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[美] 斯特兰·奥尔松（Stellan Ohlsson） 著，赵庆柏，唐云，陈石 等 译

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111560937

版次：1

商品编码：12163732

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：301

内容简介

　　主要关注了三种深度的非单调认知变化——新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变，在对三种认知变化进行研究综述和理论解释之后，总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。全书共分为五个部分，包含12章内容。部分从环境的变化出发，强调了非单调认知变化存在的必要性，并对相关的基本假设和理论成立的标准进行了回顾。第二到四部分研究了非单调变化的三个案例：新颖事物的创造，对不熟悉或者变化的任务环境的适应，从一个信念系统到另一个信念系统的转变。第五部分讨论了三个微理论之间如何彼此关联，并根据三个微理论各自体现的抽象原理，提出非单调认知变化的统合理论。

目录

译者序
前言
第一部分　引言
第1章超越经验之需求 2
1.1混乱的时钟 2
1.2在混乱的世界中学习 8
1.3深层学习 12
第2章项目的性质 14
2.1杜绝回避 14
2.2认知结构：基本要素 16
2.2.1表征的核心 17
2.2.2功能与过程 19
2.2.3控制的必要性 20
2.2.4Turing-Newell的观点 21
2.3解释变化 22
2.3.1成分解释 22
2.3.2学习机制表单 24
2.3.3触发条件 25
2.3.4作为解释目标的模式 25
2.3.5理论衔接 26
2.3.6成分解释的挑战 26
2.3.7充分性条件 27
2.4前景 28
第二部分　创造
第3章新颖事物产生 30
3.1创造性问题 30
3.1.1新颖如何成为一种可能？ 31
3.1.2创造中什么是创造性的？ 32
3.1.3创造行动的方向从何而来？ 35
3.1.4为什么创造有限制？又是如何限制的呢？ 35
3.1.5创造的四个问题 36
3.2新颖产品理论 36
3.2.1组合而成的新颖 36
3.2.2累积而成的新颖 39
3.2.3通过变异选择的累积？ 40
3.2.4通过启发式搜索的累积 41
3.2.5累积理论的评估 44
3.2.6重构的新颖 45
3.3观点表单 48
第4章创造性顿悟：重配理论 49
4.1构造顿悟问题 49
4.1.1反对顿悟问题的情况 50
4.1.2顿悟序列 51
4.2分析性问题解决 52
4.2.1问题知觉 53
4.2.2知识提取 55
4.2.3启发式搜索 57
4.2.4经验的利与弊 58
4.3顿悟理论 58
4.3.1无理由僵局的原因 58
4.3.2如何化解僵局 60
4.3.3结果：寻求新的选项 64
4.4创造性问题的回答 65
4.5评价 66
4.5.1完整性和简洁性 66
4.5.2实验证据 67
4.5.3与先前理论的关系 69
4.5.4组成完整的理论 72
第5章更广泛的创造性顿悟 73
5.1泛化与拓展 73
5.2跨时间和复杂性的拓展 75
5.2.1复杂性：分析性问题解决 75
5.2.2复杂性：僵局和顿悟 77
5.2.3跨时间的拓展 79
5.2.4拓展的其他属性 82
5.2.5总结和讨论 83
5.3从个体向集体拓展 84
5.3.1集体中的停滞与突破 85
5.3.2额外变化机制：更替 88
5.3.3总结 89
5.4合并时间与集体 89
5.5终极系统水平 93
第三部分　调适
第6章能力的增长 96
6.1关于练习的问题 97
6.2行动的规则与结构 100
6.2.1行为的单元 101
6.2.2目标 101
6.2.3任务环境 102
6.2.4实践性知识 103
6.2.5策略执行 105
6.3技能习得过程 106
6.3.1一个世纪以来的进展 106
6.3.2信息特异性原则 109
6.4九种模式理论 113
第7章错误校正：特异化理论 117
7.1构建问题框架 117
7.2错误检测 118
7.2.1客观错误与主观错误 119
7.2.2行动和判断的分离 120
7.2.3错误信号作为对约束条件的违反 121
7.3错误校正 123
7.3.1错误的起源 124
7.3.2基于约束条件的特异化 125
7.3.3规则族谱和冲突化解 127
7.3.4与备选机制的关系 128
7.3.5单一学习事件的剖析 130
7.3.6三个中心概念 133
7.4迁移的问题 133
7.4.1基于约束条件的迁移理论 134
7.4.2模拟成功的迁移 135
7.4.3调适的首要性 139
7.5辅导的问题 139
7.5.1模拟从辅导中学习 141
7.5.2基于约束条件的辅导 142
7.5.3从基于约束条件的模型到多种导学模式 143
7.6Norbert Wiener的见解 144
第8章情境中的错误校正 145
8.1跨时间和复杂性的拓展 145
8.1.1技能习得的模式 146
8.1.2对能力的剖析 152
8.2集体中的错误减少 155
8.2.1集体中基于约束条件的学习 155
8.2.2安全启示 161
8.3大错误和社会的命运 162
第四部分　转变
第9章信念的形成 166
9.1关于转变的问题 167
9.2抵制的理论 170
9.2.1知识依赖性加工 170
9.2.2中心-边缘结构 172
9.2.3失谐消减 174
9.2.4讨论 177
9.3转变：以科学为例 178
9.3.1证伪中的进步 178
9.3.2反常事件的累积 179
9.3.3《结构》一书之后的多种方法 180
9.3.4木制品中的Kuhn 182
9.4信念转变：儿童科学家 183
9.4.1理论-理论 183
9.4.2本体论的范畴迁移 183
9.4.3转向教育学 184
9.4.4孩子只是孩子 185
9.5证伪的证伪 186
第10章信念修正：重新归类理论 188
10.1信念、信念系统和认知冲突 188
10.1.1信念维度 188
10.1.2信念系统的结构 190
10.1.3冲突的成分 193
10.2转变理论 195
10.2.1局部一致性与潜在冲突 196
10.2.2异类联结与显性冲突 197
10.2.3竞争评估 198
10.2.4变化扩散 199
10.2.5三个例子 200
10.2.6总结 201
10.3和其他理论的关系 202
10.4实用需求 205
第五部分　结论
第11章统合理论的要素 208
11.1深层学习的原则 211
11.1.1自发活动 211
11.1.2结构化、无边界的表征 212
11.1.3分层的、选择性的、容量
有限的、前馈的加工过程 213
11.1.4普遍的单调学习 213
11.1.5局部一致性与潜在冲突 214
11.1.6反馈与节点的变化 214
11.1.7节点变化的放大传播 215
11.1.8解释与显性冲突 216
11.1.9依据认知效用的竞争评价 217
11.1.10　必要的、充分的抑或充要的？ 217
11.2进化起源 218
11.3非单调变化的难点

精彩书摘

　　《深层学习：心智如何超越经验》：
　　这一理论不仅回答了机制的问题，也回答了关于充分性、必要性和逐渐变化的问题。练习能自动带来提高，至少练习之初是这样，在这一意义上练习对于学习是充分的。其原因是与大多数认知过程相似，学习机制并不是受自主控制，而是在意识之外起作用。练习是一项有意而深思熟虑的活动，个体可以选择是否从事，但是在某个特定时刻发生的心理过程因为满足了触发条件而引起了产生式规则中的突变，却并不是因为个体有意愿或意志去改进。技能的提高是意向活动的副作用。与摄食足以引起消化的状况相似，练习足以引起认知变化。
　　练习是必要的，因为改进并不能凭空出现。学习将新的信息融合在所构建的策略中，而那种信息必须来自某处。通过练习学习的悖论在于学习者自身通过尝试执行目标任务而产生了信息。行动引发了原始规则的构建，那些规则的执行则产生了正性和负性反馈。通过反复执行目标任务，学习者产生了执行历史，从中可能发现捷径，积累环境中的统计规律信息以及在记忆中储存解决方案和答案。总之，因为任务环境对学习者行动的反应是关于任务信息的最终来源，所以练习是必要的；没有行动也就意味着没有信息和没有提高。
　　……

前言/序言

　　前　言Deep Learning: How the Mind Overrides Experience　　本书的主题是，人类拥有一些能够使他们超越过去经验的束缚并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程，它们与学习心理学理论中常常设想的那些认知加工过程并不相同。这种被我称为深层学习或者更准确地说是非单调认知变化的能力构成了心智的一个独特方面，它具有自己的规则，因此需要自己的理论。本书通过总结和扩展我和他人的先前研究发展了这一理论，主要涉及三类特殊的非单调变化：新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变。本书不仅针对三类认知变化的心理加工过程分别提出了一些新颖的理论，而且总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。 　　在意识到创造、调适和转变是同一主题的不同形式之前，我已对这些主题产生了兴趣。在20世纪70年代末我还是斯德哥尔摩大学的一名研究生时，便尝试在顿悟的Gestalt观点与由A. Newell和H. A. Simon提出的问题解决的信息加工理论之间建立联系。首次尝试的结果在1984年得以发表，多年以后它已发展成为第4章中的顿悟理论。我要感谢我的博士导师Yvonne Waern，感谢她对我这项工作和其他一些古怪活动的长期鼓励和大力支持，感谢她每周组织一次认知研讨会，在那里我们可以尽情地讨论认知。我怀念与Yvonne及Ove Almkvist、G?ran Hagert和Susanne Askvall等人的讨论。当时对认知感兴趣的瑞典心理学家组成了一个小团体，在与Carl Martin Allwood、Berndt Brehmer、Anders Ericsson、Henry Montgomery、Lars-G?ran Nilsson、Lennart Nilsson、Rolf Sandell和Ola Svensson等人的交往中，我学到很多。 　　现代关于技能习得的研究始于卡内基-梅隆大学的Y. Anzai和H. A. Simon在1979年发表的一篇文章。他们报道了一个计算机仿真模型，模拟单个被试学习一种新的问题解决策略。作为一名研究生，我有幸于1978年秋访问了卡内基-梅隆大学，那时正是这类研究刚刚兴起的时候。非常感谢Anders Ericsson，他是我在斯德哥尔摩大学的研究生同学，当时已经在卡内基-梅隆大学从事博士后研究，他慷慨地邀请我在他家住了几个月。我要对卡内基-梅隆大学的John R. Anderson、David Klahr、Allen Newell、Lynn Reder、Robert Siegler和Herbert A. Simon表示衷心的感谢，还有他们的学生和同事Patrick Langley、David Neves、John Laird和Paul Rosenbloom，感谢他们与我这样一个学生访问者的知性交流。Pat给予我特别的照顾。我们花了大量的时间讨论技能习得的计算模型，时至今日我们的合作还在继续。第6章中提到的调适的多重机制理论便是源自于当时的讨论。 　　在匹兹堡大学学习研究与发展中心担任资深科学家的那几年，我的研究开始涉及教育层面。我与Jonathan Schooler合作研究顿悟，发表了一篇顿悟与语言之间关系的论文，并受到广泛的引用。那些年关于技能习得的研究后来发展成了从错误中学习的理论，这便是第7章的核心内容。我对智能导学系统也有所研究。尽管在这以前，我和Pat Langley就已经研究如何将机器学习技术应用于学生错误的在线诊断问题，但是与学习研究与发展中心的Jeffrey Bonar、Bruce Buchanan、Alan Lesgold、Johanna Moore和Kurt VanLehn等人的讨论和合作大大加深了我对导学系统的理解。而与Bruce和Johanna共同开展的关于内科病人病情解释的自动化生成的研究加强了我长期以来对解释哲学的兴趣。读者将会在第2章中接触到这一话题。 　　对解释学的关注导致我对陈述性知识的性质产生了兴趣。我对这一话题的理解得益于与Michelene (“Micki”) Chi、James Greeno、Lauren Resnick和James Voss等人的交流。在学习研究与发展中心的那些年，我也接触到了职业发展中的一些其他方面。从Glynda Hull那里，我学到了学术写作不一定是呆板乏味的，希望读者能在本书中看到我的学习效果。从Gaia Leinhardt那里，我学会了重视课堂教师技能。而Robert Glaser和Lauren Resnick则教会了我基金申请的一些要素。学习研究与发展中心长期有学者来访。卡塞尔大学的环境系统分析教授Andreas Ernst当时还只是一名来自德国的学生，他花了一年时间与我一起尝试将认知技能融入启发式自我提升仿真模型中，这一模型将在第7章和第8章中重点介绍。在与Erno Lehtinen的交流中，我彻底弄清了陈述性知识抽象化的功能。同样，在与哈佛大学的David Perkins的对话以及随后对其团队的访问中，我受益匪浅。在学习研究与发展中心的几年中，我有幸与Nancy Bee、Ernest Rees和James J. Jewett等多技能人才共事。我要感谢John Anderson、Micki Chi、Susan Chipman和Lauren Resnick在我事业的重要时刻给予的帮助。 　　当我于1996年来到伊利诺伊大学芝加哥分校的时候，我继续沿着三条主线进行研究。当时还是德国慕尼黑马克斯·普朗克研究所研究生的Guenther Knoblich与我在芝加哥共度了一年中最美好的时光。我们提出了超越先前文献的顿悟理论，并且通过实验来支持它。第4章中的理论便是我们确定的认知机制的修订版。我们的实验得益于伊利诺伊大学芝加哥分校的同事Gary Raney，他以专业的眼动追踪技术为我们提供了很大的帮助。感谢Guenther，他在我1998年春访问马克斯·普朗克研究所的六周中创造机会继续这项研究，我还要对研究所所长Wolfgang Prinz教授的支持与款待表示感谢。 　　在伊利诺伊大学芝加哥分校，我关于认知技能的智能导学系统设计的工作在两个重要的方面取得了进展。第一个进展发生在1996年，我结识了计算机科学家Antonija (“Tanja”) Mitrovic，当时她正处于逃离先前故乡战乱并在新西兰重建家园的过程中。Tanja想把基于限制的从错误中学习理论（读者可在第7章中找到该理论）用于指导智能导学系统的设计。Tanja现在是该领域的领军研究者，感谢她和新西兰坎特伯雷大学的同事及学生在一系列智能导学系统中实现了我们的想法，我对此激动不已。第二个重要的进展源于Barbara Di Eugenio来到伊利诺伊大学芝加哥分校，她是一名具有专业导学知识的计算语言学家，早在学习研究与发展中心时我便与她结识。为了使导学系统设计拥有坚实的实证基础，我们对导学对话展开了研究。第7章中关于基于限制的导学方法应用的简短描述，总结了我与Tanja和Barbara及其学生合作而得到的一些深刻见解。 　　在伊利诺伊大学芝加哥分校，我有许多机会继续我对陈述性知识性质的研究兴趣。Andrew Johnson、Jason Leigh和Thomas Moher是伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学家，他们专门从事虚拟现实和相关技术研究。我们一起搭建并测试了一个学习环境，教给孩子们地球是球形的而不是平面的。尽管指导干预效果并没有像我们所期望的那么强，但是研究设计和数据收集激发了我们对于陈述性知识和信念的性质的思考。与伊利诺伊大学芝加哥分校哲学系同事Nicholas Huggett、Jon Jarrett和Colin Klein的讨论也增加了我对解释哲学的兴趣。2004年，Micki Chi邀请我合写一篇综述文章，阐述了复杂陈述性知识习得的认知机制。这项工作激发了我开发信念修正新理论的想法。我要感谢Gale Sinatra，她鼓励我把该理论撰写出来，并帮忙发表于《教育心理学家》杂志上。读者将会在第10章中找到该理论的最新版本。 　　同很多认知科学家一样，我在向其他行业的人解释我何以生存时经常会遇到困难。为防止这样的社交窘境出现，可以谈论一下认知科学对于日常生活的意义。如此，问题便产生了——那些意义究竟为何？认知加工的结果如何扩展到长期阶段和跨水平的复杂度层面？正常活动的个体认知的细节是否会影响小组、团队和组织？这些问题激发了我对计算机模拟个体与社会认知之间关联的兴趣。伊利诺伊大学芝加哥分校的两名同事为这项研究提供了灵感之源。我和Siddartha Bhattacharyya一起采用基于主体的建模技术，构建了社会创造的计算机模型。与同事James Larson的交流极大地加深了我对这个项目的理解，James是一名社会心理学家，他在小组决策和问题解决的仿真模型以及相关实验方面均有出色的表现。从这些同事那里我学到很多，这为研究个体和集体的关系（见第5章和第8章）提供了资料。 　　在伊利诺伊大学芝加哥分校的这些年，我有幸与一大群研究生共事，包括Bettina Chow、Andrew Corrigan-Halpern、David Cosejo、Thomas Griffin、Joshua Hemmerich、Trina Kershaw、Timothy Nokes、Justin Oesterreich、Mark Orr、Shamus Regan和Robert Youmans。读者将会看到他们的工作遍布本书。我要感谢他们每一个人，我们曾经有过那么多激动人心的讨论。 　　长期同时从事顿悟、技能习得和信念修正三个话题的研究势必会引发一个问题，那就是这三种认知变化是如何关联的。在20世纪90年代，复杂系统革命令我着迷，它同时征服了自然科学和社会科学，我渐渐明白这个关于现实的新观点直接影响到我自己的研究工作：如果自然和社会都是混沌的、复杂的和躁动的，那么怎样的心智才能使人立足于这样的世界中呢？这个问题导致我的三个兴趣与先前预期发生了不同的整合。 　　在新西兰坎特伯雷大学计算机科学系的2004休假年给了我尝试整合的机会。我要感谢Erskine基金会资助我的这次访问。我要感谢我的朋友、合作者Tanja Mitovic、系主任Timothy Bell和Erskine基金会的全体员工承担了我此次访问的文书工作和其他一些实际安排。符合当今时代的笔记本电脑生活方式，本书是在咖啡馆里撰写的，而不是在办公室。坎特伯雷平原西南方的克什米尔山上有个令人陶醉的咖啡馆，叫作杯子，本书的初稿就是在那里推敲完成的，而不可避免的改写则是在芝加哥黄金海岸旁边的星巴克以及Barnes & Noble咖啡馆里完成的。我要感谢这些地方的员工，感谢他们对一个长驻顾客的友善和耐心，感谢他们即时端上的卡布奇诺。在我的写作过程中，伊利诺伊大学芝加哥分校和其他地方的一些同事帮忙回应了关于注解和材料的各种问题和要求，他们是John Anderson、Tibor Bosse、Daniel Cervone、William Clancey、Stephanie Doane、Renee Elio、Susan Goldman、David Hilbert、Ben Jee、Jim Larson、Michael Levine、Matthew Lund、James MacGregor、Clark Le

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