我们为什么会做梦? 梦中迷人奇异的意象从何而来? 梦仅仅是大脑随机活动的反映，还是具有心理学上的意义和功能? 人类对“梦的起源和意义”的好奇，与人类的存在历史一样古老。在本书中，两位世界知名的睡眠和梦境研究者将带领我们回顾人类为解读梦而做出的努力，进而和我们分享关于梦的新知，从认知科学和脑科学角度揭开梦的神秘面纱。 根据脑科学前沿研究，他们提出了关于梦的全新模型——NEXTUP，意为“对可能性理解的网络式探索”。他们认为，梦是大脑白天接收到的新信息与储存的旧信息之间干奇百怪的整合尝试，它在我们的意识之外，帮助我们更全面地吸收、理解和记忆信息。所以，预知未来、灵感突现、反映内心深处的焦虑……梦的种种神秘的功能，其实仅仅来源于我们的大脑自动对已有信息的整合和探索。 本书将揭开我们关于梦的许多迷思和误解，为关于梦的疑问提供令人信服的答案。

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这是近50年来在生物医学领域里写的很重要的一本书……关于我们的身体为什么这样对创伤和疾病作出反应的有说服力的探索。大多数人都知道达尔文学说。但是现在，在开创一个新的考察进化论和医学的领域里。尼斯和威廉斯博士指出疾病的许多方面不过是进化过程的副作用。事实上，人类和他们的敌人——病毒、细菌和寄生虫之间不断的战争——确实是一场进化史中的军备竞赛，在这场竞赛中，我们人类需要利用关于自然选择的知识使我们永远处于领先地位。

这是近50年来在生物医学领域里写的很重要的一本书……关于我们的身体为什么这样对创伤和疾病作出反应的有说服力的探索。大多数人都知道达尔文学说。但是现在，在开创一个新的考察进化论和医学的领域里。尼斯和威廉斯博士指出疾病的许多方面不过是进化过程的副作用。事实上，人类和他们的敌人——病毒、细菌和寄生虫之间不断的战争——确实是一场进化史中的军备竞赛，在这场竞赛中，我们人类需要利用关于自然选择的知识使我们永远处于领先地位。

📖 这是一本关于“爱”的百科全书。 一种看似无关生存的情感，却是人类延续至今的基石。 牛津大学人类学家横跨学科，纵览历史，解构爱的必然与必要。 “邓巴数”提出者罗宾·邓巴、美国国家科学院院士弗朗斯·德瓦尔推荐。 . 🖊️编辑推荐 ◎不是饱暖思欲，也非无病呻吟，是攸关生存的 演化刚需，更是身心健康的天然补剂。 “邓巴数”提出者罗宾·邓巴得意门生、牛津大学演化人类学家从爱的10个关键词切入，探讨人类这种重要情感的前世今生。罗宾·邓巴、美国国家科学院院士弗朗斯·德瓦尔推荐。 ◎爱是演化筛选出的生存手段。 失恋可被看作一种β-内啡肽戒断反应。 与爱的对象互动，能让免疫系统得到切实的好处。 …… 关于我们为什么产生爱、需要爱，这里有许多从实验室新鲜出炉的科学事实。借人类学与心理学的视角按图索骥，拨开围绕着爱的感性迷雾，发现它与物质世界千丝万缕的关联。 ◎对家人...(展开全部)

人类为何会演化出爱的能力？爱的概念和对象有多少可能性？不同基因与成长环境是否让爱的方式变得不同？ 本书从演化人类学、心理学、神经科学、社会学、行为和文化等角度入手，探讨了关于爱的各种问题：是什么、为什么、怎么样、都有谁。作者以演化人类学为基础，详细阐释了爱在大脑中起作用的神经化学机制，比较了爱的个体与社会属性，并且援引最新研究分析了影响爱的体验与表达的各项因素。爱不是一种瞬时的情绪，而是像归属感和自我实现一样，对人类的生存和发展具有更深远的意义。 通过探讨关于爱的诸多问题，作者不求提供一个盖棺定论的答案，而是希望不断涌现的新研究结果能丰富我们对爱的认知，深化我们对爱的理解。

在本书中，人工智能领域的专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。 而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的有意义的工作。

在本书中，人工智能领域的专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的有意义的工作。