Mr./Ms. Days (MMDays) - 網路, 資訊, 觀察, 生活

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學習非常地重要，學習讓我們可以從不會一件事情、不知道一件事情，變成學會一件事情、知道一件事情。如果我們從小是講中文，但是經過幾堂課的學習，我們可以學會英文；再經過幾堂課學習，我們可能學會日文；再經過幾堂課學習，我們可以學會更多語言。其他領域的知識，我們只要肯學習，都可以慢慢學會，即使有所謂的學習的黃金年齡，但是活到老學到老，就算是學的慢，也是比完全沒有學習來得好！今天要和各位分享的主題，就是學習的三個重要元素：習慣學習、敏感化學習、以及制約學習。
 
 首先我們先來定義一下學習這個問題。學習可能有很多種定義，不過在這邊為了說明方便起見，我把學習定義成「刺激–反應」配對的問題，也就是說，圖裡面中間打問號的長方形，就是代表一個具有學習功能的人、動物、或是機器。這個有學習功能的物體，會在接收到某些「刺激」的時候，產生一些「反應」。隨著時間變化，中間這個物體，還可以把新的「刺激」對應到新的「反應」，譬如說看到英文字(刺激)，可以唸出來並且了解字的意思(反應)。這種隨著時間來改變「刺激–反應」對應的能力，我就稱之為「學習」的能力！

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之前幾篇文章稍微提到了計算神經科學想要以數學的方法，計算出神經生物上詳細的模型，好的模型還可以在拿回電腦科學領域，尤其是人工智慧的問題上面，作為解決的方法。至於現在的機器學習方法，為甚麼我覺得不夠用呢？我主要是覺得困難在兩個地方：特徵 (feature) 的擷取，參數 (parameter) 調整過程中需要人的參與，以及文字意義 (meaning)學習上可能會有困難。以下就這三個部分來做個討論，順便討論計算神經目前能夠解決的部分，和未來有可能達成的目標 (人機介面: Brain-Computer Interface)。
首先先和各位談談二項式係數。不知道各位是否有學過多項式呢？如果不知道二項式係數，可以先看看下面這個巴斯卡三角形：

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《時空線索》這部電影描寫一個人可以看到未來，英文片名為 “Deja Vu”。Deja Vu就是描述這種對未來的事情感覺有點熟悉，有種似曾相識的這一種感覺。Deja Vu原本是法文的辭彙，是由一位法國的心理精神研究者Émile Boirac在他書中第一次提出這種現象的研究，因此用法文稱呼這種現象為Deja Vu。Deja Vu有可以分為三種：似曾活過、似曾感覺過、似曾拜訪過。

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在〈靈魂的紗窗：走訪人類的視網膜〉裡面我們提到了人類的視網膜，在〈視覺交響曲第二樂章: LGN〉裡面我們提到了視覺路經的中間站LGN(Lateral Geniculate Nucleus)。讓我們先稍微回想一下之前提到的內容吧！首先提到了視網膜，總共可以分為10層，如果大略分層的話可以分成三大部分：感光細胞、中間橫向整合層、以及神經結和離開眼球的視神經。我們提到了感光細胞其最後才碰到光，因為整個視網膜的分層是從靠近頭腦裡面數出來的，最裡面是感光細胞，最先碰到光的反而是神經結(ganglion cell)細胞。感光細胞又分為兩種：桿狀細胞和錐狀細胞(rod cell and cone cell)，桿狀細胞不分辨顏色，負責夜間視覺，處理「大約」的形狀，錐狀細胞分辨顏色，可依照顏色再分為不同種類的錐狀細胞，負責比較「細緻」的視覺訊號，處理日間視覺。視神經離開眼球的地方會產生盲點。中間層則是整合不同地方的感光細胞的訊號，在視網膜就先做了一些訊號的前置處理(preprocessing)。
視神經離開了眼球之後，會先在Optic Chiasm交錯，讓左右眼的左視野訊號都到右腦，左右眼的右視野訊號都到左腦。接著會分別經過左右腦的LGN。LGN在Thalamus(丘腦)的後端，可以分為六層，分別接受1個M channel和2個P channel，所謂M channel就是從視網膜的M神經結傳過來的訊號，比較屬於移動和大概的訊號，P channel就是從視網膜裡面P神經結傳過來的訊號，處理比較小和細緻的訊號。
下面這張圖包含了整個視覺路徑的過程，一張是俯視圖，另外一張是側視圖。

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在〈靈魂的紗窗：走訪人類的視網膜〉裡，我們提到了人類的視網膜構造，總共可以分為10層，從光的感受體，到中間的中介神經元，到最後的神經結和穿越眼球出去的視神經。這10層的構造，等於是先把感受到的光作一些前置處理(preprocessing)，譬如說錐狀細胞和桿狀細胞對顏色的區別能力就不同，才能夠在不同的感光環境中的適應。然而這些都只是前置作業，當視神經從視網膜離開眼球之後，到了哪邊，又是怎樣子轉換了訊號呢？且看這一篇的分享，只需要5到10分鐘的白話文閱讀，你對人類視覺的架構，又可以有新的認識與發現囉！
首先，要從上回的視網膜說起。人類有左右兩眼，每個眼球的視網膜可以大約分成兩個視區，也就是左視野和右視野。左視野和右視野接受到的光線，會沿著不同條的視神經離開眼球。最大的轉變，第一個是在Optic Chiasm的地方發生，各位可以看下圖，橘色的部分代表每一個眼球接收右視野的地方，藍色的部分代表每一顆眼球接收左視野的地方。我們沿著線條往下走，會發現在Optic Chiasm的地方，有了交錯。哪些東西交錯呢？是右眼的右視野從右邊交錯到左邊，左眼的左視野交錯到右邊。

為甚麼會有這種交錯呢？原因可能是因為原本每顆眼球，都有左視野和右視野的訊號。經過了Optic Chiasm這個地方，右視野(不管是左眼來的訊號還是右眼來的訊號)都會交給大腦的左半球來處理，左視野(不管是左眼來的還是右眼來的訊號)都會交給大腦的右半球來處理。這也就是為甚麼有些裂腦(split brain)的病人 ，在進行左右視野的實驗的時候，會有些奇特的情形，像是出現在左視野的字，看得到也寫的出這個字來，嘴巴卻說不出來這個字等等(因為Broca’s area負責講話功能，但是只出現在左大腦)。各位要注意一下，交錯之後，右視野到左大腦，左視野到右大腦喔！

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Mr. Saturday在無人車橫越沙漠!–初探Computer Vision(電腦視覺)文章當中提到了美國國防部舉辦的無人車比賽，其中電腦視覺是不可或缺的一部分。對於計算神經學來說，在研究電腦視覺之前，會先參考生物結構，再應用於電腦和機器學習上面。本篇文章就是要帶大家走訪一下人類的視網膜，如果有學過這方面的讀者，可以當成是複習！如果之前都沒有接觸這部分，相信看文本篇文章以後，您可以更詳細地認識的人類視網膜！本篇文章保證有白話文喔！
視網膜如同相機的底片，英文稱為retina，可以細分為下面幾層，如下圖：

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在2005年11月初，史丹佛大學神經科學系邀請達賴喇嘛(Dalai Lama)參與一場神經科學的座談會。這場座談會主要是想探討大腦(brain)和心靈(mind)的關聯，並且希望透過神經科學和佛教兩個領域的對話，讓科學和人文能夠彼此交流，激盪出這個難題的解答。
點擊此處收聽第一場：渴望
點擊此處收聽第二場：受苦 
這場座談會主要環繞在兩個主題：渴望與受苦(Craving and Suffering)，由這兩個主題作為腦與心靈這個問題的切入點(Brain and Mind)。第一場由史丹佛的神經科學系系主任William Mobley作開場白，首先提到佛教主張經由默想(meditation)的方式，來追求問題的解答，而神經科學則是主張用實驗方法和各種科學儀器，從數據中得到問題的解答。然而兩者有一個共同的交集：兩者都接受經驗主義(Empirical Method)，也就是說，後天的經驗感受，可以改變之前的假設，譬如說我們一開始可能接受身體和靈魂、大腦和心靈，是兩個不同的東西。但是經由後天的經驗(默想後的啟發、辯論後的結論、實驗後的結果)，我們願意更改先前的假設，接受新的解答。

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Stroop Effect和蝴蝶效應有沒有關係呢？答案是沒有！Stroop Effect是在1935年的時候，由一位實驗心理學家John Ridley Stroop所提出的。這個效應是說，當我們看到代表某個顏色的字，譬如說：RED，我們當然會唸RED。但是當看到的字填上了和字代表的顏色相異的顏色，我們反應的速度就會變慢，譬如說：RED，我們會先想唸出RED，再來才想唸BLUE。Stroop將實驗進一步分成兩種：(1) 唸出字意義上代表的顏色。(2)唸出字看起來的顏色。當我們要唸出上了不同的顏色的字，就會發生幾毫秒的延遲，我們就稱之為Stroop Effect了！

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各位看到上面這張圖，想請各位比較一下中間的圓圈，左邊的是否看起來比較小？右邊的是否看起來比較大呢？答案是：兩個圓圈大小是一樣的，可以自行拿尺來量量看哦！這個錯覺英文名稱叫做Ebbinghaus Illusion，描述人類在判斷物體的大小的時候，會受到週遭物體大小的影響。然而我們如果要拿起某個大小的物體，我們的手指距離會迅速地調整到自動大小，如果是機械手臂，還要有好的機器學習演算法才辦的到。
在認知心理學裡面，有很多這種測驗，想要探討人腦在認知的過程中，到底有哪些奇妙的機制在裡面。經過了前幾篇的介紹，我們分別走訪了分子層、大腦生理層、以及機器學習的角度，對於人類大腦的學習功能的探討，這一篇我們將從認知心理學的角度出發，來看看我們的大腦，尤其是在記憶的部分。之後就會固定在這四個方向：「分子」、「大腦生理」、「認知心理」、以及「機器學習」四個大方向，一起攻克我們大腦複雜的結構，解開人類智慧之謎。偶而也會介紹網路上可以看到的相關演講給各位，讓各位對這個領域的最新發展也能夠有所熟悉！

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Posted By Mr. Thursday
在提到「探索人類的大腦」以及「神經元與動作電位」之後，本篇要和各位簡單介紹一下人類大腦的構造。之所以要認識我們的大腦，出發點是在於人工智慧想要在機器上實現人類的智力。最早的方法，就是人類利用「反省思考」的能力，來發現自己。然而這個方法有時候會有些問題，舉例來說：小時後我們也許想要觀察，我們是怎樣子睡著的？我們怎樣子從清醒、變成睡眠狀態？結果隔天醒來，發現自己又沒有看到睡著的那一剎那了。因此，現在有各種觀察儀器出爐，像是磁核共振、電極錄下神經的電位變化、以及基因工程等方法。今天就重點介紹大腦一些重要的區域，並提供相關的圖片和影片，讓各位可以對我們的大腦，有個基本的印象了！下面是人類的大腦的示意圖：

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