简介
本书全面地概述了认知科学自诞生以来至20世纪90年代以来的发展,并以此为基础,主要分析认知科学的两大“范式”如何解决认知科学的一些普遍问题。
目录
引言
1认知科学的性质
1.1认知科学的起源
1.1.1计算机的发明和“人工智能”的产生
1.1.2“功能主义”的心智哲学
1.1.3心理学和语言学:反叛行为主义的“认知革命”
1.2认知科学的发展
1.2.1前人工智能时期
1.2.2经典符号处理模型时期
1.2.3联结主义模型兴盛时期
1.3认知科学的对象和范围
1.3.1什么是认知科学?
1.3.2认知科学的学科构成
1.3.3认知科学的主要问题
1.4认知科学的方法
1.4.1跨学科的方法
1.4.2“方法学的唯我论”:句法或形式分析法
1.4.3意向系统方法
1.4.4进化论方法
1.4.5理想化方法
2计算机隐喻
2.1计算机模拟
2.1.1计算机模拟的范例
2.1.2两种“范式”的共同隐喻
2.1.3人脑的好隐喻?
2.2计算机的特征
2.2.1计算机和计算的概念
2.2.2人脑是计算机?
2.3计算机与人性
2.3.1新“智能主体”
2.3.2新“计算客体”
2.3.3“人机交互”的世界
3符号系统范式
3.1“物理符号系统假设”
3.1.1 “PSSH“及附带推论
3.1.2人和计算机的信息处理与结构
3.1.3人类思维的计算机模型——认知模型
3.2计算心理学的性质
3.2.1计算心理学的理论模型
3.2.2产生式系统方法学
3.3符号系统范式的地位和前景
3.3.1 PSSH的性质和应用
3.3.2符号处理范式仍然具有生命力
3.3.3联结主义比PSSH更有价值
3.4符号系统范式的主要哲学问题
3.4.1认知主义的迷雾
3.4.2“表征”的种种难题
4联结主义范式
4.1联结主义模型的基本特征
4.1.1人工神经网络发展简况
4.1.2联结主义系统的构成和主要特点
4.2联结主义模型的理论优势
4.2.1“构架”(“硬件”)事关重大
4.2.2神经网络的“自上而下方法”
4.2.3联结主义“计算模型”的合理性
4.2.4来自冷静的观察者的思考
4.3人工神经网络的哲学涵义
4.3.1联结主义是通往心智的皇家大道?
4.3.2联结主义模型是大脑模型吗?
4.3.3联结主义排除常识心理学吗?
5“图灵测验”与智能的本质
5.1“图灵测验”与机器思维
5.1.1图灵“模拟游戏”的思想实验
5.1.2图灵对“机器不能思维”论点的反驳
5.2关于“图灵测验”有效性的论争
5.2.1“图灵测验”是有用的测验观念
5.2.2“图灵测验”是无用的测验观念
5.3人工智能与人的智能
5.3.1“通用智能理论”的特征
5.3.2智能与意识
5.3.3智能与理解力
5.3.4智能测验的效度问题
6常识知识问题
6.1常识与“常识知识问题”
6.1.1常识的概念
6.1.2“常识知识问题”是个什么问题?
6.2常识知识问题的尝试性探索
6.2.1构造“常识逻辑”
6.2.2用“常识”装备Cyc系统
6.3常识知识问题的性质
6.3.1威伦斯基:“没有人能指出常识问题是什么”
6.3.2德雷福斯:“常识知识问题将引起人工智能的崩溃”
6.3.3豪杰兰德:“勒内特的计划毫无希望”
6.4“常识知识问题”的主要哲学问题
6.4.1人工智能应不应该使用“逻辑”?
6.4.2“基于规则的专家系统”概念是合理的吗?
6.4.3认知科学能否形成关于“相关性”的普遍理论?
7“中文屋论证”与第一人称观点
7.1塞尔的“中文屋论证”
7.1.1早期论证:句法不足以满足语义
7.1.2近期论证:从第一人称的观点看
7.2对塞尔“中文屋论证”的各种反驳
7.2.1丹尼特:“中文屋不是一种论证”
7.2.2霍夫施塔特:“塞尔的魔鬼”懂中文
7.2.3福多:“句法特性能保持语义特性”
7.2.4彭罗斯:“像教义一样地令人可疑”
7.3“中文屋论证”隐含的认知科学哲学问题
7.3.1形式符号操作是不是“信息处理”?
7.3.2放弃还是坚持功能主义?
8认知科学解释
8.1解释的层次
8.1.1马尔的三层次解释理论
8.1.2经典认知科学的解释层次
8.1.3联结主义的解释层次
8.2解释的模型
8.2.1表征模型
8.2.2计算模型
8.2.3解释模型中本体论和现象学之分野
8.3解释的机制
8.3.1因果机制
8.3.2还原机制
9意识在心智研究中的地位
9.1认知科学背景下的意识问题
9.1.1意识研究的方法学问题
9.1.2“他人心理”问题
9.1.3“可感受特性”或主观体验问题
9.1.4“人工意识”问题
9.2计算模型中的意识
9.2.1符号处理式的意识模型
9.2.2计算模型能解释意识吗?
9.3网络模型中的意识
9.3.1意识的脑并行模型
9.3.2基于功能模块和中央系统的模型
9.3.3神经认知研究模型
10认知科学的未来
10.1面临的挑战
10.1.1生态学的挑战
10.1.2社会学的挑战
10.1.3现象学的挑战
10.1.4解释学的挑战
10.2新近的趋势
10.2.1日益关注认知的社会方面
10.2.2进化和发展的新视野
10.2.3统一认知构架的探索
10.3未来的走向
10.3.1 “PSSH”还能走多远
10.3.2联结主义曙光初露
10.3.3两大“范式”相互融合的可能性
参考文献
后记
1认知科学的性质
1.1认知科学的起源
1.1.1计算机的发明和“人工智能”的产生
1.1.2“功能主义”的心智哲学
1.1.3心理学和语言学:反叛行为主义的“认知革命”
1.2认知科学的发展
1.2.1前人工智能时期
1.2.2经典符号处理模型时期
1.2.3联结主义模型兴盛时期
1.3认知科学的对象和范围
1.3.1什么是认知科学?
1.3.2认知科学的学科构成
1.3.3认知科学的主要问题
1.4认知科学的方法
1.4.1跨学科的方法
1.4.2“方法学的唯我论”:句法或形式分析法
1.4.3意向系统方法
1.4.4进化论方法
1.4.5理想化方法
2计算机隐喻
2.1计算机模拟
2.1.1计算机模拟的范例
2.1.2两种“范式”的共同隐喻
2.1.3人脑的好隐喻?
2.2计算机的特征
2.2.1计算机和计算的概念
2.2.2人脑是计算机?
2.3计算机与人性
2.3.1新“智能主体”
2.3.2新“计算客体”
2.3.3“人机交互”的世界
3符号系统范式
3.1“物理符号系统假设”
3.1.1 “PSSH“及附带推论
3.1.2人和计算机的信息处理与结构
3.1.3人类思维的计算机模型——认知模型
3.2计算心理学的性质
3.2.1计算心理学的理论模型
3.2.2产生式系统方法学
3.3符号系统范式的地位和前景
3.3.1 PSSH的性质和应用
3.3.2符号处理范式仍然具有生命力
3.3.3联结主义比PSSH更有价值
3.4符号系统范式的主要哲学问题
3.4.1认知主义的迷雾
3.4.2“表征”的种种难题
4联结主义范式
4.1联结主义模型的基本特征
4.1.1人工神经网络发展简况
4.1.2联结主义系统的构成和主要特点
4.2联结主义模型的理论优势
4.2.1“构架”(“硬件”)事关重大
4.2.2神经网络的“自上而下方法”
4.2.3联结主义“计算模型”的合理性
4.2.4来自冷静的观察者的思考
4.3人工神经网络的哲学涵义
4.3.1联结主义是通往心智的皇家大道?
4.3.2联结主义模型是大脑模型吗?
4.3.3联结主义排除常识心理学吗?
5“图灵测验”与智能的本质
5.1“图灵测验”与机器思维
5.1.1图灵“模拟游戏”的思想实验
5.1.2图灵对“机器不能思维”论点的反驳
5.2关于“图灵测验”有效性的论争
5.2.1“图灵测验”是有用的测验观念
5.2.2“图灵测验”是无用的测验观念
5.3人工智能与人的智能
5.3.1“通用智能理论”的特征
5.3.2智能与意识
5.3.3智能与理解力
5.3.4智能测验的效度问题
6常识知识问题
6.1常识与“常识知识问题”
6.1.1常识的概念
6.1.2“常识知识问题”是个什么问题?
6.2常识知识问题的尝试性探索
6.2.1构造“常识逻辑”
6.2.2用“常识”装备Cyc系统
6.3常识知识问题的性质
6.3.1威伦斯基:“没有人能指出常识问题是什么”
6.3.2德雷福斯:“常识知识问题将引起人工智能的崩溃”
6.3.3豪杰兰德:“勒内特的计划毫无希望”
6.4“常识知识问题”的主要哲学问题
6.4.1人工智能应不应该使用“逻辑”?
6.4.2“基于规则的专家系统”概念是合理的吗?
6.4.3认知科学能否形成关于“相关性”的普遍理论?
7“中文屋论证”与第一人称观点
7.1塞尔的“中文屋论证”
7.1.1早期论证:句法不足以满足语义
7.1.2近期论证:从第一人称的观点看
7.2对塞尔“中文屋论证”的各种反驳
7.2.1丹尼特:“中文屋不是一种论证”
7.2.2霍夫施塔特:“塞尔的魔鬼”懂中文
7.2.3福多:“句法特性能保持语义特性”
7.2.4彭罗斯:“像教义一样地令人可疑”
7.3“中文屋论证”隐含的认知科学哲学问题
7.3.1形式符号操作是不是“信息处理”?
7.3.2放弃还是坚持功能主义?
8认知科学解释
8.1解释的层次
8.1.1马尔的三层次解释理论
8.1.2经典认知科学的解释层次
8.1.3联结主义的解释层次
8.2解释的模型
8.2.1表征模型
8.2.2计算模型
8.2.3解释模型中本体论和现象学之分野
8.3解释的机制
8.3.1因果机制
8.3.2还原机制
9意识在心智研究中的地位
9.1认知科学背景下的意识问题
9.1.1意识研究的方法学问题
9.1.2“他人心理”问题
9.1.3“可感受特性”或主观体验问题
9.1.4“人工意识”问题
9.2计算模型中的意识
9.2.1符号处理式的意识模型
9.2.2计算模型能解释意识吗?
9.3网络模型中的意识
9.3.1意识的脑并行模型
9.3.2基于功能模块和中央系统的模型
9.3.3神经认知研究模型
10认知科学的未来
10.1面临的挑战
10.1.1生态学的挑战
10.1.2社会学的挑战
10.1.3现象学的挑战
10.1.4解释学的挑战
10.2新近的趋势
10.2.1日益关注认知的社会方面
10.2.2进化和发展的新视野
10.2.3统一认知构架的探索
10.3未来的走向
10.3.1 “PSSH”还能走多远
10.3.2联结主义曙光初露
10.3.3两大“范式”相互融合的可能性
参考文献
后记
认知科学导论
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