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本书是一部心理自助类的图书，基于对最新的大脑焦虑解剖学的深刻理解，作者触及问题的生物学核心，并给读者提供实用、有效的技巧，来控制日常生活中的焦虑。读者可以通过本书学会训练自己的大脑，征服压力和焦虑，重新控制生活。

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书籍介绍

本书是一部心理自助类的图书，基于对最新的大脑焦虑解剖学的深刻理解，作者触及问题的生物学核心，并给读者提供实用、有效的技巧，来控制日常生活中的焦虑。读者可以通过本书学会训练自己的大脑，征服压力和焦虑，重新控制生活。

• 作者：A Walking Tree 发布时间：2019-03-06 21:40:50

  um 对焦虑症有了更深入的认识，自己应该也会试着调节，毕竟最好别被这件事控制一生吧

• 作者：初心不忘 发布时间：2015-03-31 14:43:51

  看这本书的同时，正好也在看Tal的积极心理学的公开课。虽然两人的内容不同，甚至相反，但是很多观点还是一致的。行动，正确的阐释，改变思维，寻求外在的帮助，这些都被两人提及，即说明这也确实重要且有用。

• 作者：墙与鸡蛋 发布时间：2011-10-24 00:42:58

  若是无事挂心头，便是人间好是时节

• 作者：lovelydays 发布时间：2016-11-04 17:27:21

  基本没有帮助，老生常谈。

• 作者：Aubrey 发布时间：2019-08-06 12:33:20

  每天花60秒钟，确定你在白天能想到的事情。

• 作者：萌汉垚 发布时间：2023-02-21 19:25:57

  图穷匕见。

• 他只是个打酱油的。

  作者：檀柒 发布时间：2009-12-26 20:33:26

• 我看到一个红色苹果时，看到的红色和你看到的一样吗？

  作者：岂能无怪哉 发布时间：2021-09-16 23:19:58

  

  上图是由圣路易斯华盛顿大学的丹尼尔·福尔曼（Daniel Felleman）和戴维·凡·埃森（David Van Essen）所绘制的，灵长类动物视觉系统内各脑区相互联系的地图。

  矩形框代表各脑区，线条代表它们之间的轴突路径。

  神经生物学家喜欢用这张图片来演示大脑有多么复杂。实际情况比这张图还要复杂的多。这张地图上仅显示了脑区之间的总体连接，还有许多细节的链接没有被标注出来。如果把它们全画上去，将需要数百万条线。

  在这么复杂的情况下，回答

  “父母是如何从拥挤的操场上认出自己的孩子的？”

  这一问题，是神经科学的一大挑战。而最近的研究表明，视觉几乎从头到尾都设计可塑性的动态机制，即

  通过神经网络学习规则进行调整

  。

  一、关于大脑识别物体的机制有这样几个基本原则：

  1、视觉系统并不会中性、无偏地记录所有输入，在每一层，它们都会将输入扭曲，以符合自然环境的规则性。

  2、在一些情况下，这些规则性是由基因编码的，但在更多情况下，这是由神经网络习得的。从最基本的规律性，如对边缘和线条的敏感，到复杂如面孔，都有神经网络学习的成分。

  3、大脑视觉系统之间的主要连接是通过分子诱导而得的，这些分子也是大自然用来引导有体发育出肝脏和手掌的机制。它们基本上就是帮助神经元找路的化学信号。它们诱导轴突连接到大脑的目标区域，然后帮助他们形成一张视觉世界的大致拓扑地图。但是对于特定物体的感知——物体识别背后的神经连接，却是由神经可塑性规则创造的。

  二、视觉大脑是一张神经网络，关于它的一些基本的试验观察结果如下：

  1、视网膜对图像进行预处理，把它分解成许多相互独立的表征。

  视网膜对图像进行的第一步处理：它检测光，并将光敏细胞（视杆和视锥光感受器）的初始输出转换成视觉系统其余部分可以处理的东西。首先，视网膜必须把地球上自然存在的巨大光强变化范围归一化，这个范围比我们通常意识到的要大得多。视网膜要做的第二件事是进行边缘检测和运动检测。这些早期图像处理步骤的意义是减轻后续处理步骤的计算压力。长期以来，大自然已经了解到，移动的事物很重要。视网膜在其运动敏感的视网膜神经节细胞中体现了这种知识。

  2、视网膜会投射到LGN（外侧膝状体），后者会锐化感受野，并掌控着流向大脑皮质的信息闸门。

  在你临近出生前，视网膜神经节细胞的轴突已经到达LGN中的目标神经元，但是，它们的连接并不精确：视网膜神经节细胞的每个末端都分成许多小树枝，这些小树枝广泛散布以靶向LGN的单个神经元。出生后，因为轴突的可塑性，神经元可以改善视网膜轴突的靶向，使其更精确。

  3、初级视觉皮质V1会对感受野进行转换，大多数V1神经元对有朝向的线条反映最强。

  LGN细胞的轴突投射到初级视觉皮质，在哪里，出现了对特定朝向的边缘敏感的神经元。皮质用没有方位选择性的LGN感受野构建出了简单的方位选择性感受野。线条和边缘很重要，因为它们是自然场景中占主导地位的信息承载部分。

  4、在V1和V2中，有些细胞被称为“复杂细胞”复杂细胞也对边缘的朝向有反应，但是边缘可以不局限于一小块感受野内，可以是在视野一大片区域内的任何位置。这代表着一步抽象化，他们对特征的分析将独立于特征的原始位置，不再局限于完全反映视觉输入。

  像简单细胞一样，复杂细胞也是具有方向选择性的，但是它具有更大的感受野，而且它不太关心边缘的具体位置，它执行了一项概括：可以说它检测到特定方向的“边缘性”，但不关心视网膜上的哪些特定像素受到了刺激。人们认为复杂细胞是简单细胞输入的会聚。每个简单细胞都对特定位置的边缘敏感。如果许多具有稍微不同感受野位置的简单细胞会聚，那一个复杂细胞就会对同样朝向的边缘做出响应，但边缘可以散布在更广阔的的空间上。复杂细胞是由简单细胞的输入自下而上会聚而形成的。这明确启发了现代的机器学习。

  5、接下来的皮质区域——V3和V4——包含的神经元的偏好更多样化。举个例子，有些对颜色敏感，有些对运动敏感，还有些对距离敏感。他们会投射到颞叶的视觉区域。

  因为在V1、V2、V3和V4之间存在大量的来回连接，所以这些脑区之间似乎没有严格的信息处理的先后关系，也就不好想象任何一个用早期神经元构建后期神经元感受野的机制。它们更像是一张网。从V3、V4区域的神经元记录来看，细胞对视觉输入的多种特征具有响应。隐藏层将数个神经网络串联在一起，从而大大增强了它们的功能。之所以将它们“隐藏”，是因为它们不直接与外界对话，而仅与下一层对话。即使在我们自己构建的计算机智能中，解释隐藏层的作用也总是不容易的。

  6、颞叶下部的皮质区域是一群混合的神经元斑块，这些斑块各自对不同的事物敏感。有些斑块专门从事识别面孔。

  颞叶的图像处理似乎是沿着从后到前的层次进行的，在靠近后方、靠近V1附近的脑区检测的是较为简单的特征，而在靠近颞叶前部的位置检测的是更复杂的事物。颞叶至少有6个面部斑块，通过轴突联系在一起。最新的思潮，将分布在颞叶上的6个面部斑块视为神经网络的隐藏层，它们从属于一张专门用来识别特定视觉物体的网络。

  这里的关键是隐藏层并不具有由遗传预先决定的功能。

  如果面部识别机器可以作为我们理解大脑的指导，那位于颞叶后部和中央的隐藏层检测的就是越来越复杂的面部特征集合。

  7、从颞叶的后部到前部，细胞越来越具有位置不变性，也就是说，他们对人脸的识别独立于其在空间中的精确位置或方向。

  总而言之，我们可以将颞叶的视觉处理想象成5个阶段。首先，大脑的神经网络学会识别五官之类的脸部部件；随后，大脑通过对面部、鼻子、眼睛瞪面部部件的计算得到一个脸的概念；接着，如果一张脸位于其视野的特定位置，则神经元会根据它的面部特征发放；然后某些细胞实现部分位置不变性；最后，最前面的面部板块的神经元几乎达到完全的位置不变。

  8、继续向前，在更高的脑区，如靠中线的颞叶和更高的皮质区，细胞只对特定人或物的图像敏感，而无关它在视野中的位置或视角。

  三、是谁在看？

  在我们说过的所有关于感知的问题背后，有一个大问题，

  是谁在看？它在大脑中的何处？

  这个任务是可以实现的：只是搞清楚大脑里的神经元如何表征物理世界而已。它们确实需要去表征世界，以躲避天敌，或者只是为了在人行道上行走。我们的大脑为视觉现实绘制了一张精确的地图，它让我们能建起物件或者乘着滑雪板飞过树丛。但我们不能假设我们脑袋里有个小人，像看电影一样看着感觉输入。

  另一个相关的老问题是：我们的意识是什么，在哪里？

  赫布认为我们的个人身份——我们的自我，是我们所有细胞的结合，不仅仅是那些用来感知的简单集群，也包括那些构成思维、记忆、情绪和所有让我们之为人的东西的细胞集群，它们交联在一个大脑之中。赫布没有深入探究意识。他认为它在某种程度上存在于大脑的广泛活动中，依赖于许多神经元的共同发放。

  意识的问题也许就像芝诺悖论一样，只是一个语言上的诡计。