认知科学的一些基础理论问题

认知科学的一些基础理论问题

刘晓力

北京师范大学哲学系(liuxiaoli@https://www.wendangku.net/doc/c45725569.html, )

一、认知科学概况

?认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。?20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学

的交叉学科。

认知科学不同的研究进路

?认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路

?心理学进路

?语言学进路

?生物物理学进路

?神经生理学进路

?人工智能进路

?广义进化论进路

?复杂性科学进路

认知科学的学科建制化

?最近二十年，认知科学的学科建制化步伐加快：哈佛大学等院校相继建立了认知科学研究机构，

MIT成立了世界上第一个认知科学系，1986年加州大学圣地亚哥分校设立第一个认知科学博士学位。

?以“认知科学”为名义的期刊杂志也相继问世。

认知科学的起源

?认知科学起源于不同学科领域，特别是：

?图灵机概念的产生

?人工智能研究的兴起

?心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立

?心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命”

?认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。

?认知科学不同的研究进路，也决定了关于它的哲学观念上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。

二、认知科学的几个基础理论问题

?这里的基础理论问题涉及哲学，拟从以下几个方面展开讨论：

?心灵哲学

?人工智能的基础假设和工作范式

?认知科学中的计算主义研究纲领

（一）心灵哲学（philosophy of mind）

?当代心灵哲学的研究从大的方面讲，主要是围绕着心身关系、意向性、意识等问题展开。

1、心身关系问题

?心身关系问题是一个古老的哲学问题。当代心灵哲学主要涉及心的本体论研究和心身因果作用研究两个方面。

（1）关于心的本体论问题

?以笛卡尔为代表的传统观点是心身实体二元论。

?与心身二元论不同，当代心灵哲学家大多持有实体唯物主义立场，并试图在自然主义的框架之内对心的本体论地位和心身因果作用问题做出回答。

?20世纪上半叶以来，关于心的本体论研究经历了多个理论流派的兴衰

?以Ryle和Hempel为代表的行为主义

?以Smart和Place等人为代表的心身类型同一论

?以Putnam、Fodor为代表的功能主义等。

?从心身类型同一论到功能主义的发展反映了由还原的强物理主义到非还原的弱物理主义的转

变。

?转变过程中，Davidson提出了作为非还原的物理主义基础的心身附随关系思想。?Putnam基于功能主义提出了心理状态多重实现论题。

（2）心身因果作用问题

?心身因果作用有三个方向：身→心、心→身、心→心。

?引起较多争论的是第二和第三个方向，主要是讨论在因果闭合的物理世界中,心理现象如何具有因果效力的问题。

心身因果作用问题的理解

?以Jackson为代表的副现象主义，将心理现象看作是完全没有因果效力的，是附加在大脑的某些物理过程之上的一种“副现象”。

?以Davidson为代表的反常的一元论，以心身同一论和心身附随关系为基础。

?以Fodor, Pylyshyn为代表的符号计算主义，强调具有语义内容、同时又得到物理实现的表征（或符号）计算的因果解释理论。

?以Kim为代表的心身局域还原论等。

2、意向性问题

?意向性问题是当代心灵哲学最为困难的两个问题之一（另一个是意识问题）

?现象学家Brentano将意向性看作是心理现象与物理现象区分的标志，“意向使心灵指向某个对象”。

?他认为唯物主义是不能解释意向性的。

尼采在《权力意志》中指出

?注意某事并找出一个原因，这意味着，在其中寻找有意向者，寻找一个主体，一个行为者，每个事件都是一个行为，人们习惯在一切事件中都发现有意向。

?人类所有行为都是关于某物或某对象的，“我们清楚我们在做什么”，我们有信念、愿望、倾向等。?动物是否也有此习惯呢？

心灵的意向性

主要涉及三方面问题：

?意向心理状态的实在性问题

?意向内容的关系性质问题

（1）意向心理状态的

实在性问题

?对于信念、愿望等意向心理状态是否是实在的，它们是否与我们的常识心理学的概括相一致，目前有三种不同的解决方向：

?1）以Fodor为代表的意向实在论

?认为命题态度等意向心理状态是在物理系统中得到实现的，是具有语义性质和因果效力的状态。?2）以Paul Churchland、Patricia Churchland 和Stich为代表的取消主义

?他们认为，我们关于心的常识看法是错误的，常识看法对信念、愿望等意向心理状态的错误预设，终将随着神经科学或认知科学的发展而被取消。

?3）以Dennett为代表的“拟人化的意向立场”是工具主义的：

?一方面肯定意向心理状态在行为解释与预测中的重要作用，另一方面又认为它们并非真实的内部状态。

?“意向性立场把一个实体（人、动物、人造物等）看作似乎是一个理性的自主体，通过考虑自己的信念、愿望来对行动加以选择，这是一种拟人化的立场”。

?他认为，对下国际象棋的计算机采取意向性立场是有效的。

（2）意向内容与外部世界

的关系问题

?Searle认为，意向状态具有内在的表达能力，即有“所指内容”，它们总能把心灵同这个世界或种种可能世界联系起来。

?1）以Block、Devitt和Lycan等人为代表的内在论主张，外部世界的存在与变化对于意向内容的确定不具有实质性意义。

?2）以Putnam和Burge为代表的外在论主张，心与世界的关系对于意向内容的确定具有实质性意义。

?3）Fodor一方面主张方法论的个体主义，认为在对行为的心理学解释上，真正具有因果相关性的是不同个体心理状态的内在性质。另一方面希望将考虑语义学的外在论与个体主义结合起来。（3）意向性的自然化问题

?意向性自然化问题有两种解决方案：

?1）以Dretske和Fodor为代表的因果论，将意向关系自然化为因果关系。；

的相关性（环境与心，与生物有机体的目的相关性）。

3、意识问题

?意识问题一直是心灵哲学研究中最为困难的问题之一。

?科学和哲学研究中的意识主要是觉知，是与感知、认识、相信、想象、记忆和体验等相伴的有意识的心脑活动及其特征。

?Levine曾于80年代提出“解释的鸿沟”的概念：关于大脑的物理的或功能的解释和理解与我们关于意识经验的解释和理解之间有一条难以填平的鸿沟。

?意识经验不能通过我们对大脑的物理的或功能的理解而得到解释。

?有哲学家认为，之所以存在这一鸿沟，是因为自然科学的发展还没有给予我们解释意识现象所需的概念，而随着科学的发展，这一鸿沟有望填平。

?也有哲学家认为这一鸿沟是根本不可能填平的。持这种看法的人对此做出了两种不同的解释。?以McGinn为代表的哲学家将鸿沟的存在归因于我们心灵自身的认识能力的限度。

?以Jackson、Levine 和Charlmes等人为代表的另一些哲学家则认为，对一个现象的科学解释依赖于对这一现象进行物理的或功能的概念分析，而无论我们对意识做出怎样的物理的或功能的解释，我们都并没有解释意识或感觉本身，因此这条鸿沟不可填平。

?Levine主张意识现象与物理现象之间解释上的鸿沟是知识论上的，而不是形而上学的。?而Jackson和Charlmes则持有对意识的性质二元论看法，认为意识现象与物理现象之间的解释

的鸿沟具有形而上学的意义，表明意识现象并非附随于物理现象。

4. 心灵是否是涉身的？

?Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：?心灵本质上是涉身的；

?思想大部分是无意识的；

?抽象概念大多是隐喻的。

?70年代以前是基于理性主义的符号运算传统。

?70年代以后，人们认识到，“理性绝不是宇宙的先验特征，理性也不是与身体无关的人类心灵的先验特征。

们在世界中的日常举止的特殊情况塑造的，理性、心灵、概念、推理、思维等都是涉身的。”

5.思维的模块性问题

?：Fodor的思维非模块性主张和以Tooby和Cosmides为代表的进化心理学家关于思维的社会模块假说之间的争论。

?此外还有他心知问题、理性能力问题等等。

（二）人工智能的

基础假设和工作范式

?1956年达特茅斯会议正式使用“人工智能”术语。

?为期两个月的会议的目标是，致力于开发像人那样思维的人工系统。

?半个世纪以来，人工智能成为认知科学的“智力内核”。

人工智能的最初目标

实现了吗？

?早在1965年，认知科学的领袖人物西蒙（H.A.Simon）就曾预言“在20年内，机器将能做人所能做的一切”。

?明斯基（M.Minsky）1977年预言：“在一代人之内，创造‘人工智能’的问题将会基本解决”。

1. 今日人工智能

?机器人足球

?大深蓝、小深蓝

?具有自主性的智能机器人

?人工生命

?人工意识

?计算心灵

?摩尔定律和莫拉维克预言

?……

?创建具有认知能力的智能体（或称认知主体）（agent）是人工智能实现基本目标的基本途径之一。从认识论和认知心理学角度，构成人的心智状态的要素包括

?2）情感：愿望、偏好、兴趣等；

?3）意向：目标、意图、规划、承诺等。

?为了创建具有心智的认知主体，要求认知主体是理性的，因此，信念（belief）、愿望（desire）和意图（intention）三者及其关系被看作是最为重要。

?目前智能体研究普遍以美国哲学家布莱特曼Bratman的行为意图理论（BDI模型1987））为基础，而且产生了广泛而深入的影响。

?多主体的认知，多主体的交流？

弱人工智能

和强人工智能观点

?弱人工智能观点仅仅把人工智能作为模拟和理解人类认知和智能活动的工具。

?强人工智能观点认为，人工智能系统本身就具有智能，心灵和计算机在功能上没有区别。总有一天计算机能够达到甚至超过人类智能。

如何检验机器具有智能？

?图灵检验（模仿游戏：男人，女人，不限性别的提问者，如果一台机器在模仿游戏中作出令人满意的表演，就通过图灵检验）

?塞尔的“汉堡包”（尚克的程序和人回答的一样好，能说理解故事了吗？）

?塞尔的“中文屋”（中文卡片配对，脚本，故事，问题，问题的回答，英文规则=程序）

2. 反对强人工智能观点

的几类论证

?1961年鲁卡斯（J.Lucas ）论证

?1979年霍夫斯塔特（D.R.Hofstader）论证《GEB——一条永恒的金带》

?1989-1994年彭罗斯（R.Penros ）论证（《皇帝新脑》、《心灵的影子》）

?1970-1995年德莱弗斯（H. Dreyfus & S.Dreyfus ）兄弟的论证（《计算机不能做什么？》1972、《计算机仍然不能做什么？》1991）

?1990-1998年塞尔（J.R.Searle ）的论证（《心灵、语言与社会》、《意识之迷》）

?图灵机概念和哥德尔定理

3. 人工智能的基本信念

?1. 认知和智能活动是信息处理过程。

?2. 人工系统可模拟生命和智能过程。

?3. 通过研究虚拟世界各类人工智能的详情可以把握真实世界人类认知和智能的基本性质。?4. 虚拟世界与真实世界具有同样的实在性。

?这些信念基于一些基本假设

1）功能主义假说

?功能主义是认知科学的最基本的假定。

?心理学“认知革命”的结果是诞生了认知心理学，即心理学的信息处理理论。把智能有机体视作接收、存储和处理信息的信息处理系统。

?认知是信息加工的过程或计算过程。

?普特南（H. Putnam ）对功能主义的标准表述：人类心理状态就是大脑的计算状态，要理解心理状态就必须对神经学进行抽象，就像我们在编程或使用计算机时，对硬件进行抽象一样，心理状态就像软件（普特南1观点1960’s ）。

?塞尔对功能主义的描述：心智之于大脑，如同程序之于硬件，因此即使不研究神经生理学，也能研究心智。

?程序是至关重要的，与它在计算机中的实现毫不相干，心智的功能与载体无关。

?随着后来联结主义的兴起和发展，功能主义面临着一定的挑战，甚至普特南后期也放弃了功能

主义的普特南观点：“人脑是否能被模型化为计算机这一问题远远悬而未决，但我不再坚持心理?

状态与计算状态同构的思想了”。

2）物理系统符号主义假设

?物理系统符号主义假设是纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）1976年提出的理解人类认知行为的计算主义形式化认知模型，为此提供理论基础和进一步阐释的有Chomsky, Minsky, Fodor and Pylyshyn等.

符号主义范式

?在物理符号主义假设下，诞生了认知科学中的符号主义研究纲领，而且至今这一研究纲领仍然具有生命力，同时也产生了许多难以克服的困难。

?新近，这一假设受到来自联结主义和动力系统理论、整体论的挑战。

物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的”。

?“所有人类认知和智能活动经编码成为符号，都可以通过计算机进行模拟”。

?符号主义采用经典一阶逻辑工具，寻求知识的符号表征和计算，特点是自上而下。

3）联结主义假设

?联结主义受大脑神经网络研究的启发。

?联结主义的核心是，认知和智能是从大量单一处理单元的相互作用中产生的。核心概念是“并行分布式信息处理”。

?80年代以来，随着不依赖于大脑研究认知和心智的功能主义在理论上困境的加深，开始掀起认知神经科学研究，以人工神经网络、计算神经科学、神经计算等名义实践着联结主义思想,

大脑的功能和特征

?目前普遍认可的大脑的功能和特征有：

?大脑是一个神经元联接的巨型复杂系统。

?大脑神经元个数大约是1012 ，其不同的联结方式至少有6×1013种以上。

?大脑中的信息处理建立在大规模并行计算的基础上。

?大脑具有很强的容错能力和联想能力，而且善于概括、类比、推广。

?大脑功能虽然受先天因素制约，但后天的经历、学习、训练和文化环境作用等起重要作用。?大脑具有很强的自组织和自适应的特性。

联结主义范式

?从1943年麦克洛克和皮兹的《神经活动中内在观念的逻辑运算》到1986年鲁梅哈特和麦克莱兰德《并行分布处理：认知的微观结构》出版，经历40年联结主义在20世纪80年代重新复兴，成为继符号主义之后真正有竞争力的认知科学研究范式。

?联结主义是要模拟发生在人类神经系统中的认知过程，不同于符号主义之处在于强调，“构架至关重要”。

?它的特征是自下而上的：

?内在并行性

?分布式信息存储

?自适应性（通过学习）

3.动力系统理论（dynamical systems theory）

?动力系统理论是运用复杂性思想将人类认知过程和智能行为看作复杂的动力系统，期望对认知功能提供不同于符号主义和联结主义的新解释，认为这种理论是对人类认知的最好的描述。并且主张有可能代替符号主义和联结主义范式，成为第三种新的认知科学范式。

D.Kirsh （1991）提出

认知科学的五大问题

?1）知识和概念化是人工智能的核心吗？

?2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？

?3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？

?4）学习能否与认知相分离加以研究？

?5）是否有对于所有认知的统一结构？

三、认知科学的计算主义纲领

?在功能主义假设下，目前占据认知科学主流的是认知科学的计算主义纲领。

?计算主义纲领的核心是认知的本质是计算。

?认为一切认知过程和智能行为都是可计算的。

?这一纲领从诞生之日起，就面临着来自各方的挑战。

马尔（D.Marr）的三层次理论

?对于研究复杂的信息处理系统，人们已经普遍接受了马尔的三层次理论，即分为计算理论层、表征与算法层以及实现层。

?其中，计算理论层解决的是“处理信息（计算）的目的是什么”、“用什么理论处理”，以及“说明所用理论为什么能达到此目的”等问题。

?计算理论层是最基本，也是最困难的。

?算法层要对计算理论找到具体的算法，尤其是，输入和输出的表征是什么，转换的算法是什么。?实现层是将表征和算法转化为可执行程序。

计算的时间复杂性和空间复杂性问题。

?如果求解一个问题，需要过量的时间和存储量，即使有算法存在，实际上也是不可解的。?丘奇图灵论题断言，可计算性是不依赖于形式系统的选择的。

?所有合理的计算模型都是等价的，即所判定的语言类都是相同的，计算能力是一样强的。?但是，在复杂性理论中，模型的不同选择会影响时间复杂度，在一个模型上线性时间内可计算

的问题，在另一个模型上就不一定是线性时间内可计算的。

1. 什么是可计算的，什么是不可计算的？

?可计算的问题就是存在算法可解的问题。

?一类问题称为可计算的，即存在算法可解这一类问题中所有的问题。

?一类问题不是可计算的，即不存在算法解这类问题中的所有问题。

几个不可计算问题

1. 停机问题是不可计算的。没有一个程序能判定任给的一个程序P 和一套输入I ，依照这套输入I ，运行程序P 时，机器是否会停机。

2. 程序验证问题是不可计算的

假设有一个计算机程序和一个关于程序使用的说明书，我们想检验该程序是否正好像说明书所说的那样运行。

?由于程序和说明书都是像数学一样的精确对象，我们希望让一台设计适当的计算机来检验。?但是，可以证明，一般的软件验证问题用计算机是不可解的，即不存在一般的算法实现这种检验，这个问题是不可计算的。

?3. 检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的。

? 4. 如下的“波斯特对应问题”是不可计算的。

波斯特（E.Post ）问题不可计算

?可用多米诺骨牌游戏描述，单个的和一簇骨牌：

b b a ca abc

abc ca ab a c

将骨牌进行排列（允许重复），使得在阅读横线上符号后得到的符号串与阅读横线下符号后得到的符号串相同（匹配），例如：

a b ca a abc

ab ca a ab c

?但是，下面一簇骨牌不可能有匹配，因为横线上的符号组成的符号串比下面的符号组成的符号串长：

abc ca acc

ab a ba

可以证明，波斯特对应问题是不可计算的，即确定一簇骨牌是否有一个匹配，在算法上是不可解的。

认知是可计算的吗？

?在功能主义假设下，认知科学家的基本任务是探究在人类心智中发生的表征和计算的具体类型、机制和形式。

?一个问题：认知是可计算的吗？

2.认知可计算主义

纲领的核心

?认知可计算主义纲领的核心——认知的本质是计算。

?其最初的含义是，作为信息处理系统，描述认知和智能活动的基本单元是符号，无论是人脑还是计算机，都是操作、处理符号的形式系统。

?1）认知和智能的任何状态都是图灵机的一种状态，认知和智能的任何活动都是图灵意义上的算法可计算的。

?2）认知和智能的任何活动都是信息的收集、存储和处理的过程，因此都是算法可计算的。?自20世纪70年代，这一思想上升为统帅认知科学和人工智能的强纲领。

?在这一纲领下，认知科学有两种基本工作范式：符号主义、联结主义。这一纲领至今仍有着强大的生命力。

?走向计算主义？一条新的研究进路？

3.对认知可计算主义的质疑

?质疑认知可计算主义的几条路线：

?哲学路线（现象学、反行为主义、诉诸哥德尔定理……）

?生物学和复杂性科学路线（大脑的特异性、意识的自指性……）

?计算机技术路线（DNA计算机、量子计算机、超越图灵机的各种设想……）

1）哥德尔定理的应用

?哥德尔第一不完全性定理：

?任何丰富的数学形式系统，如果是不矛盾的，就是不完全的，即其中必定存在真的数学命题不可证。

?第二不完全性定理：

?任何足够丰富的数学形式系统，如果是不矛盾的，它的不矛盾性在系统内不可证。

?一个命题在形式系统中可证——存在可执行程序，一步一步依据程序，在有穷步内完成证明。?一个命题真——与事实相符（塔尔斯基）。

?数学家期望数学真理都是形式可证的。

?哥德尔证明，可证数学命题与数学真理之间永远隔着一个超穷距离。

?“数学不仅是不完全的，而且是不可完全的”。

哥德尔定理的图灵机版本

1. 没有一台定理证明机器能证明所有数学真理。

2. 数学真理是算法不可完全的。

3. 数学真理是算法不可穷尽的。

4 .数学是机器程序不可穷尽的

5.停机定理——没有一个程序能判定任给的一个程序P 和一套输入I ，依照这套输入I ，运行程序P 时，机器是否会停机。

丘奇-图灵论题

?丘奇论题——一切算法可计算的函数都是递归函数。

?图灵论题——一切算法可计算的函数都是通用图灵机可计算的。每个可实现的机械过程都可在一台图灵机上程序化。

?哥德尔认为，图灵机概念第一次澄清了形式系统概念的真正内涵。

?既然任何一致的形式系统和图灵机程序不能囊括所有的数学真理，而我们人心能够看出它们的真理性，那么哥德尔定理似乎表明，存在一台超过人心的计算机。

?哥德尔不反对用不完全性定理作为推出“人心胜过计算机”的部分证据。

?但不完全性定理不能作为“人心胜过计算机”论断的直接证据，要推出如此强硬论断还需要其他假

定，例如“理性提出的问题理性都能解答”。

?哥德尔首先严格区分了心（mind）、脑（brain）、计算机（computer）的功能。

?人类大脑的功能不过像一台计算机。

?心-脑同一论是我们时代的偏见。

?心的可计算主义是应当批判的。

假定存在超过人心的机器我们能证明吗？

?但哥德尔认为，根据第二不完全性定理，不排除存在一台超过人心的计算机的可能，但是，假定有这样的机器，我们或者不知道它的详情，或者不知道它能够如我们期望的那样准确无误工作。?为什么？因为我们无法消除内涵悖论（罗马教堂、上帝、机器觉知程序）。

2）复杂性科学的观点

?许多人认为，与现代计算机不同，大脑不是一种通用图灵机，大脑的每一部分都是特异化的，并且是在相互作用中完成整体心智活动的，体现出的是一种内在的、依存性的、整体自涌现的形式。

?协同学领袖哈肯（H.Haken）曾经预言，“从长远的观点看，有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能”。

?哈肯在1996年的《大脑工作原理》中，系统阐述了他的脑活动和认知的协同学研究结果。?但事实上，目前，我们除了对大脑神经元及其联接在量级规模方面的复杂性有一些描述外，对其功能的复杂性并没有深刻研究，特别是没有有关复杂性测度的结果。

?我们对大脑的功能和运作机制的复杂性仍然很无知。迄今提出的50多种人工神经网络模型，虽然广泛用于模式识别、图象处理、控制和优化、金融预测与管理、通讯等领域，但最大的困难是，仍然不能解决人的意识问题。

?莱道文（Radovan）1997年已经证明，目前的人工神经网络模型的计算能力与用传统符号逻辑方法所得的计算能力没有差别。

意识的复杂性

?克里克（F.Crick）提出惊人假说：

?“现在是可以用科学的方法研究意识的时候了，人的意识和精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成方式、以及影响它们的原子、离子和分子性质所决定”。完全由物理化学规律支配，果真如此吗？

?意识的最重要特征是的它的意向性、自明性，或称自指性，依照彭罗斯的观点，这些特征显然

是超越逻辑的，因此是超越目前的算法的。

?卡普坦尼（G.Captain）1997年证明，符号逻辑方法不能完全描述意识现象。

?依照彭罗斯（R.Penrose）在《皇帝新脑》（1989）和《大脑的影子》（1994）中的说法，目前我们的物理理论，甚至包括量子力学还无法刻画意识的规律，需要一种建立在微管理论基础上的新的量子力学理论。

?艾德尔曼（G. M. Adelman）在1998年的《意识与复杂性》中认为，人的意识和心智活动是动态的达尔文过程，所有行为现象都是由神经细胞活动的时空模式决定的，意识和心智活动无非是大量神经活动中模式选择“胜者为王”的结果。

?艾德尔曼强调的恰是意识的自涌现机制，和它的不可计算的特性。

?有一种假设认为，意向性意识（对意识某对象的意识）涌现于集群系统动力学，并由环境激发。?但是，依照遗传算法之父和复杂性科学先驱霍兰（J.H.Holland）在1998年《涌现》一书的说法，我们目前还没有理论和模型能够清楚地表现意识的自涌现的现象。

?事实上，我们不但没有理论和模型，甚至还没有这样的人工系统，能显示每个神经元主体与成百上千的通过突触连接的其他神经元主体之间的相互作用。

?著名的裂脑研究专家，诺贝尔奖获得者斯佩里（R.W. Sperry）1991年指出：精神和意识是大脑的整体性质。

?在认知过程中，神经元事件可看成是嵌入在更高层次的因果现象之中。

?在大脑活动的因果链中，意识经验以不可还原的突现形式出现在大脑过程的较高层次（认知层次）上。这些突现的心灵实体不仅在认知水平上相互作用，而且，对作为组成成分的神经元的活动实施自上而下的控制。

?我们不能再认为，仅靠化学和分子生物学能对大脑功能作出完整的解释。统一的主观意图必定因果地控制每个脑半球的神经元的激发模式。

?人的包括信仰和价值观念的整个精神系统具有因果效力地控制大脑行为。

认知过程的复杂性

?霍兰对复杂适应系统（CAS）的研究对认知科学研究提供了非常好的范例。

?他提出CAS的4个特征（聚集、非线性、流、多样性）和3个机制（标识、内部模式、积木）?从抽象角度讲，人类认知过程事实上构成了复杂适应系统（CAS）的一个子系统。

?由于霍兰的研究基本上是一种描述性的，还有一个寻求一般原理，并进一步数学化的过程，因

此仍在探索之中。

?关于认知的复杂系统的研究，已经提出了两个模型，例如BA模型和BCI模型。

?关于自相似现象，小世界现象的研究，BA模型发现，自相似的出现与偏好连结的机理有关。?由此有人提出两个设想：

?1）复杂系统性质的出现，不完全在于系统的规模，而是在一定的规模下，取决于系统内连接的机理。

?2）在一定的规模下，利用连接机理，可以利用模型研究“涌现”等现象，如果对网络的节点赋予一定的含义，那么，从大量的类似事物中能否出现“概念”？

?BCI的出现，使很多人认为，在信息处理的意义上，人脑与电脑的本质是一致的。

?借用生物脑的知识，对人工智能的发展是十分重要的。

?对生物脑的发展起关键作用的进化在某种意义上是适应环境的优化，在人工智能上是否可以借用？

?根据BA 和BCI的尝试，有人提出：

w能否利用复杂系统的“涌现”现象，研究智能中的“创新”、“概念”等问题？

w能否利用生物脑的知识改进人工智能，例如，进化对人工智能的作用？

w生物脑与人工脑互补，结合工作的可能性？

w人——机结合的途径与可能？

常识知识结构的复杂性

?认知科学目前的最大的难题是语言和常识知识（默会知识、背景知识）问题。

?符号主义范式早期在证明几何学定理、弈棋、定理再发现，以及运用逻辑演算和少量现实世界背景知识就可精确控制的一些领域取得了成功。

?但是，人们很快认识到，日常生活中要解决的大多数问题无法归入少数几种因素的形式组合。至少机器语言翻译的经验告诉我们，人类认知是与真实世界的大量背景知识相关的（机器翻译要过五道关）。

?认知科学工作者试图发明一些解决日常生活实际问题的程序，致力于按照规则的观念阐明必要的背景知识，寻求最小知识系统。

?人们猜测，只要抽象出真实世界中那些对于求解问题非常重要的特征，机器就能给出这个抽象

世界足够的背景信息，并智能地思考简化了的人工世界中的对象及其关系，从而实现模拟真实世界的目的。

?最初的努力是试图建构一个嵌入机器的“微型世界”，微型世界是对真实世界特征的极大简化。?不幸的是，如休伯特·德莱弗斯（H. Dreyfus）所说，“微型世界不是世界，而是孤立的，缺乏意义的不毛之地，不能指望这样的不毛之地生长出我们日常生活的多彩世界”。

?由于上述困难，人们寄希望于从尽量少的知识集合出发，通过形式化手段演绎出整个知识系统。1975至今，开始进入寻求极小常识知识集合的阶段。

?极小常识系统有明斯基的“框架”程序和尚克（R. Schank）的“脚本”程序、麦克德莫特（D.

McDemott）和多伊尔（J. Doyle）和赖特（R. Reiter）的“非单调逻辑”、麦卡锡（J. McCarthy）的“化界系统”，以及麦克德莫特的“时态逻辑”等。

?但事实上，这些结果都只能完成某一范围的局域性特定任务，难以真正广泛通用。

?最重要的是常识知识结构本身的复杂性我们很少了解。

?1985年德克萨斯奥斯丁微电子和计算机中心开始启动的常识知识数据库的重大项目，预计包含

上亿条逻辑语句，由于难以摆脱用机器程序处理日常问题所遇到的“组合爆炸”问题，目前仍在艰难进行之中。

复杂性和不可计算性

?具有复杂性的对象未必是不可计算的

?非决定性与不可计算性的区别

?是否存在不可计算的认知对象？

?彭罗斯说：“这个世界很可能是决定性的，但同时却是不可计算的，这样，未来有可能以一种在

原则上不能计算的方式被现在决定”。

?不可计算的认知对象具有什么样的复杂性？

4.倡导“认知是图灵算法

不可完全的”新理念

?认知科学范式的转换已经启示我们，基于规则的“认知可计算主义”纲领的局限性，应当拓展“计

算”概念。

?因此我们主张建立以“认知是算法不可完全的”理念为基础的研究纲领和研究范式,寻求新的计算

模型。

?超越图灵计算？

?例如，自然机制+算法的模式：可以归约为经典图灵机计算层面的问题，就采用算法计算；不能

归约为计算层面的问题就引进“自然机制”。

?自然机制包括生物学机制和量子物理机制等。

?目前有人倡导的“生物学计算”就是一种新的模式。它指的是人工培养的神经元在一个适宜的营养基中进行生物学意义的生长，根据构建系统的计算要求完成定型。

?它既不同于作为抽象神经元计算机模型的人工神经网络，也不同于用于解决复杂问题的利用

DNA分子的化学性质的DNA计算机，指的是人工培养的神经元，可以进行真正生物学上类似人脑那样的操作。

?另一种思路是在神经元集群层面援用量子物理机制对意识局部建模，进行人工意识研究。?有可能获得突破的几条路：

?大脑科学的新进展

?生物学进展

?人机交互系统

?复杂性科学的进展

?但是能否像另一批乐观主义者所预期的“以自然为基础的”半人工智能已经走在快车道上，40年之内就能造出堪与人脑相匹敌的智能来，我们拭目以待。

谢谢大家！

脑与认知科学

脑与认知科学的区别 脑科学和认知科学都是智能科学与技术的重要组成部分。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。 一．本质上的区别 脑科学是智能科学的本质基础。大脑是人类的核心，是人类高级于其他物种的本质所在，是人类智能的发源地。众所周知，人们的一切思维、行为都受到了脑的控制。在平时的生活中，我们需要使用大脑，让它来支配我们完成各种事务。脑科学的研究是为了赋予机器与人类相近的智能系统，所以要想让机器更好的服务于人类，我们必须要着手于大脑的探究。? 认知科学是智能科学与技术的中间体。诺贝尔奖的得主弗兰西斯?克里克在其著作《惊人的假说——灵魂的科学探索》中提出“人的精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成及影响它们的原子、离子和分子的性质所决定”。因此建立认知科学的激励的一个更深刻的原因是，人们要深入研究人自己的大脑和精神世界。顾名思义，认知科学是研究人认识和适应周围世界的过程以及与认知过程有关的神经系统及大脑的机理，人类感知和思维信息处理过程的科学。作为智能科学的中间体，它以脑科学研究为基础，同时也反作用于脑科学，并未智能科学的应用提供了重要的基础。 二．研究内容的区别

人类从三个不同层面全面的研究大脑。第一个层面是生物学家和精神网络专家的战场，第二个层面是脑波技术专家和系统论专家的战场，第三个层面是哲学家和物理学家的战场。脑科学涉及的研究范围很广，主要有以下几方面。 1.脑科学研究的一个重要方面是对神经网络复杂构建中的单 个元件神经元以及神经元通信问题的研究。 2.脑科学对有关学习、记忆、语言、思维等高级神经活动的 机制的研究。 3.发育神经生物学的研究是脑研究的一个重要领域。 4.脑高级功能的研究。主要包括：感觉整合与认知的形成机 理；脑高级功能的功能定位及其动态变化过程与机理；大 脑神经网络功能连接属性及其动态分析等。 5.脑科学的研究是实现超极人工智能的必要前提。脑科学从 分子水平、细胞水平、行为水平和整体水平对脑功能和疾 病进行综合研究，并从脑的发育过程了解脑的构造和工作 原理。 认知科学研究目标旨在探索智力和智能本质，建立认知科学和新型智能系统的计算理论，解决对认知科学和信息科学具有重大意义的若干理论基础和智能系统实现的关键技术问题。 下面对认知科学的研究方面进行总结。 1.学习与记忆过程的信息处理 2.思维、语言认知问题

脑与认知(自己总结)

第一章 1.智能科学与技术是由脑科学（brain science）、认知科学（cognition science）、人工智能（artificial intelligence）等学科组成的交叉学科。 2.NBIC会聚技术：纳米科技（Nano-technology）、生物科技（包括生物制药和基因工程）（biotechnology）、信息科技（包括先进计算机与通信）（informational technology）、认知科学（包括认知神经科学）（cognition science）。其简化英文的联式为（Nano-Bio-Info-Cogintion），缩写NBIC。NBIC会聚技术代表着研究与开发新的前沿领域，其发展将显著改善人类生命质量，提升和扩展人的技能。（名词解释） 3.脑科学是研究人脑的结构与功能的综合性学科。 4.现代脑科学的研究有两个大的潮流：一是从细胞乃至分子的水平入手，由基础向上，把功能与结构研究结合起来，即所谓的bottom-up，二是从整体入手，用系统的观点，在整体水平以及整体各部分之间的相互联系和相互作用中，逐渐向下深入，逼近脑研究的答案，称为top-bottom。（什么是自上而下驱动？什么是自下而上驱动？） 5.脑与认知科学的研究实验方法：（简答题） （1）脑电图与脑功能成像技术（EEG）通过在头皮表面记录大脑内部的电活动情况而获得脑电图（治疗脑血管） （2）功能性磁共振成像技术（FMRI）局部神经元兴奋将引进该区域的血流量的增加，而血液中含有氧和葡萄糖，FMRI能检测到大脑的功能性氧的消耗变化情况，清晰地显示高活动量区域的三维图像（空间分辨率1mm、实时跟踪信号的改变、时间分辨率1s） （3）正电子发射断层摄影技术（PET）根据正电子的检测而获得有关大脑活动的信息的实验技术（肿瘤、冠心病） （4）脑磁图（MEG）运用一个超导量子干扰装置来测量闹电活动的磁场变化 （5）事件相关电位（ERP）是与实际刺激或预期刺激有固定时间关系的脑反应所形成的一系列脑电波，利用ERP的固定时间关系，经过计算机的叠加处理，提取ERP成分，在评估某些认知活动的时间特点上尤为有效。 6.认知科学对于认知现象的研究，按方法论大体可以归结为三种：认知内在主义方法，认知外在主义方法和认知语境主义方法。 第二章 1.脑和脊椎一样，是中枢神经系统的一部分，而脑又由端脑（大脑的基底神经节）、间脑、中脑、脑桥、延髓和小脑构成。脑干包括中脑、脑桥和延髓三部分。 2.人类大脑的三个组成部分：大脑皮层、大脑边缘系统、脑干。 3.左半脑主要具有语言、分析、计算、抽象、逻辑、对时间感觉等思维功能；右半脑具有表象、综合、直观、音乐、对空间知觉和理解等思维功能。在思考方式上，左半球是垂直的、连续的、因果式的；右半球是并行的、发散的、整体式的。（简答题） 4.神经系统是由中枢神经系统和周围神经系统两部分组成。脑和脊髓构成中枢神经系统，脑神经、脊神经和内脏系统（自主神经系统）组成周围神经系统。周围神经系统一端与脑或脊髓相连，另一端通过各种末梢与身体各器官、系统相联系。（名词解释） 5.事件相关脑电位技术（ERP）：凡是外加一种特定的刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺激或撤销刺激时，在脑区所引起的电位变化。这种电位变化是人类身体或心理活动与时间相关的脑活动，可在头皮表面记录到，并以信号过滤和叠加的方式从脑电图中分离出来。（名词解释）

认知科学的评比.

认知科学的评比 科学在20世纪的发展有两条线索，一条是以物理科学为代表的，如相对论、量子力学以及后来的混沌。物理学在20世纪是科学的样本，可以看看波普尔、卡尔纳普、库恩、查尔默斯等均以物理学为样本建立起自己的科学哲学理论。而另一条则是以包括认知科学在内的"意向性科学"（intentional sciences）为代表的。所谓意向性科学指的是涉及到符号、指称和解释如逻辑、认知科学、神经科学、部分生物学以及计算机科学等。20世纪是个伟大的世纪，以物理学为代表的科学取得了前所未有的成就，在探索宇观和微观世界过程中，物理学将人类理解的水平提高到一个崭新境界。现在看来，物理学关于"极大"和"极小"这两个世界的知识再过100年，人类恐怕也永不完。与此同时，介于这两个极端的宏观世界以及人类自身却遗留下了大量的尚未解决的问题。科学研究需要进行"回采"，解决我们实际面临的种种问题。在新的世纪中，科学研究的背景将逐渐转换到这个新的层面进行作业，也就是说，以"意向性科学"为线索的探究路线将成为科学研究的主要进路。 明尼苏达大学认知科学中心于1999年举办了一次《千年项目》（Millieum Project）活动，目的是评选20世纪认知科学中的100部优秀作品。活动开始到1999年12月1日为止，在下面网站上共收到305部学术著作和一部电影的提名。实际上，这类评选活动在一些重要的时间关口总是层出不穷。说有多么权威似乎谈不上。但同时我们也不能将此类活动完全视为炒作。尤其是关系到某个学科的评比，尽管会有照应不周全之处，但总还是会有一定道理的。 《千年项目》组由以下专家组成，Apostolos Georgopoulos (神经科学)；Jeanette Gundel (通信紊乱)；Paul Johnson (卡尔松学院)；Dan Kersten (心理学)；Chuck Nelson (儿童发育)；Bruce Overmier (心理学)；Herb Pick (儿童发育)；Wade Savage (哲学)；Patty Costello (研究生院代表, 认知科学中心)。以下便是该项目组从305部作品中评选出的100部作品。排在第一位的是影响最大的。 20世纪100部最据影响的认知科学作品： 1、《句法结构》（Syntactic Structures），作者：乔姆斯基（N. Chomsky），The Hague: Mouton）(1957)； 2、《视觉：人类视信息的表征和处理的计算探究》（Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information）,作者：马尔（D. Marr）,San Francisco: W. H.

认知神经科学期末复习题及参考答案

《认知神经科学》期末复习 一、概论 1.什么是认知神经科学？ [ppt]认知神经科学是阐明认知活动的心理过程和脑机制的科学。其研究模式是将行为、认知过程、脑机制三者有机地结合起来 [书]认知神经科学是在传统的心理学、生物学、信息科学、计算机科学、生物医学工程，以及物理学、数学、哲学等学科交叉的层面上发展起来的一门新兴学科，在分子（基因）、细胞、网络（神经回路）、脑区、全脑、行为等各个水平上对人类的所有初级和高级的精神活动的心理过程和神经机制—包括感知觉、运动、注意、记忆、语言、思维、情绪、意识等—开展研究。简而言之，它是研究脑如何创造精神的。 二. 方法： 2. 结构磁共振成像的空间contrast与功能共振成像的时间contrast 的概念 结构像的空间contrast：结构像一般认为是比较固定的，在短时间内不会变化，所以空间contrast是被试间某个脑区volume大小的contrast； 功能像的时间contrast：功能像在时间维度上是变化的，使用block design/event related design时，可以在被试内做时间上的experimental condition vs. baseline的contrast，当然在这之后也可以做被试间的两个时间上的experimental condition vs. baseline的contrast的contrast。 3. fMRI研究中的多重比较校正的概念。为什么需要做多重比较？常用的矫正方法有哪些（列举3个左右）？（答案1：在我们进行voxel-by-voxel比较时，由于比较次数很多，那么犯I型错误的数量也随之增加，如果还以只进行一次比较的α值为犯I型错误的概率的话，就会出现假阳性的结果，所以理论上比较次数大于1次的分析都应该进行多重比较校正。 另外，在fMRI数据分析中，我们相信脑的活动应该在灰质的一定范围内，而不是仅在一个voxel内，所以通过多重比较校正我们可以把这些单个的假阳性voxel排除。fMRI数据分析中常用的多重比较校正有FDR（false discovery rate），FWE（family-wise error）和AFNI提供的校正方法。） 4. 在磁共振成像中的血液动力学响应函数指的是什么？ 血液动力学响应函数受区域性脑血流（rCBF）、血体积（rCBV）等的变化影响，是随着刺激出现从平稳状态先降低，再升高，再降低，最后恢复到平稳状态的一条函数曲线。 5. 什么是成像设备的空间分辨率与时间分辨率？ 这两个分辨率都应该指设备进行功能成像的描述。 空间分辨率（Spatial Resolution）是指成像设备在什么空间水平上反映大脑活动的信号，也就是能在什么样的空间水平上分辨出不同的信号的变化，可以反映为突触级，神经元级，voxel级，脑回级等空间分辨率。 时间分辨率（Temporal Resolution）是指成像设备在脑活动后多长时间内能记录下活动信号，可以反映为毫秒（ms）级，秒（m）级，分钟（min）级，小时（h）级等时间分辨率； 空间分辨率：单细胞记录 > 颅内ERPs > 颅外ERPs、fMRI、PET。 时间分辨率：MEG、颅外ERPs > fMRI、TMS、PET。 6. BOLD-fMRI, NIRS, EEG/ERP这三种成像各自的特点是什么？哪两个之间可以同时记录，好处在哪里？

认知神经科学知识点总结

1、认知科学——是研究智能实体与其环境相互作用园里的科学。 2、智能实体——是人类、动物和智能机的泛称。 3、研究人类智能的科学有心理学、心里语言学；研究动物智能的有动物心理学 和比较心理学；研究机器智能的科学有计算机科学，特别是人工智能学以及人工神经网络的研究。 4、神经科学是一大类学科的总称，这些学科均以“分析神经系统的结构和功能， 揭示各种神经活动的基本规律，在各个水平上阐明其机制，以及预防、诊治神经和精神疾病患”为自己的基本研究内容，包括神经生理学、神经解剖学、神经胚胎学。。P2。。。等。这些学科彼此渗透，互相支持，新技术、新概念层出不穷，日新月异，构成当代生物医学发展的前沿学科之一。 5、《人治神经科学》一书的主要思想就是阐明组成脑的分子和细胞如何以其可 塑性参与脑结构与功能系统的形成，进而通过结构与功能系统映射的进化，逐渐出现了人类的意识和多层次的精神活动。 6、人治神经科学的基本理论： （1）物理符号论、信息加工学说和特征检测理论 （2）联结理论、并行分布处理和群编码理论 （3）模块论或动功能系统论 （4）基于环境的生态现实理论：认知科学家们一直把认知过程堪称是发生在每个人头脑或智能系统内部的信息加工过程。而环境作用的观点则 认为认知决定于环境，发生在个体与环境交互作用之中，而不是简单 发生在每个人的头脑之中。 （5）机能定位论：试图为每一种高级功能在脑内找到一个中枢，或一种特意的细胞。到20世纪80年代前后，曾以半讽刺的方式，否定了祖母 细胞是识别熟悉面孔的特意细胞。 7、认知神经科学方法包括两大类互补的研究方法：一类是无创性脑功能（认知） 成像技术；另一类是清醒动物认知生理心理学研究方法。前一类方法中又分为脑代谢功能成像和生理功能成像两种；后一类方法中包括单细胞记录、多细胞记录、多维（阵列）电极记录法和其他生理心理学方法（手术法、冷却法、药物法等）。

认知科学 实验proposal

权力概念的左右方位的空间隐喻对于权力判断的影响 MG1407038田园 认知科学中一个非常重要的研究领域就是对于抽象概念的表征。对于概念表征研究的第二次认知科学革命始于20世纪80年代，以Lakoff等人为首的认知语言学研究者掀起了一阵具身理论的研究狂潮。不同于传统认知理论，具身理论认为计算并不是理解和建构认知活动的唯一方式，认知活动与人类身体及其所处环境的互动密切相关(叶浩生，2011)。心智依赖于身体的生理、神经结构和活动形式，深植于身体与环境的相互作用之中。认知具有具身性和情境性（李其维，2008）。 在具身理论研究的大潮中，对于抽象概念的隐喻话研究也应运而生。例如，Meier和Robinson(2004)让被试对随机呈现在计算机屏幕上方和下方的积极词或消极词进行效价判断，结果发现积极词呈现在上方比呈现在下方时被试反应快，而消极词呈现在下方比呈现在上方时被试反应快。他们的结论说明了被试更倾向于把积极词汇与上这个方位进行联系，把消极词汇与下这个方位进行联系。国内有研究者也做过类似的研究(吴念阳，刘慧敏，徐凝婷，2009；张积家，何本炫，陈栩茜，2011)，研究结果与Meier等人的研究基本一致"另外，Meier和Robinson(2006)进一步研究发现被试抑郁程度越高(情绪越低落)，对呈现在较低视觉空间区域中的探测词的反应就越快"。这些研究都说明了人们总是倾向于将空间方位与抽象概念进行联系，从而建立具象的表征形势。 在这些研究中，对于权力这一抽象概念的表征的相关研究层出不穷。Schubert ( 2005) 的研究首先发现了垂直方位与权力的隐喻传导效应，他将权力词汇分别呈现在屏幕的上方或者下方。结果发现，与下方相比，当高权力词出现在上方时，被试对其权力大小判断更快；而低权力词恰好相反。Giessner 和Schubert ( 2007)发现，对领导权力的判断与垂直空间位置相互影响。当要求把领导者的名称放在图画中时，领导者的权力越大被试就越倾向把他的名称放在更上方的位置。另外，增加图画中领导和员工名称之间的垂直距离，被试觉得领导者更有权力。此外，Zanolie 等人( 2012) 从行为和脑电两个方面发现，权力高低会影响被试对不同垂直方位的注意，当启动高权力时被试对屏幕上方的信息反应更快，而启动低权力时被试对屏幕下方的信息反应更快。总体而言，以上研究结果都表明，人们对于权力的判断会受到垂直领域的影响，且人们更倾向于把上方与高权力进行联系。 然而，垂直方位仅仅是一个维度的空间表征。在其他维度，是否也存在这样的现象呢？这是本次研究中所需要讨论的问题所在。本次研究中，左右方位对于权力表征是否存在影响是需要研究的问题。左”与“右”的基本意义是指示空间方位，在众多语言体系中，人们会将左右与具有与权力有关的抽象概念联系起来，例如，例如，在英语表达中，右(right)往往具有聪敏的意味，而左(left)则象征愚蠢。除语言外，在社会规范、文化习俗中左与右也可以体现出重要的意义。例如，在基督教文化中，右代表神圣，因而人们都以右手宣誓。在古罗马，演说者做手势时不得使用左手。在穆斯林文化中，教徒被要求必须使用右手进行饮食，使用左手从事肮脏的工作。在我国的传统文化中，左与右也寓涵丰富的文化内涵，左侧空间与右侧空间可以用来反映社会地位的尊卑贵贱，权势体系与社会准则带有强烈的右尊左卑色彩。例如，在古汉语中，“闾左”指称平民，“豪右”指称贵族。贬官称为“左迁”，升官称为“右移”。时至今日，我们使用的“旁门左道”、“无出其右”等成语依然具有屈左尚右的特点。 然而，尚未有实验验证左右与权力表征是否存在上述联系。然而，有关左右方位在其他抽象概念上的表征问题的研究结果值得我们注意。日常生活中人们会更加偏爱右侧的刺激物，Wilson 和Nisbett (1978)无意中发现了这一现象，在他们的实验中，研究者要求被

《脑与认知科学概论》教材编写体会

《脑与认知科学概论》教材编写体会 摘要：脑与认知科学是智能科学与技术本科专业的核心课程之一，针对本课程的教材建设是支持该核心课程建设的重要内容。但至今为止还没有系统的综述脑与认知科学的配套教材基于此，作者编写了《脑与认知科学概论》一书，弥补了教材的空缺。本文总结编写该教材的心得体会，分享教材编写经验。 关键词：脑与认知科学；教材编写；智能科学与技术；脑科学；认知科学 脑与认知科学(Brain and Cognitive Sciences)作为最具挑战性和最活跃的科学前沿之一，已成为全球性的研究热点。认识大脑从而认识人类自身是摆在各国科学家面前的首要科学使命。美国、澳大利亚、加拿大、法国、德国等多国合作的国际人类前沿科学计划(Human Frontier Science Program)项目[1]将对人类认知的研究作为这一计划的重点内容；美国将1990-2000年命名为“脑的十年”计划[2]；欧洲于1991年开始实施“EC脑十年计划”；日本在1996年推出的“脑科学时代”计划；我国政府在《国家中长期科学和技术发展纲要(2006-2020年)》中，将“脑与认知科学”被列为我国基础研究中的重大科学前沿问题[3]，国家科技部、国家自然科学基金委和中国科学院等机构也先后部署了脑与认知科学领域的科研项目，使脑科学与认知科学在中国得到了前所未有的重视。 自2003年北京大学在国内率先开设“智能科学与技术”本科专业以来，至今已经有北京科技大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学、厦门大学、湖南大学等数十所高校经教育部批准设立智能科学与技术本科专业。“脑与认知科学”是智能科学与技术本科专业的核心课程之一，但至今为止都没有前例将脑科学和认知科学同时统一到一部教材中进行综合性地论述，作为合适的课程配套教材供教师和学生选用[4]。作者自2008年开始在北京科技大学讲授“脑与认知科学”课程，经过多年的教学，作者对脑与认知科学的知识进行了系统地梳理，形成一套较为完整的知识体系，最终形成《脑与认知科学概论》一书。 1教材编写构思 《脑与认知科学概论》将脑科学和认知科学作为同等的知识主体进行论述。其中，脑科学是研究人脑的结构与功能的综合性学科，它从分子水平、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质[5]。在教材中我们将脑科学描述为“智能科学与技术”的生物学基础。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学，它探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程，包括从感觉的输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质[6]。在教材中，认知科学被描述为“智能科学与技术”的中间件，即从自然智能到机器智能之间的桥梁。

认知科学的几个基础理论问题-智能科学与人工智能

认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域，特别是： 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？ 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的； 思想大部分是无意识的；

脑与认知科学课堂笔记由林萍萍整理921计算机模拟人记忆一些

脑与认知科学课堂笔记 由林萍萍整理9.21 计算机模拟：人记忆一些单词，最后正确率80%，让计算机也完成相同任务，最后正确率也是80%。则认为计算机的记忆过程就是人的记忆过程。 与人工智能的区别：人工智能不是模仿人。有时超过人。比如深蓝。 第二章知觉： 概念： 1.登记到达我们眼睛和耳朵的信息。 2.对这些信息进行一些解释。 知觉系统：知识+刺激的作用。 知识的作用：自上而下；刺激的作用：自下而上。（规定如此） 认知心理学强调过去经验和现实刺激都是产生知觉所必需的，因此它认为知觉过程包含相互联系的两种加工：自下而上（Bottom-up）加工和自上而下（Top-down）加工。 1）自下而上加工是指由外部刺激开始的加工，通常是说先对较小的知觉单元进行分析，然后再转向较大的知觉单元，经过一系列连续阶段的加工而达到对感觉刺激的解释。由于信息流程是从较低水平的加工到较高水平的加工，这种类型的加工因而称为自下而上加工。如根据图形的直线、曲线、边角等信息知觉图形。 2）自上而下加工是由有关知觉对象的一般知识开始的加工。由此可以形成期望或对知觉对象的假设。这种期望或假设制约着加工的所有的阶段或水平，从调整特征觉察器直到引导对细节的注意等。由于是由一般知识引导知觉加工，较高水平的加工制约较低水平的加工，这种类型的加工因而称为自上而下加工。 Sensation, Perception & Cognition: 三者的区别： 先知道连续体的概念for example，无意识——意识（非二分，不是说非1即0，界限不明显），是连续体。 感觉——知觉——认知，也是连续体。（感觉：focus on 对比度知觉：focus on identity(what color)，pattern(形状，结构)，movement，form 认知：further goal）如：连续体的“体”，注意与“连续”二字的对比，则处于感觉阶段。注意是左右 结构，则处于知觉阶段。知道读音，则进入认知阶段。 有时候我们不容易察觉实际上存在的东西。有时候我们能够察觉不存在的东西。（知觉的组织原则，即格式塔原则） 视觉识别模式： 模板匹配模型：条码、支票 原型模型：（highly representation of a pattern, does not need precise, identical match; minor variations are allowed） 区别性特征模型：最先识别特征以及特征是怎样组合在一起的 特征理论的生理学和神经学证据：细胞是分工的→特征觉察器 判断Same or different: PR GM前者用时长 混战场模型：Image demons, Feature demons, cognitive demons, Decision demons（demon 实质上是神经细胞）

大会议程安排-脑与认知科学国家重点实验室

第二届全国脑与认知科学学术研讨会日程安排 11月28日上午主会场8:00 – 8:20 开幕式主持人：傅小兰 8:00开幕致辞 陈霖院士、广西师范大学领导等 8:20 – 12:05大会报告主持人：陈霖 8:20 基于神经科学的儿童科学教育研究 1 韦钰 2 9:05 从特征折叠衍生蛋白质多样化结构与功能：蝎神经毒素生物活性的分子基础 王大成 9:50 休息 3 10:10 Natriuretic Peptides Modulate the Activity of Retinal Neurons Xiong-Li Yang 10:55 基因、脑与行为 4 刘力 10 11:40 显微脑功能成像(fBMI)展望 陈惟昌陈志华王自强赵天德李红艳 11月28日下午第一分会场14:00 – 16:00 专题报告主持人：钟宁、牟炜民 19 14:00 大脑信息处理的时-空模式研究 王宏刘冲胡振凯王铁柱赵微王志宇 14:15 基于脑电信号的意识任务分析与识别 20 赵海滨王宏 21 14:30 人工神经系统中多模式运动意识信息研究 明东程龙龙周仲兴綦宏志万柏坤 14:45 想象动作中动态脑电的信息熵研究 22 万柏坤綦宏志陈龙龙赵翔 15:00 数字型归纳推理过程的时间分离特性：ERP证据 23 梁佩鹏吴景龙钟宁吕胜富刘际明姚一豫 15:15 记忆过程海马神经元的脉冲耦合神经网络编码研究 24 刘婷田心

15:30 基于几何图形的视觉诱发电位的特征分析 25 李洁张丽清赵启斌张智林 15:45基于PSO-SVM的左右手指运动前准备电位的识别 26 金晶王行愚陈岚兰张秀 16:00 休息 16:15 – 18:30专题报告主持人：钟宁、牟炜民 27 16:15 组合概念解释过程中基于领域的推理 刘烨傅小兰 16:30 中文理解中句法和语义加工的脑功能成像研究 28 朱祖德王穗苹陈烜之肖壮伟向华东张学新 16:45 代词加工中性别信息的获得：ERP研究 29 吴岩王穗苹陈烜之 17:00 汉语情绪信息加工的ERP研究 30 李雪松成敏敏 31 17:15 Layout Geometry Affects the Selection of Intrinsic Frames of Reference in Spatial Memory Wei-Min Mou, Min-Tao Zhao, T. P. McNamara 32 17:30 内隐记忆和外显记忆ERP新旧效应的比较 孟迎芳 33 17:45 言语工作记忆与视觉工作记忆关系的研究 吴文春金志成 18:00 心智认知脑机制的元分析 34 王益文刘岩白云姚志鹏陆祖宏 35 18:15 中学生认知策略发展研究 王恩国 11月28日下午第二分会场14:00 – 16:00 专题报告主持人：胡新天、刘缨 36 14:00 青蛙在噪声环境下的声通讯 余祖林徐智敏沈钧贤 37 14:15 在体斑胸草雀HVC-RA通路不同模式刺激及传递效能比较 廖素群刘文晓肖鹏李东风 14:30 Sodium Channel-Mediated Intrinsic Mechanisms Navigate the 38 Programming of Sequential Spikes Na Chen, Jin-Hui Wang

狄尔泰与现代解释学

狄尔泰与现代解释学 在西方解释学的发展过程中，狄尔泰是一个非常重要的人物。他不仅充分 认识到施莱尔马赫的解释学在哲学研究中的重要性，而且把解释学由单纯的文 本研究扩展到对现实世界中的人(Mensch)的研究，创造了所谓“生命解释 学”(die Hermeneutik des Lebens)。狄尔泰因此不仅赋予了解释学以方法论 的意义，而且还承认解释学就是哲学的过程，从而使解释学具有了认识论的意义。正是在狄尔泰的努力下，解释学才由传统解释学进展到当代的伽达默尔的 所谓哲学解释学。 一 作为施莱尔马赫的再传弟子，狄尔泰的哲学生涯开始于施莱尔马赫研究。还是 在读书期间，他撰写的《施莱尔马赫的解释学的独特贡献——与以往这门科学 所做的工作之比较》探讨的就是解释学在施莱尔马赫那里的重要意义。在这篇 论文中，狄尔泰第一次注意到施莱尔马赫的解释学思想，着重研究了施莱尔马 赫用解释学的方法探讨基督教思想的问题。他发现，施莱尔马赫运用了分析和 解释柏拉图的方法去考察基督教的理念，对世界采取浪漫主义的解释，尤其是 在解释新约保罗书信上，这点表现得尤为明显。该论文1860年获得施莱尔马赫 基金会颁发的双倍奖金，狄尔泰不仅借此完成学业，而且从此开始编辑施莱尔 马赫书信集，并且撰写他的早期主要著作《施莱尔马赫传》。对狄尔泰来说， 这篇论文获奖并不是重要的，真正重要的，这是他的哲学生涯的真正开端。他 自己在获奖15年以后曾说过，他就这篇论文所做的工作引导他构造自己的基本思想。 如果说狄尔泰早期对解释学的重视还不是自觉的，那么，从19世纪60年代中 期开始，他在建构自己的精神科学体系时则有意地把解释学当做精神科学的最 重要方法。特别是在他把“体验”、“表达”和“理解”当做精神科学的核心 内容予以诠释时，解释学在他那里就作为全部精神科学的重要方法而得到彰显。这时，“理解”概念获得进一步的阐明，“理解”不只是帮助我们对理应认识 的内容的把握，而且还涉及有关这个内容的普遍有效性。“表达”在他那里也 得到严格的规定，它与生命内容应当有内在的逻辑关系。狄尔泰以为，正是通 过对这些概念加以规定并形成特定的方法，“解释”作为一门学问才得以确立，并且经过体系化，它在本质上真正成为对“确定的生命表现进行理解的学问”。 ①“解释”这个概念现在不只是解释的艺术，而且还是理解的科学，认识生命 的方法。这样，解释学就是作为“对在文字上固定下来的生命表达进行理解的 技巧学。”②它的意义已经远远超出施莱尔马赫对它的认识。 1900年，狄尔泰受到胡塞尔的《逻辑研究》之启发，开始了由精神科学到解释 学的“转向”。他在《解释学的兴起》中着重从语文学上讨论解释技巧的历史，同时关注解释过程的本质。他在这里赋予了解释学更加重要的意义。概念和范 畴现在不只是被应用在说明生命事实之中，而且还在这种说明之中反过来对概 念和范畴进行考察；解释不再像它原初那样仅仅是对某个人的个性或某部重要 的历史著作的特点加以挖掘，而是发展为对一切“精神创造”(Schoepfung des Geistes)加以阐释，并且直接深入到人类生命本质。 现在，对狄尔泰来说，原先把解释学当做一种方法去探讨“精神世界”已经过 于狭小了，他主张建立一种“系统组织的解释学”，要把应用于生命理解的概 念和范畴扩展到对它们所包含的整个世界的理解，通过对生命世界的分析和阐

脑功能与认知科学重点实验室简介

脑功能与认知科学重点实验室简介 一、实验室的研究方向、主要研究内容 本实验室是以研究脑的高级机能结构为核心，在神经生物学、认知心理学、信息科学、认知语言学、教育学等多学科相互渗透的基础上进行跨学科的研究脑功能的发育、认知发展及全脑功能开发为主要内容的实验室。本实验室主要有五个研究方向： 研究方向一、大脑的高级机能结构与认知神经科学 研究内容 本研究方向主要以动物及人的脑为研究对象，应用神经生理学、神经组织解剖学、神经心理学、脑影像学等脑功能研究方法，全面进行大脑的高级结构功能及认知神经科学机制的研究。重点研究脑的系统神经机能结构，主要对学习、记忆、注意、思考等高级机能活动进行脑皮质领域定位。并基于大脑生理学机制及脑科学研究的最新成果探索知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思维、意识乃至情感在内的各个层面的认知活动及脑的高级机能在人的生涯中的发生、发展规律；全面开发脑的潜能，进行全脑功能、全脑教育、创新思维的理论与实践研究。创造开发培育脑、提高脑的记忆力、创造力。对音读、速读、速听的大脑生理学原理进行深入研究，开发增强学习记忆力的辅助器具，全面进行认识脑、保护脑、创造脑、培育脑的跨学科的脑科学研究。 研究方向二、认知神经心理与认知发展 研究内容 本研究方向主要研究0—18岁儿童和青少年及成年阶段脑功能开发与认知发展规律、发展特点、影响因素、预防方法与对策等理论与实践研究。重点研究：1、儿童大脑潜能与儿童认知发展特点的研究。2、儿童早期脑开发与言语开发的实验研究。3、儿童智力结构的多元智力因素的脑科学研究。4、儿童创造力培养与脑机能的发展规律的研究。5、儿童游戏对儿童脑功能的开发与促进的研究。6、科学用脑与预防脑疲劳的实验研究。7、未成年人心理健康与心理咨询理论与技术的研究。8、大学生心理危机与心理支持系统的研究。9、开发儿童右脑，建构认知新模式的研究。 研究方向三、神经网络与人工智能 研究内容 本研究方向主要以计算机为研究手段，模拟神经系统的结构与功能，建立人工的神经网络模型，

第二章 认知的神经基础

第二章认知的神经基础 第一节神经及神经系统 一、神经元的构造和功能 脑（brain）是人类一切高级行为的物质基础，由100～160亿神经细胞构成，神经细胞与人体其它组织器官的细胞不同，它具有特殊的构造和功能，具有极度的敏感性，可被输入刺激所激活，引起神经冲动，进行冲动传导。神经细胞是构成神经的基本单位，又称神经元（neuron）。 神经元的大小、形状和它们所具有的功能各不相同。但在构造上基本由细胞体、树突和轴突三部分构成。细胞体是神经细胞的主体，树突是从细胞体周围发出的分支，多而短，呈树枝状，树突由此而得名，其功能是接收传入的信号。轴突是从细胞体发出的一根较长的分支，它的周围包以由髓磷脂组成的髓鞘，具有绝缘作用，以防止神经冲动向周围扩散。轴突末端有许多分支状的球形小突起，称为终球。终球的功能是将神经冲动传至另一个神经元 。 神经元的各种类型脑神经网络 二、神经胶质细胞的功能 在神经元和神经元之间，存在大量的神经胶质细胞（glial cells）总数大约在1000亿左右，是神经元数量的10倍。神经胶质细胞所其的作用主要表现在以下方面。 首先，它为神经元的生长发育提供了支架。神经胶质细胞就像葡萄架引导着葡萄藤的生长一样，在发育的后期，它们为成熟的神经元提供支架，引导神经元发育的线路，并在神经元受到损伤时，帮助其功能得到恢复。 其次，清除神经元间过多的神经递质，为神经元输送营养。脑血管屏障就是由神经胶质细胞构成的，它对防止有毒物质侵入脑组织其重要作用。 第三，在神经元周围形成绝缘层，使神经冲动得以准确快速传递。这种绝缘层称为髓鞘（myelin sheath），它由某些特异化的神经胶质细胞构成。这些细胞在个体出生后不久，就将神经元的轴突周围覆盖起来，它具有绝缘作用，能防止神经冲动从一根轴突扩散到另一轴突。在个体发育过程中，神经纤维的髓鞘化，是行为分化和精确化的重要条件。当髓鞘受到损害时，可引起复视、震颤、麻痹等鞘膜性疾病。 三、突触的传导功能

认知神经科学解读

认知神经科学 美国心理学家葛查尼革（M.S.Gazz0aniga）主编，1995年出版。认知神经科学是认知科学和神经科学相结合的一门新学科（1991年正式问世），以探讨认知活动的脑机制为其研究任务即研究人脑各组件包括分子、细胞、脑组织各区及全脑如何调用以实现自身的认知活动。 《认知神经科学》由170多位国际著名学者撰写。全书由11篇，92章，1400多页，百余张插图和27张彩色图组成。每章作者总结其研究领域的实验成果，概述了其研究的历史、现状与存在问题。 11篇的篇目为： 1 分子和细胞水平的可塑性（7章），阐明机体对环境反应中的机能和结构的灵活性（flexibility）多变性（Mutability），是知觉，记忆等认知过程的重要基础。 2 神经发育和心理过程的发育（6章），介绍了一些神经生物学研究新技术，用当代脑功能成像成果来说明婴儿脑发展和认知发展的关系。 3 感知觉（17章）阐明单一感觉神经元的信息与主观感知觉的变化，神经元间编码和感知觉的多样性，信息加工组合及其对环境制约的关系。 4 运动系统的策略和规划（8章）从神经生物学讨论皮层运动区神经元对不同运动及其阶段的活动规律。 5 注意（8章）阐明各种感觉刺激在心理定向中的作用。 6 记忆（8章）阐明记忆过程和多重记忆系统的脑结构及其作用（包括海马、边缘系统、颞叶和额叶皮层等）。 7 语言（7章）从神经心理学，语言学和语言发展等方面讨论语言的获得，产生和理解的脑机制。 8 思维与表象（7章）从理论上阐明思维与表象的脑功能实时动态规律，在方法上总结了近年来应用事件相位电位，脑构像技术和脑损伤病人的神经心理学与动物模型研究的成果。 9 情感（9章）阐明从恐惧到情感及其和意识的各种复杂情况的神经生理学基础，包括杏仁核、脑干、海马、边缘系统和基底神经节的理论。 10 进化理论（7章）讨论心、脑机能结构的进化及其种种理论之间的争论， 11 意识（8章）回顾了意识生理研究的历史，和20世纪60-80年代间的快速眼动睡眠与梦的关系，割裂脑病人和失语症等对意识神经问题研究的多种事实。 原著已于1998年编译成中文出版。为了帮助读者对本书形成这门新学科的整体概念，译者沈政撰写了一篇"总论"（见本书正文前），指出原著"为我们描绘出认知神经科学对基本认识过程的研究成果和存在问题"，这是"一部高水平的当代前沿科学专著。

认知科学对科学哲学的影响及意义

[7]F.弗兰克.科学的哲学———科学和哲学之间的纽带[M].上海:上海人民出版社,1985.7. 认知科学对科学哲学的影响及意义 魏屹东 (山西大学科学技术哲学研究中心;哲学社会学学院,山西太原030006) 认知科学是一门包括认知心理学、人工智能、哲学、语言学、人类学和认知神经科学的新兴交叉学科。它的诞生与发展对当代科学哲学产生了深远影响。 第一,从认知心理学角度研究科学理论的形成成为当代科学哲学的一种新趋势。认知心理学家普遍反对逻辑实证主义和行为主义的反心理主义的做法,强调研究人的心理过程,把认知过程看作是一种能够用符号表征外部环境事件和自身的一系列信息加工过程。知识的表征、问题解决与推理、模式识别、记忆学习、语言问题等不仅是心理学的重要研究课题,也应该是科学哲学研究的问题。认知心理学研究的知识、概念、思维等问题为科学哲学家解决科学哲学问题提供了一个新视角。科学哲学家开始借鉴认知心理学的研究成果,譬如,库恩用心理学的格式塔转换类比科学理论的范式转换,哥尼克(G opnik,A.)把认知心理学的人类个体认知发展的成果应用于科学理论的进化,纳塞斯安(Nersessian,N. J.)从认知心理学视角解释物理学理论的发展,吉尔(G iere, R.N.)从心理学角度研究科学理论的认知结构[1]。正如萨伽德(Thagard,P.)所说:“目前,科学哲学发生了认知转向,它试图从认知心理学和人工智能角度出发研究科学的发展。”[2]第二,人工智能为科学哲学研究提供了新的视角。首先,科学哲学对概念变化和新概念形成的研究,对科学发现和辩护的探索以及各种非经典推理机制的研究渗透了人工智能的思想和方法。譬如,西蒙和纽威尔提出了科学发现规范理论,为科学发现制定了启发式程序;萨伽德应用计算模式和认知理论来理解科学知识的结构和增长;丘奇兰德从计算神经科学探讨科学理论和解释的本质。其次,人工智能的认知主义和联结主义范式成为科学哲学家研究和反思的对象。认知主义以符号处理为核心,以“计算机隐喻”为根据,把人类思维看作计算机的符号操作过程。联结主义模拟神经系统的工作过程,提出认知是从大量单一处理单元的相互作用中产生的,神经元的单元及其联结的网络构成知识,联结的加权变化可说明认知活动过程。这两个范式包含的许多哲学问题如智能的本质、智能机的意向性、认知科学解释、图灵测验(Turing test)的实质等竞相成为科学哲学家研究的热点,譬如塞尔(Searle)提出著名的“中文屋”思想实验就是对智能机具有思维观点的有力挑战。 第三,心智哲学为科学哲学家探索认知过程提供了认知理论。现代心智哲学的研究已经从形而上学的思辨演变为具体科学或认识论的研究。心智哲学把心理现象看作是主体和环境相互作用的统一过程,把认知看作是信息加工的过程,从而有可能对心智的工作原理和内在过程进行描述、刻画、分析和模拟。这种以信息加工为核心思想的心智哲学对科学实在论产生了重要影响。卡尔纳普的物理主义认为,物理方法能够对这个世界作出绝对完全的描述,心理学的命题可以用物理语言表述,否认意识经验的实在性。普特南的功能主义把心理状态与计算机功能状态类比,指出人或计算机的功能组织(即命题和思维)可以用相应的心理或逻辑状态的系列来描述,而不必涉及这些状态的“物理载体”的本性。另外,心智哲学对心身问题、感受特性、附随性、意识现象、思想语言和心理表征、意向性与心理内容的研究,都在一定程度上为科学哲学家探讨科学认知问题提供了理论基础。 第四,语言学对语言与认知关系的探讨促使科学哲学家研究科学语言的认知功能。通过语言表达客观事物间的关系是科学的任务之一。塞尔认为语言对于理解自然和人类生活具有决定意义,没有语言就没有现存形式的世界。海德格尔提出“语言是在的住所”,人永远以语言的方式拥有世界,世界也只有进入语言才成为世界。伽达默尔主张“能理解的在就是语言”,只有通过语言才能理解在。沃尔夫(B. Whorf)坚持语言塑造我们的思维,决定我们思考的内容。应用“计算机语言”而发展的人工智能证实了这些思想。乔姆斯基的语言学是研究语言与认知关系的一个成功范例,他认为语言学与人工智能的关系就如同数据与算法的关系,我们虽然不知道大脑结构的细节及其活动过程,也不知道它是否运用算法或运用哪些算法,但可以通过大脑的输入和输出情况知道大脑必须解决什么计算问题。他的“语言能力”与“语言运用”的区别以及“管辖与约束理论”被认为是对人工智能的两大贡献。因此,我们可以根据语言学理论来寻找合适的算法,以解决语言输入和输出的匹配问题。这样,在“语言转向”的基础上,将语言学推向科学认知领域,成为科学哲学家的任务之一。 第五,人类文化学影响了科学哲学的人文走向。人类文 【基金项目】　教育部哲学社会科学重大课题攻关项目“当代科学哲学的发展趋势研究”(04J Z D0004)和山西省留学基金项目“科学概念变化机制与规律研究”(0505502)成果之一 4