麥可‧斯基德  是馬克斯‧普朗克人類認知與腦科學研究所的認知神經科學研究人員。麥可研究學習、語言、記憶、感知和注意力的發展。他試圖透過觀察兒童的大腦活動來解碼認知過程，希望了解兒童早期的個人學習軌跡。安妮·布魯克曼-伯恩 (Annie Brookman-Byrne) 與邁克爾討論了認知神經科學研究人員提出的新問題，以及他對這項工作未來的希望。

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當前的電腦硬體與我們頭腦中的生物硬體幾乎沒有共同之處

人工智慧研究為推動這一領域的發展提供了有用的工具。但存在相當大的挑戰限制了人工智慧和自然智慧研究界之間的交流。目前的電腦   硬體與我們腦中的生物硬體幾乎沒有共同之處。這使得測試深度學習演算法可能在人腦中發揮作用的概念變得困難——如果不是不可能的話。此外，這些電腦演算法在訓練和測試時實際計算的內容很大程度上仍然隱藏在黑盒子中。

當您對基本認知能力進行研究時

我試圖發現學習、語言、記憶、感知和注意力的發展起源。在生命的最初階段，認知可能很難觀察到。例如，新生兒能否理解語言甚至數字還遠非顯而易見。我的實驗室採用認知神經科學方法來克服這個限制。這意味著我們記錄兒童的大腦活動，並發展使用大腦數據解碼認知過程的方法。此類研究表明，新生兒可以區分語音 ga 和 ba，以及顯示器上的 4 到 12 個點等。

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認知神經科學研究傳統上著重於探索大腦中訊息處理的時間和地點。例如，記錄技術使我們能夠以毫秒精度測量大腦識別臉部 產業驗證專用驗證 的不同階段。其他技術可以精確到毫米地顯示大腦訊號的來源，使人們能夠專注於臉部的左眼而忽略右眼。

研究人員越來越超越

僅僅探索大腦功能發生的地點和時間，以確定大腦如何處理資訊。舉個例子，我們目前正在測試大腦中有多個神經元的理論。在我們 007 厘米 的模型中，我們可以更改每個神經元響應的數字範圍以及每個神經元響應最強烈的特定數字。我們希望這個模型有助於確定個別大腦對數字的適應程度，以便更好地理解數學能力的個體差異。

您希望您的研究能如何幫助兒童

到目前為止，認知神經科學研究很少轉化為現實世界的應用，例如幫助兒童學習的教育計劃。一個主要障礙是我們收集的數據通常不允許我們對個別兒童得出結論。

相反結果通常採用描

述普通人的群體統計數據的形式。我實驗室的目標是透過尋找新穎的實驗方法來克服這個障礙，使我們能夠研究個別兒童大腦的認知能力。

我們希望透過解碼大腦

活動來發現學習成果的預測因素，這反過來又可以指導實際工作，以發現個別兒童可能的優勢和劣勢。最終，我希望這些知識將使教育工作者能夠推薦比「一刀切」計畫更有效的有針對性的早期介入措施。這可能為神經病患者採取更有效的支持措施鋪路。