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哥伦比亚大学新闻

一本新书着眼于人类大脑的复杂性

Columbia University Professor Rafael Yuste

人类大脑是已知宇宙中最复杂的物体之一。通过一个神秘的过程,几磅物质中数十亿个神经元的活动产生了大脑的复杂性。

神经科学讲座中,生物科学教授兼神经技术中心主任拉斐尔·尤斯特(Rafael Yuste)提供了对大脑的无障碍介绍。从神经科学的基本要素开始,他引导读者了解日益复杂的主题,为大脑的功能开发一个统一的框架。Yuste描述了大脑是如何组织的,它是如何发展的,神经元如何运作和形成神经回路,以及这些回路如何作为神经网络来产生行为和精神状态。

Yuste挑战了传统观点,即大脑是一台对感官刺激做出反射性反应的输入输出机器。相反,他认为,大脑的目的是建立一个世界的预测模型,以便预测未来并选择成功的行动方案。他提供了对感觉和运动系统运作以及我们感知,思想,情感,记忆和意识的神经生物学基础的见解。

尤斯特与 《哥伦比亚新闻》谈论了这本书,以及他正在阅读和推荐的内容,他正在教什么,以及他想邀请谁参加他的下一次晚宴。

这本书是怎么来的?

这本书反映了我自1996年以来在哥伦比亚大学教授的本科班上的讲座 – 神经生物学2:发育和系统神经科学,该课程涉及大脑如何发育以及它做什么。在百科全书式的教科书中挣扎了几十年,这些教科书将学生埋葬在细节的海洋中,我决定尝试一下并编写自己的教科书。我专注于我认为最重要的事情和想法,轻轻一触。我希望读者感觉好像他们在参加讲座。

Lectures in Neuroscience by Columbia University Professor Rafael Yuste

你能谈谈你对大脑的看法,即世界/未来的预测模型,而不是更传统的大脑作为输入输出机器的观点吗?

大多数人,以及大多数神经科学家,都认为大脑的目的是产生行为,将其感觉输入转化为运动输出。它就像一台获取外部信息并产生行为的机器。我所捍卫的观点——顺便说一下,它深深植根于哲学史,可以追溯到伊曼努尔·康德——是大脑是一种不同类型的机器。它在内部工作以创建世界模型。大脑构建了我们生活的现实,我们认为我们生活在其中。它使用该模型来预测未来,如果你想在进化水平上生存并预测将要发生的事情,这绝对是至关重要的。

换句话说,大脑产生智能。从这个角度来看,大脑从感觉系统中获取信息来更新和完善模型。有时有行为,有时没有。所以,如果你想了解大脑是做什么的,你必须关注内部机器和模型,而不是行为。

你最近读了哪些书,你会推荐,为什么?

我正在阅读火星三部曲,这是金·斯坦利·罗宾逊(Kim Stanley Robinson)关于火星早期殖民者的三部科幻小说。我最喜欢的书是丹尼尔·笛福的 《鲁滨逊漂流记》,三部曲相似,但有很多科学内容。

您的阅读清单上的下一步是什么?

美国普罗米修斯,凯·伯德和马丁·J·舍温的J·罗伯特·奥本海默传记, 奥本海默 电影就是根据该传记改编的。

今年秋天你在教什么?

生物科学的独立研究。在本课程中,我监督大约80名本科生,他们在生物系和哥伦比亚大学欧文医学中心的不同实验室进行研究项目。

您现在在神经技术中心做什么?

我们正在深入研究美国和全球30家神经技术公司的消费者用户协议。这意味着阅读没有人阅读的小字,您必须同意才能打开设备或下载软件。我们这样做是因为我们担心大脑数据缺乏法律保护。

神经技术正变得越来越强大,解码大脑数据的人工智能算法也是如此。我们希望保护精神隐私,并确保我们大脑中的信息保持私密。这是因为头脑,我之前谈到的世界模型,是用大脑数据写的。

您正在举办晚宴。你会邀请哪三位神经科学家/学者,无论是死的还是活的,为什么?

西班牙神经科学家、病理学家和组织学家圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔(Santiago Ramon y Cajal)——我的英雄,也是我成为神经科学家的原因。他于 1934 年去世,当时第一篇关于神经网络的文章正在发表。我很想看看他如何将他的知识与思考大脑的新方式结合起来。此外,他是一个方法主义者和一个修补匠,我相信我们正在开发的所有现代神经技术都会与他产生共鸣。

当然,伊曼纽尔·康德(Immanuel Kant)是早期的神经生物学家,他对我们的感知和思维如何运作提出了深刻的见解。我们终于在实验室中测试(并确认)了他的许多想法。

最后,我的导师,南非生物学家悉尼·布伦纳(Sydney Brenner),他于2019年去世,他把我变成了一名成熟的生物学家,把医学抛在了脑后。我最后一次和他交谈时,他改变了我的职业生涯轨迹,我会很高兴得到他的建议,和他一起笑最后一次。他是我见过的最聪明(也是最有趣)的人。


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新闻旨在传播有益信息,英文版原文来自https://news.columbia.edu/news/new-book-looks-human-brain-all-its-complexity