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野外注意力：平衡灵活性和稳定性
原标题：Attention in the wild: balancing flexibility and stability
作者：Maëlle Lerebourg；Surya Gayet；Floris P. de Lange；Marius V. Peelen
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/05/04
摘要：为了优先处理周围环境中的任务相关对象的视觉信息，我们依赖于一个注意模板——一种内部表示的对象特征，它引导注意力指向潜在的目标。几十年的研究已经描述了人工阵列中简单目标的注意模板。在现实世界的搜索中，目标外观变化多端，并且物体嵌入复杂动态场景的情况下，模板如何发挥作用？我们考虑两种可能性：(i) 适应变化场景上下文的灵活模板；(ii) 稳定的（‘one-size-fits-all’）模板，这些模板可以跨上下文泛化。我们回顾了近期关于这两种可能性的行为和神经影像学证据，并讨论了最优搜索如何依赖于平衡模板适应的相对成本和收益，从而实现‘野外’注意力的有效利用。
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工作记忆的核心在于意识
原标题：Awareness as the heart of working memory
作者：Richard J. Allen；Alan D. Baddeley；Graham J. Hitch
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/25
摘要：注意力和短期记忆结合在一起在认知中扮演关键角色这一假设继续影响着认知建模。我们追踪了工作记忆的多成分模型的发展，最初包括一个有限容量的中央执行系统控制两个领域特定系统：语音环路和视空间画板。后来引入的情节缓冲区解决了如何将来自不同来源的信息结合成统一情节的需要。后续的发展表明该缓冲区充当一个可以被意识访问的多维度接口，结合了存储与执行操作以及注意力控制功能。这些发展导致了模型的重新表述，在该模型中，被更名为‘意识缓冲区’的叙述缓冲区处于工作记忆的核心位置。
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展望：词汇发展研究中的眼动方法
原标题：Looking forward: eye-gaze methods in vocabulary development research
作者：Haley Weaver；Jenny Saffran；Sudha Arunachalam
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/22
摘要：人类多模态处理能力为研究人员提供了一套宝贵的工具用于探究语言理解。即使是年幼的婴儿也会注视与传入的听觉信息匹配的视觉刺激。实验范式利用了这种行为来展示早期语言理解能力。研究人员随后对这些范式进行了改编，以解决新的问题，例如研究词汇量和结构的个体差异，确定哪些单词学习得更早或更晚，以及评估残疾人群的语言能力。然而，关于眼动与潜在语言能力之间的假设的基本问题仍然存在。我们旨在阐明这些假设并概述我们知道的关于它们是否得到满足的情况。通过明确这些问题，我们强调了在不同人群中进行语言发展研究时需要考虑的因素。
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依存语法作为语法最简理论
原标题：Dependency syntax as the simplest theory of grammar
作者：Edward Gibson
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/17
摘要：人类语言的语法长期以来被认为复杂甚至无法仅从输入中学习。然而，大规模语言模型（LLMs）的成功已经挑战了这一观点。
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高级神经网络时代的符号何去何从
原标题：Whither symbols in the era of advanced neural networks?
作者：Thomas L. Griffiths；Brenden M. Lake；R. Thomas McCoy；Ellie Pavlick；Taylor W. Webb
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/16
摘要：一些最有力的证据表明，人类心智应当被视为符号系统，是因为它们能够结合想法，产生新颖性，并快速学习。我们主张现代神经网络——以及建立在其基础上的人工智能系统——表现出类似的能力。这可能削弱了这样的论点：人类心智使用的认知过程和表征是符号性的。我们考虑这些结果的可能解释——现代神经网络实现符号系统，或者它们在亚符号层面近似实现符号系统——以及这两种可能性对不同分析层次上的人类认知解释的理论后果。这种考虑促使我们提出一项新的研究议程来探讨心灵的象征基础。
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知觉多稳定性：一个观察大脑功能障碍的多面窗口
原标题：Perceptual multistability: a multifaceted window into brain dysfunctions
作者：Shervin Safavi；Danaé Roll；Philipp Sterzer；Renaud Jardri；Pantelis Leptourgos
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/11
摘要：感知多稳定性，在不同物种和感觉模态中均有观察到，提供了对众多认知功能和障碍的宝贵见解。例如，在感知形成过程中的时间动态差异和信息整合差异通常区分临床群体和非临床群体。计算精神病学可以通过两种主要方法阐明这些差异：(i) 贝叶斯建模，它将感知视为一种无意识推断，并且(ii) 一个积极的信息寻求视角(e.g. 强化学习)，它将知觉转换视为内部行动。我们的综述旨在利用多稳态来连接这些计算精神病学的子领域，将人类研究和动物研究联系起来，并将行为与潜在的神经机制关联。感知多稳定性作为一种有前景的非侵入性临床应用工具出现，促进了转化研究，并增强了我们对认知过程及其损害机制的理解。
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解释、范围和视角：意识科学中裂生的来源
原标题：Explanation, scope, and perspective: sources of schismogenesis in consciousness science
作者：Francesco Ellia；Naotsugu Tsuchiya
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/08
摘要：当代意识科学面临着一个困境：竞争的理论框架——结构主义对功能主义、普遍性对局部性、内在性对外在性——似乎导致了哲学上的僵局和概念停滞。这些辩论虽然产生了宝贵的见解，但它们是平行进行的，没有一个系统的框架来理解它们之间的关系和影响。我们认为这些平行的争议反映了对意识的概念化中存在的更深层次的未解决的紧张关系。这些辩论可以通过识别三个基本维度来解决，这三个维度在元理论层面上涵盖了意识模型：解释媒介、范围和视角。我们展示了不同维度之间的相互作用以及它们如何相互影响证据、语言和概念，将理论冲突重新定义为可处理的分歧。
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几何学的认知起源
原标题：The cognitive origins of geometry
作者：Moira R. Dillon
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/04/06
摘要：几何学常被视为抽象思维的典范模型，自柏拉图以来的思想家一直在探索其起源。一个占主导地位的假设认为，一种专门化的模块化思维语言构成了我们物种独特的几何能力的基础。挑战这一观点，我提出了几何游荡者假说，该假说认为人类的几何主要根植于一种类似于导航的心理过程，这种心理过程是人类和非人类动物共有的，并且这些过程近似欧几里得几何。通过婴儿实验、跨文化实验和认知建模，我论证人类通过自然语言访问这些原始过程，支持其灵活应用以及我们进行正式学习的能力。这一视角拓宽了我们对几何认知以及人类心智本质的理解。
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灵长类大脑的声音信息处理
原标题：Voice information processing by the primate brain
作者：Charly Lamothe；Margherita Giamundo；Pascal Belin
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/03/28
摘要：声音是我们听觉环境中最具社会信息量的声音之一，但直到最近，支持其感知的神经机制才开始形成一个连贯的画面。来自颅内记录、fMRI和比较灵长类研究的新证据揭示了专门用于快速并行提取身份、情绪和社会线索的语音补丁和神经通路。这些发现指向了一个在进化上保守的系统，该系统与面部处理有着惊人的相似之处。新兴的计算模型进一步展示了大脑如何将复杂的声学信号转化为抽象的低维表示形式。这些进展提出了关于灵长类动物中声音选择性电路的组织、因果作用和计算原则的关键未决问题。
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阅读过程中的注视点内部及外部探究
原标题：Looking inside and beyond eye fixations in reading
作者：Elizabeth R. Schotter；Brennan R. Payne
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/03/28
摘要：神经和行为测量的共注册对于全面理解阅读至关重要。然而，研究人员不仅必须研究固定点内的神经效应，这些效应足够早以至于可以启动眼跳决策，而且还必须研究后来的语言驱动效应。此外，研究人员不仅必须使用共注册技术来实现自然阅读，而且还必须超越单个注视点，考察时间延长的神经语言处理与眼跳决策之间的耦合。这样的方法揭示了眨眼决定在词汇处理的中间阶段被触发，随后是单词在其语境中的完全识别和整合。这个解释可以解决这样一个看似矛盾的现象：眼睛移动文字的速度比大脑理解的速度快。
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十年来关于父母后悔的研究
原标题：A decade of research on parenthood regret
作者：Konrad Piotrowski；Isabelle Roskam；Moïra Mikolajczak
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/03/11
摘要：后悔是一种普遍的情绪，然而后悔成为父母的决定仍然是一种深刻的文化禁忌。最近的证据确立了父母后悔作为一种由反事实思维驱动的独特现象。这篇综述总结了十年的研究成果，揭示出父母角色的内在不可逆性使得这种后悔尤为不适应，导致长期的心理负担。强调这些发现的意义，我们阐述了理解父母后悔如何能够指导临床干预，塑造关于生育率下降的社会政策，并促进更加真实公开的讨论。认识到这种经历并不会削弱家庭生活的价值，但提供了必要的窗口来了解生活决定性和反事实思维如何重塑人类身份。
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想象并构建智慧机器：AI 元认知的核心地位
原标题：Imagining and building wise machines: the centrality of AI metacognition
作者：Samuel G.B. Johnson；Amir-Hossein Karimi；Yoshua Bengio；Nick Chater；Tobias Gerstenberg；Kate Larson；Sydney Levine；Melanie Mitchell；Iyad Rahwan；Bernhard Schölkopf；Igor Grossmann
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/02/26
摘要：尽管人工智能(AI)变得越来越聪明，其智慧还没有跟上。在这篇评论文章中，我们考察了已知的人类智慧，并勾勒出其人工智能对应物的愿景。我们引入人类智慧作为解决棘手问题的战略——那些超出分析技术范围的问题——包括‘对象级’战略，如启发式方法（用于管理问题），以及‘元认知’战略，如智力谦逊、视角转换或情境适应能力（用于管理对象级任务契合）。我们论证AI系统尤其难以处理这种类型的元认知。明智的元认知将会导致更适应新环境的人工智能，能够向用户解释自身行为，与其他实体合作，并通过减少与人类用户的不一致目标来提高安全性。我们讨论了明智的人工智能可能如何被基准测试、训练和实施。
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ACII 2021客座编辑奖
原标题：Guest Editorial Best of ACII 2021
作者：Christian Beste；Heleen A. Slagter；Christian Herff；Yukiyasu Kamitani；Sabrina Coninx；Richard van Wezel；Christian Frings
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/01/14
摘要：2021年秋季，第九届AAAC情感计算和智能交互2021会议以虚拟形式举行。它是由IEEE计算机协会在技术上共同赞助的，并以最近关于情感计算的工作为特色。这次会议的六篇最佳论文被技术方案主席挑选出来。他们被邀请提交他们的扩展版本，以便在IEEE情感计算学报的这一特别章节中考虑。每一份划界案都由至少三名专家审评员审查，并从总体贡献和额外内容是否足以编写一篇新文章的角度进行评价。本节特别介绍了五份已接受的提交书，其主要贡献概述如下。
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深度学习中的脆弱性、鲁棒性和抗敏捷性
原标题：Fragility, robustness and antifragility in deep learning
作者：James F. Cavanagh；Clay B. Holroyd
期刊：Trends in Cognitive Sciences
出版时间：2026/01/02
摘要：我们提出了一种基于用于网络参数去除的信号处理技术的深度神经网络（DNN）的系统分析，其形式是识别DNN参数的脆弱性、鲁棒性和抗脆弱性特征的动态滤波器。我们提出的分析研究了当DNN经历突触滤波时，DNN性能在干净的和对抗性扰动的测试数据集上是否受到负面、不变或正面的影响。我们定义了三个过滤分数，用于根据（i）干净数据集、（ii）对抗性数据集和（iii）干净和对抗性数据集中的性能差异来量化DNN参数的脆弱性、鲁棒性和抗冻性特征。我们验证了针对MNIST、CIFAR10和Tiny ImageNet数据集的ResNet-18、ResNet-50、SqueezeNet-v1.1和ShuffleNet V2 x1.0网络架构的拟议系统分析。对于给定的网络架构，过滤分数识别在学习时段内不同数据集的特征中不变的网络参数。反之亦然，对于给定的数据集，过滤分数识别在不同网络架构中特征不变的参数。我们表明，当在任何给定的时间点仅选择性地重新训练鲁棒和抗敏捷参数时，我们的突触滤波方法提高了ResNet和ShuffleNet模型在对抗数据集上的测试精度，从而展示了所提策略在提高模型鲁棒性方面的应用。
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