大脑的复杂性研究
有关大脑的研究与发现
有关大脑的研究与发现大脑是人类最神奇的器官之一，其复杂性和神奇之处一直以来都是科学家们的研究重点。
随着科技的不断发展，人们对大脑的研究与发现也越来越深入。
本文将从多个角度介绍与大脑相关的研究成果和发现。
大脑的结构是研究的重要方向之一。
科学家们通过对大脑的解剖学研究发现，大脑由两个半球组成，通过脑桥和脑干相连。
每个半球又分为若干个叶片，被称为脑叶。
脑叶的表面有大量的脑沟和脑回，这些褶皱的结构增加了大脑的表面积，使得大脑能够容纳更多的神经元。
此外，大脑内还有丘脑、杏仁核、海马体等重要的结构，它们在人类认知和情绪调控中起着重要作用。
大脑的功能研究也是一个热门话题。
科学家们通过实验和观察，发现大脑参与了人类的各种认知、感知和运动等复杂的生理和心理过程。
例如，大脑的额叶与决策和社会行为密切相关，颞叶与听觉和语言处理有关，顶叶则负责视觉和空间认知等。
此外，大脑还控制着人体的运动，通过运动皮层和运动神经元的控制，实现了人体的精细运动和协调动作。
除了结构和功能，大脑的发育和学习也是研究的重点之一。
科学家们发现，人类的大脑在出生时并不是完全发育成熟的，而是通过与外界的交互和经验的积累来不断发育和塑造。
大脑的发育过程中，神经元之间的连接会不断改变和重塑，形成复杂的神经回路。
这种神经回路的形成和加强是学习和记忆的基础。
通过对大脑发育和学习的研究，科学家们希望能够揭示人类智力和认知的本质，为教育和学习提供更科学的指导。
大脑与心理健康的关系也备受关注。
科学家们发现，大脑的结构和功能异常与许多精神疾病有关。
例如，精神分裂症和抑郁症患者的大脑结构和功能存在明显的差异。
通过对这些差异的研究，科学家们希望能够揭示精神疾病的病理机制，为临床诊断和治疗提供依据。
大脑的研究还涉及到人工智能和神经工程等领域。
科学家们希望借鉴大脑的结构和功能，开发出更先进的人工智能系统和神经工程技术。
例如，深度学习算法就是受到大脑神经元之间连接和传递信息的启发而设计的。
大脑研究报告
大脑研究报告标题：大脑研究报告摘要：大脑研究一直是科学领域中最为重要的课题之一。
本报告综合了多项大脑研究的成果，包括大脑结构、功能和疾病等方面的内容。
研究结果揭示了大脑的复杂性和神奇性，对于人类认识和改进大脑功能具有重要的意义。
一、大脑结构的研究：1. 大脑的分区和功能：根据神经元活动和脑区连通性的研究，科学家将大脑分为多个功能区域，如视觉、听觉、运动控制等。
这些区域之间通过神经通路相互联系，形成了复杂的信息传递网络。
2. 神经元和突触：大脑的基本单位是神经元，通过神经元之间的联系和突触传递信息。
近年来，科学家对神经元形态、神经递质的功能等进行了深入研究。
二、大脑功能的研究：1. 学习和记忆：大脑在学习和记忆过程中发挥重要作用。
通过对大脑神经网络的研究，科学家揭示了学习和记忆的机制，并提出了相关的模型和理论。
2. 语言和言语理解：语言是人类独有的能力。
科学家通过研究大脑激活模式和语言相关区域的功能，揭示了语言的处理方式和脑机制。
三、大脑疾病的研究：1. 神经发育和神经退化疾病：大脑的神经发育和退化过程受到多种因素的影响，导致一些神经发育和退化疾病的发生。
研究结果有助于理解这些疾病的病理机制和寻找治疗方法。
2. 精神障碍和认知功能障碍：精神障碍如抑郁症、精神分裂症等以及认知功能障碍如阿尔茨海默病等对患者的生活和社会功能产生负面影响。
大脑研究为疾病的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法。
结论：大脑研究的进展为我们深入理解大脑的结构和功能提供了丰富的信息。
它对于认识人类意识和行为、治疗大脑疾病以及开发人工智能等领域具有重要的指导意义。
未来的研究将继续致力于解析大脑的奥秘，促进人类认知水平的提高和神经疾病的防治。
脑科学的最新进展及其研究方法
脑科学的最新进展及其研究方法脑科学是现代科学中最热门的领域之一，它研究的是人类的思维、意识、行为、情感等诸多方面，对于我们的日常生活有着非常重要的影响。
在过去的几十年里，脑科学的研究取得了一系列突破性进展，这些进展一方面推动了人类对自己心灵和大脑运作的理解，另一方面则为治疗各种大脑疾病提供了新的思路和方法。
一、如何研究人类大脑？研究人类大脑是脑科学的重要方向之一。
大脑是人类身体中最为复杂的器官之一，包括高级神经元、支持细胞、突触、神经回路等多个层面。
由于大脑的复杂性，研究人类大脑需要使用多种工具和技术。
以下是一些常见的研究方法：1.神经影像技术神经影像技术是目前研究人类大脑最为重要的一种技术手段之一。
这种技术可以通过扫描和照射大脑，得到大脑的结构和功能信息。
最为常见的神经影像技术包括正电子发射断层扫描（PET）、功能性磁共振成像（fMRI）、磁叉刺激技术（TMS）等。
通过这些技术，研究者可以获得一些大脑信号，比如脑电波形，从而了解人类大脑的结构和功能。
2.生理学实验实验室动物是研究人类大脑的一个重要模型。
通过在动物身上实施手术，并利用电极，可以获得大量的神经信号和细节信息，从而更深入的了解大脑的结构和功。
这种方法的优点是可以控制实验条件，获取更精确的数据。
不过它的弊端在于实验室动物常常只是单细胞生理学观察，无法完全反映人类大脑的实际情况。
3.神经活动记录技术神经活动记录技术是获取大脑信号的重要手段之一，它通常采用小尺寸电极进行实时记录，并且具有高度的高时空精度。
这种技术可能直接观察到大脑神经元的运动情况，从而更全面的了解人类的思想和情感等方面。
二、脑科学研究的最新进展1.神经可塑性神经可塑性是指大脑神经细胞及其神经网络的动态调整过程。
近年来，研究表明，大脑神经细胞的形态、连接等产生了巨大的改变，这些改变直接与认知和行为有关。
神经可塑性不仅对于健康的大脑很重要，而且对于研究脑部受损后的修复机制也是至关重要。
脑神经科学研究中的挑战与机遇
脑神经科学研究中的挑战与机遇脑神经科学是一门非常复杂的研究领域，涉及到诸多学科的交叉，包括神经生物学、心理学、计算机科学等。
随着科技的不断进步，脑神经科学领域也在不断发展。
然而，这一领域面临着许多的挑战和机遇。
一、挑战1. 复杂性首先，脑神经科学研究面临的最大挑战之一就是人类大脑的复杂性。
我们的大脑由数以亿计的神经元细胞组成，并与数以千万计的其他细胞相互交互。
这种复杂性使得研究人员很难完全理解大脑的所有过程。
2. 技术其次，脑神经科学研究还受到技术水平的限制。
尽管人类的技术水平得到了极大的提高，但我们仍需要更好的工具来加深我们对大脑的了解。
例如，我们需要更好的成像技术来研究大脑的结构和功能，以及更好的技术来准确地测量神经元的活动和通信方式。
3. 数据分析另一个挑战是如何收集并分析大量的数据。
我们需要搜集大量的数据来构建大脑的复杂模型。
然而，这种数据的收集和分析是一个巨大的挑战。
我们需要对数据进行处理，提取出相关的信息，然后将其整合到一个成熟的理论框架中。
二、机遇1. 发现新的治疗方法脑神经科学研究为发现新的治疗方法提供了巨大的机遇。
在我们对大脑的了解越来越深入时，我们将能够开发更有效的治疗方法来治疗一些神经系统疾病，如阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等。
这种治疗方法将能够减缓或甚至逆转一些神经系统疾病的症状。
2. 了解人类思维的基础脑神经科学研究为了解人类思维的基础提供了巨大的机遇。
我们已经通过一些研究发现了很多关于思考、学习和记忆的基本信息。
对于理解人类思考和行为的基本机制，这些发现将至关重要。
3. 发展人工智能另一个机遇是将发现应用于人工智能领域。
人工智能开发需要了解人类思考和行为的基本机制，因此脑神经科学的研究对发展人工智能至关重要。
我们可以将神经系统的结构和功能应用于人工智能领域，并开发新的算法和系统，从而提高人工智能的性能和可靠性。
总结一下，尽管脑神经科学研究面临诸多挑战，但是它也为我们提供了无限的机遇。
人类脑科学的研究现状和挑战
人类脑科学的研究现状和挑战一、前言人类脑科学并非一门新的学科，它涉及的范畴极为广泛，涵盖了神经生物学、心理学、计算机科学等多个学科领域。
其研究对象是人类大脑，旨在了解和探究大脑的构造、功能、发育和变化等方面的机制。
人类脑科学的发展，为我们认识和理解人类自身提供了宝贵的机会。
但是，人类脑科学的研究目前仍然面临着诸多挑战。
本文将从研究现状的角度出发，探讨人类脑科学的挑战及其未来发展方向。
二、脑科学的研究现状近年来，随着现代生物医学技术的不断发展，人类脑科学得到了空前的发展。
例如，结构磁共振成像技术（MRI）和功能性磁共振成像技术（fMRI）等技术的发展，使得研究者们能够直观地观察到大脑的结构和其内部活动的变化。
同时，人工智能、机器学习等技术的发展也为脑科学的研究提供了新的思路和方法。
在人类脑科学的研究中，问题的提出和解决过程往往是相辅相成的。
研究者们通常会从人类正常脑部功能的研究中找到问题的突破口，然后致力于研究与那些正常功能产生问题的疾病有关的基础研究。
例如，研究者们利用脑部成像技术和基因分析，发现许多精神疾病都与大脑内某些区域的变化有关。
进一步的研究表明，这些区域的异常活动和相应的脑化学过程会导致神经元之间突触的功能异常，这又会引起大脑耦合网络的变化，最终导致精神病的发生。
此外，近年来，研究人员越来越重视大脑和心理学之间的联系。
研究者们通过心理学实验和脑成像技术的结合，不断探索和发现了许多神经心理学现象，如"偏见"和"认同偏见"等。
三、人类脑科学研究面临的挑战然而，人类脑科学的研究仍然面临着许多挑战。
首先，大脑的复杂性使得研究人员难以全面地了解其结构和功能。
其次，人类脑科学的研究对象是人类的大脑，研究的难度和限制不可避免。
例如，在研究大脑中某些具有争议或敏感的现象时，研究者们往往面临道德和伦理问题的考虑。
再次，不同的脑成像技术的分辨率和空间精度也带来了一定的局限性。
人脑研究：揭示人类思维的奥秘
人脑研究：揭示人类思维的奥秘引言人脑一直以来都被视为预测人类思维机制的最后一块拼图。
随着先进的技术和研究方法的发展，我们现在有机会更深入地了解人类思维的奥秘。
人脑研究旨在揭示人脑结构、功能和活动如何与我们的思想、感觉和行为产生关联。
人脑结构与功能人脑是一个复杂的器官，由数十亿个神经细胞组成。
它分为大脑、小脑和脑干三个主要部分。
大脑是人类思维和意识的中心，控制着我们的认知能力、情感、语言和运动。
小脑负责协调和平衡我们的运动，而脑干控制着我们的基本生理功能，如呼吸和心率。
人脑的功能依赖于神经元之间的相互连接和电化学信号的传递。
神经元通过突触相互连接，通过电信号进行信息传递。
这些连接和信号的精确性决定了人脑的功能和思维过程。
脑内活动的研究方法研究人类思维的奥秘需要运用各种科学研究方法和技术。
以下是几种主要的研究方法和技术：1. 电生理学电生理学是一种研究脑内电活动的方法。
它通过记录和分析神经元的电活动来理解人类思维的奥秘。
常用的电生理学方法包括脑电图（EEG）和脑印迹。
脑电图记录了大脑皮层的电活动。
它可以反映人的状态、注意力水平和认知活动。
脑印迹则是通过将电极插入特定脑区来记录特定神经元的电活动。
这种方法在精细控制的实验室环境中使用，可以提供更准确的信息。
2. 脑成像技术脑成像技术允许我们观察和测量大脑活动，并了解不同区域之间的相互作用。
常用的脑成像技术包括功能磁共振成像（fMRI）、正电子发射计算机断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）。
fMRI可以测量脑血液流量和氧合水平，从而识别活跃的脑区。
这种技术使研究者能够观察到不同任务或刺激条件下的大脑活动。
PET和SPECT则使用放射性标记剂来测量脑区的代谢和血流情况。
3. 脑刺激和影响通过对特定脑区的刺激和影响，可以了解该区域对于特定思维和行为过程的贡献。
脑刺激方法包括脑电刺激（TMS）和脑深部刺激（DBS）。
TMS使用磁场刺激大脑表面，可以干扰和激活特定区域的功能。
为什么大脑是如此复杂深入了解人类思维的奥秘
为什么大脑是如此复杂深入了解人类思维的奥秘大脑是人类思维的中枢，其神秘而复杂的结构一直在引起科学家们的浓厚兴趣。
尽管我们已经在过去几十年里取得了巨大的进展，但仍然有很多关于大脑的奥秘有待解开。
为什么大脑如此复杂？这个问题既牵扯到我们对人类思维和意识的认识，也关乎着我们对大脑功能和进化的理解。
首先，大脑的复杂性可以追溯到其结构和组织的多样性。
大脑由数十亿个神经元组成，每个神经元通过突触相互连接。
这种庞大而复杂的连接网络是大脑能够处理和存储信息的基础。
神经元之间的连接以及它们之间的相互作用形成了复杂的神经电路和信号传递系统。
其次，大脑的复杂性还体现在其功能分区上。
大脑可以划分为多个主要区域，如大脑皮层、小脑和深部结构等。
每个区域都负责不同的功能，如感知、运动、记忆和思维等。
这种分区的存在使得大脑能够高度专业化地处理不同类型的信息和任务。
另外，大脑的复杂性还表现在其可塑性和适应性上。
大脑不仅能够根据环境的变化进行适应和调整，还能通过学习和记忆不断改变自身的结构和功能。
当我们接受新的知识、经历新的事物时，大脑中的神经元之间的连接将发生变化，从而形成新的记忆和思维模式。
这种可塑性使得大脑能够应对各种不同的情境和挑战。
为什么大脑如此复杂？其中一个答案可以从进化的角度考虑。
在物种的进化过程中，大脑的逐渐复杂化和发展是为了更好地适应环境，并提高生存和繁殖的机会。
复杂的大脑使得物种能够更高效地捕捉和处理信息，做出更明智的决策和行动。
人类作为拥有高度发达大脑的物种，借助于复杂的思维和创造力，成为地球上最为成功的生物之一。
然而，大脑的复杂性也给我们带来了一些挑战和问题。
例如，我们仍然不完全理解大脑中特定区域的功能，以及不同区域之间的相互作用。
此外，许多神经系统疾病，如阿尔茨海默病和帕金森氏病等，与大脑中特定区域或神经回路的损伤有关，但我们仍然缺乏有效的治疗方法。
为了更好地理解人类思维的奥秘，科学家们采用了多种研究方法和技术。
明确神经多样性和复杂性
明确神经多样性和复杂性神经多样性和复杂性是神经科学研究中的两个核心概念。
在神经科学中，神经元是组织神经系统的最基本的单元，它们通过突触连接在一起来传递信息。
不同类型的神经元在形态、功能和连接方式上都有所不同，这种差异导致了神经系统的多样性和复杂性。
神经多样性是指神经系统中不同类型的神经元的种类和数量。
神经元的类型可以根据多个因素进行分类，如形态特征、分子标记和功能属性。
在脊椎动物中，根据神经元的形态特征可以将其分为多种类型，如锥形细胞、饼状细胞、星形胶质细胞等。
根据分子标记，可以将神经元分为多种类型，如GABA能神经元、胆碱能神经元等。
根据功能属性，可以将神经元分为多种类型，如感觉神经元、运动神经元等。
不同类型的神经元在结构和功能上不同，且在神经系统中的分布和数量也有所不同。
神经复杂性是指神经系统中的不同类型的神经元相互作用所导致的系统级别的复杂性。
神经元之间通过多种方式进行相互作用，如突触连接、神经调节、突触可塑性等。
这些互动可以产生具有复杂性的神经系统行为。
例如，大脑中的感觉信息处理和运动控制需要精细的神经网络的协调和整合，以产生有效的运动输出。
这些复杂的神经系统行为需要多种类型的神经元相互作用并相互适应。
神经多样性和复杂性都是神经系统高度整合的结果，它们在神经系统功能和可塑性方面发挥着重要作用。
神经元的类型和数量的不同在大脑中的定位和区分不同功能区域方面起着重要的作用。
神经元类型的异质性和数量的差异也导致了神经系统在不同条件下的适应性和可塑性不同。
神经复杂性则在大脑中的信息处理、运动控制以及人类高级认知功能等方面发挥着重要的作用。
不同类型的神经元相互作用产生了复杂的神经系统行为，如学习、记忆、决策和情感处理等。
总之，神经多样性和复杂性是神经科学研究的核心概念。
它们反映了神经系统在形态、功能和组织层面的多样性和复杂性。
理解神经多样性和复杂性对于揭示神经系统的基本原理、解决神经疾病和发展人工智能等领域具有十分重要的意义。
脑部神经元网络的复杂性分析方法的比较
脑部神经元网络的复杂性分析方法的比较随着科技的不断发展，人们对于人类大脑的认识也越来越深入。
作为一个复杂的系统，人脑中的神经元之间的联系和传递方式成为神经科学研究的重要课题之一。
而为了更好地了解神经元网络的复杂性，需要通过各种方法进行研究和分析。
本文将介绍几种常见的脑部神经元网络分析方法，并对它们的优缺点进行比较，以期为神经科学研究提供参考。
一、神经元网络的组织分析神经元网络的组织分析是研究神经元之间连接的数量、类型及其空间布局结构的方法。
常用的方法有神经元追踪、三维重构和结构分析等。
其中，神经元追踪可以通过利用显微镜和图像处理技术实现对神经元的观察和记录，进而建立神经元网络的连接图；三维重构是通过对神经元的三维图像进行处理和重建，得到神经元的空间信息，进而探究神经元之间的连接情况；结构分析则是通过对神经元网络的连接方式、簇状结构及其统计分布分析等手段，研究神经元网络的空间组织结构。
神经元追踪的方法主要是通过显微镜和图像处理技术，对神经元进行观察和记录，进而建立神经元网络的连接图。
该方法可以直接观察神经元之间的联系，研究神经元之间的连接模式。
此外，神经元追踪可以结合计算机模拟算法来模拟神经元之间的联系，从而预测神经元之间的电信号传递、神经元的活动和突触可塑性等信息。
三维重构是通过对神经元的三维图像进行处理和重建，得到神经元的空间信息，进而探究神经元之间的连接情况。
该方法可以重建出神经元的真实形态，显示出脑部神经元之间的三维结构的关系，并显示出神经元的分布方向和神经元网络的整体形态。
结构分析是对神经元网络的连接方式、簇状结构及其统计分布分析等手段，研究神经元网络的空间组织结构。
在这种方法中，统计学方法与数据分析一起使用，以揭示神经元之间的复杂联系。
分析大量数据的统计机器学习方法、网络拓扑和图论方法都是通常使用的工具。
二、神经元网络的功能分析神经元网络的功能分析主要研究神经元之间的电信号传递、活动和突触可塑性等方面，并对网络的信息传递、学习和记忆等高级行为进行分析。
人类大脑结构与功能的研究现状
人类大脑结构与功能的研究现状在人类的进化长河中，大脑的进化可以说是最为显著的。
多年来，科学家们一直在研究人类大脑的结构和功能，试图阐明大脑的神秘奥妙。
在这篇文章里，我将探讨人类大脑结构和功能的研究现状。
一、人类大脑结构的进化人类大脑是进化过程中最为复杂的器官，它通过不断的进化和发展，成为了现今人类进化的最大动力。
在人类史前时期，大脑的体积由300cc不到逐渐发展到了现在平均的1400cc左右。
这意味着我们的祖先的智力水平比现代人类低很多。
而且，大脑的结构也经历了长时期的进化。
进化学家认为，人类和其他哺乳动物在7千万年前有了共同的祖先。
在漫长的进化历程中，人类的祖先逐渐发展成为了直立行走的动物。
据此，科学家推断出人类大脑的进化和直立行走有着密不可分的关系。
因为直立行走意味着需要更为复杂的神经系统来控制身体的重心平衡。
随着进化的深入，人类的大脑逐步发展出高度复杂的嗅觉和视觉系统，这也是人类区别于其他哺乳动物的重大分水岭。
二、人类大脑的结构和功能人类大脑的结构非常复杂，可以分为大脑皮层、边缘系统、丘脑和小脑四个部分。
这些部分都各自拥有多个区域和亚区域，形成了一个高度精细的神经网络。
在大脑中，不同的区域和亚区域担负着不同的功能。
例如，额叶和颞叶负责控制记忆、思考和判断等高级认知功能；而脑干则负责控制心率、呼吸和消化等基础生理功能。
除了结构的复杂性，人类大脑的功能也异常强大。
它不仅可以控制人类的行为和思考，而且在感知、情感和社交等方面也扮演着重要的角色。
例如，在面对一个新的环境时，大脑会迅速地对环境进行分析和识别，并帮助人类做出适当的反应。
三、研究现状近年来，随着神经科学的蓬勃发展，人类大脑的研究也取得了显著的进展。
通过脑成像技术和神经纤维示踪技术等高新技术，科学家们得以更加精细地观察和研究人类大脑的结构和功能。
目前，人类大脑的研究主要分为两个部分：结构研究和功能研究。
在结构研究方面，神经科学家们正在努力探索不同区域和亚区域之间的连接。
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Decision making
Roitman and Shadlen (2002),Gold and Shadlen (2007)
The simulation model
Xiaojing Wang(2002)
Mean field analysis
Kong-Fatt Wong and Xiao-Jing Wang(2006), Xiao-Jing Wang(2008)
Time compensation as an example of the holism.
The computational research on decision making and working memory
Working memory
Decision making
The primary response to and adaptation to the environment: the genetic DNA varies with the changes of environment. Very slow (years, hundred years), many generations Example: the origin of new species
热细胞
Response to the invasion of bacteria, toxin and other organism in environment: the immune system. Slow (hours, days, even months), in one generations Example: cold
Two (fade-out and merging) dynamical phenomena underlie limited WM capacity
Recurrent excitation and normalization explain dynamically allocated
shared-resource
Working memory
PATRICIA S. GOLDMAN-RAKIC 1996 PNAS
PATRICIA S. GOLDMAN-RAKIC 1995 Neuron
Paul M. Bays, Masud Husain 2008 Science
Weiwei Zhang, Steven J. Luck 2008 Nature
基因，形成大脑和神经系统的蓝图，是 生物对生存环境的响应以及将来环境的 预测。 生物诞生后，遗传物质根据经验作精细 的调整，学会对付威胁和利用机会生存 的技能 对某些瞬间的过程的适应，对瞬间发生 的状况作出最佳的响应。
Building blocks of the brain
Macaque unfolded visual cortex
360 0 360 360
cE I E , syn I E 1 exp[ g E (cE I E , syn I E )]
0
( )S NMDA ( , t ) d J E I E
360
0
S NMDA ( , t ) d I 0 ( )
2011年北京师范大学系统科学暑期学校
大脑的复杂性研究
王大辉
2011.07.22
Out line
Brain is the adaptive response to environment
Building blocks of the brain Different philosophy about how the brain works
The multiple choices decision making
Churchland, A.K., Kiani, R., and Shadlen, M.N. (2008). Moran Furman, Xiao-Jing Wang(2008)
Materials and Methods
S NMDA ( , t ) S ( , t ) NMDA [1 S NMDA ( , t )] rE ( , t ) dt NMDA rE ( , t ) ( I syn ( )) I syn ( ) J E E , NMDA
A unifying account for the discrete-slot and shared-resource models of WM capacity
A continuous network maintains multiple objects of an analog
feature as slots in WM
Detection and response to the fast variation of the environment: the neural system. Fast (milliseconds, second), in one generations
The neural system makes the animal detect and respond to the environment almost simultaneously. The occurs of the neural system is a tremendous progress of the evolution.
Unbiased decision making
Biased decision making
The noise plays an important role in the decision making
Wiring Diagram of the Visual System (Van Essen and Felleman)
Topographic Maps,: sensory system +somatarysome +motor system +basal ganglia
~80% of neurons in the cortex are excitatory “pyramidal cells”
Speed of tennis: 200~225Km/h=56~63m/s Tennis court size: length~23.77m,width~8.23m Signal from retina to cortex ~50-100ms Signal from cortex to foot ~20 ms the computation of cortex: longer time ~500ms The intensive training, habitual learning (basal ganglia) shortens the reaction time to 200 ms It is necessary that brain anticipates the future.
Holism: approaches that emphasizes the whole rather than their constituent parts, the whole is greater than the sum of its parts
Social Psychology looks at the behavior of individuals in a social context Perception – This is were the brain understands and interprets sensory information. Visual illusions show that humans perceive more than the sum of the sensations on the retina. Time compensation- how can players hit the fast moving tennis.
[ J E E , NMDA ( ) J E I E ]S NMDA ( , t ) d I 0 ( ) W ( ) S NMDA ( , t ) d I 0 ( )
0
I 0 ( ) I back I t arg et I motion I noise
~20% of neurons in the cortex are inhibitory “interneurons”
Different philosophy about how brain works
Reductionism:
brain can be explained by breaking it down into smaller component parts
Behaviorism assumes that all behavior can be reduced to simple building blocks of SR (stimulus- response) and that complex behavior is a series of S-R chains Biopsychology - Explanations for the cause of mental illnesses are often reductionist. Genetics, and neurochemical imbalances are frequently highlighted, as being the main cause of these disorders. In the case of schizophrenia for example excess production of the neurotransmitter dopamine is seen as a possible cause. This view clearly has implications for treatment. Gender can also be reduced to biological factors (e.g. hormones). Also, language can be reduced to structures in the brain, e.g. Broca’s area, Wernicke’s area (but holism could state: influence of family, education, social class on language). Another example of biological reductionism is aggression – e.g. testosterone levels. Structuralism – One of the first approaches in psychology. Wundt tried to break conscious experiences down into its constituent (i.e. basic) parts: images, sensations and feelings