计算思维与创造性思维的重叠与分化:基于脑科学的证据

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作者 耿凤基 刘嘉欣 郝晓鑫 《现代远程教育研究》 北大核心 2025年第3期95-101,共7页

随着智能化时代的到来,计算思维和创造性思维已经成为21世纪科技创新人才的核心素养。当前,关于计算思维与创造性思维之间的关系,存在概念交叉和概念包含两种理论假说,但均缺乏实证证据支持。脑成像技术的进步为从神经基础层面检验上述... 随着智能化时代的到来,计算思维和创造性思维已经成为21世纪科技创新人才的核心素养。当前,关于计算思维与创造性思维之间的关系,存在概念交叉和概念包含两种理论假说,但均缺乏实证证据支持。脑成像技术的进步为从神经基础层面检验上述两种理论假说提供了有效路径。比较静息状态下大脑认知控制网络(包括带状盖网络和额顶网络)、默认网络、语言网络内部及其之间的功能连接对儿童计算思维和创造性思维的预测作用发现:语言网络内部的功能连接仅负向预测儿童的计算思维;额顶网络内部的功能连接能够显著正向预测儿童的计算思维,并显著负向预测创造性思维;带状盖网络与默认网络或语言网络之间的功能连接均能够显著负向预测创造性思维。因此,作为两种重要的高阶认知思维,计算思维与创造性思维可能涉及共同的脑网络,即神经基础的重叠;同时两者也涉及不同的脑网络并在脑网络之间的功能连接上存在差异,即神经基础的分化。这些发现支持了计算思维与创造性思维之间存在概念交叉关系的假说,不仅为计算思维和创造性思维涉及共同和独特的认知神经基础提供了科学依据,也为培养和评估这两种高阶思维提供了启示。 展开更多

关键词 计算思维 创造性思维 认知神经基础 静息态功能脑网络

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计算思维的层级加工理论假说及教育启示 被引量：5

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作者 郝晓鑫 李艳 耿凤基 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第8期71-79,共9页

计算思维是21世纪人才必须具备的一项关键问题解决技能。当前关于计算思维的认知本质尚不清楚,给教育实践带来一系列挑战,如缺乏统一的教学框架和明确的评估准则等。为此,研究从已有理论共识和观点出发,基于算法与问题解决的相关理论,... 计算思维是21世纪人才必须具备的一项关键问题解决技能。当前关于计算思维的认知本质尚不清楚,给教育实践带来一系列挑战,如缺乏统一的教学框架和明确的评估准则等。为此,研究从已有理论共识和观点出发,基于算法与问题解决的相关理论,深入分析了计算思维问题解决的层级加工特性。在此基础上,借鉴层级加工的相关认知理论,进一步提出计算思维层级加工的理论假说,其核心观点是,计算思维的认知本质在于对不同抽象层级的信息或子问题及其之间的关系进行加工。从认知与神经机制来看,计算思维层级加工需要卷入不同的认知控制模式来调控工作记忆对层级信息进行持续性维持和选择性更新,在神经机制上导致大脑认知控制脑区的持续性和瞬时性高激活。伴随这些信息加工活动对认知资源的消耗,将导致认知负荷,引起大脑默认网络脑区的抑制程度增强。这些理论观点将为计算思维的认知、教学与测评提供启示,并可在后续实证研究中采用交叉学科的研究范式进行检验。 展开更多

关键词 计算思维 问题解决 层级加工 认知控制 认知神经机制

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脉冲神经网络研究现状及展望 被引量：27

3

作者 张铁林 徐波 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1767-1785,共19页

脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局... 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法,因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力.SNN的研究属于交叉学科,将深入融合脑科学和计算机科学,因此对其研究也可以主要分为两大类:一类是以更好地理解生物系统为最终目的;另一类是以追求卓越计算性能为优化目标.本文首先对当前这两大类SNN的研究进展、研究特点等进行分析,重点介绍基于Spike的多类异步信息编码、基于Motif分布的多亚型复杂网络结构、多层时钟网络自组织计算、神经形态计算芯片的软硬结合等.同时,介绍一种融合生物多尺度、多类型神经可塑性的高效SNN优化策略,使得SNN中的信度分配可以从宏观尺度有效覆盖到微观尺度,如全部的网络输出、网络隐层状态、局部的各个神经节点等,并部分解答生物系统是如何通过局部参数的调优而实现全局网络优化的问题.这将不仅为现有人工智能模型提高其认知能力指明一种可能的生物类优化方向,还为反向促进生命科学中生物神经网络的可塑性研究新发现提供启发.本文认为,脉冲神经网络的发展目标不是构建人工神经网络的生物版本替代品,而是通过突破生物启发的多尺度可塑性优化理论,去粗取精,最终实现具有生物认知计算特色的新一代高效脉冲神经网络模型,使其有望获得更快的学习速度、更小的能量消耗、更强的适应性和更好的可解释性等. 展开更多

关键词 脉冲神经网络 类脑智能 多尺度神经可塑性 认知计算

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视觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型 被引量：7

4

作者 刘扬 杨伟 郑逢斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第3期584-589,共6页

针对目前显著图计算复杂度高、分辨率低、对比度差等问题,受Stevens视觉认知模型和注意的神经控制回路的信息处理结构启发,提出一种基于选择性注意认知神经机制的视觉显著性计算模型和相关算法.该模型兼容了自上而下和自下而上两种视觉... 针对目前显著图计算复杂度高、分辨率低、对比度差等问题,受Stevens视觉认知模型和注意的神经控制回路的信息处理结构启发,提出一种基于选择性注意认知神经机制的视觉显著性计算模型和相关算法.该模型兼容了自上而下和自下而上两种视觉注意机制,可很好地模拟了人类的视觉注意系统.在显著性对象图像数据库进行的实验中,本模型在选择性注意的显著区提取精度、运行时间、噪声干扰抑制等方面都取得了令人满意的结果. 展开更多

关键词 视觉注意 选择性注意 视觉显著图 视觉模型 神经认知计算

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听觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型 被引量：7

5

作者 刘扬 张苗辉 郑逢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期283-287,共5页

根据听觉认知神经信息处理的结构和功能,借鉴图像处理原理实现显著性计算方法,提出了一种基于选择性注意的认知神经机制的听觉显著性计算模型。该模型兼容了自上而下和自下而上两种听觉注意机制,可很好地模拟人类的听觉注意系统。在仿... 根据听觉认知神经信息处理的结构和功能,借鉴图像处理原理实现显著性计算方法,提出了一种基于选择性注意的认知神经机制的听觉显著性计算模型。该模型兼容了自上而下和自下而上两种听觉注意机制,可很好地模拟人类的听觉注意系统。在仿真和自然音频实验中,本模型在选择性注意的显著性提取、背景音抑制等方面都取得了令人满意的结果。 展开更多

关键词 听觉注意 选择性注意 听觉显著图 听觉模型 认知神经计算

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面向视听跨媒体检索的神经认知计算模型研究 被引量：3

6

作者 刘扬 涂春龙 郑逢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期19-25,30,共8页

跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统... 跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统的信息处理机制和认知理论的功能架构来设计可计算模型,系统地讨论了皮层柱的视听信息整合机制和协同认知的处理流程。本模型可为解决跨媒体语义映射和跨媒体语义检索的相关应用提供借鉴和参考,对实现非冯·诺依曼结构的仿脑认知计算进行了一次有意义的探索。 展开更多

关键词 媒体神经认知计算 跨媒体语义检索 跨媒体语义映射 认知计算 仿脑计算

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基于神经认知计算模型的高分辨率遥感图像场景分类 被引量：10

7

作者 刘扬 付征叶 郑逢斌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2623-2633,共11页

通过大脑对外界环境感知的神经结构与认知功能的相关研究,构建仿脑的媒体神经认知计算(multimedia neural cognitive computing,MNCC)模型。该模型模拟了感官的信息感知、新皮层功能柱的认知功能、丘脑的注意控制结构、海马体的记忆存... 通过大脑对外界环境感知的神经结构与认知功能的相关研究,构建仿脑的媒体神经认知计算(multimedia neural cognitive computing,MNCC)模型。该模型模拟了感官的信息感知、新皮层功能柱的认知功能、丘脑的注意控制结构、海马体的记忆存储和边缘系统的情绪控制环路等大脑基本的神经结构和认知功能。在此基础上,构建基于MNCC的高分辨率遥感图像场景分类算法。首先,图像经仿射变换后切分为若干图块,通过深度神经网络提取图块的稀疏激活特征,采用概率主题模型获取图块初始场景类别,并利用图块分类错误信息反馈控制场景显著区特征的提取;其次,根据图块的上下文获取场景语义的时空特征,并在此基础上进行图块分类和场景预分类;最后,用场景预分类误差构造奖惩函数,控制和选择深度神经网络中场景区分度较大的稀疏激活特征,并通过增量式强化集成学习,获得最后的场景分类。在两个标准的高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,MNCC算法具备较好场景分类结果。 展开更多

关键词 媒体神经认知计算 遥感场景分类 深度神经网络 稀疏激活特征 概率主题模型 增量式强化集成学习

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类脑心智计算的科学技术和工程应用的研究与思考 被引量：1

8

作者 刘扬 刘睿佳 +3 位作者 周黎鸣 左宪禹 杨伟 周毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期364-373,共10页

发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概... 发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概念,提出了BMC的假设、模型和框架,研究了BMC的前沿理论。在大脑机制、心智模式和行为控制上,分析了当前BMC研究的技术路线、核心算法和关键技术,综述了BMC的复杂系统和工程应用现状。结合智能科学、神经科学、认知科学、信息科学和计算数学等多学科的交叉融合特征,进一步讨论了BMC的科研范式和跨学科建设问题。BMC研究将有望在新一代类脑智能的科学理论、技术创新和工程系统上取得重大突破。 展开更多

关键词 类脑心智计算 类脑智能 跨媒体认知神经计算 跨模态神经认知计算 跨学科研究

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基于卷积神经网络的认知智能信息融合系统结构研究 被引量：6

9

作者 田野 孙瑞志 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期33-39,共7页

认知计算是模拟人类行为的个性化交互和服务来实现人机交互.近年来已有许多研究探讨认知计算对海量数据的分析,但仍未能解决大数据环境下数据智能采集的可扩展性和灵活性等问题.在研究土地大数据下并联数据库网络基础上,提出了一个基于... 认知计算是模拟人类行为的个性化交互和服务来实现人机交互.近年来已有许多研究探讨认知计算对海量数据的分析,但仍未能解决大数据环境下数据智能采集的可扩展性和灵活性等问题.在研究土地大数据下并联数据库网络基础上,提出了一个基于卷积神经网络认知智能信息融合系统体系结构,使用认知计算分析智能信息融合应用程序收集与处理数据,以解决系统的可扩展性和灵活性问题.实验结果证明该系统可以有效面对各种外部应用需求,从数百万数据源捕获的数据可以跨越各种应用程序交叉实施与实时响应. 展开更多

关键词 卷积神经网络 认知计算 智能信息融合系统 土地利用

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基于极限学习机的轻度认知障碍辅助诊断 被引量：5

10

作者 王之琼 蒋文静 +1 位作者 刘秉佳 陈思冲 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期908-914,共7页

为解决现有的轻度认知障碍计算机辅助诊断方法准确率较低、耗时较长的问题,对功能磁共振图像进行预处理,基于复杂网络理论构建脑网络,从中提取特征并采用LASSO方法特征选择,采用极限学习机实现轻度认知障碍的辅助诊断。此外,为了得到更... 为解决现有的轻度认知障碍计算机辅助诊断方法准确率较低、耗时较长的问题,对功能磁共振图像进行预处理,基于复杂网络理论构建脑网络,从中提取特征并采用LASSO方法特征选择,采用极限学习机实现轻度认知障碍的辅助诊断。此外,为了得到更合适的极限学习机分类模型,讨论了隐含层节点数与激活函数的选择对分类准确率的影响。结果显示:极限学习机分类器的分类准确率为93.3%,相比支持向量机和BP神经网络提高了13.3%和20.0%,而耗时相比支持向量机和BP神经网络分别减少了60.7%和99.5%,该方法较为明显地提高了轻度认知障碍辅助诊断的准确率和速度,对于轻度认知障碍辅助诊断的临床应用具有重要意义。 展开更多

关键词 轻度认知障碍 阿尔兹海默病 极限学习机 支持向量机 BP神经网络 复杂网络理论 功能磁共振成像 计算机辅助诊断

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神经反馈训练中的虚拟现实技术综述 被引量：9

11

作者 陆凯 岳康 +3 位作者 胡昊辰 沙浩 刘越 王涌天 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期1150-1161,共12页

随着虚拟现实技术及脑-机接口技术的快速发展,虚拟现实在认知训练及神经康复等领域得到了广泛的应用,逐渐成为相关领域研究的热点.与传统的认知训练方法相比,应用于神经反馈训练中的虚拟现实技术通过将用户真实的训练环境替换为可定制... 随着虚拟现实技术及脑-机接口技术的快速发展,虚拟现实在认知训练及神经康复等领域得到了广泛的应用,逐渐成为相关领域研究的热点.与传统的认知训练方法相比,应用于神经反馈训练中的虚拟现实技术通过将用户真实的训练环境替换为可定制的沉浸式虚拟环境,在显著降低系统使用成本的同时有效地提升了训练绩效.从虚拟现实技术在神经反馈训练领域的优势和应用出发,分析了神经反馈训练机制,讨论了虚拟现实技术的反馈训练方法;结合神经反馈训练中的虚拟现实技术研究现状,提出诱发更明显的脑电特征、设计个性化训练方案、提高反馈信息的传输速率、提高训练过程的舒适度以及融合多模态脑影像技术是未来的发展方向. 展开更多

关键词 虚拟现实 神经反馈 脑-机接口 认知能力 神经康复

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类脑计算新发展——“TrueNorth”神经元芯片 被引量：6

12

作者 王雨辰 胡华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期17-20 24,共5页

类脑计算是一种基于神经网络的全新数据存储和计算技术,通过模拟大脑的工作机理,可以突破传统计算机处理大型问题时遇到的冯·诺依曼瓶颈,在显著提高信息处理速度的同时大幅降低功耗,并且具有自我学习和自适应能力。介绍了IBM最新... 类脑计算是一种基于神经网络的全新数据存储和计算技术,通过模拟大脑的工作机理,可以突破传统计算机处理大型问题时遇到的冯·诺依曼瓶颈,在显著提高信息处理速度的同时大幅降低功耗,并且具有自我学习和自适应能力。介绍了IBM最新研究的TrueNorth神经元芯片技术,包括其基本架构、工作原理、芯片性能、应用成果等,并展望了类脑计算技术的未来发展前景。 展开更多

关键词 类脑计算 神经突触 TrueNorth芯片

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连接论:对基于计算机隐喻的认知模型的质疑 被引量：6

13

作者 朱松华 武月明 《南京师大学报（社会科学版）》 CSSCI 2000年第2期108-113,共6页

本文比较了基于计算机隐喻的传统认知处理模型的内容与特点和新兴起的连接论的内容与特点，认为，连接论将取代传统的基于计算机隐喻的认知处理模型成为今后指导人类认知研究的主流思想；语言学等学科要取得突破必须抛弃计算机隐喻的影响。

关键词 计算机隐喻 认知模型 连接论 认知研究

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前额叶-顶叶网络在心算认知活动中的动态调整 被引量：2

14

作者 张笑非 钟宁 +3 位作者 杨阳 黄佳进 陈建辉 马莲芳 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第5期379-384,389,共7页

目的研究脑功能网络在心算认知过程中的动态调整。资料与方法通过设计一项包含简单加法和减法认知状态的心算试验,对招募的21名受试者进行tfMRI数据采集。通过脑图Dosenbach-160构造加减法认知状态下的脑功能网络。利用图论分析中的典... 目的研究脑功能网络在心算认知过程中的动态调整。资料与方法通过设计一项包含简单加法和减法认知状态的心算试验,对招募的21名受试者进行tfMRI数据采集。通过脑图Dosenbach-160构造加减法认知状态下的脑功能网络。利用图论分析中的典型度量指标计算脑功能网络指标。分析两种心算认知状态的脑功能网络指标的差异性。结果整体脑功能网络在两种心算认知状态下的全局效率、局部效率、聚类系数、度中心性指标在网络稀疏度定义域差异均有统计学意义(P<0.05),占比分别为2%、0%、0%、0%;而前额叶-顶叶网络在两种认知状态下相同的4项指标在网络稀疏度定义域差异均有统计学意义(P<0.05),占比分别为100%、71%、78%、100%。结论在脑图Dosenbach-160整体网络指标未出现显著变化的情况下,其功能子网前额叶-顶叶网络的指标发生了显著变化,表明前额叶-顶叶网络在心算过程中拓扑结构发生了显著的动态调整。 展开更多

关键词 数学计算 认知 磁共振成像 神经网络 额叶 顶叶

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基于神经能量场梯度的智力探索

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作者 王毅泓 王如彬 朱雅婷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期7-12,22,共7页

啮齿类动物可以在海马中形成代表环境的认知地图来解决空间问题。在经典的认知地图模型中,系统需要大量物理探索来学习空间环境,从而解决寻路问题,这个过程会耗费大量时间和能量。虽然Hopfield的智力探索模型弥补了这个缺陷,但是该模型... 啮齿类动物可以在海马中形成代表环境的认知地图来解决空间问题。在经典的认知地图模型中,系统需要大量物理探索来学习空间环境,从而解决寻路问题,这个过程会耗费大量时间和能量。虽然Hopfield的智力探索模型弥补了这个缺陷,但是该模型并没有关注路径的高效性。并且这个模型主要来自于人工神经网络,缺乏明确的生理学意义。该计算模型在智力探索概念的基础上,运用神经能量编码的理论来解决路径搜索问题:该模型通过位置细胞集群的发放功率构建一种能量场,并计算能量场的梯度,进而用梯度向量来研究智力探索问题。研究结果表明提出的这种新的智力探索模型不仅可以更高效地找到优化路径,而且呈现了具有生物物理学意义的学习过程。这种新思路验证了位置细胞和突触对空间记忆的重要性以及能量编码的有效性,为了解空间记忆的神经动力学机制提供了理论基础。 展开更多

关键词 认知地图 智力探索 能量编码 能量场 能量场梯度

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