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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Sternberg, Robert J. 编

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:1998-10

价格:$ 71.19

装帧:Pap

isbn号码:9780521576048

丛书系列:

图书标签:

• 认知心理学
• 创造力
• 创新
• 心理学
• 设计思维
• 问题解决
• 思维模式
• 灵感
• 艺术
• 教育
• 商业

好的，以下是一份针对名为《Handbook of Creativity》的图书的、内容详尽、且不包含任何关于该书内容的简介。 --- 《认知架构与心智模型：跨学科视角下的心智运作与问题解决机制》 书籍简介 本书深入探讨了人类认知过程的核心机制，聚焦于心智如何构建内部模型以理解和应对复杂外部世界。全书以严谨的跨学科方法论为基础，整合了认知心理学、神经科学、计算理论以及哲学思辨的最新成果，旨在描绘一幅关于“心智如何运作”的全面图景。我们不关注艺术表达或创新产出的表层现象，而是将焦点置于支撑这些现象背后的深层认知结构与信息处理的底层逻辑。 第一部分：心智模型的构建与表征 本部分首先确立了“心智模型”（Mental Models）作为理解人类决策和推理的基础框架。我们详尽考察了不同类型的表征方式，包括符号表征（Symbolic Representation）、连接主义表征（Connectionist Representation，即神经网络结构）以及具身认知（Embodied Cognition）中的感知运动表征。 第1章：知识的结构化存储与检索 本章系统分析了长期记忆的组织方式，区别于简单的信息仓库，心智模型倾向于形成高度关联的语义网络和图谱结构。我们讨论了基于框架（Frames）、脚本（Scripts）和图式（Schemas）的知识组织，它们如何通过预设的上下文结构来加速信息处理，同时也会讨论这种结构化可能带来的认知固化与偏差。重点阐述了知识激活的阈值理论及其在快速情境理解中的作用。 第2章：感知与情境整合 认知过程并非孤立发生，而是紧密依赖于持续的感官输入。本章深入研究了自下而上（Bottom-up）的感知处理与自上而下（Top-down）的预期驱动（Expectation-driven）过程如何协同作用，共同构建出对当前环境的实时“心智地图”。我们引入了“贝叶斯推理”在感知中的应用，探讨大脑如何持续更新其对外部世界的概率性预测，以及“预测编码”（Predictive Coding）理论如何解释感官输入与内部模型之间的动态平衡。 第3章：具身认知与环境交互 挑战了纯粹的心智主义观点，本部分强调身体在认知中的核心地位。我们探讨了运动系统、生理状态（如内稳态）如何直接影响信息的编码和解码。通过对空间导航、工具使用和身体姿态对决策影响的研究，本章论证了认知不仅仅是大脑中的计算，更是身体与环境持续互动的结果。 第二部分：推理、决策与认知控制 心智模型的关键功能在于指导行动和解决问题。本部分转向对高级认知过程的剖析，特别是系统性的思考路径和对资源分配的调控。 第4章：双系统理论与认知负荷 本章详细剖析了丹尼尔·卡尼曼提出的双系统理论（系统1/快思考与系统2/慢思考）在信息处理层面的神经生物学对应。我们侧重于分析系统2如何介入控制系统1的启发式偏见，以及这种切换机制对认知资源（如工作记忆容量）的消耗。内容包括对“认知负荷”（Cognitive Load）的精确测量方法及其对复杂任务表现的限制。 第5章：启发式偏见与系统性错误 人类的推理往往依赖捷径，这些启发式方法虽然高效，但也系统性地引入了偏差。本章对锚定效应、可得性启发式和确认偏误等在决策中的作用进行了详尽的案例分析和实验数据考察。我们着重于解析这些偏差如何源于心智模型在信息不完整情况下的最优适应策略，而非简单的逻辑缺陷。 第6章：工作记忆的动态管理与注意力分配 工作记忆（Working Memory）被视为心智的“临时工作台”。本章关注其容量限制、维持机制以及如何通过高效的注意力控制（Executive Control）来隔离、整合和操作当前正在处理的信息集合。我们将探讨神经科学中关于前额叶皮层（PFC）在维持目标导向行为中的作用，以及抑制无关信息干扰的具体神经通路。 第三部分：学习、适应性与系统边界 人类心智的强大之处在于其改变自身结构以适应新环境的能力。本部分探讨了学习的机制以及心智系统如何维持其运作边界。 第7章：强化学习与奖励机制 本章从计算神经科学的角度审视了学习过程，特别是基于奖励预测误差（Reward Prediction Error, RPE）的强化学习模型。我们分析了多巴胺系统在调节行为选择和评估未来价值方面的关键作用，以及这些机制如何在实践中形成对环境的内在激励结构，驱动个体寻求最优的行动序列。 第8章：迁移效应与知识的抽象化 真正的认知效率在于将已习得的知识应用于全新情境的能力，即知识迁移。本章区分了近迁移（Near Transfer）和远迁移（Far Transfer），并深入研究了如何从具体实例中提取出高阶的、可泛化的抽象原则。这涉及对结构化推理（Structural Reasoning）的探讨，即识别不同问题背后的相似底层逻辑。 第9章：心智的边界与模型修正 心智系统并非静态的。本章探讨了“可塑性”（Plasticity）的分子和系统级别基础，即新信息的整合如何导致现有心智模型的重组或替换。我们讨论了“认知失调”（Cognitive Dissonance）作为一种驱动模型修正的内部冲突信号，以及在面对与既有模型严重冲突的新数据时，系统抵抗变化或强制适应的内在倾向。 结论：复杂系统的视角 全书在最后部分将上述所有机制置于复杂系统理论的宏观框架下进行总结。心智被视为一个具有高度非线性、适应性和涌现特性的信息处理系统。本书旨在为读者提供一个扎实的理论工具箱，用于解析和理解人类认知行为背后的计算与神经基础，为进一步研究人类行为的底层规律打下坚实的基础。 ---

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