一、认知神经语言学主要是研究什么？与神经认知语言学，认知神经科学，神经语言学，神经科学有什么联系？
。。。。。这个问题其实挺复杂的。因为认知和神经这两个概念，涉及到的东西还真的比较多。
神经这一概念主要跟大脑皮层、皮层结构这些有关，与之有关的就是神经科学，最经典的是布洛卡区和威尼克氏区等语言区。神经语言学就是从神经科学的角度来研究语言。简单说，就是某些语言功能涉及到哪些区域。早期的神经语言学研究主要是依靠那些大脑受损者来观察他们的语言功能。但是近二十年是神经语言学发展的关键时期，主要的研究方法是fMRI，ERPs等等。前者从空间角度观察大脑，后者从时间的角度观察大脑实时活动。
认知这个概念又复杂了。我们语言学领域里说的认知语言学，很大程度上指的莱考夫他们搞出来的那些概念，包括图式、视角、心理空间等基于主观思辨而形成的“认知”概念。现在认知语言学和神经科学结合的研究，比较热的点是具身认知啥的；可以而心理学上的认知，通常指的是与记忆、推理、学习等有关的认知过程，是通过具体的实验来定义的，研究的热点就多了去了。某种程度上讲，这两种认知的范式和基础概念有很大的区别。后者更接近“科学”，前者是“人文学科”
那认知神经语言学这一概念里面，一般来说认知是从心理学的角度来谈的，就是认知过程。所以一般来说，认知神经语言学的研究思路，通常是用一个模型去描述语言理解的认知过程，把某种语言活动分解为几个小的认知操作，比如隐喻的理解，就涉及到语境的理解、表情的理解、字面意思的理解、推理过程、表征抑制等等。然后再把这个模型的成分与神经区域对应，比如字面意思的理解是不是主要依靠额下回啊，表征的抑制是不是依赖内侧前额叶啊，语境的理解是不是需要楔前叶啊。。。如果研究的更深，则还会研究皮层下的结构。那通常这些神经区域的确定都是通过fMRI来探究的。但是这些认知过程，它们具体的时间特征是怎么样的呢，比如字面意思是什么时候开始理解，语境信息什么时候理解，就需要用到ERPs后者MEG这样的方法。比如，N400成分和P600成分通常对语境信息比较敏感（这里的数字指的就是刺激出现之后多少毫秒）。那某些任务里的P100、N170很多时候就对视觉刺激比较敏感。。那这些方法一结合，就可以说是认知神经语言学了。
至于说神经认知语言学，我就不知道这里的认知是认知语言学的“认知”，还是认知心理学的“认知”。特地把认知和语音学贴到一起，那么很有可能是认知语言学的认知。如果从这一角度理解，神经认知语言学，很有可能关注的就是enbodied cognition或者stimulation，具体自己找论文看看，研究生了嘛。这一概念和认知神经语言学，还是有重合的部分，毕竟都用上神经科学的方法了嘛。
二、人工智能 认知神经科学
<>人工智能与认知神经科学的交叉点
人工智能和认知神经科学是两个互相关联、相互依存的领域。人工智能旨在开发智能机器，而认知神经科学则致力于探究人类大脑的认知和学习能力。人工智能的研究需要透彻理解人类的认知机制，而认知神经科学则从人工智能的发展中汲取灵感和验证理论。在这篇文章中，我们将探讨人工智能和认知神经科学的共同点以及它们的互补性。
互相启发的领域
人工智能研究的目标是创建能够执行智能任务的机器。为了实现这一目标，人工智能研究借鉴了认知神经科学的一些原则和概念。认知神经科学通过研究大脑的结构和功能，揭示了人类的感知、思考和学习过程。这些研究成果为人工智能的算法和模型提供了灵感，使得机器可以更好地模拟人类的认知过程。
反过来，人工智能的发展也为认知神经科学的理论提供了验证的机会。人工智能的模型和算法可以用来解释脑部的认知活动。通过将人工智能的理论应用于认知神经科学的研究中，我们可以更好地理解人类的认知机制。
深度学习与神经网络
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它基于神经网络的原理。神经网络是受到大脑神经元网络结构启发而设计的一种计算模型。神经网络的每个神经元通过连接权重来模拟大脑神经元之间的信号传递。深度学习利用多层次、分层次的神经网络结构来实现对复杂模式的学习和识别。
研究人员发现，神经网络的结构与大脑的神经回路有相似之处。通过研究神经网络的工作原理，我们能够更好地理解脑部的信息处理和认知机制。同时，神经网络的模型和算法可以吸收认知神经科学的原则，进一步改进深度学习的能力。
感知系统的模拟
人工智能研究涉及到对感知系统的模拟和重构，以使机器能够像人类一样感知和理解环境。认知神经科学通过研究大脑的感知系统，揭示了人类感知的工作原理。这些研究成果为人工智能研究提供了重要的指导。
例如，计算机视觉是人工智能中的重要研究方向，旨在使机器能够理解和解释图像和视频。通过研究人类视觉系统的工作原理，我们可以开发出更高效、更精确的计算机视觉算法。认知神经科学研究揭示了大脑中不同区域对视觉信息的处理方式，这为计算机视觉的发展提供了重要的理论基础。
智能系统的优化
认知神经科学的研究成果不仅可以用于启发人工智能的发展，还可以帮助优化智能系统的性能。通过深入了解人类的学习和记忆机制，我们可以设计更有效的学习算法和增强智能机器的记忆能力。
此外，认知神经科学的研究也可以揭示人类决策和推理的原理。智能系统可以借鉴人类的决策方式，改进自己的决策过程，使其更接近人类的智能水平。
结论
人工智能和认知神经科学在理论和应用上互相启发，彼此促进。通过在两个领域之间建立更多的交流和合作，我们可以加快智能机器的发展，同时也能对人类的认知过程有更深入的理解。未来的人工智能研究将继续吸纳认知神经科学的原则和理论，不断探索人类大脑的奥秘。