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深层学习:心智如何超越经验

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深层学习:心智如何超越经验 [美]斯特兰·奥尔松(Stellan Ohlsson) 机械工业出版社 正版书籍

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  • 图书条目信息

    深层学习:心智如何超越经验

    • 作者:
    • 出版社:  机械工业出版社
    • 出版时间:  2017-03
    • 版次:  1
    • ISBN:  9787111560937
    • 定价:  99.00
    • 装帧:  平装
    • 开本:  16开
    • 纸张:  胶版纸
    • 页数:  301页

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    货号:
    1498464
    商品描述:
    【书    名】 深层学习:心智如何超越经验
    【书    号】 9787111560937
    【出 版 社】 机械工业出版社
    【作    者】 [美]斯特兰·奥尔松(Stellan Ohlsson)
    【出版日期】 2017-03-01
    【开    本】 16开
    【定    价】 99.00元

    【内容简介】 
    本书主要关注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,在对三种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。*部分从环境的变化出发,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,从一个信念系统到另一个信念系统的转变。第五部分讨论了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。

    【目录】 
    目 录
    Deep Learning: How the Mind Overrides Experience
    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
    2.2.4Turing-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
    7.6Norbert 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

    【前言】 
    前 言Deep Learning: How the Mind Overrides Experience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

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