Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Mind and Brain Lecture - Prof. Stanislas Dehane или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Understanding the neural code for conscious symbolic thought: A challenge for human cognitive neuroscience", Prof. Stanislas Dehane (Collège de France) According to the global neural workspace hypothesis, the mechanisms of conscious access are similar in human and non-human species. Wherein, then, lies the singularity of the human brain? In this talk, I will propose that the contents of consciousness became markedly richer in humans as our brains acquired a capacity for compositional thought using discrete symbols. Recent comparative data from my lab show that humans possess unique abilities for symbolic learning and a mathematical “language of thought”. Even the mere perception of a square or a zig-zag involves a short mental program that captures the observed data in an internal language of geometry. Behavioral and brain-imaging experiments indicate that the perception of geometric shapes is poorly captured by current convolutional neural network models of the ventral visual pathway, but involves a symbolic geometrical description within the dorsal parieto-prefrontal network. I will argue that existing connectionist models do not suffice to account for even elementary human perceptual data, and that neural codes for symbols and syntax remain to be discovered.