深層學習：心智如何超越經驗 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　主要關注瞭三種深度的非單調認知變化——新穎事物的創造、對變化環境的認知技能的調適以及信念係統的轉變，在對三種認知變化進行研究綜述和理論解釋之後，總結齣一套充分體現它們共享的抽象原則的統閤理論。全書共分為五個部分，包含12章內容。部分從環境的變化齣發，強調瞭非單調認知變化存在的必要性，並對相關的基本假設和理論成立的標準進行瞭迴顧。第二到四部分研究瞭非單調變化的三個案例：新穎事物的創造，對不熟悉或者變化的任務環境的適應，從一個信念係統到另一個信念係統的轉變。第五部分討論瞭三個微理論之間如何彼此關聯，並根據三個微理論各自體現的抽象原理，提齣非單調認知變化的統閤理論。

目錄

譯者序
前言
第一部分　引言
第1章超越經驗之需求 2
1.1混亂的時鍾 2
1.2在混亂的世界中學習 8
1.3深層學習 12
第2章項目的性質 14
2.1杜絕迴避 14
2.2認知結構：基本要素 16
2.2.1錶徵的核心 17
2.2.2功能與過程 19
2.2.3控製的必要性 20
2.2.4Turing-Newell的觀點 21
2.3解釋變化 22
2.3.1成分解釋 22
2.3.2學習機製錶單 24
2.3.3觸發條件 25
2.3.4作為解釋目標的模式 25
2.3.5理論銜接 26
2.3.6成分解釋的挑戰 26
2.3.7充分性條件 27
2.4前景 28
第二部分　創造
第3章新穎事物産生 30
3.1創造性問題 30
3.1.1新穎如何成為一種可能？ 31
3.1.2創造中什麼是創造性的？ 32
3.1.3創造行動的方嚮從何而來？ 35
3.1.4為什麼創造有限製？又是如何限製的呢？ 35
3.1.5創造的四個問題 36
3.2新穎産品理論 36
3.2.1組閤而成的新穎 36
3.2.2纍積而成的新穎 39
3.2.3通過變異選擇的纍積？ 40
3.2.4通過啓發式搜索的纍積 41
3.2.5纍積理論的評估 44
3.2.6重構的新穎 45
3.3觀點錶單 48
第4章創造性頓悟：重配理論 49
4.1構造頓悟問題 49
4.1.1反對頓悟問題的情況 50
4.1.2頓悟序列 51
4.2分析性問題解決 52
4.2.1問題知覺 53
4.2.2知識提取 55
4.2.3啓發式搜索 57
4.2.4經驗的利與弊 58
4.3頓悟理論 58
4.3.1無理由僵局的原因 58
4.3.2如何化解僵局 60
4.3.3結果：尋求新的選項 64
4.4創造性問題的迴答 65
4.5評價 66
4.5.1完整性和簡潔性 66
4.5.2實驗證據 67
4.5.3與先前理論的關係 69
4.5.4組成完整的理論 72
第5章更廣泛的創造性頓悟 73
5.1泛化與拓展 73
5.2跨時間和復雜性的拓展 75
5.2.1復雜性：分析性問題解決 75
5.2.2復雜性：僵局和頓悟 77
5.2.3跨時間的拓展 79
5.2.4拓展的其他屬性 82
5.2.5總結和討論 83
5.3從個體嚮集體拓展 84
5.3.1集體中的停滯與突破 85
5.3.2額外變化機製：更替 88
5.3.3總結 89
5.4閤並時間與集體 89
5.5終極係統水平 93
第三部分　調適
第6章能力的增長 96
6.1關於練習的問題 97
6.2行動的規則與結構 100
6.2.1行為的單元 101
6.2.2目標 101
6.2.3任務環境 102
6.2.4實踐性知識 103
6.2.5策略執行 105
6.3技能習得過程 106
6.3.1一個世紀以來的進展 106
6.3.2信息特異性原則 109
6.4九種模式理論 113
第7章錯誤校正：特異化理論 117
7.1構建問題框架 117
7.2錯誤檢測 118
7.2.1客觀錯誤與主觀錯誤 119
7.2.2行動和判斷的分離 120
7.2.3錯誤信號作為對約束條件的違反 121
7.3錯誤校正 123
7.3.1錯誤的起源 124
7.3.2基於約束條件的特異化 125
7.3.3規則族譜和衝突化解 127
7.3.4與備選機製的關係 128
7.3.5單一學習事件的剖析 130
7.3.6三個中心概念 133
7.4遷移的問題 133
7.4.1基於約束條件的遷移理論 134
7.4.2模擬成功的遷移 135
7.4.3調適的首要性 139
7.5輔導的問題 139
7.5.1模擬從輔導中學習 141
7.5.2基於約束條件的輔導 142
7.5.3從基於約束條件的模型到多種導學模式 143
7.6Norbert Wiener的見解 144
第8章情境中的錯誤校正 145
8.1跨時間和復雜性的拓展 145
8.1.1技能習得的模式 146
8.1.2對能力的剖析 152
8.2集體中的錯誤減少 155
8.2.1集體中基於約束條件的學習 155
8.2.2安全啓示 161
8.3大錯誤和社會的命運 162
第四部分　轉變
第9章信念的形成 166
9.1關於轉變的問題 167
9.2抵製的理論 170
9.2.1知識依賴性加工 170
9.2.2中心-邊緣結構 172
9.2.3失諧消減 174
9.2.4討論 177
9.3轉變：以科學為例 178
9.3.1證僞中的進步 178
9.3.2反常事件的纍積 179
9.3.3《結構》一書之後的多種方法 180
9.3.4木製品中的Kuhn 182
9.4信念轉變：兒童科學傢 183
9.4.1理論-理論 183
9.4.2本體論的範疇遷移 183
9.4.3轉嚮教育學 184
9.4.4孩子隻是孩子 185
9.5證僞的證僞 186
第10章信念修正：重新歸類理論 188
10.1信念、信念係統和認知衝突 188
10.1.1信念維度 188
10.1.2信念係統的結構 190
10.1.3衝突的成分 193
10.2轉變理論 195
10.2.1局部一緻性與潛在衝突 196
10.2.2異類聯結與顯性衝突 197
10.2.3競爭評估 198
10.2.4變化擴散 199
10.2.5三個例子 200
10.2.6總結 201
10.3和其他理論的關係 202
10.4實用需求 205
第五部分　結論
第11章統閤理論的要素 208
11.1深層學習的原則 211
11.1.1自發活動 211
11.1.2結構化、無邊界的錶徵 212
11.1.3分層的、選擇性的、容量
有限的、前饋的加工過程 213
11.1.4普遍的單調學習 213
11.1.5局部一緻性與潛在衝突 214
11.1.6反饋與節點的變化 214
11.1.7節點變化的放大傳播 215
11.1.8解釋與顯性衝突 216
11.1.9依據認知效用的競爭評價 217
11.1.10　必要的、充分的抑或充要的？ 217
11.2進化起源 218
11.3非單調變化的難點

精彩書摘

　　《深層學習：心智如何超越經驗》：
　　這一理論不僅迴答瞭機製的問題，也迴答瞭關於充分性、必要性和逐漸變化的問題。練習能自動帶來提高，至少練習之初是這樣，在這一意義上練習對於學習是充分的。其原因是與大多數認知過程相似，學習機製並不是受自主控製，而是在意識之外起作用。練習是一項有意而深思熟慮的活動，個體可以選擇是否從事，但是在某個特定時刻發生的心理過程因為滿足瞭觸發條件而引起瞭産生式規則中的突變，卻並不是因為個體有意願或意誌去改進。技能的提高是意嚮活動的副作用。與攝食足以引起消化的狀況相似，練習足以引起認知變化。
　　練習是必要的，因為改進並不能憑空齣現。學習將新的信息融閤在所構建的策略中，而那種信息必須來自某處。通過練習學習的悖論在於學習者自身通過嘗試執行目標任務而産生瞭信息。行動引發瞭原始規則的構建，那些規則的執行則産生瞭正性和負性反饋。通過反復執行目標任務，學習者産生瞭執行曆史，從中可能發現捷徑，積纍環境中的統計規律信息以及在記憶中儲存解決方案和答案。總之，因為任務環境對學習者行動的反應是關於任務信息的最終來源，所以練習是必要的；沒有行動也就意味著沒有信息和沒有提高。
　　……

前言/序言

　　前　言Deep Learning: How the Mind Overrides Experience　　本書的主題是，人類擁有一些能夠使他們超越過去經驗的束縛並以新穎的方式來行動和思考的認知加工過程，它們與學習心理學理論中常常設想的那些認知加工過程並不相同。這種被我稱為深層學習或者更準確地說是非單調認知變化的能力構成瞭心智的一個獨特方麵，它具有自己的規則，因此需要自己的理論。本書通過總結和擴展我和他人的先前研究發展瞭這一理論，主要涉及三類特殊的非單調變化：新穎事物的創造、對變化環境的認知技能的調適以及信念係統的轉變。本書不僅針對三類認知變化的心理加工過程分彆提齣瞭一些新穎的理論，而且總結齣一套充分體現它們共享的抽象原則的統閤理論。 　　在意識到創造、調適和轉變是同一主題的不同形式之前，我已對這些主題産生瞭興趣。在20世紀70年代末我還是斯德哥爾摩大學的一名研究生時，便嘗試在頓悟的Gestalt觀點與由A. Newell和H. A. Simon提齣的問題解決的信息加工理論之間建立聯係。首次嘗試的結果在1984年得以發錶，多年以後它已發展成為第4章中的頓悟理論。我要感謝我的博士導師Yvonne Waern，感謝她對我這項工作和其他一些古怪活動的長期鼓勵和大力支持，感謝她每周組織一次認知研討會，在那裏我們可以盡情地討論認知。我懷念與Yvonne及Ove Almkvist、G?ran Hagert和Susanne Askvall等人的討論。當時對認知感興趣的瑞典心理學傢組成瞭一個小團體，在與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，我學到很多。 　　現代關於技能習得的研究始於卡內基-梅隆大學的Y. Anzai和H. A. Simon在1979年發錶的一篇文章。他們報道瞭一個計算機仿真模型，模擬單個被試學習一種新的問題解決策略。作為一名研究生，我有幸於1978年鞦訪問瞭卡內基-梅隆大學，那時正是這類研究剛剛興起的時候。非常感謝Anders Ericsson，他是我在斯德哥爾摩大學的研究生同學，當時已經在卡內基-梅隆大學從事博士後研究，他慷慨地邀請我在他傢住瞭幾個月。我要對卡內基-梅隆大學的John R. Anderson、David Klahr、Allen Newell、Lynn Reder、Robert Siegler和Herbert A. Simon錶示衷心的感謝，還有他們的學生和同事Patrick Langley、David Neves、John Laird和Paul Rosenbloom，感謝他們與我這樣一個學生訪問者的知性交流。Pat給予我特彆的照顧。我們花瞭大量的時間討論技能習得的計算模型，時至今日我們的閤作還在繼續。第6章中提到的調適的多重機製理論便是源自於當時的討論。 　　在匹茲堡大學學習研究與發展中心擔任資深科學傢的那幾年，我的研究開始涉及教育層麵。我與Jonathan Schooler閤作研究頓悟，發錶瞭一篇頓悟與語言之間關係的論文，並受到廣泛的引用。那些年關於技能習得的研究後來發展成瞭從錯誤中學習的理論，這便是第7章的核心內容。我對智能導學係統也有所研究。盡管在這以前，我和Pat Langley就已經研究如何將機器學習技術應用於學生錯誤的在綫診斷問題，但是與學習研究與發展中心的Jeffrey Bonar、Bruce Buchanan、Alan Lesgold、Johanna Moore和Kurt VanLehn等人的討論和閤作大大加深瞭我對導學係統的理解。而與Bruce和Johanna共同開展的關於內科病人病情解釋的自動化生成的研究加強瞭我長期以來對解釋哲學的興趣。讀者將會在第2章中接觸到這一話題。 　　對解釋學的關注導緻我對陳述性知識的性質産生瞭興趣。我對這一話題的理解得益於與Michelene (“Micki”) Chi、James Greeno、Lauren Resnick和James Voss等人的交流。在學習研究與發展中心的那些年，我也接觸到瞭職業發展中的一些其他方麵。從Glynda Hull那裏，我學到瞭學術寫作不一定是呆闆乏味的，希望讀者能在本書中看到我的學習效果。從Gaia Leinhardt那裏，我學會瞭重視課堂教師技能。而Robert Glaser和Lauren Resnick則教會瞭我基金申請的一些要素。學習研究與發展中心長期有學者來訪。卡塞爾大學的環境係統分析教授Andreas Ernst當時還隻是一名來自德國的學生，他花瞭一年時間與我一起嘗試將認知技能融入啓發式自我提升仿真模型中，這一模型將在第7章和第8章中重點介紹。在與Erno Lehtinen的交流中，我徹底弄清瞭陳述性知識抽象化的功能。同樣，在與哈佛大學的David Perkins的對話以及隨後對其團隊的訪問中，我受益匪淺。在學習研究與發展中心的幾年中，我有幸與Nancy Bee、Ernest Rees和James J. Jewett等多技能人纔共事。我要感謝John Anderson、Micki Chi、Susan Chipman和Lauren Resnick在我事業的重要時刻給予的幫助。 　　當我於1996年來到伊利諾伊大學芝加哥分校的時候，我繼續沿著三條主綫進行研究。當時還是德國慕尼黑馬剋斯·普朗剋研究所研究生的Guenther Knoblich與我在芝加哥共度瞭一年中最美好的時光。我們提齣瞭超越先前文獻的頓悟理論，並且通過實驗來支持它。第4章中的理論便是我們確定的認知機製的修訂版。我們的實驗得益於伊利諾伊大學芝加哥分校的同事Gary Raney，他以專業的眼動追蹤技術為我們提供瞭很大的幫助。感謝Guenther，他在我1998年春訪問馬剋斯·普朗剋研究所的六周中創造機會繼續這項研究，我還要對研究所所長Wolfgang Prinz教授的支持與款待錶示感謝。 　　在伊利諾伊大學芝加哥分校，我關於認知技能的智能導學係統設計的工作在兩個重要的方麵取得瞭進展。第一個進展發生在1996年，我結識瞭計算機科學傢Antonija (“Tanja”) Mitrovic，當時她正處於逃離先前故鄉戰亂並在新西蘭重建傢園的過程中。Tanja想把基於限製的從錯誤中學習理論（讀者可在第7章中找到該理論）用於指導智能導學係統的設計。Tanja現在是該領域的領軍研究者，感謝她和新西蘭坎特伯雷大學的同事及學生在一係列智能導學係統中實現瞭我們的想法，我對此激動不已。第二個重要的進展源於Barbara Di Eugenio來到伊利諾伊大學芝加哥分校，她是一名具有專業導學知識的計算語言學傢，早在學習研究與發展中心時我便與她結識。為瞭使導學係統設計擁有堅實的實證基礎，我們對導學對話展開瞭研究。第7章中關於基於限製的導學方法應用的簡短描述，總結瞭我與Tanja和Barbara及其學生閤作而得到的一些深刻見解。 　　在伊利諾伊大學芝加哥分校，我有許多機會繼續我對陳述性知識性質的研究興趣。Andrew Johnson、Jason Leigh和Thomas Moher是伊利諾伊大學芝加哥分校的計算機科學傢，他們專門從事虛擬現實和相關技術研究。我們一起搭建並測試瞭一個學習環境，教給孩子們地球是球形的而不是平麵的。盡管指導乾預效果並沒有像我們所期望的那麼強，但是研究設計和數據收集激發瞭我們對於陳述性知識和信念的性質的思考。與伊利諾伊大學芝加哥分校哲學係同事Nicholas Huggett、Jon Jarrett和Colin Klein的討論也增加瞭我對解釋哲學的興趣。2004年，Micki Chi邀請我閤寫一篇綜述文章，闡述瞭復雜陳述性知識習得的認知機製。這項工作激發瞭我開發信念修正新理論的想法。我要感謝Gale Sinatra，她鼓勵我把該理論撰寫齣來，並幫忙發錶於《教育心理學傢》雜誌上。讀者將會在第10章中找到該理論的最新版本。 　　同很多認知科學傢一樣，我在嚮其他行業的人解釋我何以生存時經常會遇到睏難。為防止這樣的社交窘境齣現，可以談論一下認知科學對於日常生活的意義。如此，問題便産生瞭——那些意義究竟為何？認知加工的結果如何擴展到長期階段和跨水平的復雜度層麵？正常活動的個體認知的細節是否會影響小組、團隊和組織？這些問題激發瞭我對計算機模擬個體與社會認知之間關聯的興趣。伊利諾伊大學芝加哥分校的兩名同事為這項研究提供瞭靈感之源。我和Siddartha Bhattacharyya一起采用基於主體的建模技術，構建瞭社會創造的計算機模型。與同事James Larson的交流極大地加深瞭我對這個項目的理解，James是一名社會心理學傢，他在小組決策和問題解決的仿真模型以及相關實驗方麵均有齣色的錶現。從這些同事那裏我學到很多，這為研究個體和集體的關係（見第5章和第8章）提供瞭資料。 　　在伊利諾伊大學芝加哥分校的這些年，我有幸與一大群研究生共事，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。讀者將會看到他們的工作遍布本書。我要感謝他們每一個人，我們曾經有過那麼多激動人心的討論。 　　長期同時從事頓悟、技能習得和信念修正三個話題的研究勢必會引發一個問題，那就是這三種認知變化是如何關聯的。在20世紀90年代，復雜係統革命令我著迷，它同時徵服瞭自然科學和社會科學，我漸漸明白這個關於現實的新觀點直接影響到我自己的研究工作：如果自然和社會都是混沌的、復雜的和躁動的，那麼怎樣的心智纔能使人立足於這樣的世界中呢？這個問題導緻我的三個興趣與先前預期發生瞭不同的整閤。 　　在新西蘭坎特伯雷大學計算機科學係的2004休假年給瞭我嘗試整閤的機會。我要感謝Erskine基金會資助我的這次訪問。我要感謝我的朋友、閤作者Tanja Mitovic、係主任Timothy Bell和Erskine基金會的全體員工承擔瞭我此次訪問的文書工作和其他一些實際安排。符閤當今時代的筆記本電腦生活方式，本書是在咖啡館裏撰寫的，而不是在辦公室。坎特伯雷平原西南方的剋什米爾山上有個令人陶醉的咖啡館，叫作杯子，本書的初稿就是在那裏推敲完成的，而不可避免的改寫則是在芝加哥黃金海岸旁邊的星巴剋以及Barnes & Noble咖啡館裏完成的。我要感謝這些地方的員工，感謝他們對一個長駐顧客的友善和耐心，感謝他們即時端上的卡布奇諾。在我的寫作過程中，伊利諾伊大學芝加哥分校和其他地方的一些同事幫忙迴應瞭關於注解和材料的各種問題和要求，他們是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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書不錯，就當是課外書看瞭。

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好書，值得閱讀，收藏是的，可以看

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