مقاله با عنوان "Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system" یک نظریه جدید را ارائه می‌دهد که از ترکیب بینش‌های علوم اعصاب و هوش مصنوعی (AI) برای توضیح فرآیندهای یادگیری مبتنی بر پاداش استفاده می‌کند.

قشر پیش‌پیشانی و یادگیری تقویتی: مدل‌های سنتی بر نقش دوپامین در یادگیری مبتنی بر پاداش تمرکز دارند، به طوری که دوپامین به عنوان یک سیگنال خطای پیش‌بینی پاداش (RPE) عمل می‌کند و باعث تغییرات سیناپسی در مناطقی از مغز مانند استریاتوم می‌شود. با این حال، یافته‌های اخیر نشان می‌دهند که قشر پیش‌پیشانی (PFC) نیز در محاسبات مشابه یادگیری پاداش نقش دارد و شبیه به یک سیستم مستقل یادگیری تقویتی عمل می‌کند.

📚کتاب A PhD Is Not Enough!: A Guide to Survival in Science نوشته Peter J. Feibelman، راهنمایی عملی است که به دانشمندان تازه‌کار کمک می‌کند تا چالش‌های ساختن یک کار موفق در تحقیقات را مدیریت کنند. با بهره‌گیری از تجربیات گسترده‌اش در این حوزه، فایبلمن مهارت‌ها و استراتژی‌های ضروری را که معمولاً در آموزش رسمی نادیده گرفته می‌شوند، مورد بررسی قرار می‌دهد.

این کتاب بر این نکته تأکید می‌کند که تنها داشتن مهارت‌های فنی برای موفقیت شغلی کافی نیست. بلکه اهمیت داشتن مربی، ارتباط مؤثر و توانایی اتخاذ تصمیمات استراتژیک شغلی را برجسته می‌کند.

این ویرایش جدید شامل محتوای به‌روزرسانی شده‌ای است که تغییرات در چشم‌انداز علمی، به‌ویژه تأثیر ارتباطات الکترونیکی بر تحقیقات و همکاری‌ها را منعکس می‌کند. این کتاب همچنان منبعی حیاتی برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی و دانشمندان در ابتدای کار است که به دنبال موفقیت در دنیای رقابتی آکادمیا و فراتر از آن هستند.