英语等级考试脑科学,英语考级百科
huangp1489时间2024-03-22 22:35:41分类大学考证浏览28
现在人类大脑开发了多少？
估计我只开发了3分一不到吧 笨死了 智商跟不上[捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][我想静静][我想静静][我想静静][我想静静][泪奔][泪奔][泪奔][泪奔]
看到这个问题，我就想起以前看的一部科幻片《超体》那部片只能当做电影看，因为里面一切都不合逻辑，包括控制时间，空间，元素，太扯淡了 。
按照正常来说，人的脑子每个区域都有自己工作的部分，那么可以理解为开发100%的是个正常人，如果不到100%的 ，就是大脑功能有缺陷的。
人脑的大小是在一直变大的，在猿人时期的大脑大概只有300到400克，而现在是1400克。如果只是开发大脑，那么为什么会重量增加呢？如果像“美国心理学之父威廉·詹姆斯”说的，只开发不到10%，那人的大脑应该持续开发到100%，至少也应该是80%才会继续增加体积进行扩容，但实际情况并非如此。
我们要知道，人类是在不停进化的，进化的一切都是为了更好的生存。进化出如此大的脑容量，却只开发了10%，这完全不符合生物进化逻辑。我更相信人脑是开发完全的，大脑神经作为连接线，人聪明与否，是根据大脑神经的多少来决定的。大脑神经越丰富，人的思维越活跃，越聪明。
以上是个人观点。
人脑的信息总容量大约910TB
这是信息论的计算的结果，信息论里面关于物体能存储多少信息，有非常严格的数学计算。
大脑是人类遇上的最复杂的物体——没有之一。
目前整个互联网的信息总量大约超过600万TB；
经过现在的研究，有这么几个结论：
人脑的记忆并非永固，用得少的突触连接会被剪枝而遗忘。
神经细胞不断有新的突触形成，也不断有旧的突触消失。动物受到外界***时，突触形成和消失的数量骤然增加。据观察，有些突触只存在几个小时，而另外一些则长时间存在并可能固定下来形成新的神经线路。
人类的大脑并不能全部用来存储知识，而是存贮概念。
很多情况，你对过去事情的记忆，并非都是记忆，而是过去发生的事被总结成关键点，其他细节都忘了，当你在向别人讲述记忆中发生的事情，很多地方其实是你大脑 “现编“的，但是你赶紧那就是记忆。
人类的大脑开发了多少？
人的大脑在不断的再生中扩容，而又在不用它时萎缩。这就是生理学。
要问今天人类大脑还有没有其它部分没有开发，其实已经开发了。
有没有多余的大脑部分呢？
没有！
不可能有多余的部分。
因为不用就会萎缩，不用则废，用则再生。
人类各种细胞都有再生功能，也有萎缩现象。
大脑不可能有不用的部分。
你好，很高兴可以回答你的问题！首先大家不要被《超体》迷惑了，电影是电影。
大脑表皮层并沒有哪一个区域处在未开发设计情况或休眠模式，开发了5%、10%这类叫法是不正确的。
电子计算机断块显象与核磁共振成像扫描仪显示信息，不管醒着还是入睡，人的全部大脑都没什么休眠状态区域。
对单独神经细胞的观查显示信息大脑并只不过特异性区域。大脑细胞分化科学研究显示信息也是总体活跃性的。但是，的确有一些破损很多中枢神经后仍能一切正常生活的人，说明人的大脑的工作方式有非常大的代偿性。
华中师范大学课程内容课堂教学与比较教育研究室优点的钟启泉专家教授在其小编的《教育神经科学导论》中专业抨击了10%之说， 解剖学性脑半球型摘除术早就证实摘除了一侧大脑半球型的人能够一切正常生活。
美国伯明翰高校神经学家John Lorder更报导了一些基本上沒有脑组织的人能一切正常生活。
该高校的数学系有一位学员，智力达126，成绩优良。在一次全身体格检查中，John Lorder根据CT扫描发觉该同学们的头部出现异常。平常人的脑组织有大概4.5cm厚，而这名同学们仅有不上1毫米厚的脑组织遮盖在脊椎顶部。
在600好几个病案里，患者的中枢神经仅有平常人中枢神经的50%到5%，却具备一切正常的意识和民事行为能力，过半数患者有100之上的智力。
在荷兰也是有一位缺少90%神经细胞的人一切正常生活并具备75的智力。 所述实例不是说意识和智商不用大脑适用，但能证实大脑能够 在一般觉得不太可能的状况下一切正常充分发挥作用。
以往，大家曾觉得意识将会与一些特殊的大脑区域相关，例如屏状核或视觉效果表皮层，而所述实例里这些人的这些大脑区域通常早已损伤，这既证实在大脑里很可能沒有特殊区域专业承担意识，也证实并沒有哪一个区域是独特的“已开发设计区域”而别的一部分不可以替代其作用。
为什么智商高的人在思考问题时，大脑活动量反而比一般人要低，但效率却高？
今天凑个热闹。
打个比方一个人能举起八百斤，另一个人只能举起二百斤，现在让他们讲个人都举二百斤，哪个觉得更轻松？
经常听到有人这样说话，那点破事我用脚后跟都能想明白，正是因为他们智商高，才能用更少的能量解决更大的问题，就像一个力气大的人用一点力气就拿起了力气小的人费好大劲才能拿起的东西一样。道理就这么简单。
智商高提现在思维敏捷，还有对事物理解的深度、广度和条理清晰上。
一个思维过程中。走思、逻辑混乱、方向错乱三项干扰思维效率！
走思——专注力差，生理心力都有
逻辑混乱——错误观念
方向错乱——私欲太强且隐蔽
这个问题有点意思。智商高的人，思考起来反而大脑活动量低，效率高，省力。
讲大脑不容易，因为现在没有研究清楚。美国的“脑科学计划”也才启动六年。
所以我不说脑，说说公路吧。
思考，一定程度上就像是车在公路上跑。
两地之间最短的距离是直线，这是读书时就学过的。两个城市之间有直达通路的，自然跑的快一些，运输效率也高。
如果两地之间没有直达公路，需要绕行其它城市，当然跑起来花的时间长，运输效率降低。
大脑的思考活动，也是一类运动，当然也要遵循“两点之间以直线距离最近”的原则。
因此，智商高低，应该可以理解为大脑思考连线的直接与否。有直线连接之处，思维运行的快。如果一个人大脑连线尽是高速路，那没有理由他的思维运行效率不高。
当然，尽是直达，走的总公里路线少，运行效率肯定高，也就是消耗量小。
简单的回答是：这似乎有点反直觉，但事实好像就是这样，可能是因为：更聪明的人的大脑模块内部和相互连接，会随时准备好丢弃不相关或分散注意力的信息！
虽然有研究表明，更大的大脑确实更聪明，但对微观结构的进一步研究表明，聪明不仅仅是更多脑细胞的问题，而是更有效连接脑细胞的问题。
一个由神经学家组成的国际团队使用了一种被称为多壳扩散张量成像的非侵入性技术，分析了260名志愿者大脑中灰质的密度和分支结构。
每位受试者还接受了一项文化公平的复杂推理测试，在28个选项中选出7到27个正确答案。
研究人员将成像数据与测试分数进行比对，发现那些分析能力较高的人不仅拥有更多的脑细胞，而且大脑皮层神经元之间的分支也往往较少。
然后，他们转向“人脑连接组***”(Human Connectome Project)中包含近500幅神经图谱的数据库，发现了同样的模式:智商越高，互联性越低。
乍一看，这似乎有违直觉。直觉告诉我们互联性越高可能越好，但涉及到思考能力时，这些多余的连接似乎并没有传递更多的信息。
此前的研究表明，尽管拥有更多的脑细胞会分担更繁重的任务，但更聪明的大脑往往不那么努力工作，在接受智商测试时，那些获得高分的人，新陈代谢活动往往更少。
这个居然没加生活标签，哈哈，我感兴趣，来回答一下，个人观点，无科学依据。
前几天我有思考这个问题，我智商自认为不高，但喜欢思考好玩的东西。
我不认为所谓智商高的人的脑细胞活动量会比一般人低，反倒认为高的离谱，效率高属于正常。
一个人思考一个问题，会从自己的认知、记忆等中先提取材料，然后对这个问题全方面的考察，考察的全面，加上反应和判断能力，那么就决定了他的智商高低，反观那些考虑不周的人，就好像是智商低的一个状态，所以运用的脑细胞也少。
再说说效率问题，思考一个问题，怎么出效率？我认为是大家平常所说的快，什么快？提取快，分析快，抉择快。当然前提是要分析全面，就是要运用到大量的脑细胞。
暂时分析这些。可能不对。最后，如果可以，加一个生活标签，我认为思考就是属于生活。感谢！
初二的孩子只背英语知识点，课文不背或有的读的熟有的不熟，会影响英语成绩吗？
作为布点法个性化辅导教师，肯定地答复你，初二学生或其它年级的学生不背课文完全不影响考试英语学习。考试英语学习主要就是记忆词汇和刷题。问题就是如何有效的记忆词汇、记忆哪些词汇及刷题。
一、如何有效记忆词汇
记忆词汇需要有效重复。如何有效重复呢？参照别人的成功体验，通过实践总结出最适合自身的记忆规律。如连续四天重复法，和递增间隔重复法结合。具体为：连续四天记忆60到一百个生词，然后在第三天第六天第十四天第二十八天间隔重复，两种方法交替强化、结合使用。你可以根据实际有效性调整，直到自身感到最佳的记忆状态。
二、记忆哪些词汇
从考试英语学习的角度，记忆考试常见的词汇更重要。可以从平时练习册、试卷中收集那些模糊的或不熟悉的词汇，单独抄写下来，有规律的经常重复并且结合语境记忆，就是把那些词汇除了单独记忆外，再回到语境中记忆，以便加深语感培养。
三、如何有效刷题
欲使学生有效地刷题需要三步骤：①注重做题的有效性，如集中精力专注地做二十分钟，慢慢增加到能够专注做四十分钟；②整理错题精题集，就是把错题整理出来后，间隔性的重复三、四次做，包括那些做对了但有模糊***受的精题，以便形成知识固着点。③对于中考和高考必考的完型填空题和阅读理解题，做完后认知朗读，多多益善！
上述的问题解决思路，来自于个性化辅导实践。其理论依据是布点法的教学原理：学生的学习是知与不知运动。围绕学生的知展开相应的学习活动，不断地缩小未知扩大已知。
本人中考英语137，高考英语143，同济大学德语专业八级，英语6级600多。从小到大，我就没有背过一篇课文。
我个人认为，学英语背课文就是浪费时间。背课文没法提升英语理解能力，更不会提高英语的实际应用能力，中学英语教材上面的英语课文根本没有名家名篇，大部分是口水文，根本没有记忆的价值。
初中英语老师就让我背课文，结果我没发现背课文对我考试以及阅读有什么帮助，而且我也背不下来，一篇文章花2小时记忆，第二天忘光，等于白花2小时。
2小时，足够我记住100个单词了。
所以，我很快改变了方法。在初中，大量背单词，然后大量阅读才是王道。背好了单词，读10篇文章达到的训练效果和收获，比死板的背课文大多了。
所以，我很快摒弃了背课文的方法，我大量背单词，结果我的英语成绩一直班级第一，年段前三。初一我把初二的单词也背完了，初二我把初二的单词也背完了，中考，我又超前把高一的单词背完了。
我英语老师拿我没办法，按她方法背课文的，英语成绩最好也就120。
说白了，中考英语太简单，初中单词背完，直接做中考卷子，完全不学语法，至少都能拿125，如果能把高中单词背完，完全不学语法都能考135。
我亲戚的小孩现在小学5年级，就按我的思路只背单词，然后大量阅读英文文章，看英语动画片。单词背完了初中和高中所有单词，中考卷子一般可以做到130，高考卷子慢慢做有90多，语法我不管，让他到了学校慢慢学。接下来让他1.5万背词组短语和固定搭配。
去年疫情前带他出来跟外国朋友聊天，发现交流没什么问题。
我对外汉语专业，高考英语141分，英语四六级轻松过关，专八备考中。负责任地说，我从小到大，英语没背过任何一篇课文，英语成绩一直都还OK。
一直以来，我都认为，死记硬背没什么用处，即便是记英语单词、语法以及各种句式，我都是在理解的基础上记忆。
初中学英语时，每天早晨我会听一些英文对话，听不听得懂没关系，反正就是加深一下语法结构的记忆，也算是培养语言环境（现在每天早晨听的是英文歌曲）；英文单词我***用的是联想记忆法，记一个单词，同时联系记忆多个单词，一些单词确实理解了，自然而然就记住了；英文课文，即便老师要求背诵，我也确实没背过。无可否认，我懒。但我会大声朗读，然后在我自己理解的基础上去用英语说出该篇文章的大概意思，我甚至觉得，这比背诵都有意义。
每个学生都有着自己独特的学习方式，对自己好的，有效果的，就是适合的。
不论是小学生还是中学生，死记硬背都没有意义。
英语实际上只有一个，不存在小学英语、中学英语、[_a***_]之分。
根据美国著名的学者诺曼•刘易斯的《Word Power Made Easy(英语说文解字)》介绍：英语为母语家庭长大的10岁孩子认识2万多的单词。
同时也介绍了：国外的孩子是在获取知识的同时顺便熟悉单词。
这告诉我们，英语国家的孩子绝对不会用死记硬背的办法记忆单词。
如果家长稍微了解英语历史的常识，就会明白：英语有60%以上的单词源自拉丁语和希腊语。在学术上，这一个数字提高到90%以上。
中国孩子学习英语、法语、德语，共同的任务是认识几百个源自拉丁语和希腊语的常用字。
绝大多数智力正常的孩子，1~3年都肯定可以解决问题。
也就是说，学习任何一门印欧语系语言，最多三年的时间就可以读懂原版教材。
如果您的孩子小学或初中就能读懂英语原版教材，到了高中，再学习数学、物理、化学、地理、生物等就绝对是事半功倍。
本人现在大一，四六级600+，我仍然记得我初中的时候就是每天都花一个小时读书，开口大声读书是培养语感的一种很有效的方式，其实初中英语只要上课跟着老师来，（我当时是差不多整本书上的内容都背熟了，因为老师有要求，然后中考英语是112/120），语法知识点自然就能内化了，所以我认为背课文读课文是很重要的。
人工智能可以学什么专业？
先上结论：
数学理论是基础（武功的心法），计算机技术是技能（武功的招式）
人工智能是一门交叉性的学科。数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。
一、数学理论
线性代数，微积分，概率统计、数值计算是基础。后期可能还会涉及拓扑学、测度论，泛函分析、随机过程，动力系统等学科。所以人工智能对数学功底的要求是比较高的。
二、计算机技术
编程语言、数据结构、计算机网络、数据库是基础。后期可能还会涉及分布式计算、图计算、复杂网络等学科。所以人工智能对计算机的功底要求也比较高。
三、其他
除此以外，一些其他的学科对人工智能也有很大的影响，例如以前的认知科学，神经学等，以后的脑科学可能对人工智能也会有一定的影响。
PS：本号作者目前是某大厂机器学习算法工程师，致力于全栈AI算法和业务场景落地，非常乐于在网上分享最新的AI知识，也经常开直播教同学AI算法和编程。感兴趣的同学可以关注本头条号，获得最新的干货！
关于这个问题，我们可以分为两个方向来考虑，一方面是学什么专业来进入人工智能这个领域，一方面是选择什么专业来避开人工智能可能带来的行业威胁。
关于第一个方面，如果说是针对性学科的话，人工智能学科主要集中在研究生领域，本科阶段相对较少，或者说是针对性还不够明确。不过，想要进入人工智能领域也不是只盯着人工智能学科就行，可以从一些基础学科进行入门，继而进行转型。
至于基础学科，像计算机科学、软件工程、应用数学、智能科学与技术等等。比如计算机科学，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等AI应用领域，在CS的本科高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向；又比如应用数学的微分方程、线性代数、数理统计、信息论等，这些都是人工智能和机器学习的基础。
当然，学科好还要学校选的好，以国内为例，清华、北大、上海交大、浙大、南大等学校在人工智能都有所注重，除了学科，还设立了人工智能研究院等。
有人想抓住人工智能的风口，当然也有人想避开人工智能的威胁。
自从人工智能发展以来，“机器人将取代人类工作”的言论就一直没有停歇过。虽然有些不甘心，但这的的确确就是一个不可避免的事实。这时候，我们就需要思考了，学习什么样的专业，或者说进入哪些行业能够避开被机器人取代工作的风险？
曾有数据显示，面对人工智能和机器人所带来的职业危机，低风险的工种具备两种特征：一是注重感情的交流、互动，其次是创意性、技术性。如此一来，诸如心理学家、设计师等职业被取代的危险还是比较小的。
所以，如果想避开因人工智能到来而带来的职业危机，在考虑专业的时候，不妨多多结合一下这两个特征做一下考虑。
作者丨银库留学吕东圆
近两年，科技在人工智能、机器人等领域飞速发展。阿尔法狗战胜围棋高手李世石，把机器智能算法推向新高。最近有不少高中家长和小编聊起孩子考大学选专业，大多表示很迷茫，不知道未来学什么专业孩子才不会被飞速发展的科技淘汰而失业。家长们的焦虑不无道理，过去几十年工业化生产淘汰了大批工人，曾经引以为豪的工人阶级被批量下岗再就业。谁也不想这样的事情发生在孩子身上，因此有远见地选择大学专业非常重要。今天小编聊聊如何选专业拥抱未来的人工智能时代。科技的发展有相当不可预测性，小编既不是科技领域专家，也不是预言家，因此小编的观点是基于目前科技领域前沿公司和顶级大学科研机构发布的众多报告，总结他们的研究成果，是不是也算是站在了巨人的肩膀上？哈哈~不得不说当今社会对人工智能、机器人、机器算法这些领域对人类未来的影响已经充分重视，各种利弊讨论很热闹。其实家长不必紧张未来机器人时代把人类的工作都抢走怎么办。想想咱们从每周工作6天变成每周工作5天，这就是现代化工业的高效率释放出一部分人类劳动力，世界经济总量依然保持增长，同时提高了人类生活质量。
可以预测未来的人工智能和机器人将极大地替代简单、重复性、操作性的工种，这些工种不仅仅是传统上定义的工厂生产线工人，还包括很多银行职员、财会领域等现在被认为是职业技能的领域。比如现在不少大机构操作股票交易***用机器人下单，提前编好程序，一旦条件触发，由机器人发出交易指令，这样比人工判断和操作速度更快，也可以减少操作失误。这种趋势下，基层员工数量将减少，而需要做决策的管理岗位将会被保留，同时催生了给机器人编程下指令的工作岗位。未来的另一个趋势是，人类的工作时间会进一步减少，增加健身、***、与家人相处的时间。这个趋势相应催生健康体育产业、休闲***产业等领域的工作岗位。比如各种体育比赛的组织管理，骨骼肌肉问题的专业训练师，组织孩子们和家庭户外野营的专业老师等等，这些从业人员的数量将有所增加。科技发展带来的另一个变化是，人们在家办公的比例将越来越高。除了网络通信、小型办公设备等方面的需求外，家庭办公增加了人们对网络社交的需求。因为没有了办公室与同事沟通的环境，人们需要更多地转向网络，来满足基本的社交需求。网络社交领域会越来越发达，催生更多的工作岗位，比如网页设计、软件编程、网络行为分析、大数据分析等等。
另外，物联网的发展使这个世界越来越多的信息被捕捉，转为数字化信息，因此物联网研发设计、对数据分析、处理、储存方面的岗位需求会大量增加。有一些行业就业岗位也许不会有太多变化，但工作方式可能发生很大变化。比如在教育领域，目前传统的模式是，教师给学生上课讲授知识，学生回家做作业巩固学到的内容。随着可汗学院这类网络教育平台的发展，未来的教育模式可能发展成与现在相反的模式：学生在家里通过网络学习知识，第二天到学校里做作业、与同学讨论、获得老师的指导，从而巩固学到的知识。
聊了这么多，小编自己的体会是：人工智能和机器人，在某些领域，在未来相当一段时间内，不能替代人类。那么家长帮孩子选择大学专业的时候，可以结合孩子的兴趣，更多考虑这些方面：1、 对未知领域的探索和发明创造。比如科学家、工程师，这些是人类不可被电脑替代的。2、 创意、设计领域，比如建筑设计师。同样的道理，人类的创造性电脑不可替代。3、 需要情感互动交流的工作。比如心理辅导师，这种需要高度互动的工作，是最不可能被电脑替代的工种之一。4、 情况复杂多样，需要随时综合判断的岗位。比如体育赛事、大型活动组织管理。5、 IT领域。在一个数字化的时代，程序猿们基业长青。未来的趋势是***会编程，好比现在***会用电脑。
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