How to Write in Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Beech, John R.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 84.69

装帧:HRD

isbn号码:9781405156936

丛书系列:

图书标签:

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《认知科学前沿探索：跨学科视角下的心智奥秘》 图书简介 本书旨在为对认知科学、神经科学、心理学以及人工智能交叉领域有浓厚兴趣的读者提供一个深入、前沿的知识框架。我们不再将心智视为一个孤立的黑箱，而是将其置于一个由生物学基础、计算模型和社会互动共同构筑的复杂系统中进行审视。全书结构严谨，内容兼具理论深度与实践广度，力图揭示人类认知运作的底层机制及其在不同情境下的动态表现。 第一部分：心智的生物学基石与计算模型 本部分奠定了理解现代认知科学的基础。我们首先回顾了经典认知革命的遗产，并将其与当代神经科学的发现进行整合。重点讨论了自上而下（Top-down）和自下而上（Bottom-up）处理的神经回路基础，特别关注前额叶皮层在执行功能、工作记忆和决策制定中的核心作用。 1.1 神经元动力学与大规模脑网络： 详细阐述了单个神经元层面的信息编码方式——包括发放频率编码和群体编码。随后，将视角提升至大规模脑网络层面。我们深入分析了功能连接组（Connectome）的研究方法，特别是静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）揭示的默认模式网络（DMN）、凸显网络（Salience Network）和执行控制网络（Executive Control Network）之间的动态平衡与相互作用。我们探讨了这些网络如何协同工作以支持注意力的分配、目标导向的行为以及自我参照加工。 1.2 计算认知建模的新范式： 传统的符号主义AI和连接主义模型各有其局限性。本章引入了整合了概率论和贝叶斯推断的“贝叶斯大脑”假设。我们探讨了人类如何利用先验知识（Prior Knowledge）和感知证据（Sensory Evidence）进行高效的、不确定性下的推理。书中详细介绍了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在解释决策和习惯形成中的应用，特别是多巴胺系统如何编码预测误差（Prediction Error）。此外，我们还考察了基于非线性动力系统理论的认知模型，它们如何更好地描述认知状态的连续变化而非离散的符号操作。 1.3 感知与具身认知： 摒弃了笛卡尔式的二元对立，本部分强调了身体在认知形成中的核心地位。我们审视了“具身认知”（Embodied Cognition）的多种理论流派，包括“身体化”（Corporeality）和“延伸心智”（Extended Mind）的观点。通过分析运动皮层对语言理解的影响，以及姿态和手势在交流中的作用，读者将理解到，我们的思维过程并非仅仅发生在颅骨之内，而是深度耦合于我们的身体与所处的物理环境。 第二部分：认知过程的动态演化与适应性 第二部分将焦点从静态结构转向动态过程，探讨认知如何在时间维度上组织、学习和应对变化。 2.1 学习的神经可塑性机制： 详细介绍了赫布学习（Hebb’s Rule）的分子生物学基础，尤其是长时程增强作用（LTP）和长时程抑制作用（LTD）。随后，我们深入探讨了不同类型的学习——无监督学习、监督学习以及元学习（Meta-Learning，即“学会如何学习”）——在海马体、皮层和纹状体中的特异性实现。特别关注了记忆巩固过程中的睡眠阶段的作用，以及如何通过睡眠重放机制将短期经验转化为长期知识。 2.2 注意力、意识与信息过滤： 注意力被视为认知资源的有限分配机制。本章区分了选择性注意、持续性注意和分配性注意，并探讨了它们在不同神经通路中的实现。关于意识，我们不再停留在哲学思辨，而是探讨了主流的神经科学理论，如全局工作空间理论（Global Workspace Theory）和整合信息理论（Integrated Information Theory, IIT）。我们分析了这些理论如何预测在特定脑损伤或麻醉状态下，信息整合能力和信息可达性的变化。 2.3 语言的句法、语义与社会互动： 语言不再被视为一个独立的模块，而是与其他认知功能深度交织的系统。本书探讨了乔姆斯基的普遍语法理论与基于使用（Usage-Based）的认知语言学之间的张力。通过考察失语症患者的案例，我们精细地剖析了布洛卡区和韦尼克区在语言生成和理解中的精细分工。此外，我们引入了“社会性语言处理”的概念，研究听者如何根据说话者的意图和社会背景实时调整对语义的解释。 第三部分：高级认知功能与环境交互 本部分拓展了研究边界，探讨了认知如何与社会世界、文化背景以及人工智能技术发生复杂的相互作用。 3.1 社会认知与心智理论（Theory of Mind）： 理解他人——即心智理论——是人类社会性的核心。本章详细解析了镜像神经元系统（Mirror Neuron System）在理解他人行为意图中的作用。我们探究了心智理论的发展轨迹，从儿童的早期心智归属，到成人处理复杂欺骗和合作情境的能力。同时，讨论了社会焦虑、自闭症谱系障碍等状态下，心智理论的异常表现及其背后的神经机制。 3.2 决策制定中的启发式、偏差与情感影响： 人类的决策往往是非理性的。我们系统梳理了丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基提出的认知启发式（Heuristics）和系统性偏差（Biases），例如锚定效应、可得性偏差等。更进一步，本章整合了情感神经科学的发现，探讨了杏仁核和腹内侧前额叶皮层（vmPFC）如何将情绪标记（如恐惧或奖励预期）整合到决策树中，这挑战了纯粹理性的决策模型。 3.3 认知科学与人工智能的反馈循环： 本章聚焦于当前最活跃的研究领域：认知科学如何指导下一代AI，以及AI如何反过来帮助我们检验认知理论。我们分析了深度学习网络（尤其是Transformer架构）与人类注意力机制和序列处理的相似性与根本差异。讨论了“可解释性AI”（XAI）的必要性，它不仅关乎技术应用，更在于能否通过反向工程理解这些模型的工作原理，从而获得关于“智能”本质的新见解。我们还讨论了通用人工智能（AGI）在实现“常识推理”和“情景感知”方面所面临的认知科学挑战。 结语：未来研究的整合方向 本书最后总结了当前认知科学面临的关键挑战：如何在一个统一的框架内解释从分子到行为的所有层级现象；如何更好地整合情境（Context）和动态过程；以及如何跨越物种界限，构建真正具有适应性和理解力的智能体。本书鼓励读者以批判性思维拥抱跨学科研究的复杂性，并为未来在该领域的研究和创新奠定坚实的理论和方法论基础。

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