Quantifying Human Information Processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Rowman & Littlefield Pub Inc

作者:Mcbride, Dennis K. (EDT)/ Schmorrow, Dylan (EDT)

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 87.01

装帧:HRD

isbn号码:9780739112014

丛书系列:

图书标签:

认知科学
信息处理
心理学
定量研究
人类认知
计算认知
认知建模
实验心理学
信息论
神经科学

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具体描述

Rapid advances in IT that allow complex information to be presented in high volume and density are challenging human ability to absorb and analyze data as never before. Designing technologies and systems to provide optimal sensory information to human users will be increasingly important. But to do this, quantitative relationships between brain behavior at a molecular level and observable human behavior must be better identified. This was previously considered to be a futuristic, and somewhat unrealistic, goal, however, recent advances in cognitive neuroscience have provided new opportunities for researchers. Refinements in imaging technology and simulation tools, and the learning yielded from them, provided the Quantifying Human Information Processing (QHIP) research teams strong starting points from which to further assess the ability to quantify human information processing. Led by experts in psychology, cognitive science, and information processing, among other fields, researchers sought to quantify the information flow in the nervous system, the limits of that flow, and how it is affected by emotions. The QHIP effort looked at specific aspects of the brain's information processing ability including measuring task-related and unrelated thought, assessing mental workload, and finding optimal information processing. The researchers found important indicators of both the capacity and limits of the human brain, and offer new ways to think about the brain. This work is a valuable contribution to the fields of psychology, neuroscience, and cognition, and will serve as a resource for human factors engineers designing the next generation of information, safety, analysis, and control systems because it starts to answer how to maximize information processing without overloading the central nervous system.

好的，以下是为您精心撰写的、不含《Quantifying Human Information Processing》内容的图书简介，旨在深入探讨心理学、认知科学和信息理论交叉领域的其他重要议题。 --- 书名：认知边界的探寻：心智的计算模型与经验主义的审视（Exploring Cognitive Frontiers: Computational Models of Mind and the Scrutiny of Empiricism）引言：心智的本质与信息时代的挑战在人类文明迈入信息时代的今天，我们对自身认知能力的理解正经历着前所未有的深刻变革。我们如何感知、记忆、决策和学习？这些看似本能的心理活动背后，究竟蕴含着怎样的信息编码、传递与处理机制？本书并非聚焦于量化人类信息处理的既定范式，而是将目光投向认知科学的核心难题：心智是否本质上是一种计算系统？以及，我们如何通过严谨的实验设计和理论建构，去描摹和限定“认知”的物理边界与功能极限？本书旨在提供一个多维度的视角，审视从经典心理物理学到当代神经计算模型的发展脉络，同时批判性地考察经验主义在理解复杂认知现象时的局限性与潜力。我们力图揭示，在处理不确定性、进行抽象推理以及构建世界模型时，人类大脑所展现出的优雅与低效，并探寻这些特质如何塑造了我们的文化、技术乃至社会结构。第一部分：感知的错觉与认知的构造本部分深入探讨了感觉系统如何主动建构而非被动接收外部世界的信息。我们从经典的感觉心理学出发，考察视觉、听觉和触觉在边缘条件下的运作方式，揭示了感知恒常性（Perceptual Constancy）背后的内在预测机制。章节聚焦： 1. 超越阈限：阈下知觉与无意识加工的界限。本章详述了单眼优势（Binocular Rivalry）和闪烁掩蔽（Flicker Masking）等实验范式，探讨信息在进入意识流之前所经历的筛选过程。我们讨论了这些现象如何挑战了“输入即信息”的传统观念，强调了注意力和资源分配在感知优先级确定中的核心作用。 2. 具身认知（Embodied Cognition）的回归：运动与感知的耦合。传统的认知科学倾向于将心智视为一个独立于身体的“中央处理器”。本书则全面回顾了具身认知的最新研究，特别是关于动作规划、姿势稳定性和空间导航如何直接影响高阶认知功能（如语言理解和问题解决）的证据。重点分析了“身体感觉”如何作为信息处理的基本约束条件。 3. 注意力的分配与瓶颈：资源的有限性。我们详细剖析了广为人知的“鸡尾酒会效应”及其背后的神经机制。通过对双任务范式和心理不适感的分析，本书阐明了注意力不仅是一种选择机制，更是一种对有限认知资源的动态调度系统。我们探讨了不同类型的注意力（持续性、选择性、分配性）之间的相互关系，以及它们如何受到情绪状态和动机水平的调节。第二部分：记忆的重塑与表征的动态性记忆并非硬盘式的精确存储，而是一个不断被重构、提取和巩固的动态过程。本部分致力于解构记忆系统的多层次结构，并批判性地评估当前记忆理论对“表征”的定义。章节聚焦： 1. 工作记忆的容量与结构：不仅仅是“七加减二”。针对巴德利和希奇（Baddeley & Hitch）的工作记忆模型，本书引入了更精细的视角，区分了操作空间、信息保持和语境提取的独立子系统。重点分析了工作记忆容量受限于有效信息组块（Chunking）和提取效率而非单纯单元数量的证据。 2. 情景记忆的叙事性与可靠性。本章侧重于情景记忆（Episodic Memory）的社会和心理功能。通过对目击者证词可靠性研究的重新审视，我们探讨了“错误记忆”（False Memory）的生成机制，特别是“错误信息效应”（Misinformation Effect）的认知根源。结论强调了记忆的重构特性对个人身份认同构建的重要性。 3. 知识表征的语义网络与概念形成。我们考察了人类如何组织和分类知识。从早期的特征理论到原型理论和最佳范例理论，再到连接主义模型对分布式表征的模拟，本部分追踪了对“概念”本质认知的演变。重点讨论了跨文化和跨语言的类属结构差异，以检验知识表征的普适性与文化特殊性。第三部分：决策的非理性与推理的启发式面对复杂的环境和不确定的未来，人类的决策和推理行为常常偏离严格的逻辑最优路径。本部分专注于探讨这些“非理性”行为背后的认知捷径，以及它们在进化适应性中的价值。章节聚焦： 1. 启发式与偏差：效率的代价。本章系统梳理了基于前景理论（Prospect Theory）和系统一/系统二（System 1/System 2）模型的决策研究。我们详细分析了可得性启发式（Availability Heuristic）、锚定效应（Anchoring Effect）和确认偏误（Confirmation Bias）在信息评估中的普遍性，并讨论了如何设计环境干预措施来缓解其负面影响。 2. 因果推理的构建与检验。推理不仅仅是演绎或归纳，更是一个主动搜索和检验因果假设的过程。本书探讨了格兰杰因果关系（Granger Causality）的概念在认知科学中的类比应用，考察个体如何利用观察到的序列事件来形成和修正关于潜在机制的信念。 3. 风险感知与情感的介入。决策的质量与情绪状态密不可分。本章整合了神经经济学和情绪心理学的发现，阐述了杏仁核和前额叶皮层在评估潜在收益和损失时的相互作用。我们论证了恐惧、渴望等基本情绪如何系统性地扭曲对概率的评估，从而影响长期规划。第四部分：心智模型的局限与计算哲学的反思在探讨了具体的认知功能后，本书的最后一部分将视角拉回，对认知科学方法论进行一次深刻的反思。我们质疑：基于分解、量化和建模的科学方法，是否足以捕捉心智的整体性和涌现特性？章节聚焦： 1. 心智的复杂性：超越线性模型。简要回顾了连接主义（Connectionism）对经典符号主义（Symbolicism）的挑战。我们讨论了涌现现象（Emergence）在认知系统中的作用，强调了大规模并行处理和系统间动态反馈回路的重要性，这些特性难以通过对单一模块的分解研究来完全解释。 2. 计算哲学的困境：可解释性与有效性。面对日益复杂的计算模型（如深度学习网络），我们面临一个核心问题：一个模型即使能完美预测人类行为，我们是否真正理解了其背后的认知原理？本章讨论了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）的研究对认知科学的启示，以及如何平衡模型的预测能力与理论洞察力之间的关系。 3. 未来展望：从量化到意义。本书总结时指出，未来的认知研究需要更加整合地看待信息处理。我们不仅要量化信息流，更要理解信息在特定文化、生态和历史背景下所承载的“意义”。真正的挑战在于构建能解释人类经验主观性和目的性的认知框架。 --- 本书面向对象：心理学、认知科学、神经科学、计算机科学（人工智能方向）的研究人员、教师以及对人类心智运作机制抱有浓厚兴趣的专业人士和学生。它提供了一种批判性、整合性的视角，引导读者超越既有的量化框架，深入思考心智的边界与潜力。