深层学习:心智如何超越经验
作者 : [美]斯特兰?奥尔松(Stellan Ohlsson)著
出版日期 : 2017-03-27
ISBN : 978-7-111-56093-7
定价 : 99.00元
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扩展信息
语种 : 简体中文
页数 : 311
开本 : 16
原书名 : Deep Learning: How the Mind Overrides Experience
原出版社: Cambridge University Press
属性分类: 教材
包含CD :
绝版 :
图书简介

本书中深入讨论的创新的意识由来,提出了三个新的科学理论:创造性洞察力、错误纠正和信念修正,描述了一种可以支持和导致认知改变的更为复杂的心理过程理论。

图书前言

本书的主题是,人类拥有一些能够使他们超越过去经验的束缚并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程,它们与学习心理学理论中常常设想的那些认知加工过程并不相同。这种被我称为深层学习或者更准确地说是非单调认知变化的能力构成了心智的一个独特方面,它具有自己的规则,因此需要自己的理论。本书通过总结和扩展我和他人的先前研究发展了这一理论,主要涉及三类特殊的非单调变化:新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变。本书不仅针对三类认知变化的心理加工过程分别提出了一些新颖的理论,而且总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。
在意识到创造、调适和转变是同一主题的不同形式之前,我已对这些主题产生了兴趣。在20世纪70年代末我还是斯德哥尔摩大学的一名研究生时,便尝试在顿悟的Gestalt观点与由A. Newell和H. A. Simon提出的问题解决的信息加工理论之间建立联系。首次尝试的结果在1984年得以发表,多年以后它已发展成为第4章中的顿悟理论。我要感谢我的博士导师Yvonne Waern,感谢她对我这项工作和其他一些古怪活动的长期鼓励和大力支持,感谢她每周组织一次认知研讨会,在那里我们可以尽情地讨论认知。我怀念与Yvonne及Ove Almkvist、G ran Hagert和Susanne Askvall等人的讨论。当时对认知感兴趣的瑞典心理学家组成了一个小团体,在与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,我学到很多。
现代关于技能习得的研究始于卡内基-梅隆大学的Y. Anzai和H. A. Simon在1979年发表的一篇文章。他们报道了一个计算机仿真模型,模拟单个被试学习一种新的问题解决策略。作为一名研究生,我有幸于1978年秋访问了卡内基-梅隆大学,那时正是这类研究刚刚兴起的时候。非常感谢Anders Ericsson,他是我在斯德哥尔摩大学的研究生同学,当时已经在卡内基-梅隆大学从事博士后研究,他慷慨地邀请我在他家住了几个月。我要对卡内基-梅隆大学的John R. Anderson、David Klahr、Allen Newell、Lynn Reder、Robert Siegler和Herbert A. Simon表示衷心的感谢,还有他们的学生和同事Patrick Langley、David Neves、John Laird和Paul Rosenbloom,感谢他们与我这样一个学生访问者的知性交流。Pat给予我特别的照顾。我们花了大量的时间讨论技能习得的计算模型,时至今日我们的合作还在继续。第6章中提到的调适的多重机制理论便是源自于当时的讨论。
在匹兹堡大学学习研究与发展中心担任资深科学家的那几年,我的研究开始涉及教育层面。我与Jonathan Schooler合作研究顿悟,发表了一篇顿悟与语言之间关系的论文,并受到广泛的引用。那些年关于技能习得的研究后来发展成了从错误中学习的理论,这便是第7章的核心内容。我对智能导学系统也有所研究。尽管在这以前,我和Pat Langley就已经研究如何将机器学习技术应用于学生错误的在线诊断问题,但是与学习研究与发展中心的Jeffrey Bonar、Bruce Buchanan、Alan Lesgold、Johanna Moore和Kurt VanLehn等人的讨论和合作大大加深了我对导学系统的理解。而与Bruce和Johanna共同开展的关于内科病人病情解释的自动化生成的研究加强了我长期以来对解释哲学的兴趣。读者将会在第2章中接触到这一话题。
对解释学的关注导致我对陈述性知识的性质产生了兴趣。我对这一话题的理解得益于与Michelene (“Micki”) Chi、James Greeno、Lauren Resnick和James Voss等人的交流。在学习研究与发展中心的那些年,我也接触到了职业发展中的一些其他方面。从Glynda Hull那里,我学到了学术写作不一定是呆板乏味的,希望读者能在本书中看到我的学习效果。从Gaia Leinhardt那里,我学会了重视课堂教师技能。而Robert Glaser和Lauren Resnick则教会了我基金申请的一些要素。学习研究与发展中心长期有学者来访。卡塞尔大学的环境系统分析教授Andreas Ernst当时还只是一名来自德国的学生,他花了一年时间与我一起尝试将认知技能融入启发式自我提升仿真模型中,这一模型将在第7章和第8章中重点介绍。在与Erno Lehtinen的交流中,我彻底弄清了陈述性知识抽象化的功能。同样,在与哈佛大学的David Perkins的对话以及随后对其团队的访问中,我受益匪浅。在学习研究与发展中心的几年中,我有幸与Nancy Bee、Ernest Rees和James J. Jewett等多技能人才共事。我要感谢John Anderson、Micki Chi、Susan Chipman和Lauren Resnick在我事业的重要时刻给予的帮助。
当我于1996年来到伊利诺伊大学芝加哥分校的时候,我继续沿着三条主线进行研究。当时还是德国慕尼黑马克斯·普朗克研究所研究生的Guenther Knoblich与我在芝加哥共度了一年中最美好的时光。我们提出了超越先前文献的顿悟理论,并且通过实验来支持它。第4章中的理论便是我们确定的认知机制的修订版。我们的实验得益于伊利诺伊大学芝加哥分校的同事Gary Raney,他以专业的眼动追踪技术为我们提供了很大的帮助。感谢Guenther,他在我1998年春访问马克斯·普朗克研究所的六周中创造机会继续这项研究,我还要对研究所所长Wolfgang Prinz教授的支持与款待表示感谢。
在伊利诺伊大学芝加哥分校,我关于认知技能的智能导学系统设计的工作在两个重要的方面取得了进展。第一个进展发生在1996年,我结识了计算机科学家Antonija (“Tanja”) Mitrovic,当时她正处于逃离先前故乡战乱并在新西兰重建家园的过程中。Tanja想把基于限制的从错误中学习理论(读者可在第7章中找到该理论)用于指导智能导学系统的设计。Tanja现在是该领域的领军研究者,感谢她和新西兰坎特伯雷大学的同事及学生在一系列智能导学系统中实现了我们的想法,我对此激动不已。第二个重要的进展源于Barbara Di Eugenio来到伊利诺伊大学芝加哥分校,她是一名具有专业导学知识的计算语言学家,早在学习研究与发展中心时我便与她结识。为了使导学系统设计拥有坚实的实证基础,我们对导学对话展开了研究。第7章中关于基于限制的导学方法应用的简短描述,总结了我与Tanja和Barbara及其学生合作而得到的一些深刻见解。
在伊利诺伊大学芝加哥分校,我有许多机会继续我对陈述性知识性质的研究兴趣。Andrew Johnson、Jason Leigh和Thomas Moher是伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学家,他们专门从事虚拟现实和相关技术研究。我们一起搭建并测试了一个学习环境,教给孩子们地球是球形的而不是平面的。尽管指导干预效果并没有像我们所期望的那么强,但是研究设计和数据收集激发了我们对于陈述性知识和信念的性质的思考。与伊利诺伊大学芝加哥分校哲学系同事Nicholas Huggett、Jon Jarrett和Colin Klein的讨论也增加了我对解释哲学的兴趣。2004年,Micki Chi邀请我合写一篇综述文章,阐述了复杂陈述性知识习得的认知机制。这项工作激发了我开发信念修正新理论的想法。我要感谢Gale Sinatra,她鼓励我把该理论撰写出来,并帮忙发表于《教育心理学家》杂志上。读者将会在第10章中找到该理论的最新版本。
同很多认知科学家一样,我在向其他行业的人解释我何以生存时经常会遇到困难。为防止这样的社交窘境出现,可以谈论一下认知科学对于日常生活的意义。如此,问题便产生了——那些意义究竟为何?认知加工的结果如何扩展到长期阶段和跨水平的复杂度层面?正常活动的个体认知的细节是否会影响小组、团队和组织?这些问题激发了我对计算机模拟个体与社会认知之间关联的兴趣。伊利诺伊大学芝加哥分校的两名同事为这项研究提供了灵感之源。我和Siddartha Bhattacharyya一起采用基于主体的建模技术,构建了社会创造的计算机模型。与同事James Larson的交流极大地加深了我对这个项目的理解,James是一名社会心理学家,他在小组决策和问题解决的仿真模型以及相关实验方面均有出色的表现。从这些同事那里我学到很多,这为研究个体和集体的关系(见第5章和第8章)提供了资料。
在伊利诺伊大学芝加哥分校的这些年,我有幸与一大群研究生共事,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。读者将会看到他们的工作遍布本书。我要感谢他们每一个人,我们曾经有过那么多激动人心的讨论。
长期同时从事顿悟、技能习得和信念修正三个话题的研究势必会引发一个问题,那就是这三种认知变化是如何关联的。在20世纪90年代,复杂系统革命令我着迷,它同时征服了自然科学和社会科学,我渐渐明白这个关于现实的新观点直接影响到我自己的研究工作:如果自然和社会都是混沌的、复杂的和躁动的,那么怎样的心智才能使人立足于这样的世界中呢?这个问题导致我的三个兴趣与先前预期发生了不同的整合。
在新西兰坎特伯雷大学计算机科学系的2004休假年给了我尝试整合的机会。我要感谢Erskine基金会资助我的这次访问。我要感谢我的朋友、合作者Tanja Mitovic、系主任Timothy Bell和Erskine基金会的全体员工承担了我此次访问的文书工作和其他一些实际安排。符合当今时代的笔记本电脑生活方式,本书是在咖啡馆里撰写的,而不是在办公室。坎特伯雷平原西南方的克什米尔山上有个令人陶醉的咖啡馆,叫作杯子,本书的初稿就是在那里推敲完成的,而不可避免的改写则是在芝加哥黄金海岸旁边的星巴克以及Barnes & Noble咖啡馆里完成的。我要感谢这些地方的员工,感谢他们对一个长驻顾客的友善和耐心,感谢他们即时端上的卡布奇诺。在我的写作过程中,伊利诺伊大学芝加哥分校和其他地方的一些同事帮忙回应了关于注解和材料的各种问题和要求,他们是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 Lee Merriam、Thomas Ormerod、David Perkins、Michael Ranney、Steven Smith、Terri Thorkildsen、Jan Treur、Endel Tulving、Jos Uffink、David Wirtshafter和Beverly Woolf。
本书中支撑理论构想的重要研究主要得到了海军研究局的经费支持。向Susan Chipman表示特别感谢,她作为项目官员以其敏锐的分析、广泛的知识面处理了20年来的基金申请,并且给出了很多好的建议和应有的宽容。此外,我对国家科学基金会(NSF)和教育研究与提升办公室(OERI)给予我资助表示感激。我的这些研究能够顺利开展得到了伊利诺伊大学芝加哥分校的启动基金的支持。
在撰写本书的六年中,我反复推迟了截止日期,而剑桥大学出版社的工作人员对此表现出了足够的耐心。我要感谢策划编辑、文字编辑以及生产部门的员工,由于他们的工作,文稿才能顺利通过。我还要感谢Deborah Roach提供的英文原版书护封照片。
尽管有太多的人需要感谢,但是写作却需要自己一个人的努力,当然工作完成之后各种奖励也会随之而来。随着写作时间年复一年地延续,我时常感到坚持这一信念的艰难。我要感谢妻子Elaine C. Ohlsson,感谢她对我的鼓励以及对本书终将完成的坚定信念,她坚信牺牲我们的共处时光是值得的,哪怕我并没有在键盘前进行写作。
我在与上述提到的人和其他一些人的交流中受益匪浅。我将所学用于本书之中,我个人对此负责,任何概念或是技术的误差和错误都完全归我一人。
本书可以有一些不同的阅读模式。它可以作为创造、技能习得和信念修正三个领域的研究综述来读。需要预先提醒采用这一模式的读者,本书第3、6和9章的总结并非是中立的。这些章节的设计安排是要引导读者得出现存理论不足以回答相关问题这一结论,因此是为我自己的理论建议做铺垫。即便如此,我还是尽量提到了35年来我所阅读的认知研究文献中的每一个好的想法,我相信本书可以作为研究生讨论认知变化的资料。鼓励采用这种模式的读者关注一下本书后面的注释,在那里我提供了大部分历史和背景资料。对于人类认知相关的问题,我引用了原始的研究论文。对于我专业之外的材料,我可能进行了二次引用。我认为从事认知变化研究的新人不必像我那样从文献中重新发掘想法,而只需把本书作为起点向前推进,但也许我有些自夸了。
第二种阅读模式是专注于技术贡献,也就是第4、7和10章中提到的三种专门理论,还要评估这些理论在各自相关研究领域所做的贡献。这种模式比较适合于认知心理学家。采用这种模式的读者将会发现,我强调理论想法本身,并在本书中用了比标准研究论文更大的篇幅来进行更详细的讨论。我自始至终的目的都是概念的澄清和深度解释,而不是实验室发现的列举。
非单调认知变化作为认知变化的一类,形成了独特的理论问题,因而需要自己的原则和解释框架,在第三种模式中,读者可以把对此的理解作为阅读目标。在这种阅读模式下,第11章将三种理论整合成一个统合理论,这是本书最重要的贡献。
本质上来说,核心贡献必然是技术层面的,但是我却试图让受过些教育的外行能把本书作为对人类认知涌动的反思。我志在写一本自己喜欢读的书:既对科学有严谨的贡献,又能表达出研究对日常生活的广泛意义。采用这种模式的读者可以略读第4、7和10章的中心部分,但我希望他们能喜欢本书的其他章节。
对于非常繁忙的人,也有一种模式可以了解本书:阅读第1章的第一句和第12章的最后一句,退休之后再阅读其他部分。

2010年5月于芝加哥黄金海岸

上架指导

计算机\人工智能

封底文字

尽管保持、加工先前经验并将其应用于将来情景是人类必不可少的能力,但人类心智也具有超越经验和适应环境变化的能力。认知科学家Stellan Ohlsson分析了三种深度的非单调认知变化:新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变。针对每个主题,Ohlsson对先前研究进行了总结,对相关研究问题进行了重新阐述,并提出了能够回答这些问题的信息加工理论。这三个理论主要建立在激活重配、实践性知识的特异化和陈述性信息的重新归类等原则的基础上。通过从时间、复杂性和社会互动等方面进行效果扩展,Ohlsson揭示了这些原则的意义。在本书的结尾,Ohlsson提出了非单调认知变化的一个统合理论,这个统合理论同时抓住了三种变化的抽象特征。

作者简介

[美]斯特兰?奥尔松(Stellan Ohlsson)著:
斯特兰·奥尔松(Stellan Ohlsson) 伊利诺伊大学芝加哥分校心理学教授,同时也是计算机科学兼职教授。他于1980年在斯德哥尔摩大学获得心理学博士学位。随后,他在卡内基-梅隆大学机器人研究所担任过研究助理,在匹兹堡大学学习研究与发展中心担任过资深科学家。直到1996年,他加入了伊利诺伊大学芝加哥分校。他的研究曾获海军研究局、国家科学基金和其他一些组织的资助。Ohlsson博士发表了大量的成果,涉及认知的计算模型、创造性顿悟、技能习得、教学软件设计以及高级认知的一些其他主题。

译者序

这本书是从心理学角度将深层学习定义为超越过去经验的束缚,并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程,即非单调的认知变化。单调学习是指增加或扩展个人知识库但并未对先前知识进行修正的学习,而非单调学习则是导致先前知识修正的学习。
本书主要关注三种非单调认知变化——新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变,在对三类认知变化进行研究综述和理论解释之后,总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。全书共分为五个部分,包含12章内容。在第一部分,作者从环境的变化出发,强调了非单调认知变化存在的必要性,并对相关的基本假设和理论成立的标准进行了回顾。第二到四部分研究了非单调变化的三个案例:新颖事物的创造,对不熟悉或者变化的任务环境的适应以及从一个信念系统到另一个信念系统的转变。每个部分首先构架了要解决的理论问题,然后阐述了相应解释目标的微理论,最后在跨时间、跨系统水平的层面拓展了微理论的影响。在第五部分,作者讨论了这三个微理论之间如何彼此关联,并根据三个微理论各自体现的抽象原理,提出非单调认知变化的统合理论。
本书的作者Stellan Ohlsson是伊利诺伊大学芝加哥分校心理学教授,同时也是计算机科学兼职教授。虽然作者是心理学背景,但先后在卡内基-梅隆大学机器人研究所以及匹兹堡大学学习研究与发展中心从事研究工作,且作者的研究合作者涉及物理、数学和计算机等多个自然科学领域,因此本书包括大量的跨学科研究内容。此外,本书还涉及解释哲学,这可能给阅读本书带来难度。不过,本书作者在文中添加了大量的注解,对具体概念和观点进行了扩展解释,并提供了相应的参考文献,这将有助于增强本书的可理解性。
本书的翻译工作由华中师范大学的两位老师和几位研究生共同完成,具体分工如下:第1章至第5章由赵庆柏主要负责翻译,周英杰、李松清、黄韵、魏琳琳和黄天会每人协助一章;第6章至第8章由唐云主要负责翻译,黄天会、张依和胡欣每人协助一章;第9章至第12章由陈石主要负责翻译,刘昆、张瑜和吴昊每人协助一章;索引由赵庆柏负责翻译;注释由赵庆柏、唐云负责翻译。本书的校对主要由赵庆柏、唐云、陈石、李香兰和任梦璐完成。感谢华中师范大学心理学院提供的良好工作环境。
由于本书内容学科跨度较大以及译者的能力有限,在翻译过程中难免有不当之处,恳请读者批评指正,以帮助我们进一步完善这本译著,任何文字翻译斧正,请联系我们(zqbznr@mail.ccnu.edu.cn)。

赵庆柏
2016年11月

图书目录

译者序
前言
第一部分 引言
第1章 超越经验之需求 2
1.1 混乱的时钟 2
1.2 在混乱的世界中学习 8
1.3 深层学习 12
第2章 项目的性质 14
2.1 杜绝回避 14
2.2 认知结构:基本要素 16
2.2.1 表征的核心 17
2.2.2 功能与过程 19
2.2.3 控制的必要性 20
2.2.4 Turing-Newell的观点 21
2.3 解释变化 22
2.3.1 成分解释 22
2.3.2 学习机制表单 24
2.3.3 触发条件 25
2.3.4 作为解释目标的模式 25
2.3.5 理论衔接 26
2.3.6 成分解释的挑战 26
2.3.7 充分性条件 27
2.4 前景 28
第二部分 创造
第3章 新颖事物产生 30
3.1 创造性问题 30
3.1.1 新颖如何成为一种可能? 31
3.1.2 创造中什么是创造性的? 32
3.1.3 创造行动的方向从何而来? 35
3.1.4 为什么创造有限制?又是如何限制的呢? 35
3.1.5 创造的四个问题 36
3.2 新颖产品理论 36
3.2.1 组合而成的新颖 36
3.2.2 累积而成的新颖 39
3.2.3 通过变异选择的累积? 40
3.2.4 通过启发式搜索的累积 41
3.2.5 累积理论的评估 44
3.2.6 重构的新颖 45
3.3 观点表单 48
第4章 创造性顿悟:重配理论 49
4.1 构造顿悟问题 49
4.1.1 反对顿悟问题的情况 50
4.1.2 顿悟序列 51
4.2 分析性问题解决 52
4.2.1 问题知觉 53
4.2.2 知识提取 55
4.2.3 启发式搜索 57
4.2.4 经验的利与弊 58
4.3 顿悟理论 58
4.3.1 无理由僵局的原因 58
4.3.2 如何化解僵局 60
4.3.3 结果:寻求新的选项 64
4.4 创造性问题的回答 65
4.5 评价 66
4.5.1 完整性和简洁性 66
4.5.2 实验证据 67
4.5.3 与先前理论的关系 69
4.5.4 组成完整的理论 72
第5章 更广泛的创造性顿悟 73
5.1 泛化与拓展 73
5.2 跨时间和复杂性的拓展 75
5.2.1 复杂性:分析性问题解决 75
5.2.2 复杂性:僵局和顿悟 77
5.2.3 跨时间的拓展 79
5.2.4 拓展的其他属性 82
5.2.5 总结和讨论 83
5.3 从个体向集体拓展 84
5.3.1 集体中的停滞与突破 85
5.3.2 额外变化机制:更替 88
5.3.3 总结 89
5.4 合并时间与集体 89
5.5 终极系统水平 93
第三部分 调适
第6章 能力的增长 96
6.1 关于练习的问题 97
6.2 行动的规则与结构 100
6.2.1 行为的单元 101
6.2.2 目标 101
6.2.3 任务环境 102
6.2.4 实践性知识 103
6.2.5 策略执行 105
6.3 技能习得过程 106
6.3.1 一个世纪以来的进展 106
6.3.2 信息特异性原则 109
6.4 九种模式理论 113
第7章 错误校正:特异化理论 117
7.1 构建问题框架 117
7.2 错误检测 118
7.2.1 客观错误与主观错误 119
7.2.2 行动和判断的分离 120
7.2.3 错误信号作为对约束条件的违反 121
7.3 错误校正 123
7.3.1 错误的起源 124
7.3.2 基于约束条件的特异化 125
7.3.3 规则族谱和冲突化解 127
7.3.4 与备选机制的关系 128
7.3.5 单一学习事件的剖析 130
7.3.6 三个中心概念 133
7.4 迁移的问题 133
7.4.1 基于约束条件的迁移理论 134
7.4.2 模拟成功的迁移 135
7.4.3 调适的首要性 139
7.5 辅导的问题 139
7.5.1 模拟从辅导中学习 141
7.5.2 基于约束条件的辅导 142
7.5.3 从基于约束条件的模型到多种导学模式 143
7.6 Norbert Wiener的见解 144
第8章 情境中的错误校正 145
8.1 跨时间和复杂性的拓展 145
8.1.1 技能习得的模式 146
8.1.2 对能力的剖析 152
8.2 集体中的错误减少 155
8.2.1 集体中基于约束条件的学习 155
8.2.2 安全启示 161
8.3 大错误和社会的命运 162
第四部分 转变
第9章 信念的形成 166
9.1 关于转变的问题 167
9.2 抵制的理论 170
9.2.1 知识依赖性加工 170
9.2.2 中心-边缘结构 172
9.2.3 失谐消减 174
9.2.4 讨论 177
9.3 转变:以科学为例 178
9.3.1 证伪中的进步 178
9.3.2 反常事件的累积 179
9.3.3 《结构》一书之后的多种方法 180
9.3.4 木制品中的Kuhn 182
9.4 信念转变:儿童科学家 183
9.4.1 理论-理论 183
9.4.2 本体论的范畴迁移 183
9.4.3 转向教育学 184
9.4.4 孩子只是孩子 185
9.5 证伪的证伪 186
第10章 信念修正:重新归类理论 188
10.1 信念、信念系统和认知冲突 188
10.1.1 信念维度 188
10.1.2 信念系统的结构 190
10.1.3 冲突的成分 193
10.2 转变理论 195
10.2.1 局部一致性与潜在冲突 196
10.2.2 异类联结与显性冲突 197
10.2.3 竞争评估 198
10.2.4 变化扩散 199
10.2.5 三个例子 200
10.2.6 总结 201
10.3 和其他理论的关系 202
10.4 实用需求 205
第五部分 结论
第11章 统合理论的要素 208
11.1 深层学习的原则 211
11.1.1 自发活动 211
11.1.2 结构化、无边界的表征 212
11.1.3 分层的、选择性的、容量
有限的、前馈的加工过程 213
11.1.4 普遍的单调学习 213
11.1.5 局部一致性与潜在冲突 214
11.1.6 反馈与节点的变化 214
11.1.7 节点变化的放大传播 215
11.1.8 解释与显性冲突 216
11.1.9 依据认知效用的竞争评价 217
11.1.10 必要的、充分的抑或充要的? 217
11.2 进化起源 218
11.3 非单调变化的难点 220
第12章 循环的诅咒 223
注释 225
参考文献 267
索引 296

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