认知科学类计算机专业英文论文,关于计算机到脑相关论文范本

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《心智:认知科学导论》,朱菁、陈梦雅 译,上海:上海辞书出版社,2012年.

“人生天地之间,所以超然独贵于物者,以是心耳,心者,人之大本也.”理解心智的奥秘被视为未来科学探寻的一个伟大“圣杯”――一个关于人心和人性的“圣杯”.认知科学就是一个以专门研究“心”(心智或心灵)为己任的学科.与探索物理、化学和生理现象的学科相比,研究心智现象的认知科学的历史是短暂的:“认知科学与摇滚乐可以说是同龄人,它们都由各个不同的源流汇聚而成,在20世纪50年代问世”.心智现象的复杂性和多样性使认知科学在创立之初就不可避免地成为一个多学科、跨学科、学科交叉和学科整合的研究领域:它涵盖的基础学科包括哲学、心理学、人工智能、神经科学、语言学、人类学和教育学.

尽管认知科学的历史短暂,但在过去近60年中,认知科学经历了一段高速、丰富、复杂和辉煌的发展时期.若要一睹这段历程的素描,那么加拿大哲学家和认知科学家保罗萨伽德的著作《心智:认知科学导论》则不可不读.该书以简洁有力的编排方式深入浅出地论述了认知科学在发展初期在探索心智和智能方面开辟的重要进路,以及它在进一步的发展进程中所面临的挑战.


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作者指出,他撰写该书的目的是为对认知科学有兴趣的学生提供一个整合性的导论――它“更侧重于‘林’而非‘树’”,因此作者采取了一种依范式来组织的撰写方式.全书分为两篇,这两篇也大致对应了被称为“第一代认知科学”和“第二代认知科学”的两大研究范式,前者的研究以计算机为模型,后者的研究以生物一社会的脑为模型.

在第一篇中,作者提出心智的计算一表征理解(Computational-Representational Understanding of Mind,CRUM)是认知科学的中心假设,心智就类似于计算机,即对思维最恰当的理解是将其视为心智中的表征结构以及在这些结构上进行操作的计算程序.有时基于这个中心假设研究范式也被称为认知主义或“第一代认知科学”.在该篇的各章中作者概述了基于表征一计算假设的六种进路,它们分别是:逻辑、规则、概念、意象和联结,并从五个方面对这些进路的“效力”进行了评估,它们涉及每个进路所具有的表征力、计算力(问题求解、学习、语

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言)、心理学似然性、神经学似然性、实践上的可应用性.基于计算机模型的认知研究和人工智能无疑成就斐然.与行为主义占统治地位的时期相比,“第一代认知科学”的研究使得研究者现在对问题求解、学习和语言的科学理解有了更恰当和更精深的理解;研究者知道如何设计能进行逻辑推理的智能系统,基于规则和概念的系统也成功地对问题求解和语言使用的各方面进行了建模;通过将心理学实验和计算建模结合起来,研究者加深了对类比思维的理解;意象(image,imagery)也从科学研究的边缘转而成为心理学、神经科学和计算研究的一个主题;学习的联结主义模型和平行约束满足对许多心理现象提供了解释.与理论成就相应,“第一代认知科学”研究也带来许多对人类社会具有深广影响的实际应用.

作为研究心智现象的科学,认知科学的最宏伟的抱负是为人类所知的全方位的心智现象提供一个统一的理论,就如同演化论和遗传学统力图统一生物解释生物现象,相对论和量子力学力图统一解释物理和化学现象那样.然而,尽管心智的计算机模型在说明心智是如何运作,特别是逻辑和计算思维方面取得了惊人的成就,但这个模型却忽视了生命和生物心智的许多重要方面,如生命的自治性(autonomy)、主体性、情绪、社会性和意识等.生命和生物心智的这些方面对基于心智的计算模型的“第一代认知科学”范式提出了挑战.作者在书中的第二篇将这些挑战分列为七个方面:(1)大脑挑战:心智的计算机模型忽视了生物大脑的活动方式与图灵计算机的运作方式的本质差异;人类的思维可能并不是标准意义上的计算,脑以不同的方式运作的!(2)情绪挑战:越来越多的证据表明情绪并不是作为人类荣耀之理性能力的对立面;理性并非完全地独立于情绪,相反,情绪和感受在人类思维和决策中扮演着重要的作用,因为情绪和感受提供了理性思维活动所服务的动机、方向、价值和意义.(3)意识挑战:意识是生物心智的演化一发展上的“皇冠”,然而意识体验因其主观感受的特异性而长期成为科学研究的禁忌.这个状况在20世纪后80年开始出现了急剧的转变,这种转变促成了当代“意识研究”的繁荣.(4)身体挑战:人是一个生物机体,心智本质是具身的(embodied);有机体的身体构造方式以及身体与环境的互动方式决定了有机体认识和感受世界的方式.埃德尔曼认为,说心智是具身的是不够的,重要的是要清楚心智是如何具身的.(5)世界挑战:物理环境并不是知觉刺激的单纯供应者,正如梅洛庞蒂(M.Merleau-Ponty)所言“世界不是我掌握其规律的对象,世界是我的一切思考和一切清晰知觉的自然环境和场地”;认知的分析单元仅仅是认知行动者(cognitive agent)还是一个将环境也包含在内的更大的认知系统?心智与环境分界在何处?这些问题开始在认知系统、分布式认知(distributed cognition)、延展认知、延展心智(extended mind)等主题下得到新的讨论和研究.(6)动力系统挑战:心智是一个具身动力系统的涌现特性和功能,而不是一个基于符号的计算过程;认知的动力系统观要求的是一个范式的转变.(7)社会性挑战:所有的智能生物都是社会性的存在,而人的社会性还富有丰富的文化内涵;除了特定的生物基础之外,人的认知和心智是在社会文化中发展了,离开了社会文化的特有刺激,人的心智就会停滞在一个极为有限的生物水平.

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面对这些挑战,存在四种可能的回应:(1)拒绝:否认构成这些挑战基础的那些主张.(2)扩展:扩展CRUM以便能够应对这些挑战提出的问题,并增加新的表征和计算观念.(3)补充:用非表征和非计算的观念补充CRUM,使之应对这些挑战.(4)抛弃:CRUM对心智是如何运作的描述是错误的,应该抛弃CRUM.对于上述四种态度,作者采取了一种折中的综合和整合的路径:“我将会论证,这些挑战提出的理由都不足以使我们放弃CRUM.不过,这些挑战中的一些部分也表明了CRUM需要扩展和补充,特别是要能与生物性和社会性因素进行整合.补充不同于扩展,因为它需要引入一些超越表征一计算解释模式的概念和假设.”

在本书的最后一章“认知科学的未来”中,作者表达了认知科学的未来在于整合这一诚挚而强烈的愿望.作者说道:“揭示心智是如何工作的可以说是人类试图拼接的一个最大的拼图题,对各个分块的处理需要来自多个领域的努力.”作者提出,这些努力需要推进三种类型的整合.首先,我们需要面对新的跨学科的整合:哲学、心理学、人工智能、人类学语言学和神经科学的研究人员必须认识到相互间进行对话和理解对方工作的必要性;作者希望有志于探究心智的学生和研究人员不要局限于单个学科的理论和方法,因为这不仅会使研究者丧失对心智更广泛的理解,而且可能丧失从跨学科交流中所激发出的、进而在他们本学科中取得创造性成果的可能性.其次,通过利用不同学科的方法所收集到的不同类型的数据,认知科学还应当进一步推进实验上的整合.再者,需要开展由计算思想与仿真模拟所带来的理论上的整合.关于认知科学的未来,作者在中文版序中还提到,如果他有时间来写这部教材的第三版,以下的发展趋势是有必要讨论的话题.作者认为,第一个趋势是认知神经科学对于所有心理学分支而言都变得越来越核心;在过去的十年间,认知科学的第二个重要趋势是基于贝叶斯概率理论的统计模型变得日益显要;第三个值得注意的重要趋势是对认知和心智具身性(embodiment)的日益增加的重视和强调;最后,第四个重要趋向是对认知和心智的社会维度的更多理解.

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