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出版者:Mit Pr

作者:Shultz, Thomas R.

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:2003-4

价格:$ 47.46

装帧:HRD

isbn号码:9780262194839

丛书系列:

图书标签:

• 认知科学
• 机器学习
• 心理学
• 人工智能
• CS
• AI
• 计算发展心理学
• 发展心理学
• 认知科学
• 计算建模
• 模拟
• 认知发展
• 心理学
• 人工智能
• 机器学习
• 计算认知

《智能体行为的涌现与心智的构建：基于复杂系统视角的新探索》 本书简介 本书是一部深入探讨智能体（Agent）行为的复杂性、涌现机制及其如何导向心智（Mind）建构的跨学科前沿著作。它彻底摒弃了将认知过程简化为线性计算模型的传统范式，转而采用基于复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）的视角，重新审视生命体与人工系统中的智能现象。全书结构严谨，论证深入，旨在为理解动态交互世界中的学习、适应与认知提供一个全新的、整合性的理论框架。 第一部分：复杂性基础与智能体的动态表征 本书的基石建立在对“复杂性”的精确界定上。我们首先区分了“复杂”与“难解”的本质区别，强调复杂性源于系统内部大量异质性组件之间非线性的、动态的相互作用，而非仅仅是组件数量的庞大。 第一章：从线性模型到涌现：认知科学的范式转移 本章批判性地考察了经典认知科学中对心智的“信息加工”隐喻的局限性。通过分析生物系统对环境扰动的鲁棒性与灵活性，我们论证了封闭的、符号化的表征体系难以捕捉现实世界中固有的开放性与动态性。我们引入了动力系统理论（Dynamical Systems Theory, DST）作为理解行为轨迹的数学工具，强调状态空间而非程序步骤是理解行为的核心。 第二章：智能体的形态学与交互拓扑 我们将智能体定义为嵌入特定环境结构中的实体。本章详细分析了智能体的“形态学”——即其物理身体、感知-行动耦合结构——如何预先塑造其可能的行为空间（Affordances）。我们引入了拓扑数据分析（TDA）的概念，用以描述智能体与环境之间相互作用的几何结构，而非仅仅是它们之间的距离或连接强度。重点讨论了“具身性”（Embodiment）和“情境性”（Situatedness）如何作为复杂系统自组织的先决条件。 第二章重点案例：自组织振荡与时间结构 详细分析了生物节律（如心跳、步态）如何从简单的神经或肌肉耦合中涌现出来，并探讨这些时间上的自组织结构如何为更高阶的认知功能（如注意力分配）提供基础的时序框架。 第二部分：涌现机制：行为模式的自发形成 核心在于阐释“涌现”（Emergence）的精确含义——即宏观系统性质无法通过简单地聚合微观组件属性来预测的现象。 第三章：反馈环路与吸引子动力学 本章深入研究了反馈回路在智能体行为中的核心作用。我们构建了描述感知-行动循环的非线性微分方程模型，展示了如何通过正反馈和负反馈的微妙平衡，使系统在特定行为模式（吸引子）中稳定下来。这些吸引子代表了习惯性的、适应性的行为集合。我们区分了“弱涌现”和“强涌现”的哲学含义，并聚焦于实验上可观测的、结构稳定的宏观模式。 第四章：学习作为相变：从噪声到知识的转移 本书对“学习”的定义是系统在环境压力下，其内在动力学结构发生不可逆或可逆的“相变”过程。我们不再将学习视为权重的调整，而是视为系统从一个吸引子区域迁移到另一个更适应的吸引子区域的过程。重点讨论了“噪声”——随机扰动——在帮助系统逃离局部最优解（陷入局部吸引子）中的关键作用，这与传统优化理论中的“噪声惩罚”形成鲜明对比。 第四章案例研究：多体互动中的集体智能 分析了群体行为（如蚁群觅食、鸟群飞行）中，个体间低复杂度的局部规则如何通过信息扩散与同步，涌现出高适应性的集体决策模式。强调了“耦合强度”作为决定集体行为稳定性的关键参数。 第三部分：心智的建构：涌现层级与符号的起源 本部分尝试将涌现的行为机制提升到对“心智”的理解层面，探讨结构化的认知功能是如何从动态交互中“浮现”出来的。 第五章：层次化组织与时间尺度的解耦 心智的一个关键特征是其处理不同时间尺度信息的能力。我们提出，认知系统通过建立层次化的动力学结构来实现这一点。低层级系统处理快速、高频的动态（如即时反应），而高层级系统则通过“时间平均”或“快慢变异”原理，形成对环境的低频、抽象表征。我们将“注意力”定义为系统对特定时间尺度动力学模式的“聚焦锁定”。 第六章：从连接到意义：符号的内在发生 本书最具挑战性的部分是探讨“意义”或“符号”如何从无意义的能量和物质交互中产生。我们拒绝将符号视为预先赋予的实体，而是将其视为在特定操作空间中，动态模式的“稳定性指代物”。当一个行为模式在多种情境下都保持稳定的指向性时，该模式本身就获得了“符号”的地位。我们引入了“嵌入式语义”（Grounded Semantics）的概念，强调意义的生成必须依赖于智能体与物质世界的持续、双向的动态循环。 第六章结论：计算的局限与未来研究方向 总结了复杂适应系统视角对理解心智的贡献，同时明确指出该方法在面对高度抽象思维、规划和理论推理时的局限性。我们呼吁未来研究应着重于开发能够模拟结构性、长时程相变和跨尺度信息整合的非冯·诺依曼计算架构。本书旨在为跨越神经科学、机器人学、生态学和理论物理学的研究者提供一个共同的语言和一套强大的分析工具，以共同绘制智能涌现的蓝图。 目标读者 认知科学家、发展心理学家、复杂系统建模专家、人工智能研究者（特别关注神经形态计算与具身智能的研究人员），以及对心智哲学基础感兴趣的学者。 本书特色 方法论的创新性： 彻底从信息论转向动力学与拓扑学分析。 跨学科的整合： 成功地将生物学、物理学和心理学的核心概念编织到一个统一的复杂性框架下。 理论的深度： 对“涌现”、“学习”和“意义”等核心概念进行了严格的、基于模型的重新定义。

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这本书讲述一个跨学科领域，计算发展心理学，即计算机建模模拟人的心理发展，更具体一点，是采用连接主义，而非基于规则的符号主义的计算机模型。作者主要推荐的是他所发明的CC算法，并认为在发展心理学中该算法相比BP算法更适合。CC算法的特色就是动态改变hidden units的数量，这与人脑神经元连接的建立与消亡更为接近，而且在相应模型中产生了很多有意思的结果。这本书所举的例子和解说都是来自心理学，特别是皮亚杰理论和研究中的经典范式，这些对于纯计算机专业学生来说基本上是天书；计算机建模研究中不可避免的涉及很多技术方面的事，然而此书并没有细致介绍，也就是说你读完这书也编不出一个程序。作者显然并不想教你编程，而是讨论了很多理论问题，比如发展自身的本质、发展的变化本质、计算机模型能帮助心理学更进一步等等。

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