追问daily | 少吃可以延长寿命；大语言模型将威胁未来的社会信任；电子舌能够识别食品质量

█ 脑科学动态

模块化大脑回路揭示果蝇交配识别系统的进化机制

接触更多虚假信息，儿童核查事实能力更强

儿童时期学习双语有助于提高大脑功能连接效率

科学与宗教信仰兼容性关联更高幸福感

少吃可以延长寿命

█ AI行业动态

特斯拉“We, Robot”发布会

REMspace实现首次清醒梦中双向交流

█ AI研发动态

机器学习与心理语言学结合，有效检测社交媒体上的希望语言

AI生成编程作业接近学生水平，但仍可被人类评估者识别

结合AI技术的电子舌能够精准识别食品质量差异

基于EEG的阅读数据集揭示高低预测性单词的神经差异

记忆与人格塑造意识形态两极分化

大语言模型生成的虚假信息可能威胁未来的社会信任

脑科学动态

模块化大脑回路揭示果蝇交配识别系统的进化机制

洛克菲勒大学的研究团队通过研究果蝇的交配行为，揭示了大脑回路如何灵活适应不同物种的交配信号。该团队由Vanessa Ruta领导，致力于探索神经系统如何随着进化进行重塑。他们的研究展示了如何在不重构整个大脑回路的情况下，通过适应新的感官输入来实现行为多样化。

研究团队分析了果蝇不同物种的交配策略，重点研究了P1神经元（参与交配行为的神经元，P1 neurons）如何在不同物种中通过灵活连接不同的感官输入来驱动交配行为。通过使用行为分析、遗传工具、神经成像和CRISPR基因编辑等技术，研究发现果蝇大脑中的关键神经节点在多个物种中是保守的，但这些节点能够灵活地响应不同的感官信号，例如D. melanogaster果蝇通过感知一种特定信息素，而D. yakuba果蝇则能在黑暗中通过7-三十碳烯（7-tricosene，一种化学信号）找到配偶。

研究表明，外周神经回路和大脑中枢的适应性调整使得这些物种能够快速进化出不同的交配策略，从而促进了行为进化的多样性。该研究为理解神经回路的灵活性提供了新的框架，并对人类大脑如何通过进化形成复杂的社会行为提供了重要启示。研究发表在 Nature 上。

#神经科学 #行为进化 #大脑回路 #果蝇

阅读论文：

Coleman, Rory T., et al. “A Modular Circuit Coordinates the Diversification of Courtship Strategies.” Nature, Oct. 2024, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08028-1

少吃可以延长寿命

长期以来，科学家们知道减少卡路里摄入能够延长实验动物的寿命，但具体机制一直存疑。来自Jackson实验室的Gary Churchill及其团队，与加州生命科学公司的科学家合作，开展了一项大规模研究，研究了接近1000只实验鼠，挑战了传统的代谢调节理论。这项研究的结果在科学界引发了新的思考。

研究使用了960只遗传背景不同的实验鼠，以模拟人类的基因多样性。实验鼠被分成多个组别，其中一组接受了40%的卡路里限制，另一组进行间歇性禁食，还有一些鼠自由进食。研究表明，最严格的卡路里限制组别显示了最长的寿命延长，而其他组别也有不同程度的寿命提升。此外，实验鼠在限制卡路里摄入后体重减轻和代谢变化，如体脂减少和血糖水平下降，但这些代谢变化并未直接导致寿命延长。研究人员发现，关键因素是免疫系统的健康状况、红细胞功能和遗传抗压能力，这些决定了实验鼠能否应对卡路里限制带来的压力并延长寿命。研究结果挑战了简单的“减肥延长寿命”假说，为未来人类研究提供了新的视角。研究发表在 Nature 上。

#大脑健康 #免疫系统 #卡路里限制 #长寿 #代谢

阅读论文：

Dolgin, Elie. “Eating Less Can Lead to a Longer Life: Massive Study in Mice Shows Why.” Nature, Oct. 2024. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-024-03277-6

接触更多虚假信息，儿童核查事实能力更强

加州大学伯克利分校的心理学家团队进行了这项研究，旨在探讨儿童在接触虚假信息时如何做出事实核查决策。该团队的主导研究者 Evan Orticio 表示，随着儿童越来越多地接触互联网，他们需要掌握如何评估和核查信息的技能，以应对日益复杂的网络环境。

研究团队进行了两项实验，实验对象为122名4至7岁的儿童。第一项实验中，研究人员通过电子书向儿童展示关于动物的真假信息，例如真实的斑马黑白条纹和虚假的斑马红绿条纹，随后让他们判断信息的真假。第二项实验模拟了搜索引擎的结果，向儿童展示了一些关于虚构外星物种“Zorpies”的信息。

在实验过程中，研究人员观察到，那些接触到更多虚假信息的儿童，在面对新的信息时会更加倾向于主动核查，表现出较高的怀疑和验证倾向。而那些一直处于真实信息环境中的儿童，则很少进行事实核查。通过计算机模拟，研究发现，儿童会根据之前的虚假信息经验，调整他们对新信息的怀疑程度，这种适应性行为有助于他们发现潜在的错误信息。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。

#认知科学 #儿童发展 #事实核查 #虚假信息 #数字素养

阅读论文：

Orticio, Evan, et al. “Exposure to Detectable Inaccuracies Makes Children More Diligent Fact-Checkers of Novel Claims.” Nature Human Behaviour, Oct. 2024, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-024-01992-8

儿童时期学习双语有助于提高大脑功能连接效率

大脑的神经可塑性使其能够根据外界刺激，如语言，形成新的连接通路。此前的研究表明，学习第二语言可能对注意力、健康老化及脑损伤后的恢复有积极影响。此次研究由麦吉尔大学的The Neuro、渥太华大学和西班牙萨拉戈萨大学合作进行，研究团队包括Zeus Gracia Tabuenca等。

研究人员招募了151名讲法语、英语或双语的参与者，并记录他们学习第二语言的年龄。通过静息状态功能性磁共振成像（fMRI）扫描，研究观察了双语者与单语者的大脑全脑连接性。结果显示，双语参与者的大脑区域之间的连接性显著强于单语者，尤其是在儿童时期学习第二语言的参与者中，这种连接性尤为显著，特别是在小脑和左额叶皮层之间的连接增强。

研究还表明，双语者大脑不同区域的高效交流能力有助于提高认知表现。通过网络统计分析，进一步确认了这种连接性的增强主要发生在关联网络和小脑之间。总的来说，研究揭示了早期双语学习如何在大脑神经网络中建立更高效的功能组织，尤其是在涉及认知和语言的脑区。研究成果发表在 Communications Biology 期刊上。

#认知科学 #神经可塑性 #双语学习 #大脑功能连接

阅读论文：

Gracia-Tabuenca, Zeus, et al. “Enhanced Efficiency in the Bilingual Brain through the Inter-Hemispheric Cortico-Cerebellar Pathway in Early Second Language Acquisition.” Communications Biology, vol. 7, no. 1, Oct. 2024, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-024-06965-1

科学与宗教信仰兼容性关联更高幸福感

来自伦敦布鲁内尔大学的心理学家 Michael E. Price 和牛津大学的 Dominic D. P. Johnson 领导的研究团队，调查了全球54个国家、超过55,000人的信仰兼容性对幸福感的影响。研究团队发现，认为科学与宗教兼容的人通常会拥有更高的生活满意度，这一发现挑战了传统认为科学与宗教不相容的观念。

研究通过一个覆盖54个国家、超过55,000名参与者的大型横断面调查，分析了宗教信仰与科学信仰的兼容性对幸福感的影响。参与者被分为不同信仰群体，包括无神论者、基督徒、穆斯林、佛教徒、印度教徒等，问卷涵盖了“更高计划”（higher plan，指认为生命由更高力量制定的计划）以及科学信仰等方面。研究结果表明，在西方国家，宗教信仰和科学信仰常常是对立的，而在非洲和亚洲地区，二者并无显著冲突。

研究发现，相信更高计划的人在心理健康和身体健康方面表现更好，尤其是在亚洲和北非地区，那些将科学与宗教视为兼容的个体，幸福感更高。相反，在北美和北欧，信仰兼容性较低，这也对应了这些地区的相对较低的幸福感水平。该研究结果表明，信仰系统的兼容性可能对心理健康和公共卫生有重要影响。该研究发表在 Religion, Brain & Behavior 上。

#认知科学 #幸福感 #宗教信仰 #科学信仰

阅读论文：

Price, Michael, and Dominic Johnson. “Science and Religion around the World: Compatibility between Belief Systems Predicts Increased Well-Being.” Religion, Brain & Behavior, Aug. 2024, pp. 1–20. ResearchGate, https://doi.org/10.1080/2153599X.2024.2363773

AI 行业动态

特斯拉“We, Robot”发布会

特斯拉近日在洛杉矶的“We, Robot”活动中，推出了全新的无人驾驶出租车Cybercab、类人机器人Optimus以及机器人货车Robovan，展示了其对未来智能交通和生活的愿景。Cybercab是一款为自动驾驶设计的双座无人出租车，采用无线感应充电，无方向盘和踏板，让乘客可以自由休息、工作或娱乐，计划在2026年投入生产。其每英里成本预计低至0.2美元，远低于城市公交车的1美元，预计将改变城市交通经济结构。

同时，特斯拉还展示了Optimus机器人，它具备类似人类的运动能力和人工智能，能够执行家务、体力劳动等多种任务。马斯克预计，Optimus机器人将在未来成为每个家庭的必备助手，价格目标为2至3万美元。未来，Optimus将不止于家庭助手，还可能成为劳动力和社交伴侣，极大提升生产力并降低劳动力成本。

此外，特斯拉发布的Robovan，是一款无驾驶员、完全自动驾驶的高容量运输工具，旨在解决城市中的高密度交通问题，同时也可用于货物运输。马斯克表示，这些技术将大幅改变未来的交通和生活方式。

#特斯拉 #无人驾驶 #Optimus机器人 #自动驾驶出租车 #智能交通

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https://www.cnbc.com/2024/10/10/elon-musk-hypes-a-30000-tesla-cybercab-robovan-at-robotaxi-event.html

REMspace实现首次清醒梦中双向交流

加州神经技术初创公司REMspace宣称，他们首次实现了从外部与清醒梦中的人进行双向交流。这一研究表明，人在清醒梦中不仅能意识到自己在做梦，还能与外界交换简单信息。实验中，两名参与者通过耳机接收到服务器生成的随机词语，并在梦中做出回应，一名参与者成功在梦中重复了词语，另一名则在醒来后确认了这一信息。REMspace公司称，这标志着首次实现了梦境中的双向交流。

REMspace的CEO Michael Raduga指出，清醒梦在心理健康方面具有潜在优势，如减少噩梦、面对恐惧症以及处理个人问题。此外，他提出，清醒梦还可以用于新技能训练。REMspace为梦境交流开发了一种名为“Remmyo”的语言，提供结构化的交流框架。但值得质疑的是，当前的实验成果尚未通过同行评审，仍需进一步验证和优化。

#清醒梦 #双向交流 #REMspace #心理健康 #梦境研究

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https://thedebrief.org/lucid-dreaming-breakthrough-startup-claims-first-ever-two-way-dream-communication/

AI 研发动态

机器学习与心理语言学特征结合，有效检测社交媒体上的希望语言

希望在心理学中被视为一种应对机制，帮助个体有效应对生活中的挑战。然而，现有的希望语言（hope speech）研究多关注积极情感，忽略了希望可能伴随的负面情绪。为解决这一局限，Muhammad Arif及其团队，包括来自墨西哥城国家理工学院的研究人员，提出了新的希望语言分类方法，旨在探讨不同类型的希望语言及其心理语言学和情感维度。

该研究利用自然语言处理（NLP）工具，如语言分析工具、NRC情感词典和VaderSentiment（用于自动化情感分析的工具），对社交媒体上的希望语言进行了深入分析。研究团队构建了希望语言数据集，并提取了心理语言学和情感特征，探讨了不同类型希望（如普遍的、现实的、不现实的）的认知、情感和沟通特征差异。通过训练机器学习模型（如LightGBM和CatBoost），研究团队成功分类了不同类型的希望语言。结果显示，经过超参数调优后，LightGBM和CatBoost模型的表现超越了传统的机器学习方法，接近深度学习模型的表现。这表明，在使用社交媒体数据时，结合心理语言学特征可以有效提升希望语言检测的准确性和效率。研究发表在 Scientific Reports 上。

#认知科学 #自然语言处理 #机器学习 #心理语言学 #社交媒体分析

阅读更多：

Arif, Muhammad, et al. “Analyzing Hope Speech from Psycholinguistic and Emotional Perspectives.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Oct. 2024, p. 23548. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-74630-y

AI生成编程作业接近学生水平，但仍可被人类评估者识别

随着编程技能在教育中的重要性日益突出，AI对编程课程的影响逐渐成为研究焦点。杜伦大学物理系的Will Yeadon等人，分析了AI在大学物理学编程作业中的表现，旨在评估AI技术如何影响编程课程的评估准确性和诚信。

研究中，研究人员比较了50份学生作业与50份AI生成作业（包括ChatGPT的GPT-3.5和GPT-4两个版本），并在有无提示优化的情况下进行盲评。结果显示，学生的平均分为91.9%，而最优秀的AI作业（GPT-4加提示优化）得分为81.1%。提示优化显著提升了AI作业的表现，但学生的表现仍然优于AI生成的作业。此外，三位独立评分者能够准确识别92.1%的“绝对由人类完成”的作业，进一步简化为“AI或人类”后，平均准确率为85.3%。这些结果表明，尽管AI生成的作业质量接近学生水平，但其生成模式仍能被人类评估者辨别。研究发表在 Scientific Reports 上。

#认知科学 #神经技术 #人工智能 #编程教育 #提示优化

阅读更多：

Yeadon, Will, et al. “A Comparison of Human, GPT-3.5, and GPT-4 Performance in a University-Level Coding Course.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Oct. 2024, p. 23285. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-024-73634-y

电子舌结合AI技术精准识别食品质量差异

宾夕法尼亚州立大学的研究团队开发了一种电子舌，通过与人工智能相结合，能够识别出相似液体之间的微小差异，如不同水分含量的牛奶和变质的果汁等。这项技术为食品安全检测、食品生产和医疗诊断提供了新的工具。

研究团队使用基于石墨烯的离子敏感场效应晶体管（ISFET），这是一种能检测化学离子的导电设备，并与人工神经网络（ANN）结合，通过对非功能化传感器收集的数据进行处理，达到了超过80%的检测准确率。在进一步的实验中，研究人员允许神经网络自行选择评估参数，这使得检测准确率提高至95%。为了理解AI的决策过程，团队采用了Shapley加法解释法，通过数据权重的分配逆向推导出AI的判断依据。结果表明，这种结合AI和ISFET技术的系统能够精确识别食物的微小差异，并有效应对食品安全问题。研究发表在 Nature 上。

#神经技术 #人工智能 #食品安全 #传感器技术

阅读更多：

Pannone, Andrew, et al. “Robust Chemical Analysis with Graphene Chemosensors and Machine Learning.” Nature, Oct. 2024, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08003-w

基于EEG的阅读数据集揭示高低预测性单词的神经差异

现有的EEG数据集在语义处理研究中的应用受限，无法满足更广泛的研究需求。为了填补这一空白，Boi Mai Quach领导的研究团队创建了Dublin EEG-based Reading Experiment Corpus（DERCo）。该数据集包含了500名参与者的行为数据和22名参与者的EEG记录，为研究语言处理中的神经活动提供了丰富的资源。

研究团队设计了两类实验。一类是在线行为实验，500名参与者通过Amazon Mechanical Turk平台参与，要求他们根据上下文预测即将出现的单词，并完成完整的故事。这些数据用于计算每个单词的Cloze概率，即词语在上下文中的预测性。另一类实验基于EEG技术，记录22名健康成年人的脑电波活动，重点研究高预测性和低预测性单词在神经反应上的差异。通过ERP成分（如N400）分析，研究发现，高预测性单词引发的脑电反应与低预测性单词存在显著差异。这一数据集不仅为神经语言学研究提供了新工具，也为人工智能系统中的自然语言处理研究带来新机会。研究发表在 Scientific Data 上。

#认知科学 #EEG #词汇预测 #N400 #数据集

阅读更多：

Quach, Boi Mai, et al. “DERCo: A Dataset for Human Behaviour in Reading Comprehension Using EEG.” Scientific Data, vol. 11, no. 1, Oct. 2024, p. 1104. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41597-024-03915-8.

记忆与人格塑造意识形态两极分化

物理学和数学家们长期以来对人类社会中的意识形态动态感兴趣，试图通过物理系统的实验方法深入理解这一现象。研究团队利用物理代理系统探究了个性和记忆深度对意识形态极化的影响。

研究团队设计了一种物理代理系统，这些代理的意识形态由“旋转方向”（spin handedness）表示，通过其个性和记忆内容来决定意识形态的变化。每个代理有着不同的个性，包括顽固派、机会主义者、传统主义者等，他们根据对过去事件的不同解读作出决策。实验结果表明，记忆深度是意识形态极化的关键因素。当代理的记忆深度小于临界值时，群体无法形成完整的意识形态极化；而记忆深度超过临界值时，两极分化不可避免。这种现象与自发对称破缺有关，且个性不同的代理对极化的响应模式各异，有些表现为静态，有些则展现出混沌行为。这一实验模型为理解现代社会中的意识形态不稳定性提供了新的物理学视角。

#认知科学 #意识形态极化 #记忆深度 #物理代理

阅读更多：

Li, Shengkai, et al. Memory and Personality Shape Ideological Polarization. 2, arXiv:2409.06660, arXiv, 21 Sept. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.06660

大语言模型生成的虚假信息可能威胁未来的社会信任

来自新西兰怀卡托大学心理学系的研究团队深入探讨了大语言模型（LLMs）生成虚假信息的影响。这些模型通过概率生成文本，可能导致互联网上大量信息真假难辨。研究者担心，这些虚假信息不断被反馈到未来的模型训练中，进一步加剧了问题的复杂性。

研究团队详细分析了大语言模型（LLMs）的工作原理，如ChatGPT。这些模型通过预测词语序列来生成文本，然而其生成的内容是基于概率的，这意味着有时它们会生成不准确甚至错误的信息。研究指出，随着模型产生的虚假信息不断反馈到互联网和新的训练数据中，未来的模型将难以避免这种信息循环，进一步加剧社会难以区分真实与虚假的问题。特别是在心理学研究的支持下，团队发现这些信息常常被巧妙包装，使得人们更容易相信这些虚假内容。随着时间推移，人们对机构和彼此的信任可能受到严重影响，虚假信息可能成为我们未来决策的重要基础。这一发现引发了关于未来信息传播的严重担忧。研究发表在 Trends in Cognitive Sciences 上。

#认知科学 #虚假信息 #大语言模型 #社会信任

阅读更多：

Garry, Maryanne, et al. “Large Language Models (LLMs) and the Institutionalization of Misinformation.” Trends in Cognitive Sciences, vol. 0, no. 0, Oct. 2024. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.tics.2024.08.007

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀、1900、存源

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