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出版者:华东理工大学出版社

作者:张福元主编

出品人:

页数:718

译者:

出版时间:2003-1

价格:19.50元

装帧:

isbn号码:9787562813675

丛书系列:

图书标签:

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征服思维的疆域：跨学科前沿理论与实践探索 本书简介 《征服思维的疆域：跨学科前沿理论与实践探索》并非一本聚焦于特定语言学习或应试技巧的工具书，而是一部深入剖析当代知识体系交汇点，旨在拓展读者认知边界、提升复杂问题解决能力的学术与思想导航。本书汇集了来自认知科学、复杂系统理论、数字人文、伦理哲学以及前沿工程技术等多个领域的重量级学者和实践专家的最新研究成果与深刻洞见。 本书的创作初衷，在于回应信息爆炸时代对知识结构化与跨界整合能力日益迫切的需求。在高度专业化的今天，单一学科的知识往往难以解释和应对那些涉及社会、技术、伦理多重维度的“顽固问题”（Wicked Problems）。因此，本书将焦点锁定在那些极具创新性和颠覆性的跨学科研究领域，展示如何运用多重视角和工具箱，构建更具包容性和预测性的分析框架。 第一部分：认知范式的重塑与心智模型 本部分深入探讨了人类思维的本质及其在信息时代的局限与潜力。我们摒弃了传统的线性逻辑模型，转而引入了贝叶斯推理模型（Bayesian Inference）在决策制定中的核心地位。内容涵盖了： 1. 具身认知与环境交互（Embodied Cognition and Environmental Interaction）： 阐述了身体经验如何塑造抽象思维，以及环境反馈回路在知识建构中的不可替代性。重点分析了“行动-感知-预期”循环如何优化复杂环境下的快速判断。 2. 涌现现象与复杂性思维（Emergence and Complexity Thinking）： 介绍了来自非线性动力学和生物学中的“涌现”（Emergence）概念，并将其应用于社会现象和组织行为分析。探讨了微观互动如何导致宏观结构模式的突然出现，以及这种思维方式如何帮助我们理解市场波动、社会思潮的转变等难以预测的事件。 3. 心智模型的迭代与“黑天鹅”事件的应对： 分析了个人和群体心智模型（Mental Models）的构建过程、僵化倾向及其对新信息的过滤作用。提出了一套系统性的心智模型校准与动态迭代策略，旨在增强个体在面对认知失调和不可预测性时的适应性。 第二部分：信息生态与数字人文的交汇 随着计算能力的爆炸式增长，信息本身已成为一种需要全新理论框架来理解的“生态系统”。本部分聚焦于大数据、人工智能与传统人文学科的深度融合。 1. 算法权力与知识生产（Algorithmic Governance and Knowledge Production）： 探讨了推荐系统、搜索引擎排序逻辑背后隐含的权力结构。分析了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源，及其对文化多样性和信息获取公平性的潜在影响。本书提供了一套评估算法透明度和责任制（Accountability）的框架。 2. 大规模文本挖掘与叙事结构（Large-Scale Text Analysis and Narrative Structures）： 展示了如何运用自然语言处理（NLP）技术，对跨越数百年的人类文本库进行宏观的语义网络分析。通过量化文学、法律文本中的情感张力、主题演变，揭示了社会主流叙事是如何在历史长河中缓慢建构和解构的。这为理解意识形态的渗透和转移提供了新的工具。 3. 虚拟现实中的存在感与伦理边界（Presence in Virtual Environments and Ethical Boundaries）： 深入研究了沉浸式技术（如VR/AR）对人类感知、记忆和社交行为的深远影响。讨论了在高度拟真的数字空间中，“真实性”的定义如何被挑战，并提出了关于数字身份、数据主权和虚拟世界中行为规范的伦理学探讨。 第三部分：系统动力学与未来治理的结构性变革 本部分将理论框架应用于解决全球尺度上的关键挑战，强调从局部优化转向系统优化。 1. 反馈回路与政策设计（Feedback Loops and Policy Design）： 系统地引入了系统动力学建模方法，用于模拟环境、经济和社会政策干预的长期连锁反应。通过具体的案例分析（如城市交通拥堵、气候变化反馈机制），演示了识别和打破“恶性反馈回路”的关键干预点，以及如何设计具有内在稳定性的政策结构。 2. 跨尺度协作机制的构建（Constructing Multi-Scale Collaboration Mechanisms）： 探讨了在面对全球性供应链中断、流行病传播等跨越地域和层级的问题时，如何设计有效的、容错的协作网络。重点分析了“分布式自治组织”（DAO）的潜在治理优势，以及传统层级制组织在快速变化环境中的脆弱性。 3. 不确定性下的决策科学（Decision Science Under Deep Uncertainty）： 区别于传统的风险分析，本书探讨了“深层不确定性”（Deep Uncertainty）——即我们甚至不知道所有可能的结果或概率分布的情况。提出了一系列稳健决策方法（Robust Decision Making, RDM），鼓励决策者关注“如果……会怎样”的多种情景，而非仅仅追求单一最优解。 结语：成为知识的整合者 本书的最终目标，是培养读者超越学科壁垒的“整合思维”（Integrative Thinking）。它要求读者不仅掌握某一领域的深度知识，更要具备在不同知识体系间构建桥梁、提炼核心原理并应用于新情境的能力。阅读本书将是一次对现有知识框架的系统性审视与升级，是为未来复杂世界中的领导者和创新者量身打造的思维蓝图。它提供的不是现成的答案，而是更优越的提问方式和更广阔的分析视野。

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