具体描述
认知科学前沿：人类心智的复杂性与计算模型 本书深入探讨人类心智的运作机制，聚焦于认知科学、计算神经科学以及人工智能交叉领域的前沿进展。它旨在为对人类思维、学习、记忆和决策过程的底层机制感兴趣的读者提供一个全面且富有洞察力的视角。 --- 第一部分：心智的基石——从感知到表征 本部分着重于构建认知系统的基础模块，探讨信息如何从外部世界被采集、编码并转化为可供处理的内部表征。 第一章：感觉与知觉的动态过程 本章首先超越了传统的感觉信息加工模型，深入分析了自上而下（Top-down）与自下而上（Bottom-up）处理的实时交互。我们将考察视觉系统的皮层处理路径，特别是腹侧流（What pathway）和背侧流（Where/How pathway）的功能解耦与整合。重点讨论视觉场景的“稀疏编码”机制，以及大脑如何利用预测编码（Predictive Coding）来最小化感官误差，从而形成稳定且富有情境的感知体验。此外，我们还会分析听觉和触觉信息如何在多模态环境中进行时间同步和空间定位，并讨论错觉现象如何揭示我们感知系统的内在假设。 第二章：记忆的结构与动态重构 记忆并非单一的存储库，而是一个高度动态且易受影响的过程。本章详尽考察了工作记忆（Working Memory）的容量限制及其执行控制功能（Executive Control）。我们深入研究了情景记忆（Episodic Memory）的编码过程，特别是海马体在情景整合中的作用，以及记忆巩固（Consolidation）的系统级和突触级机制。关键部分在于对记忆提取（Retrieval）的探讨，着重阐述记忆的“重构性”本质——每一次回忆都是一次临时的重建，这一过程易受当前情绪状态、认知偏差以及外部线索的影响。我们将引入“上下文依赖性学习”的概念，解释环境线索在激活特定记忆轨迹中的决定性作用。 第三章：概念的形成与知识组织 本章探讨人类如何构建和组织复杂的知识结构。我们从经典的“特征列表模型”和“原型理论”出发，继而转向更具动态性的“实例模型”（Exemplar Models）。重点讨论了概念如何在经验积累中自然涌现，以及语言在概念形成中的塑造作用。我们将分析语义网络（Semantic Networks）的拓扑结构，以及“知识网络”的连接强度如何影响信息的检索效率和泛化能力。此外，本节还将讨论元认知（Metacognition）——对自身认知过程的认知——是如何作为一种高级知识结构来调节学习和判断的。 --- 第二部分：决策与行动的计算基础 本部分将认知科学的焦点转向如何基于内部表征做出选择并执行行为，重点是理性与非理性的决策模型，以及运动控制的神经基础。 第四章：风险、不确定性与价值评估 传统的理性决策理论（如期望效用理论）往往无法解释人类在现实中的非理性选择。本章深入剖析了行为经济学和神经经济学的前沿发现。我们将详细阐述前景理论（Prospect Theory）的非对称损失厌恶特性，以及时间折扣率在长期规划中的作用。核心内容是“价值表征”的神经基础，考察腹侧纹状体（Ventral Striatum）和前扣带皮层（Anterior Cingulate Cortex, ACC）在计算预期的奖励价值和惩罚成本中的作用。此外，本章还将探讨情绪状态（如恐惧和焦虑）如何系统性地扭曲价值估计，导致规避风险或过度自信的决策模式。 第五章：注意力分配与资源优化 注意力是有限的认知资源。本章将注意力视为一个动态分配的资源池，而非简单的开关。我们考察了自下而上的捕获性注意（Bottom-up Salience）与自上而下的目标导向性注意（Top-down Goal Direction）之间的竞争与合作。内容涵盖视觉搜索范式、分心诱发（Distractor Inhibition）机制，以及在复杂任务环境下维持认知负荷（Cognitive Load）的限制。我们将运用计算模型来模拟注意力瓶颈，解释为什么在信息过载时，系统倾向于采用启发式（Heuristics）而非穷尽式搜索。 第六章：运动规划与实时反馈控制 运动的产生涉及从高级目标设定到具体肌肉收缩的复杂序列。本章将运动控制视为一个预测-校正的循环系统。我们将分析运动皮层（Motor Cortex）中“意图”的编码方式，以及小脑在运动协调和误差校正中的关键作用。关键概念是“前馈控制”（Feedforward Control）——大脑如何预先计算运动轨迹，并利用本体感觉和视觉反馈进行实时的微调。本节还将探讨“运动再学习”的机制，例如技能的习得如何将显性（Explicit）控制转化为隐性（Implicit）的自动化过程。 --- 第三部分：心智的涌现——学习、语言与意识 最后一部分将视角提升到复杂的认知功能，探讨系统如何通过学习来适应环境，以及语言如何重塑思维，并最终触及意识这一终极难题。 第七章：学习的神经可塑性与强化机制 学习是认知系统的核心功能。本章聚焦于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的框架，将其作为理解生物学习的强大工具。我们将详细阐述多巴胺系统如何作为“预测误差信号”（Prediction Error Signal）来驱动突触权重更新，从而实现奖励最大化的行为策略。内容包括经典条件反射与操作性条件反射的计算差异，以及皮层-基底神经节回路在探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间的权衡。本章也将探讨“延迟满足”的神经机制，即个体对未来更高奖励的权衡能力。 第八章：语言的句法、语义与情境理解 语言不仅是交流工具，更是思维的结构化框架。本章超越了传统的生成语法，重点关注语言处理的实时性、增量性（Incremental Processing）以及上下文依赖性。我们将分析布洛卡区和韦尼克区在处理句法结构和语义整合中的动态角色。关键内容是“语用学”（Pragmatics）在理解真实对话中的重要性——即如何理解说话者的意图而非字面意思。此外，我们将探讨语言相对论（Linguistic Relativity）的现代观点，即不同语言的结构是否系统性地影响了使用者对颜色、空间和时间的感知。 第九章：意识的难题与信息整合理论 本章面对认知科学中最具挑战性的问题：主观体验（Qualia）是如何从物理大脑中产生的。我们回顾了意识的几种主要计算模型，特别是“整合信息理论”（Integrated Information Theory, IIT）和“全局工作空间理论”（Global Workspace Theory, GWT）。我们将比较这些理论对“意识阈值”的界定，并探讨无意识加工与有意识体验之间的边界。讨论将集中在注意力和工作记忆的“涌现”如何导致一个全局可访问的信息整合状态，以及这种整合状态在跨感觉模态绑定（Binding）中所起的作用。本书以对未来研究方向的展望结束，强调将高层次认知功能与低层次神经振荡（Neural Oscillations）联系起来的必要性。 --- 读者对象： 本书适合高级本科生、研究生，以及希望深入理解人类思维计算模型的心理学、认知科学、计算机科学和神经科学的研究人员。它假设读者具备基础的统计学知识，但所有核心的认知理论和计算框架都将进行详尽的推导和解释。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有