。
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