信息密度较高的语言具有更快的交流速度但会话广度较低 背景介绍 人类语言在编码信息的方式上存在着广泛的差异，这些差异在一些限定的语义域内（如时间、空间、颜色、人类身体部位和活动等方面）已有较多研究。然而，全球语义信息结构及其与人类沟通的关系尚未有深入的研究。作者们首先提出，跨越约1000种语言样本，显示出语言在信息编码密度上的巨大差异。接着，他们探讨了信息密度较高的语言通过什么方式使语义信息的配置更密集。最后，他们追踪了语言信息密度与沟通模式之间的关系，发现信息密度较高的语言倾向于更快的沟通，但会话的概念范围较窄。 论文来源 这篇文章由Pedro Aceves和James A. Evans撰写，发表在《Nature Human Behaviour》2024年4月刊上。Pedro Aceves隶...

利用深度神经网络区分人类感知和记忆中的视觉和语义信息 引言 在认知科学领域，一直存在关于人类如何在感知和记忆过程中进行人物和物体识别的研究兴趣。识别人和物的成功依赖于将感知系统生成的表征与存储在记忆中的表征进行匹配。然而，这些心理表征并非外部世界的精确副本，而是大脑的重构。了解这种重构的内容和过程是一项长期存在的挑战。这篇论文尝试通过利用深度神经网络（DNN）来揭示人类在熟悉的面孔和物体进行感知和记忆时的心理表征的内容。 论文来源 这篇论文由 Adva Shoham、西丹·丹尼尔·格罗斯巴德、Or Patashnik、Daniel Cohen-Or 和 Galit Yovel 撰写，作者全部来自Tel Aviv University。论文于2024年2月8日在线发表于《Nature Huma...