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Que habilidades são necessárias para construir simulações do cérebro humano?

Que habilidades são necessárias para construir simulações do cérebro humano?



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Quero construir um sistema que tenha a capacidade de coletar dados da internet para construir um modelo cognitivo do cérebro humano. O modelo deve ser capaz de responder às perguntas exigidas por um robô. Além disso, gostaria de aplicar um mecanismo de inferência de IA para obter informações mais importantes para o robô.

Se eu quiser construir esse modelo, de que "lista de habilidades" preciso? Quais habilidades seriam mais importantes? Que "projeto de código aberto" pode ser útil?


adicionado:

Agradeço a todos que me encorajam. Você me deixou ter mais coragem para construir um modelo de mente do cérebro humano (não estrutura do cérebro).

Deixe-me apresentar-me. Tenho alguma experiência em CS e EE e agora pesquiso na área de robótica. Eu amo tanto a ciência cognitiva que quero descobrir como permitir que o robô realmente tenha a mente humana para atingir um objetivo mais inteligente. Agradeço a dica de @Jeromy Anglim, dou um exemplo de vídeo no youtube: James e Rosie preparando pipoca e sanduíches

Esse vídeo mostra dois robôs cooperando juntos para fazer um sanduíche com arquitetura cognitiva (CRAM ou Cogito) baseado no sistema ROS (Robot OS, ROS map, ROS Navigation Video). Depois de ler seus artigos, descobri que eles apenas usam banco de dados ou baixam instruções de página da web ou usam páginas muito bem estruturadas que são para humanos (ex.CYC, banco de dados OpenMind Indoor Common Sense, Semantic web, ORO, SUMO, Wikipedia, google images, germandeli )

Além disso, descobri que muitos recursos gratuitos, qualquer artigo sobre WWW deve ser o banco de dados mais importante. O mais importante é como construir um sistema que possa ler a linguagem natural e ter um modelo (talvez baseado na arquitetura cognitiva CRAM) para entendê-la, porque o CRAM tem um processador de conhecimento muito bom (KNOWROB, M. Tenorth e M. Beetz, “KnowRob - Processamento de Conhecimento para Robôs Pessoais Autônomos,” na Conferência Internacional IEEE / RSJ sobre Robôs e Sistemas Inteligentes., 2009.). Se talvez, eu quero coletar todas as bibliotecas de recursos do Linux para torná-lo mais rápido e robusto. Também comecei a fazer o curso de aprendizado de máquina on-line em Stanford.

Meu objetivo é construir um modelo de mente humana que possa aprender, ter alguma inovação e encontrar soluções inteligentes para se dedicar à sociedade humana. Mas meu primeiro passo é encontrar uma maneira que o robô possa tentar entender todos os tipos de dados na WWW ( quaisquer dados que não consiga compreender apenas avisem os primeiros 10 e ignore os outros) e estruture-os como um sistema de interação inteligente que pode responder a questões de conhecimento ou habilidade que podem ser pesquisadas no google. O mais importante desse sistema é tentar usar todas as informações da web de forma inteligente com bibliotecas robustas (não quero reinventar rodas).

Sei que é um projeto de longo prazo, mas estou amando e com vontade de realizar em toda a minha vida. Porque este é um projeto de integração e qualquer sucesso que fará uma grande mudança no mundo, assim como ROS na robótica também é um projeto de integração e muito ativo na maioria dos centros de pesquisa de robótica de ponta e agora no início na indústria. Eu sei que minha própria energia não é suficiente para este propósito, mas posso reunir todo o poder do código aberto e voluntários do mundo para fazê-lo juntos ~ ^^ (Agora é o dia em que os técnicos são realmente suficientes para este projeto como a velocidade do computador, WWW, artigos de pesquisa avançada, bibliotecas de opensourse, aulas gratuitas de opencourseware, ..., que falta é um grupo de excelentes pessoas voluntárias para tornar realidade a ajuda a qualquer pessoa que use este projeto.)


Schroedingers Cat acertou alguns pontos importantes e preciso expandi-lo ainda mais.

Acredito que o obstáculo importante na criação de uma máquina absolutamente inteligente é o fato de que o cérebro humano ainda não foi descriptografado. Não existe um modelo cognitivo holístico que descreva como o cérebro funciona, reage ou toma decisões. Mesmo no caso de tal modelo ser inferido, ele ainda não pode ser colocado em uso real, uma vez que a decisão humana é baseada no conhecimento e no ambiente (popularmente chamado de cultura). Portanto, uma máquina sendo racional é difícil de provar, uma vez que os próprios humanos não podem provar sua racionalidade.

Tecnicamente, existem três problemas

  1. Idioma - Quase todos os programas usam uma ou outra forma de Gramática Livre de Contexto. Os humanos sempre usam o contexto ao falar.
  2. Computacionalmente não é viável fazer um modelo de simulação semelhante ao do cérebro. Basta supor uma escolha de 2 itens entre um conjunto de 10 itens. Você tem 2 ^ 10 combinações possíveis. Pense em 100 condições e seu computador entraria no limbo.
  3. A maioria dos motores de IA construídos hoje estão muito longe daqueles propostos por seus antepassados. Você deve ter lido o AI: uma abordagem moderna. Eles são construídos principalmente para um domínio específico e não são absolutamente inteligentes

E em relação ao seu robô pesquisando as respostas no Google, já é possível usar a API do Google para pesquisar as respostas, mas não atenderá ao seu requisito. O Google usa a tecnologia PageRank para seus resultados, que é mais uma técnica de aprendizado de máquina e ainda está longe da verdadeira busca semântica.

No entanto, há esperança. Estou apenas na mesma situação (coincidentemente, eu me inscrevi tanto para aprendizado de máquina quanto para processamento de linguagem natural, embora todos os cursos sejam adiados indefinidamente). Eu poderia sugerir aprender o seguinte

  1. Redes neurais artificiais
  2. Processamento de linguagem natural
  3. Modelos Probabilísticos
  4. Técnicas de aprendizado de máquina não supervisionadas
  5. Descoberta de padrão avançado

Também sugiro uma mudança em seu modelo original. Em vez de pesquisar no Google para encontrar as respostas, seria melhor você baixar o arquivo de dados This Site e começar a analisar os padrões, já que essas respostas são dadas por verdadeiros humanos.

Fique à vontade para fazer mais perguntas. Há mais coisas a serem questionadas do que a serem respondidas neste campo.


"como construir um sistema que possa ler a linguagem natural e ... entendê-la"

Não tenho certeza se você aprecia o que está querendo aqui. Apenas esta peça requer uma compreensão dos processos da mente que ainda não acredito que estejamos. Há muito material sobre como PODEMOS conseguir isso, mas você precisa apreciar todo o modelo de processamento cognitivo (ou melhor, encontrar um dos modelos de que você mais gosta) e ser capaz de espelhá-lo.

Também existe, eu acho, um requisito aqui para pesquisar automaticamente na web e identificar respostas de boa qualidade. Bem, se você fizer isso, tenho certeza que o Google terá muito interesse em você. A maioria das pessoas não consegue fazer isso de maneira confiável, portanto, tentar habilitar um sistema de computador para fazer isso provavelmente não é prático neste momento.

Acho que a coisa mais importante de que você precisa é um departamento de pesquisa inteiro. Os requisitos que você tem são tão diversos que são necessárias muitas pessoas diferentes trabalhando em muitas áreas diferentes. Você precisaria, eu diria, de PhDs em cogsci ou similar, e IA, no mínimo.

Isso tudo soa muito negativo, mas na verdade, acho que é uma boa pergunta, porque é importante entender o escopo da resposta, para todos que trabalham em inteligência de máquina.


Como gerenciar problemas de funções executivas

Aqui estão algumas dicas do National Center for Learning Disabilities:

  • Faça uma abordagem passo a passo para trabalhar.
  • Conte com recursos visuais para se organizar.
  • Use ferramentas como organizadores de tempo, computadores ou relógios com alarmes.
  • Faça horários e examine-os várias vezes ao dia.
  • Peça instruções escritas e orais sempre que possível.
  • Planeje tempos de transição e mudanças nas atividades.

Para melhorar a gestão do tempo:

  • Crie listas de verificação e estime quanto tempo levará cada tarefa.
  • Divida as atribuições longas em partes e atribua prazos para a conclusão de cada uma.
  • Use calendários para manter o controle de atribuições de longo prazo, datas de vencimento, tarefas e atividades.
  • Escreva a data de entrega no topo de cada tarefa.

Contínuo

Para gerenciar melhor o espaço e evitar que as coisas se percam:

  • Tenha áreas de trabalho separadas com conjuntos completos de suprimentos para diferentes atividades.
  • Organize o espaço de trabalho.
  • Corte a desordem.
  • Agende um horário semanal para limpar e organizar o espaço de trabalho.
  • Faça uma lista de verificação para passar pelas atribuições. Por exemplo, a lista de verificação de um aluno pode incluir itens como: pegar um lápis e papel, colocar o nome no papel, colocar a data de vencimento no papel, ler as instruções, etc.
  • Reúna-se com um professor ou supervisor regularmente para revisar o trabalho e solucionar problemas.
  • Existem também treinadores ou tutores de funções executivas que podem ajudá-lo a aprimorar a maneira como você planeja e executa as tarefas.

Fontes

Centro Nacional para Deficiências de Aprendizagem: "O que é Função Executiva?"

Chan, R. Arquivos de Neuropsicologia Clínica, 2008.

Elliot, R. British Medical Bulletin, 2003.

University of California, San Francisco: "Brain 101: Topics in Neuroscience: Executive Functions."

Compreendido: “A diferença entre o TDAH e as questões de funcionamento executivo”.

Jornal da Academia Canadense de Psiquiatria Infantil e Adolescente: “Uma revisão dos déficits das funções executivas e gerenciamento farmacológico em crianças e adolescentes.”

Diário de the International Neuropsychological Society: “Função executiva em crianças com transtorno de déficit de atenção / hiperatividade: a bateria do NIH EXAMINER.

Journal of Psychoeducational Avaliação: “Revisão de Teste: Escala de Déficits de Barkley em Funcionamento Executivo (BDEFS).”

Canadian Journal of School Psychology: “Test Review: Comprehensive Executive Function Inventory by J. A. Naglieri and S. Goldstein.”


Jogos

Você pode usar a dramatização e simulação em um jogo ou usar um jogo em uma dramatização ou simulação. Os jogos são envolventes, podem ser altamente autênticos e podem incorporar um elemento competitivo, até e incluindo o avanço para a próxima fase ou problema, ou ganhar um prêmio na conclusão do jogo. O feedback do jogo é geralmente imediato, reforçando a aplicação do conhecimento do assunto pelo aluno.

O sucesso do uso de jogos na aprendizagem depende da aplicação de regras rígidas. No ambiente acadêmico, eles devem atender a 2 requisitos (Gredler, 1996):

  • Fatores aleatórios não devem contribuir para a vitória.
  • A vitória deve depender da aplicação de conhecimentos sobre o assunto.

Os jogos têm 4 propósitos gerais de aprendizagem e avaliação, diz Gredler:

  • para prática e refinamento de habilidades
  • para ajudar na identificação de lacunas ou pontos fracos no conhecimento
  • para revisão ou avaliação
  • aprender novas maneiras de investigar conceitos e princípios na aprendizagem de habilidades de resolução de problemas.

Crookall e Saunders (1989) vêem os jogos acadêmicos como uma simulação - uma representação de um sistema autêntico do mundo real que pode assumir alguns aspectos da realidade para os participantes ou usuários. Os jogos são ferramentas úteis como respostas de feedback para os alunos. Uma característica fundamental do aprendizado de jogos é que não se pode avançar para o próximo estágio de um jogo sem adquirir o conhecimento para realizar a tarefa necessária. Grupos tão diversos como os militares americanos e a National Association of Home Builders dos Estados Unidos investem em jogos que representam e instruem seus conteúdos e pontos de vista específicos (Squire, 2006). "Jogos sérios", como o Exército da América do Exército dos EUA, são projetados para transmitir seu conteúdo pela imersão dos jogadores em atividades de jogo.


Pensando como um humano: o que significa dar à IA uma teoria da mente

No mês passado, uma equipe de jogadores de IA autodidata perdeu espetacularmente contra profissionais humanos em um combate galáctico altamente antecipado. Realizado como parte do Campeonato Internacional de Dota 2 em Vancouver, Canadá, o jogo mostrou que em um pensamento estratégico mais amplo e colaboração, os humanos ainda permanecem no topo.

O AI era uma série de algoritmos desenvolvidos pela OpenAI sem fins lucrativos apoiada por Elon Musk. Coletivamente apelidados de OpenAI Five, os algoritmos usam o aprendizado por reforço para aprenderem a jogar - e colaborar uns com os outros - a partir do zero.

Ao contrário do xadrez ou do Go, o veloz videogame Dota 2 para vários jogadores é considerado muito mais difícil para os computadores. A complexidade é apenas parte dela - a chave aqui é que um grupo de algoritmos de IA desenvolva um tipo de “bom senso”, uma espécie de intuição sobre o que os outros estão planejando fazer e respondendo na mesma moeda em direção a um objetivo comum.

“O próximo grande sucesso da IA ​​é a colaboração”, disse o Dr. Jun Wang, da University College London. Ainda hoje, mesmo algoritmos de aprendizagem profunda de última geração fracassam no tipo de raciocínio estratégico necessário para entender os incentivos e objetivos de outra pessoa - seja outra IA ou humano.

O que a IA precisa, disse Wang, é um tipo de habilidade de comunicação profunda que se origina de uma habilidade cognitiva humana crítica: a teoria da mente.

Teoria da Mente como Simulação

Aos quatro anos, as crianças geralmente começam a compreender um dos princípios fundamentais da sociedade: que suas mentes não são como as outras. Eles podem ter diferentes crenças, desejos, emoções e intenções.

E a parte crítica: ao se imaginarem no lugar de outras pessoas, eles podem começar a prever as ações de outras pessoas. De certa forma, seus cérebros começam a fazer grandes simulações de si mesmos, de outras pessoas e de seu ambiente.

Ao nos permitir apreender as mentes de outras pessoas, a teoria da mente é essencial para a cognição humana e as interações sociais. Está por trás de nossa capacidade de nos comunicarmos de forma eficaz e colaborar para objetivos comuns. É até a força motriz por trás de crenças falsas - ideias que as pessoas formam, embora se desviem da verdade objetiva.

Quando a teoria da mente falha - como às vezes no caso do autismo - habilidades "humanas" essenciais, como contar histórias e imaginação, também se deterioram.

Para o Dr. Alan Winfield, professor de ética robótica na University of West England, a teoria da mente é o molho secreto que vai permitir que a IA “entenda” as necessidades das pessoas, coisas e outros robôs.

“A ideia de colocar uma simulação dentro de um robô… é uma maneira muito legal de permitir que ele realmente preveja o futuro”, disse ele.

Ao contrário do aprendizado de máquina, no qual várias camadas de redes neurais extraem padrões e "aprendem" com grandes conjuntos de dados, a Winston está promovendo algo totalmente diferente. Em vez de depender do aprendizado, a IA seria pré-programada com um modelo interno de si mesma e do mundo que permite responder a perguntas simples do tipo “e se”.

Por exemplo, ao navegar por um corredor estreito com um robô que se aproxima, a IA pode simular virar à esquerda, à direita ou continuar seu caminho e determinar qual ação provavelmente evitará a colisão. Esse modelo interno atua essencialmente como um “motor de conseqüências”, disse Winston, uma espécie de “bom senso” que ajuda a instruir suas ações ao prever as de outras pessoas ao seu redor.

Em um artigo publicado no início deste ano, Winston mostrou um protótipo de robô que poderia de fato atingir esse objetivo. Ao antecipar o comportamento de outras pessoas ao seu redor, um robô navegou com sucesso em um corredor sem colisões. Isso não é nada novo - na verdade, o robô "atento" demorou 50 por cento mais tempo para completar sua jornada do que sem a simulação.

Mas para Winston, o estudo é uma prova de conceito de que sua simulação interna funciona: [é] "um ponto de partida poderoso e interessante no desenvolvimento da teoria artificial da mente", concluiu.

Eventualmente, Winston espera dotar a IA de uma espécie de capacidade de contar histórias. O modelo interno que a IA tem de si mesma e de outros permite simular diferentes cenários e, crucialmente, contar uma história de quais eram suas intenções e objetivos naquele momento.

Isso é drasticamente diferente dos algoritmos de aprendizado profundo, que normalmente não podem explicar como chegaram às suas conclusões. O modelo de “caixa preta” de aprendizagem profunda é um obstáculo terrível para a construção da confiança nesses sistemas; o problema é especialmente notável para robôs prestadores de cuidados em hospitais ou para idosos.

Uma IA armada com a teoria da mente poderia simular a mente de seus companheiros humanos para descobrir suas necessidades. Ele poderia então determinar as respostas adequadas - e justificar essas ações para o ser humano -antes agindo sobre eles. Menos incerteza resulta em mais confiança.

Teoria da mente em uma rede neural

DeepMind tem uma abordagem diferente: em vez de um mecanismo de consequência pré-programado, eles desenvolveram uma série de redes neurais que exibem uma espécie de teoria da mente.

O AI, “ToMnet”, pode observar e aprender com as ações de outras redes neurais. ToMNet é um coletivo de três redes neurais: a primeira apóia as tendências de outras IAs com base em uma “ficha” de suas ações anteriores. O segundo forma um conceito geral de seu estado mental atual - suas crenças e intenções em um determinado momento. A saída de ambas as redes, então, entra na terceira, que prevê as ações do AI com base na situação. Semelhante a outros sistemas de aprendizado profundo, o ToMnet fica melhor com a experiência.

Em um experimento, ToMnet “observou” três agentes de IA manobrando ao redor de uma sala coletando caixas coloridas. Os IAs vinham em três sabores: um era cego, pois não conseguia calcular a forma e o layout da sala. Outro era amnésico - esses caras tinham dificuldade em se lembrar de seus últimos passos. O terceiro podia ver e lembrar.

Após o treinamento, o ToMnet começou a prever o sabor de uma IA observando suas ações - os cegos tendem a se mover ao longo das paredes, por exemplo. Também poderia prever corretamente o comportamento futuro da IA ​​e, o mais importante, entender quando uma IA mantinha uma crença falsa.

Por exemplo, em outro teste, a equipe programou uma IA para ser míope e mudou o layout da sala. Os agentes com melhor visão se adaptaram rapidamente ao novo layout, mas os míopes mantiveram seus caminhos originais, acreditando falsamente que ainda estavam navegando no antigo ambiente. ToMnet provocou essa peculiaridade, prevendo com precisão o resultado (em essência) se colocando nos sapatos digitais da IA ​​míope.

Para a Dra. Alison Gopnik, uma psicóloga do desenvolvimento da UC Berkeley que não esteve envolvida no estudo, os resultados mostram que as redes neurais têm uma capacidade notável de aprender habilidades por conta própria, observando os outros. Mas ainda é muito cedo para dizer que esses IA desenvolveram uma teoria artificial da mente.

O "entendimento" de ToMnet está profundamente entrelaçado com seu contexto de treinamento - a sala, a caixa de seleção de IA e assim por diante - explicou o Dr. Josh Tenenbaum do MIT, que não participou do estudo. Em comparação com as crianças, a restrição torna o ToMnet muito menos capaz de prever comportamentos em ambientes radicalmente novos. Também teria dificuldade em modelar as ações de uma IA ou de um humano muito diferente.

Mas os esforços de Winston e DeepMind mostram que os computadores estão começando a "entender" uns aos outros, mesmo que esse entendimento ainda seja rudimentar.

E à medida que eles continuam a compreender melhor as mentes uns dos outros, eles estão se aproximando de dissecar a nossa - por mais confusos e complicados que possamos ser.


Psicologia do boxe e # 8211 treine seu cérebro

Essas são frases comuns encontradas no boxe quando se trata da psicologia de atletas de combate. É fato que a resistência mental é importante para o desempenho no boxe, mas quantos de vocês treinam para melhorar seu desempenho psicológico no esporte?

O Dr. Pete Olusoga nos fornece um ótimo artigo sobre como a psicologia do esporte pode ajudar a melhorar o desempenho no boxe. Neste artigo você aprenderá.


O que são habilidades cognitivas?

Habilidades cognitivas são as habilidades básicas que seu cérebro usa para pensar, ler, aprender, lembrar, raciocinar e prestar atenção. Trabalhando juntos, eles pegam as informações recebidas e as movem para o banco de conhecimento que você usa todos os dias na escola, no trabalho e na vida. O treinamento do cérebro treina as habilidades cognitivas que o cérebro usa para pensar e aprender. LearningRx é um centro de treinamento cerebral individual que usa mais de 35 anos de pesquisa para direcionar as habilidades básicas que são importantes para como você aprende e executa. Ajudamos clientes com dificuldades de leitura e dislexia, dificuldades de atenção e TDAH, declínio de memória, dificuldades de aprendizagem e muito mais.

Cada uma de suas habilidades cognitivas desempenha um papel importante no processamento de novas informações. Isso significa que se até mesmo uma dessas habilidades for fraca, não importa que tipo de informação está vindo em sua direção, captar, reter ou usar essa informação é afetado. Na verdade, a maioria das dificuldades de aprendizagem é causada por uma ou mais habilidades cognitivas fracas.

Aqui está uma breve descrição de cada uma de suas habilidades cognitivas, bem como as dificuldades que você pode estar enfrentando se essa habilidade for fraca:

Atenção / Sustentada

O que faz: Permite que você permaneça focado e na tarefa por um longo período de tempo.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Muitos projetos inacabados, pulando de tarefa em tarefa.

Atenção / Seletiva

O que faz: Permite que você permaneça focado e em uma tarefa, apesar das distrações.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Facilmente distraído.

Atenção / Dividido

O que faz: Permite que você se lembre de informações enquanto faz duas coisas ao mesmo tempo.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Multitarefa de dificuldade, erros frequentes.

Memória / Longo Prazo

O que faz: Permite recuperar informações armazenadas no passado.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Esquecer nomes, ir mal nos testes, esquecer coisas que você sabia.

Memória / Trabalho (ou Curto Prazo)

O que faz: Permite que você se apegue às informações durante o processo de usá-las.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Ter que ler as instruções novamente no meio de um projeto, dificuldade em seguir instruções em várias etapas, esquecendo o que acabou de ser dito em uma conversa.

Lógica e raciocínio

O que faz: Permite raciocinar, formar ideias e resolver problemas.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Perguntar com frequência & ldquoO que faço a seguir? & Rdquo ou dizer & ldquoEu não entendo & rdquo está lutando com a matemática, sentindo-se preso ou sobrecarregado.

Processamento Auditivo

O que faz: Permite que você analise, combine e segmente sons.
Problemas comuns quando essa habilidade é fraca: Lutando para aprender a ler, fluência de leitura ou compreensão de leitura.

Processamento Visual

O que faz: Permite que você pense em imagens visuais.
Problemas comuns quando esta habilidade é fraca: Dificuldades em entender o que você acabou de ler, lembrar o que você leu, seguir instruções, ler mapas, resolver problemas de matemática de palavras.

Velocidade de processamento

O que faz: Permite que você execute tarefas com rapidez e precisão.
Problemas comuns quando esta habilidade é fraca: A maioria das tarefas é mais difícil. Demora muito para completar tarefas escolares ou de trabalho, sendo frequentemente o último de um grupo a terminar algo.

Informações adicionais

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Psicologia e ciência cognitiva

Ao estudar psicologia e ciências cognitivas na Macquarie, você expandirá seu pensamento e seu potencial de emprego. Oferecemos uma abordagem ampla e interdisciplinar de aprendizagem - uma abordagem que o prepara melhor para a vida e sua carreira.

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Decifrar as operações da mente e do cérebro é um dos maiores desafios científicos que a sociedade humana enfrenta no século XXI.

Na Macquarie, você aprende com especialistas de nível mundial para adquirir fortes habilidades de pesquisa em áreas como neurociência, psicologia, ciência da computação, linguística, filosofia, biologia e antropologia.

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Quais são as habilidades cognitivas

Aqui está a lista de habilidades cognitivas ou capacidades cognitivas de humanos.

Atenção

Atenção é a capacidade de se concentrar ou focar em um determinado objeto, pensamento, ação e ambiente por um longo tempo.

Sustentada, seletiva e dividida são os três tipos de atenção.

Sustentado atenção é quando você pode se concentrar em um projeto específico por um longo tempo e a distração de pensamentos ou ambiente externo não pode dominar facilmente sua mente.

Seletivo atenção é quando você se concentra em um projeto selecionado, mas tende a perder o foco devido à distração. Nossa atenção é dividida quando nos lembramos de informações enquanto as anotamos ou conversamos com alguém . A atenção dividida tem a ver com multitarefa e pode causar erros frequentes.

Percepção

É a capacidade de reconhecer ambientes, pensamentos ou estimulação corporal por meio de nossos órgãos sensoriais e do cérebro. Nossa língua diz qual a composição química do alimento para o cérebro. E com base na percepção, dizemos que é doce ou azedo e, na verdade, provamos através do cérebro.

Da mesma forma, quando uma pessoa nobre ajuda outra, ela sente felicidade, e essa é sua percepção de felicidade, mas por outro lado, os males na sociedade podem encontrar felicidade enquanto machucam os outros e essa é sua percepção de felicidade.

Memória

A memória pode ser dividida em duas seções, memória de curto prazo ou memória de trabalho e memória de longo prazo.

A memória humana possui funcionalidades semelhantes às de um computador digital. Um computador digital possui memória de acesso aleatório (RAM) para processar informações, que é uma memória de curto prazo e disco rígido (HDD) ou dispositivo de estado sólido (SSD) para armazenar informações por um período mais longo, que é a memória de longo prazo.

Quando a habilidade de memória de longo prazo é fraca, podemos encontrar dificuldades para acessar as informações armazenadas. Os humanos podem lembrar facilmente emoção extrema, dados divergentes e dados relacionais por um longo período de tempo.

Você nem sempre pode ter emoções extremas ou dados divergentes para se lembrar, a melhor maneira é lembrar os dados em um forma relacional ou através ações repetidas.

Assim como a RAM do computador, a memória de curto prazo é usada para processar informações armazenadas, estímulos externos ou pensamentos de forma consciente ou intuitiva.

Você pode melhorar suas habilidades de memória de curto prazo praticando e programando a memória de longo prazo através de ações repetidas. E isso é chamado de fazer um hábito.

Por exemplo, você treinou dirigir por muito tempo e agora pode dirigir sem prestar muita atenção, portanto, reduziu a carga em sua RAM.

Por exemplo, você programou sua memória de longo prazo para dirigir um carro com eficiência por meio de ações repetidas e agora pode dirigir bem sem prestar muita atenção.

Um fenômeno semelhante, chamado de Paging é usado em Sistema operacional de um computador digital, Paging é usado para aprimorar o desempenho do sistema e reduzir a carga excessiva na memória de curto prazo, chamada de RAM.


O planejamento é uma habilidade cognitiva fundamental que faz parte de nossas funções executivas. O planejamento pode ser definido como capacidade de "pensar no futuro" ou antecipar mentalmente a maneira certa de realizar uma tarefa ou atingir um objetivo específico.

O planejamento é o processo mental que nos permite escolher as ações necessárias para atingir um objetivo, decida a ordem certa, atribua cada tarefa aos recursos cognitivos adequados e estabeleça um plano de ação.

Embora todos tenham a capacidade de planejar, algumas pessoas o fazem de maneira diferente. Essa função executiva depende de elementos como plasticidade cerebral ou neuroplasticidade, mielinização, estabelecimento de novos caminhos ou conexões sinápticas, etc. Para planejar com eficiência, você precisa das informações necessárias, mas também precisa ser capaz de estabelecer mentalmente uma síntese adequada de todos os dados.

A deterioração ou alteração na capacidade de planejamento torna algumas coisas mais difíceis, como, por exemplo, organizar um evento ou atividade, fazer compras, seguir instruções, concluir uma tarefa, embalar uma mochila para a escola, etc.

A boa notícia é que os processos mentais usados ​​no planejamento (criando metas, fazendo planos, etc.) pode ser treinado e melhorado com estimulação cognitiva e um estilo de vida saudável. CogniFit pode ser útil ao oferecer estimulação cognitiva para essa habilidade cognitiva.


Psicologia e Neurociência

No NSLC on Psychology & amp Neuroscience, você mergulhará na ciência da mente enquanto explora o desenvolvimento infantil e os tipos de personalidade e aprende a motivar os outros. Por meio de simulações de psicologia clínica e workshops práticos de neurologia, você explorará as relações entre o cérebro e o comportamento humano.

Destaques do programa

Diagnosticar pacientes
Ouça, avalie e sugira tratamentos para seus pacientes durante uma simulação clínica.

Visite instalações médicas
Interaja com psicólogos clínicos e neurologistas, pesquisadores e estudantes de medicina.

Workshops práticos
Aprenda a ciência dos neurotransmissores, compare varreduras de cérebros normais e anormais e examine a anatomia do cérebro.

Datas e locais

Universidade americana

Washington DC

Programação de amostra
Viagens e passeios amplos
Explorar localização
  • 11 de junho - 19 de junho
  • 23 de junho a 1 ° de julho
  • 5 de julho - 13 de julho
  • 17 de julho - 25 de julho
  • 28 de julho a 5 de agosto

Harvard Medical School

Em 4 de dezembro, o HMS nos informou que estão usando todo o espaço da conferência para atender aos seus próprios requisitos de distanciamento social. Portanto, todos os programas NSLC para o verão de 2021 no HMS foram cancelados.

Universidade Vanderbilt

Os programas residenciais na Vanderbilt University para menores não ocorrerão neste verão. Portanto, todos os programas NSLC em Nashville para o verão de 2021 foram cancelados.

Simulações Práticas

Por meio de workshops aprofundados de Psicologia e Neurociência, você descobrirá como nossos sentidos influenciam a memória, como produtos químicos e drogas afetam a atividade neural, o efeito do envelhecimento na cognição e como neurologistas e psicólogos usam varreduras cerebrais para diagnosticar distúrbios psicológicos.

  • Dissecção cerebral (vários tipos)
  • Memória e os sentidos
  • Analise varreduras cerebrais reais de fMRI, CT, PET e EEG de cérebros normais e anormais
  • Efeitos dos neurotransmissores no peixe-zebra
  • Psicologia Social
  • Teorias da Personalidade
  • Memória e Aprendizagem
  • Estresse, enfrentamento e emoção
  • Compreendendo o comportamento humano
  • Comportamento, Cognição e Neurociência
  • Psicologia anormal
  • Comportamento, Cognição e Neurociência
  • Psicologia infantil

Conheça profissionais de psicologia e neurociência

While at the NSLC’s high school summer psychology program, you will meet with and learn from professionals in the psychology and neuroscience communities.

Examples of past guest speakers include:

Dr. Kristi Graves
Clinical Psychologist, Georgetown University Medical Center

Vice Admiral Vivek H. Murthy, M.D., M.B.A.
U.S. Surgeon General

Dr. Francis Collins, M.D., Ph.D
Director, National Institutes of Health

Dr. Richard J. Hodes
Director, National Institute on Aging

Dr. E. Albert Reece
Vice President for Medical Affairs and Dean, UMD Medical School

Dr. Eugene Major
Chief of the NIH Laboratory of Molecular Medicine and Neuroscience

Dr. Terry Davidson
Director of the Center for Behavioral Neuroscience

Dr. Arthur C. Evans, PhD
CEO, American Psychological Association

Dr. Saul Levin, M.D.
CEO & Medical Director, American Psychiatric Association

Dr. Joshua Gordan, M.D., Ph.D.
Director of the National Institute of Mental Health, NIH

Behind-the-Scenes Tours

An important part of the NSLC high school summer psychology program is seeing the sites around one of our nation’s greatest cities. These trips are designed as both sightseeing tours and exclusive educational trips specifically tailored to the psychology and neuroscience fields.

These trips may include:

American University

F. Edward Hébert School of Medicine, Uniformed Services | FDA (U.S. Food & Drug Administration) | American Psychological Association | American Psychiatric Association | Georgetown | Capitol Hill & the Smithsonian | Holocaust Memorial Museum | Historic D.C. Monuments at Night

Harvard Medical School

Massachusetts General Hospital, the oldest & largest teaching hospital of Harvard Medical School | Harvard University | Historic Faneuil Hall & Quincy Market | Harvard Square

Vanderbilt University

Vanderbilt Medical Center | Belmont University, School of Psychological Sciences | Grand Ole Opry | Nashville Zoo | Centennial Park

Leadership Training

At the heart of the NSLC is a leadership curriculum designed to build concrete leadership skills that will help you succeed. Interactive lectures and small-group workshops will give you an opportunity to build upon your strengths and minimize your weaknesses.

Leadership topics tailored to the Psychology & Neuroscience program include:

Mensalidade

Program tuition includes housing, all on-campus meals, course materials, academic expenses, and activities. Tuition also includes chartered, air-conditioned motor coaches for off-campus briefings and tours. Note: Students are responsible for the cost of travel to and from the program as well as individual spending money for souvenirs, laundry, and a few off-campus meals during fields trips and tours.


Assista o vídeo: Como funciona o Cérebro Humano - Parte 1 (Agosto 2022).