先前的工作表明，单词在语音维度上是超级定义的，这些语音将它们与最小对竞争者区分开来。该现象已称为对比度超颗粒（CH）。我们提出了语音发作时间（fot）计划的动态神经场（DNF）模型，该模型从最小对竞争者的抑制作用中得出了CH。我们通过一项新的实验来测试模型的一些预测，该实验研究了伪金中无声的停止辅音CH。结果证明了伪造中的CH效应，这与实时计划和语音生产的效果的基础一致。与CH相比，用真实的词降低了伪金中CH的范围和大小，这与词汇和语音计划之间的互动激活的作用一致。我们讨论了模型统一一组明显不同现象的潜力，从CH到语音邻域效应到语音误差中的语音痕量效应。

启动和抗精气可以通过错误驱动的学习来建模（Marsolek，2008），假设学习质量的影响对目标刺激的处理进行了学习。这意味着参与者在启动研究中不断学习，并预测他们在其他心理语言实验的每项试验中也在学习。这项研究调查了在词汇决策实验中是否可以检测到试验学习。我们使用了判别词典模型（DLM; Baayen等，2019），这是一种具有分布语义的含义表示的精神词典模型，该模型具有分布语义的含义表示，该模型以Widrow-hoff规则为增量学习模型。我们使用了英国词典项目（BLP； Keuleers等，2012）的数据，并对每个受试者单独进行试用基础进行了DLM模拟词汇决策实验。然后，使用源自DLM模拟作为预测因子的措施预测单词和非单词的反应时间。使用两个受试者的数据开发模型，并对所有其他受试者进行了测试。我们从两个模拟中为每个主题提取了措施（一个在试验之间进行了学习更新，一个没有），并将其用作两个GAM的输入。基于学习的模型比大多数受试者的非学习模型表现出更好的模型拟合度。我们的措施还提供了有关词汇处理的见解，并使我们能够通过线性混合模型探索个体差异。这证明了DLM对行为数据进行建模的潜力，并得出这样的结论：在心理语言实验中确实可以检测到试验到审判的学习。

语言是协调问题的强大解决方案：他们提供了稳定的，有关我们所说的单词如何对应于我们头脑中的信仰和意图的共同期望。然而，在变量和非静止社会环境中的语言使用需要语言表征来灵活：旧词在飞行中获取新的临时或合作伙伴特定含义。在本文中，我们介绍了柴（通过推理的连续分层适应），一个分层贝叶斯的协调理论和会议组织，旨在在这两个基本观察之间调和长期张力。我们认为，沟通的中央计算问题不仅仅是传输，如在经典配方中，而是在多个时间尺度上持续学习和适应。合作伙伴特定的共同点迅速出现在数型互动中的社会推论中，而社群范围内的社会公约是稳定的前锋，这些前锋已经抽象出与多个合作伙伴的互动。我们展示了新的实证数据，展示了我们的模型为多个现象提供了对先前账户挑战的计算基础：（1）与同一合作伙伴的重复互动的更有效的参考表达的融合（2）将合作伙伴特定的共同基础转移到陌生人，并（3）交际范围的影响最终会形成。

关于人类阅读的研究长期以来一直记录在阅读行为表明特定于任务的效果，但是建立一个通用模型来预测人类在给定任务中将显示什么的通用模型。我们介绍了Neat，这是人类阅读中注意力分配的计算模型，基于人类阅读优化了一项任务中关注经济和成功之间的权衡。我们的模型是使用当代神经网络建模技术实施的，并对注意力分配的分配方式在不同任务中如何变化做出明确的测试预测。我们在一项针对阅读理解任务的两个版本的眼影研究中对此进行了测试，发现我们的模型成功说明了整个任务的阅读行为。因此，我们的工作提供了证据表明，任务效果可以建模为对任务需求的最佳适应。

科学家经常使用观察时间序列数据来研究从气候变化到民间冲突再到大脑活动的复杂自然过程。但是对这些数据的回归分析通常假定简单的动态。深度学习的最新进展使从语音理解到核物理学再到竞争性游戏的复杂过程模型的表现实现了令人震惊的改进。但是深度学习通常不用于科学分析。在这里，我们通过证明可以使用深度学习，不仅可以模仿，而且可以分析复杂的过程，在保留可解释性的同时提供灵活的功能近似。我们的方法 - 连续时间反向逆转回归神经网络（CDRNN） - 放宽标准简化的假设（例如，线性，平稳性和同质性）对于许多自然系统来说是不可信的，并且可能会严重影响数据的解释。我们评估CDRNNS对人类语言处理，这是一个具有复杂连续动态的领域。我们证明了行为和神经影像数据中预测可能性的显着改善，我们表明CDRNN可以在探索性分析中灵活发现新型模式，在确认分析中对可能的混杂性提供强有力的控制，并打开否则就可以使用这些问题来进行研究，这些问题否则就可以使用这些问题来进行研究，而这些问题否则就可以使用这些问题进行研究，而这些问题否则就可以使用这些问题进行研究。观察数据。

在本文中，我们使用一系列建模技术来调查抽象手机是否可以从接触语音声音中出现。实际上，该研究代表了尝试从语言使用的抽象出现的基于使用的语言学理论设备的尝试。我们的任务侧重于最简单的这样的假设抽象。我们测试了两个关于语言知识在语言上的语言知识的反对原则：基于内存的学习（MBL）和纠错学习（ECL）。泛化的过程得到了抽象语言学家与之运作，我们探讨了MBL和ECL是否可以产生类似语言抽象的语言知识。每个模型都有一个由一个扬声器产生的大量预处理语音。我们评估了这些简单模型所学到的一致性或稳定性以及它们引起抽象类别的能力。两种类型的模型在这些测试方面的票价不同。我们表明ECL模型可以从输入中可靠地识别了ECL模型可以学习抽象，并且至少可以从输入中可靠地识别到传统类型中的电话库存和分组。

人类不断受到他人的行为和观点的影响。至关重要的是，人类之间的社会影响是由互惠构成的：我们更多地遵循一直在考虑我们意见的人的建议。在当前的工作中，我们研究了与社会类人机器人互动时相互影响的影响是否可以出现。在一项联合任务中，人类参与者和人形机器人进行了感知估计，然后在观察伴侣的判断后可以公开修改它们。结果表明，赋予机器人表达和调节其对人类判断的易感水平的能力代表了双刃剑。一方面，当机器人遵循他们的建议时，参与者对机器人的能力失去了信心。另一方面，参与者不愿透露他们对易感机器人缺乏信心，这表明出现了支持人类机器人合作的社会影响力的相互机制。

这篇理论文章研究了如何在计算机中构建类似人类的工作记忆和思维过程。应该有两个工作记忆存储，一个类似于关联皮层中的持续点火，另一个类似于大脑皮层中的突触增强。这些商店必须通过环境刺激或内部处理产生的新表示不断更新。它们应该连续更新，并以一种迭代的方式进行更新，这意味着在下一个状态下，应始终保留一组共同工作中的某些项目。因此，工作记忆中的一组概念将随着时间的推移逐渐发展。这使每个状态都是对先前状态的修订版，并导致连续的状态与它们所包含的一系列表示形式重叠和融合。随着添加新表示形式并减去旧表示形式，在这些更改过程中，有些保持活跃几秒钟。这种持续活动，类似于人工复发性神经网络中使用的活动，用于在整个全球工作区中传播激活能量，以搜索下一个关联更新。结果是能够朝着解决方案或目标前进的联想连接的中间状态链。迭代更新在这里概念化为信息处理策略，一种思想流的计算和神经生理决定因素以及用于设计和编程人工智能的算法。

This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.

人类的感知基于无意识的推论，其中感觉输入与先前的信息集成在一起。这种现象被称为上下文依赖性，有助于面对外部世界的不确定性，并在先前的经验上构建了预测。另一方面，人类的感知过程固有地是由社会互动塑造的。但是，上下文依赖性的机制如何影响到迄今为止未知。如果使用以前的经验 - 先验 - 在单个环境中是有益的，那么它可能代表了其他代理商可能没有相同先验的社会场景中的问题，从而在共享环境上造成了感知的错误。本研究解决了这个问题。我们研究了与人形机器人ICUB的互动环境中的上下文依赖性，该机器人是刺激示威者。参与者在两个条件下重现了机器人所示的长度：一个具有社交性的ICUB，另一个与ICUB充当机械臂。机器人的不同行为显着影响了感知的先验使用。此外，社会机器人通过提高准确性并减少参与者的总体感知错误，从而对感知性能产生积极影响。最后，观察到的现象是按照贝叶斯的方法加深和探索共同感知的新概念进行了建模的。

Taking advice from others requires confidence in their competence. This is important for interaction with peers, but also for collaboration with social robots and artificial agents. Nonetheless, we do not always have access to information about others' competence or performance. In these uncertain environments, do our prior beliefs about the nature and the competence of our interacting partners modulate our willingness to rely on their judgments? In a joint perceptual decision making task, participants made perceptual judgments and observed the simulated estimates of either a human participant, a social humanoid robot or a computer. Then they could modify their estimates based on this feedback. Results show participants' belief about the nature of their partner biased their compliance with its judgments: participants were more influenced by the social robot than human and computer partners. This difference emerged strongly at the very beginning of the task and decreased with repeated exposure to empirical feedback on the partner's responses, disclosing the role of prior beliefs in social influence under uncertainty. Furthermore, the results of our functional task suggest an important difference between human-human and human-robot interaction in the absence of overt socially relevant signal from the partner: the former is modulated by social normative mechanisms, whereas the latter is guided by purely informational mechanisms linked to the perceived competence of the partner.

为什么孩子们在别人面前学习一些话？了解儿童的个性变异性以及跨文字的可变性，可能是借助语言学习的学习过程的信息。我们使用来自儿童定向语音的大语料库的分布统计数据的词汇属性来研究基于物品的可变性。与以前的分析不同，我们预测了横截一性的词轨迹，阐明了在单个时间点可能没有明显的词汇发展的趋势。我们还表明，人们是否看一下单个年龄组或整个年龄，孩子是否知道一个词的最佳分配预测因子是其他已知单词的数量，其中该词往往会发生共同。关键词：收购年龄;词汇发展;词汇多样性;儿童定向演讲;

我们在动态环境中跟踪多个物体的能力使我们能够执行日常任务，例如驾驶，运动运动和在拥挤的购物中心行走。尽管有关多个对象跟踪（MOT）任务的三十年文献，但基本和交织的神经机制仍然知之甚少。在这里，我们研究了脑电图（EEG）神经相关性及其在3D-MOT任务的三个阶段的变化，即识别，跟踪和回忆。我们记录了24名参与者的脑电图活动，而他们执行了3D-MOT任务，其中有1、2或3个目标，其中一些试验被横向进行，有些则没有。我们观察到从跟踪到回忆时，集中注意力与工作记忆过程之间似乎是一种交接。我们的发现表明，在跟踪过程中，从额叶区域的三角洲和theta频率有很强的抑制作用，随后在召回过程中对这些相同频率的激活强烈（重新）激活。我们的结果还显示了在识别阶段和召回阶段的对侧延迟活性（CDA），但在跟踪过程中没有。

Incivility remains a major challenge for online discussion platforms, to such an extent that even conversations between well-intentioned users can often derail into uncivil behavior. Traditionally, platforms have relied on moderators to -- with or without algorithmic assistance -- take corrective actions such as removing comments or banning users. In this work we propose a complementary paradigm that directly empowers users by proactively enhancing their awareness about existing tension in the conversation they are engaging in and actively guides them as they are drafting their replies to avoid further escalation. As a proof of concept for this paradigm, we design an algorithmic tool that provides such proactive information directly to users, and conduct a user study in a popular discussion platform. Through a mixed methods approach combining surveys with a randomized controlled experiment, we uncover qualitative and quantitative insights regarding how the participants utilize and react to this information. Most participants report finding this proactive paradigm valuable, noting that it helps them to identify tension that they may have otherwise missed and prompts them to further reflect on their own replies and to revise them. These effects are corroborated by a comparison of how the participants draft their reply when our tool warns them that their conversation is at risk of derailing into uncivil behavior versus in a control condition where the tool is disabled. These preliminary findings highlight the potential of this user-centered paradigm and point to concrete directions for future implementations.

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

该研究解决了在用线性鉴别学习建模拐点形态时出现的一系列方法问题。以半成本德国名词系统为例，我们说明了如何对表单和意义的代表作出的决策如何影响模型性能。我们澄清，为了建模频率效应在学习中，必须利用增量学习而不是学习的肠胃。我们还讨论如何设置模型，以近似语境中的流动词的学习。此外，我们说明了如何在这种方法中如何以相当大的细节建模。通常，该模型为已知的单词提供了优异的存储器，但适当地对未经展示数据进行了更有限的性能，符合德国原住民的德国名词拐点和泛化性能的半生产力。

语法提示有时具有自然语言的单词含义。例如，英语单词顺序规则限制了句子的单词顺序，例如“狗咀嚼骨头”，即使可以从世界知识和合理性中推断出“狗”作为代理人和“骨头”的状态。量化这种冗余的发生频率，以及冗余水平如何在类型上多样化的语言中变化，可以阐明语法的功能和演变。为此，我们在英语和俄语中进行了一个行为实验，并进行了跨语言计算分析，以测量从自然主义文本中提取的及物子句中语法线索的冗余性。从自然发生的句子中提取的主题，动词和物体（按随机顺序和形态标记）提出了英语和俄罗斯说话者（n = 484），并被要求确定哪个名词是该动作的推动者。两种语言的准确性都很高（英语约为89％，俄语为87％）。接下来，我们在类似的任务上训练了神经网络机分类器：预测主题对象三合会中的哪个名义是主题。在来自八个语言家庭的30种语言中，性能始终很高：中位准确性为87％，与人类实验中观察到的准确性相当。结论是，语法提示（例如单词顺序）对于仅在10-15％的自然句子中传达了代理和耐心是必要的。然而，他们可以（a）提供重要的冗余来源，（b）对于传达无法从单词中推断出的预期含义至关重要，包括对人类互动的描述，在这些含义中，角色通常是可逆的（例如，雷（Ray）帮助lu/ Lu帮助雷），表达了非典型的含义（例如，“骨头咀嚼狗”。）。

最近围绕语言处理模型的复杂性的最新炒作使人们对机器获得了类似人类自然语言的指挥的乐观情绪。人工智能中自然语言理解的领域声称在这一领域取得了长足的进步，但是，在这方面和其他学科中使用“理解”的概念性清晰，使我们很难辨别我们实际上有多近的距离。目前的方法和剩余挑战的全面，跨学科的概述尚待进行。除了语言知识之外，这还需要考虑我们特定于物种的能力，以对，记忆，标签和传达我们（足够相似的）体现和位置经验。此外，测量实际约束需要严格分析当前模型的技术能力，以及对理论可能性和局限性的更深入的哲学反思。在本文中，我将所有这些观点（哲学，认知语言和技术）团结在一起，以揭开达到真实（人类般的）语言理解所涉及的挑战。通过解开当前方法固有的理论假设，我希望说明我们距离实现这一目标的实际程度，如果确实是目标。

语言不仅用于通知。我们经常寻求通过争论赞成特定观点来说服。说服提出了许多对信仰更新的古典账户的挑战，因为信息不能以面值采取。在包含新信息时，应如何占发言者的“隐藏议程”？在这里，我们延长了最近的递归社会推理概率模型，以便有说服力的目标，并表明我们的模型为什么为什么弱良好的争论可能反馈，这是一种称为弱证据效应的现象。批判性地，我们的模型预测了信仰更新和演讲者期望之间的关系：当时扬声器在有说服力的目标下行动时，弱的证据应该只有反馈，这意味着没有更强的证据。我们介绍了一个简单的实验范式，称为棍棒竞赛，以衡量弱证据效应取决于发言者期望的程度，并表明务实的侦听器模型占经验数据比替代模型更好。我们的研究结果表明了社会推理的理性模型的潜在途径，以进一步照亮决策现象。

在人类居住的环境中使用机器人的挑战是设计对人类互动引起的扰动且鲁棒的设计行为。我们的想法是用内在动机（IM）拟订机器人，以便它可以处理新的情况，并作为人类的真正社交，因此对人类互动伙伴感兴趣。人机互动（HRI）实验主要关注脚本或远程机器人，这是模拟特性，如IM来控制孤立的行为因素。本文介绍了一个“机器人学家”的研究设计，允许比较自主生成的行为彼此，而且首次评估机器人中基于IM的生成行为的人类感知。我们在受试者内部用户学习（n = 24），参与者与具有不同行为制度的完全自主的Sphero BB8机器人互动：一个实现自适应，本质上动机的行为，另一个是反应性的，但不是自适应。机器人及其行为是故意最小的，以专注于IM诱导的效果。与反应基线行为相比，相互作用后问卷的定量分析表明对尺寸“温暖”的显着提高。温暖被认为是人类社会认知中社会态度形成的主要维度。一种被认为是温暖（友好，值得信赖的）的人体验更积极的社交互动。