認知神經科學該學什么？| 倫敦線下課程本地招募開啟

親愛的讀者朋友們，大家好！

神經現實創辦以來，持續關注神經科學、人工智能與人類認知的交匯地帶。一路走來，我們也不斷被讀者提問：“認知神經科學到底是什么？”“它是心理學的一部分，還是神經科學的分支？”“我們不做科研，也需要了解這些嗎？”

這些問題看似學術，其實直指當代人對于理解自我的根本關切。

認知神經科學是一門研究大腦如何產生認知過程的交叉學科，它連接了心理學、神經科學、計算科學與哲學等多個領域。它關注的問題包括：我們是如何做出決定的？注意力如何選擇信息？記憶如何被編碼、儲存和召回？動機和情緒如何影響我們的思考方式？這些機制不僅塑造了人類行為的細節，也日益成為人工智能設計的靈感來源。

在神經現實即將于英國舉行的游學課程中，我們將通過“認知神經科學：探索大腦的認知控制“專題，圍繞以下幾個核心議題展開為期三天的科研實踐：

• 認知神經科學的基本知識體系與研究方法

• 認知控制系統如何調節注意、記憶、動機等高級功能

• 什么是大腦的“執行功能”？我們如何在沖突中保持目標一致性？

• 計算模型（特別是深度學習）如何助力我們理解大腦的信息處理機制

• 人工智能在認知神經科學研究中的實際應用案例

本課程由神經現實策劃，專為對神經科學和認知科學感興趣的人設計，無需專業背景，內容將兼顧啟發性與實踐性。

目前課程仍開放最后一個席位，同時也歡迎身處英國本地的朋友報名參加。課程將于八月下旬在劍橋開展，具體信息可通過掃碼聯系我們獲取。

課程介紹

本課程分為理論學習與研究實踐兩大部分，旨在幫助學生了解認知神經科學的基礎知識和研究方法，并體驗科學探索的過程。

理論學習包括兩個單元：第一單元將從整體視角介紹認知神經科學的研究主題與基本概念、常用的神經成像技術和數據分析方法；

第二單元將聚焦認知控制，深入探討其理論模型與神經機制，以及其與注意、記憶、動機等其他認知功能的關系。

研究實踐部分將引導學生獨立設計并實現一個認知實驗任務，涵蓋任務編程、行為數據采集與分析等環節，幫助學生增進對認知神經科學研究流程的理解。

此外，課程還設有一個專題討論，圍繞人工智能與認知神經科學的交叉研究展開，鼓勵學生從前沿視角思考心智機制，并培養跨學科的整合性思維能力。

課程安排

第一天

• 上午：認知神經科學基礎

• 下午：認知控制專題

第二天

• 上午：研究實踐——理論講解與任務設計

• 下午：研究實踐——程序搭建與數據采集

第三天

• 上午：研究實踐——數據分析

• 下午：成果展示與交流；專題討論

單元一：認知神經科學基礎

1. 認知神經科學導論：心智功能的腦機制

摘要：本模塊將介紹認知神經科學的研究目標，以及腦的信息處理基礎與結構組織，幫助學生理解腦如何支持感覺、認知與行為等基本功能。

2. 神經成像方法概覽：如何“看見”大腦活動

摘要：本模塊將介紹常見的人類神經成像技術，包括其測量原理、信號特性與技術比較，幫助學生理解不同方法在研究中的優勢、局限與應用場景。

3. 數據分析基礎：從信號差異到信息解碼

摘要：本模塊將聚焦認知神經科學中的常見數據分析策略，涵蓋從傳統的單變量分析到多變量模式分析，幫助學生理解腦數據的分析流程。

認知控制專題

1. 認知控制 I：功能視角

摘要：本模塊將從功能視角出發，介紹認知控制的定義、核心功能、經典實驗范式與行為指標，并進一步解析與控制相關的腦區及理論模型，幫助學生建立對目標導向行為背后機制的初步理解。

2. 認知控制 II：表征視角

摘要：本模塊將從表征視角出發，探討大腦如何編碼、維持和操作與任務相關的信息。內容將從神經編碼的一般特性出發，進一步延申至抽象規則的表征機制。

3. 認知控制 III：與其他系統的交互

摘要：本模塊將從整體系統運作的角度出發，探討認知控制如何與注意、記憶、元認知以及動機系統相互作用，共同支持我們在復雜、動態環境中的行為調節。

研究實踐

摘要：在這個實踐單元中，學生將基于前面學習的內容，設計一個簡單的認知任務，基于PsychoPy完成任務程序的搭建，并進行初步的數據采集和分析，體驗科學研究的過程，并培養科學思維和研究實踐能力。

專題討論：AI 時代的認知神經科學

摘要：這個討論單元將聚焦人工智能技術在認知神經科學中的應用，帶領學生了解深度學習模型（包括近年來的大模型）如何助力我們理解腦的表征與計算機制，鼓勵學生思考在AI時代，心智研究如何延伸出新的問題和研究路徑。

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