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出版者:中央广播电视大学

作者:高利明

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:1997-9

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787304014476

丛书系列:

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书籍名称：认知科学导论：心智、学习与智能的奥秘 内容简介 《认知科学导论：心智、学习与智能的奥秘》 是一部深度探讨人类心智运作机制、学习过程的底层逻辑以及人工智能发展前沿的综合性学术专著。本书旨在为读者构建一个跨学科的、系统化的认知科学知识框架，涵盖了心理学、神经科学、语言学、哲学和计算机科学的交叉领域，力求揭示“我们如何思考”这一宏大命题的复杂性与精妙之处。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础的感知与注意，到高级的推理、决策与意识体验的多个层面，并紧密结合当前的实证研究和理论模型。 --- 第一部分：认知科学的基石与心智的构造 本部分奠定了理解心智的理论基础，介绍了认知科学的历史脉络和核心范式。 第一章：认知科学的学科图景 本章首先界定了认知科学的学科范畴，阐述了其如何从行为主义的局限中脱离，转而关注“黑箱”内部的心智过程。详细讨论了计算主义（Computationalism）作为早期核心范式的作用，以及它对信息处理模型（Information Processing Model）的贡献。同时，也探讨了具身认知（Embodied Cognition）和情境化认知（Situated Cognition）等新兴范式对传统观点的修正与扩展，强调了身体经验和环境互动在认知形成中的不可或缺性。 第二章：感知与表征的架构 本章深入分析了人类如何通过感官系统接收、组织和解释外部世界的信息。重点讨论了知觉的构建性（Constructive Nature of Perception），而非简单的被动接收。内容包括视觉系统的分层处理（从初级视觉皮层到高级识别区域）、听觉和触觉信息的整合，以及跨模态感知（Multisensory Integration）的机制。此外，本章详细阐述了“表征”（Representation）的概念，区分了命题表征（Propositional Representation）与图像表征（Imagistic Representation），并讨论了它们在记忆和推理中的作用。 第三章：注意力的选择与过滤 注意力是心智资源分配的核心。本章系统梳理了注意力的两大类型：外显注意力（我们有意识地聚焦于某物）和内隐注意力（无意识的刺激捕捉）。通过对经典实验（如鸡尾酒会效应、闪光抑制现象）的回顾，解释了资源限制下的信息筛选机制。内容涵盖了早期选择模型（Broadbent’s Filter Model）与晚期选择模型之间的争论，并引入了基于负反馈的动态资源分配理论，解释了持续性注意力（Vigilance）的生理基础。 --- 第二部分：高级认知过程的运作机制 本部分聚焦于心智的高级功能，包括信息的存储、加工、以及复杂问题的解决。 第四章：记忆的结构与功能 记忆并非单一实体，而是复杂的系统网络。本章将记忆划分为不同的系统：感觉记忆（Sensory Memory）、短期/工作记忆（Working Memory，重点介绍Baddeley与Hitch的模型）和长期记忆。在长期记忆的探讨中，本书区分了陈述性记忆（外显记忆，包括情节记忆和语义记忆）与非陈述性记忆（内隐记忆，如程序性记忆和启动效应）。特别关注了记忆的编码（Encoding）、巩固（Consolidation）和提取（Retrieval）过程中的神经生物学基础，并分析了错误记忆（False Memory）产生的认知心理学原因。 第五章：语言的结构与心智的对话 本章探讨语言这一独特的人类认知能力。内容从语言的层级结构入手——语音学、音位学、形态学、句法学（介绍Chomsky的生成语法理论及其批评）和语义学。随后，本书转向语用学，讨论语言在真实语境中的理解和产生，即“言外之意”。重点分析了语言习得（Language Acquisition）的先天论与后天论的辩论，以及失语症（Aphasia）患者的神经损伤如何揭示了语言处理的模块化结构（如Broca区与Wernicke区）。 第六章：推理、决策与问题解决 这是人类心智最高级的活动。本章首先区分了演绎推理（必然性结论）和归纳推理（概率性结论）。随后，本书将大量篇幅用于探讨启发式（Heuristics）与认知偏见（Cognitive Biases），通过Kahneman和Tversky的展望理论（Prospect Theory）来解释非理性决策行为的系统性根源。在问题解决方面，本书分析了经典的问题解决模型（如目标-手段分析），并讨论了专家（Expert）与新手（Novice）在知识结构和搜索策略上的根本差异。 --- 第三部分：心智的边界与未来的智能 本部分将视野扩展到意识的本质、情绪的认知作用以及新兴的人工智能领域。 第七章：情绪与认知的交互 长期以来，认知科学试图将情绪视为与理性对立的成分。本章挑战了这一观点，探讨情绪（Emotion）如何深刻地影响感知、决策和记忆的形成。内容涵盖了情绪的神经回路（如杏仁核的作用），以及认知评估理论（Cognitive Appraisal Theory），解释了事件的意义构建如何直接导致情绪体验。同时也分析了压力和焦虑对工作记忆容量的负面影响。 第八章：意识的难题与神经关联 意识（Consciousness）是认知科学中最具挑战性的领域。本章梳理了意识研究的哲学基础，区分了“易问题”（Easy Problems，如信息整合）和“难问题”（Hard Problem，即主观经验的产生）。本书详细介绍了当前主流的神经科学理论，包括整合信息理论（IIT）和全局工作空间理论（Global Workspace Theory），并结合昏迷、睡眠等特殊状态下的脑电活动研究，试图定位意识体验的神经关联物（Neural Correlates of Consciousness）。 第九章：计算、连接主义与人工智能的认知基础 本章连接了认知科学与人工智能的前沿。首先回顾了早期的符号主义AI（Symbolic AI）及其局限性。随后，本书重点深入探讨了连接主义（Connectionism），即人工神经网络（ANNs）作为对生物大脑结构的模拟，如何更好地解释学习和模式识别。详细剖析了深度学习（Deep Learning）模型的认知意义，特别是卷积神经网络（CNNs）在视觉认知上的类人表现，以及循环神经网络（RNNs）在序列处理上的优势。本章的最终目标是探讨如何通过更深入的认知模型，构建更具鲁棒性和通用性的强人工智能。 --- 本书特色 《认知科学导论》的独特之处在于其跨学科的整合性和对前沿实证的紧密追踪。本书避免了纯理论的空泛，通过大量的实验案例（例如，双眼图像竞争实验、情景记忆的再巩固过程研究），让抽象的理论具象化。它不仅是理解人类心智的入门读物，更是为神经科学、心理学研究者以及计算机科学领域中寻求理论深度的从业者提供了一个坚实的认知蓝图。读者在合上此书时，将对人类智能的复杂运作和未来发展方向有一个全面而深刻的认识。

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这本书带给我的最大冲击是关于“学习的本质”的重新定义。在数字化浪潮下，我们很容易被工具本身所迷惑，但作者非常清晰地提醒我们，无论技术如何迭代，教育的核心价值——培养独立思考能力、健全人格和社会责任感——是永恒不变的。书中对“数字素养”的界定非常深刻，它不仅包括使用工具的能力，更包括辨别信息真伪、进行批判性反思的能力。我尤其欣赏作者在探讨全球教育公平性时所展现的关怀，指出技术应用不当反而可能加剧教育鸿沟的问题，这种人文关怀贯穿始终。总而言之，这是一本视野开阔、论证严密、且充满人文温度的佳作，值得所有关心教育未来的人反复研读。

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说实话，一开始拿到这本书，我还担心它会是一本枯燥的学术专著，充满了晦涩难懂的术语，但事实证明我的顾虑是多余的。这本书的行文流畅，仿佛在跟一位经验丰富的教育专家进行一场深入的对话。我最欣赏的一点是，它并没有盲目推崇“高科技”，而是非常审慎地分析了每一种新技术的适用场景和潜在风险。比如，书中对于个性化学习路径的构建部分，细致地剖析了数据隐私和算法偏见的问题，这展现了作者深厚的责任感和批判性思维。这种平衡、理性的探讨，使得全书的论述显得格外扎实可信。我身边不少朋友都在讨论教育的未来方向，这本书无疑可以成为我们深入交流的绝佳蓝本，它提供了充足的论据和多维度的分析框架，让人在讨论时更有底气和深度。

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我是一位刚入行不久的教师，深感现有教学方法在面对新一代学生时显得力不从心。这本书的出现，对我来说简直是久旱逢甘霖。它没有高高在上地对我们指手画脚，而是真正站在一线工作者的角度，理解我们在资源有限的情况下如何应用前沿理念。特别是书中介绍的几种“微创新”实践方法，非常接地气，我回去后立即尝试了一个关于小组项目协作的新模式，效果立竿见影，学生们的参与度明显提高了。这本书的排版和图表设计也做得很好，大量的流程图和对比分析，让原本复杂的概念变得可视化和易于吸收。它鼓励教育者保持好奇心和实验精神，这种积极的导向性，远比单纯的理论灌输更有力量。

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这本书的结构设计非常巧妙，逻辑层次分明，让人在阅读过程中始终能抓住主线。它似乎是以一种“问题导向”的方式展开的，先抛出一个当前教育中存在的痛点，然后层层深入，最终提出基于新技术的解决方案。我个人对其中关于“沉浸式学习环境”的章节印象深刻，作者没有停留在VR/AR的表面介绍，而是深入分析了如何设计出真正能促进深度思考和协作的学习体验，而不是单纯的感官刺激。这本书的语言风格偏向于一种沉稳而富有洞察力的叙事，没有过多的煽情或夸张，一切都建立在坚实的研究基础之上。它更像是一份面向未来教育工作者的“操作手册”和“思想指南”，每一个章节都提供了一个可以立即思考和实践的切入点。

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这本书真是令人大开眼界，我原本对这个领域了解不多，但读完之后，感觉自己好像进入了一个全新的世界。作者的叙述方式非常引人入胜，特别是对一些复杂概念的阐释，总是能用非常直观的比喻，让我这个门外汉也能轻松理解。我特别喜欢书中对于未来学习模式的探讨，它不是空泛的设想，而是结合了大量实际案例和数据分析，让人看到了教育变革的真实可能性。书中对技术工具的介绍也相当全面，但更重要的是，它强调了技术背后的“人”——如何利用这些工具去激发学生的内在潜力，而不是让技术成为学习的障碍。我个人认为，这本书的价值不仅在于提供了知识，更在于它提供了一种看待教育的全新视角，让我开始反思自己过去接受教育的经历，并对未来的学习充满了期待。尤其是在如何平衡效率与人文关怀这一点上，作者的观点非常独到且具有启发性。

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