Research Stories for Introductory Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:Joshua Duntley

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2007-12-8

价格:USD 78.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780205520657

丛书系列:

图书标签:

• psychology
• 心理学
• 研究方法
• 入门教材
• 案例研究
• 实验设计
• 数据分析
• 批判性思维
• 科学探究
• 行为科学
• 认知心理学

好的，这是一本名为《Cognitive Architectures: From Neural Nets to Symbolic Reasoning》的图书简介，内容详尽，旨在深入探讨认知科学与人工智能交叉领域的前沿议题，完全不涉及您提到的《Research Stories for Introductory Psychology》的内容。 --- 图书名称：《认知架构：从神经网络到符号推理》（Cognitive Architectures: From Neural Nets to Symbolic Reasoning） 作者： [虚构作者姓名：例如，艾琳·陈 博士 & 马库斯·里德 教授] 出版年份： [例如，2024] 页数： 约 750 页 内容概述 《认知架构：从神经网络到符号推理》是一部全面、深入且具有前瞻性的专著，旨在系统性地梳理和评估当代认知科学和人工智能领域中构建智能系统的核心理论框架与工程实现路径。本书的核心目标是弥合连接主义（Connectionism，以深度学习为代表）与经典符号主义（Symbolism，以逻辑推理和知识表示为基础）在解释和模拟人类高级认知功能上的鸿沟，探索构建统一、灵活且可解释的认知架构的可能性。 本书不仅回顾了认知建模的历史演变，更聚焦于当前最尖端的混合架构（Hybrid Architectures）的设计原则、实现挑战以及在解决复杂问题（如常识推理、因果发现和高阶规划）中的效能。 第一部分：认知架构的基石与历史回顾 本部分为读者奠定了理解现代认知架构所需的基础知识和历史背景。 第一章：智能系统的定义与认知科学的理论基石 探讨“智能”的本质及其在哲学和计算领域的定义。 详细介绍信息加工理论（Information Processing Theory）作为认知科学的早期框架。 分析心理学实验结果如何反作用于计算模型的构建，从感官输入到决策输出的层次结构。 第二章：符号主义的辉煌与局限 深入解析经典人工智能（GOFAI）中的核心范式：逻辑编程、知识图谱（KGs）的早期构建。 考察如 SOAR 和 ACT-R 等经典符号主义架构的设计哲学、工作记忆与长期记忆的划分，以及它们在问题求解中的应用。 辨析符号表征的优势（可解释性、形式化）与面对真实世界数据稀疏性时的局限性（符号接地问题）。 第三章：连接主义的复兴与深度学习的崛起 从感知机（Perceptron）到现代Transformer架构的演进历程。 详细阐述反向传播算法、卷积网络（CNNs）和循环网络（RNNs/LSTMs）在特征提取和模式识别中的核心作用。 讨论深度学习模型在表征学习（Representation Learning）方面的突破，并揭示其“黑箱”特性对认知科学解释力的挑战。 第二部分：构建混合认知架构的工程挑战 本部分转向探讨如何有效地整合两种主要范式的优势，这是当前认知计算领域的研究热点。 第四章：表征的桥梁：从向量嵌入到可解释符号 重点分析神经符号（Neuro-Symbolic AI）的必要性：如何将高维向量空间中的学习到的知识，转化为可被逻辑系统操作的结构化符号。 介绍神经推理引擎（Neural Rule Learners）和可微分逻辑编程（Differentiable Programming）的最新进展。 探讨知识图谱嵌入（KGE）技术在增强神经网络推理能力中的作用。 第五章：时间与动态：内存系统与持续学习 比较传统架构中的“工作记忆”与现代神经网络中的“上下文窗口”（Context Window）。 考察外部记忆增强网络（如 Neural Turing Machines, Differentiable Neural Computers）如何模拟人类的长期依赖和检索机制。 讨论灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）问题，并提出基于架构设计和元学习（Meta-Learning）的解决方案，以实现高效的终身学习。 第六章：规划、决策与强化学习中的架构集成 分析基于模型的强化学习（Model-Based RL）如何尝试内化世界模型，以及该模型与明确的因果模型之间的关系。 探讨 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 与深度学习预测模型的结合，以及如何为智能体提供基于规则和启发式的约束导航。 深入研究“反思”（Reflection）机制在认知架构中的实现，即系统如何评估自身的性能并修改内部的推理策略。 第三部分：前沿应用与未来方向 本书最后一部分将视角投向认知架构在解决复杂、现实世界问题上的前沿应用，并展望未来研究的可能路径。 第七章：常识推理与因果发现 常识推理的“知识瓶颈”：分析大型语言模型（LLMs）虽然展现出惊人的语言能力，但在稳健性（Robustness）和因果理解上的结构性不足。 介绍利用认知架构框架来构建能够进行反事实推理（Counterfactual Reasoning）和“为什么”（Why-questions）回答的系统。 探讨基于贝叶斯网络和因果图（Causal Graphs）与神经网络相结合的新型架构。 第八章：可解释性、可靠性与伦理维度 认知架构作为“白箱”设计：如何通过明确定义的模块和数据流来提高AI决策过程的可解释性（XAI）。 分析透明架构在关键领域（如医疗诊断和自动驾驶）中建立用户信任的重要性。 讨论在设计具备高级推理能力的架构时，必须预先植入的伦理约束和价值对齐（Value Alignment）机制。 第九章：通往通用人工智能（AGI）的架构愿景 总结当前主流的混合架构范式（如：感知-认知-行动循环模型）。 展望下一代认知系统：强调模块化、动态重构能力和对跨模态数据融合的无缝处理。 提出开放性问题，引导读者思考如何利用生物学的洞察（如皮层柱结构）来指导下一轮的计算认知架构设计。 本书特点 跨学科深度融合： 本书汇集了计算神经科学、符号逻辑学、认知心理学和高级机器学习的最新研究成果，提供了一个高度整合的视角。 理论与实践并重： 每章均配有详细的算法描述、数学推导以及对关键系统的架构图解，方便研究人员和高级学生理解其工程实现细节。 批判性分析： 不仅介绍现有模型，更着重于对不同架构的内在假设、适用范围和失败模式进行严谨的批判性评估。 目标读者： 认知科学家、人工智能研究人员、高级计算机科学和工程专业的学生、以及对构建类人智能系统感兴趣的从业者。 ---

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