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特曼,考夫卡和柯勒自1910年起密切合作,成为格式塔学派的核心.他们于1921年创立了该学派的刊物《心理学研究》.在20年代和30年代,他们先后移居美国并吸引了许多支持者. 1912年,魏特曼发表了一篇题为《似动的实验研究》的论文,标志着格式塔心理学的开始.在格式塔学派创始以前,构造主义心理学派主张对意识经验进行分析,将经验分解为单元或元素.经验元素的相加构成复杂的经验.格式塔学派则主张,人的每一种经验都是一个整体,不能简单地用其组成部分来说明.似动现象是一个整体经验,单个刺激的相加并不能说明似动现象的发生.格式塔学派认为整体大于部分之和.德语中Gestalt(格式塔)的意思是整体或完整的图形.格式塔学派认为知觉经验服从于某些图形组织的规律.这些规律也叫做格式塔原则,主要有图形和背景原则,接近性原则,相似性原则,连续性原则,完美图形原则等.客观刺激容易按以上的规律被知觉成有意义的图.
在格式塔学派建立后的数十年里,其理论被应用到学习,问题解决,思维等其它领域.格式塔学派认为,条件化的重复性学习是最低级的学习方法,学习是对关系的掌握.在柯勒看来,关系的掌握即是理解过程.一旦学习者知觉到特定情境中各要素间的相互关系,产生出新的经验,就会出现创造性的结果.这种突然贯通的解决问题过程称为顿悟(insight).
50年代前后,格式塔理论被推广到人格,社会及临床心理学领域里.60年代,新兴的认知心理学吸取了格式塔心理学的某些观点,特别是格式塔心理学对思维研究的成果.目前,格式塔学派在个别领域中仍相当有影响.例如,在知觉研究中,格式塔观点仍占主导地位.但是在当代心理学中,格式塔心理学已经不作为一个独立的学派进行活动了.
格式塔(Gestalt)是一个德语词,原意是外形,形状,或者配置.
在心理学里用这个词表示的意思是,作为一个有意义的整体而感知到的一组感觉,通过格式塔,思维对进入大脑的各种感觉分辨结构或归纳意义.
例如,当我们从不同的角度看一个圆圈时,它看起来总是圆的,对思维结果而言,这一点非常重要,因为那确实是一个圆而不是椭圆.但是,在一个镜头上它有时却是椭圆形的,例如用相机从不同的角度给这个圆拍照,在图片上能明确显示出:从不同的角度上观察这个圆得到的却是些不同形状的椭圆形,虽然事实上它是一个圆.这就是说,思维使我们看到了本质.
同样地,当我们从不同的角度看一张桌子时,视网膜上的图像也会改变,可是,我们在内心里体会到的,看见过的那张桌子的经验却不会改变.
应用格式塔心理学的原理可以很好地解释其中的原由:这是因为思维在解释感觉时会按自己知道的目标的样子去描述.也就是说,思维能去除掉多种复杂性的干扰而抓住最简单和本质的东西,这就是思维的力量,或者说是认识模式的力量.人类在认知上的这种特点,使思维不至于迷失在复杂的细节之中,而能掌握内在的结构.具体到上述圆圈的例子来说,就是使我们不会因为所处的角度的不同而把一个圆当成一个椭圆.这是认识模式最为重要的一个作用.
在格式塔心理学的上百条已被明确的原理中,有一个很重要的原理,叫求简律.正如同自然法则会使一个肥皂泡以最简单的可能形状存在一样,思维也倾向于在复杂的表象中看见整体的最简单,最本质的结构.在等思维中培养这种最重要的系统性思考能力,就是要能在复杂的等(现象)等中,看出一再重复发生,并起着决定性作用的结构形态来.
人类的思维过程是一个试图揭示被认识事物的系统性整体的复杂过程,从系统科学的观点来看,任何一个复杂的系统都是由各种要素及其关系组成的整体.思维通过自组织的过程,对进入头脑的各种信息进行深入的加工,在此过程中将启用一系列智力操作.通常的那些基本的智力操作包括分析,综合,抽象和概括,此外还有比较,分类等.思维通过自组织的过程抓住复杂事物内在的本质结构,并以这种结构化的认识模式拓展自己的认识空间.
例如,当我们刚认识一个陌生人的时候,会感知到很多有关其特征的信息,例如圆形脸,双眼皮,高鼻梁等等.下次看到他的时候,他的容貌可能发生了部分的改变,但我们可以凭着一些主要特征来认出他是同一个人,这就是因为思维把握住了那些最为本质的东西某种本质的固有结构
(3)Bayes决策理论 bayesiantheory贝叶斯决策理论
贝叶斯决策理论概述 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分. 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策. 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是: 已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 利用贝叶斯公式转换成后验概率 根据后验概率大小进行决策分类
(4)人工神经网络中的BP网络,自组织网络和联想记忆网络的主要内容 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN),一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型.这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的.人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为"训练".(引自《环球科学》2007年第一期《神经语言:老鼠胡须下的秘密》) 概念 由大量处理单元互联组成的非线性,自适应信息处理系统.它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理,记忆信息的方式进行信息处理. 人工神经网络具有四个基本特征: (1)非线性非线性关系是自然界的普遍特性.大脑的智慧就是一种非线性现象.人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系.具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量. (2)非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成.一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用,相互连接所决定.通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性.联想记忆是非局限性的典型例子. (3)非常定性人工神经网络具有自适应,自组织,自学习能力.神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化.经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程. (4)非凸性一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数.例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态.非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性. 人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征,字母,概念,或者一些有意义的抽象模式.网络中处
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