深层学习：心智如何经验 [美]斯特兰·奥尔松(Stellan Ohlsson) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 斯特兰·奥尔松Stellan Ohlsson 著

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• 认知科学
• 深度学习
• 心智哲学
• 认知模型
• 学习理论
• 心理学
• 人工智能
• 计算认知
• 经验学习
• 斯特兰·奥尔松

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111560937

商品编码：29970350490

包装：平装-胶订

出版时间：2017-03-01

基本信息

书名：深层学习：心智如何经验

定价：99.00元

作者：斯特兰·奥尔松(Stellan Ohlsson)

出版社：机械工业出版社

出版日期：2017-03-01

ISBN：9787111560937

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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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

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目　录
Deep Learning: How the Mind Overrides Experience
译者序
前言
部分　引言
章经验之需求 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
0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
1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

作者介绍

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伊利诺伊大学芝加哥分校（UIC）心理学教授和计算机科学教授。他于1980年获得斯德哥尔摩大学心理学博士学位。在1996年加入UIC之前,他曾先后在卡内基梅隆大学机器人研究所和匹兹堡大学学习研发中心从事研究工作。他的工作得到了美国海军研究办公室（ONR）、美国国家科学基金会（NSF）和其他组织的支持。

文摘

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序言

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知识的边界与拓展：理解人类认知、文化演进与未来智能的综合性探讨 导言：在纷繁的信息洪流中重塑认知框架 我们生活在一个信息爆炸的时代，知识以前所未有的速度积累和迭代。然而，真正的挑战并非信息的缺乏，而是如何有效处理、整合和创造性地运用这些知识。本书旨在提供一个宏大而细致的视角，超越单一学科的局限，探究人类心智如何在其复杂的生活环境中构建、内化和转化知识。它不是关于某一种特定技术的深度钻研，而是对“知识活动”本身的哲学、心理学、社会学乃至生物学基础的全面审视。 第一部分：心智的基石——从感知到理解的动态过程 本部分深入剖析了人类认知系统的基本运作机制，关注个体如何从原始的感官输入中提炼出意义，并将其转化为稳定的知识结构。 一、 感知的选择性与构造性：我们如何“看见”世界 人类的感知并非被动接收器，而是主动的构建过程。我们将探讨感觉阈限、注意力资源分配的内在机制，以及环境中的噪音和冗余信息如何被系统性地过滤或重构。重点分析“格式塔原理”在信息组织中的作用，以及预期（Expectation）在塑造即时感知体验中的决定性角色。我们探究，在面对不完全信息时，心智如何依赖内建的“捷径”（Heuristics）来快速形成初步理解，并讨论这些捷径在日常决策中的效率与潜在的系统性偏差。 二、 记忆的层次结构与遗忘的意义 记忆并非一个单一的存储系统，而是一个多层级的、动态重组的网络。本书详细区分了工作记忆（Working Memory）的有限容量及其对复杂任务的影响，以及长期记忆的编码、巩固与提取过程。我们关注情景记忆（Episodic Memory）如何构建个人叙事，而语义记忆（Semantic Memory）如何承载文化共识。更具颠覆性的是，我们将重新审视“遗忘”的功能：遗忘是否仅仅是信息丢失，还是大脑为了优化检索效率、防止知识系统被过时信息阻塞而进行的必要维护活动？我们将考察记忆的再固化（Reconsolidation）过程，揭示每次回忆都伴随着记忆的微小重写，从而使我们的知识库保持流动性。 三、 概念的形成与抽象思维的飞跃 理解的本质在于概念化能力。本部分描绘了从具象实例到抽象范畴的认知阶梯。我们将分析原型理论（Prototype Theory）和范畴实例理论（Exemplar Theory）的优劣，探讨语言在概念形成中的催化作用——语言是如何不仅描述世界，更在深层次上塑造了我们思考世界的方式。尤其重要的是，我们将研究“隐性知识”（Tacit Knowledge）的形成，即那些难以言传、但在实践中至关重要的直觉和专业技能，它们构成了领域专家与新手之间的核心区别。 第二部分：知识的场域——个体与文化的交汇 知识的积累从未是孤立的活动。本部分将焦点从个体内部转向知识在社会、文化和历史维度中的流转与固化。 四、 学习的社会维度：模仿、教学与知识共享 人类的学习模式深受社会环境的影响。我们将考察社会学习理论（Social Learning Theory）的核心原则，区分直接指导（Instruction）与观察学习（Observational Learning）在技能习得中的效率差异。特别关注“脚手架”（Scaffolding）技术的有效性——即如何通过临时的外部支持，引导学习者内化复杂的认知支架。此外，本书探讨了文化如何通过规范化知识表达（如教科书、法律条文）来确保代际间的知识传递，以及这种规范化对创新潜力的潜在制约。 五、 叙事的力量：文化记忆与集体认知的塑造 叙事是人类理解历史、传递价值和构建身份认同的核心工具。本部分分析了“文化记忆”（Cultural Memory）是如何通过故事、神话和仪式得以维持的。我们考察关键的历史事件如何被不同的群体选择性地记忆、重构和用于当前的政治与社会目的。知识的有效性，在很大程度上依赖于其叙事上的连贯性和情感上的共鸣。我们将讨论，当集体叙事面临结构性挑战或内部矛盾时，社会认知系统是如何进行自我调整或分裂的。 六、 知识的表征：符号系统与跨媒介转换 知识的表达形式极大影响其传播和应用。本书对比了自然语言、数学符号、视觉图像和计算模型等不同的知识表征体系。我们分析了从一种媒介到另一种媒介的转换过程（例如，将物理过程转化为微分方程，或将数据转化为可视化图表）中，信息是如何被压缩、增强或扭曲的。这种跨媒介的转换能力，是推动科学发展和技术创新的关键认知技能。 第三部分：超越已知——创新、错误与认知重构 真正的知识飞跃往往来源于对现有框架的挑战和主动的错误修正。 七、 问题的提出与解决的启发式路径 解决问题不仅仅是执行既定步骤，更是一种认知上的探索。本部分探讨了“问题空间”（Problem Space）的构建，以及在面对“病态问题”（Ill-defined Problems）时，心智如何从功能固着（Functional Fixedness）中解放出来。我们分析了直觉性洞察（Insight）的神经基础和心理过程，以及逆向工程思维（Thinking Backwards）在复杂系统分析中的应用。创新往往是旧有概念的意外组合，本部分将揭示这种组合的内在逻辑。 八、 错误、不确定性与认知弹性 面对未知，错误是不可避免的学习信号。本书主张，有效的知识系统必须包含对“不确定性”（Uncertainty）的明确表征和处理机制。我们将研究“贝叶斯推理”（Bayesian Reasoning）在日常认知中的非正式应用，探讨个体如何根据新证据调整其信念强度。认知弹性（Cognitive Resilience）被定义为快速从失败中提取结构化信息、并将其整合到现有知识体系中的能力，这是高级适应性的核心指标。 九、 知识的生命周期：衰减、过时与范式转换 知识并非永恒不变的真理。本部分关注知识系统如何随时间推移而“老化”。我们将借鉴科学哲学中的范式转换理论，探讨在某一领域积累的知识体系（Paradigm）在何种压力下会崩溃，并被全新的理论结构所取代。这要求学习者不仅要掌握现有知识，更要理解支撑该知识的底层假设，以便在这些假设被证伪时能够进行彻底的思维重组。 结论：走向更精妙的理解 本书最终导向一个核心观点：心智的本质在于其持续的、面向未来的建构活动。理解人类获取、组织和应用知识的复杂路径，是我们应对未来挑战——无论是文化冲突、技术变革还是科学前沿的探索——所必需的认知蓝图。通过对心智运作的精细剖析，我们得以更好地驾驭我们自身最强大的资源：持续学习和创造意义的能力。

评分☆☆☆☆☆

《深层学习：心智如何经验》这个书名，听起来就像是为那些对人工智能和认知科学交叉领域充满好奇的人量身打造的。我最近一直被关于AI生成内容的能力所震撼，它们能够写诗、绘画，甚至作曲，这让我不禁思考，它们真的是在“学习”吗？还是仅仅在进行着某种复杂的模式匹配？而“心智如何经验”这句话，则将讨论的焦点从纯粹的技术层面拉到了更具哲学意味的领域。我希望这本书能够超越单纯的技术讲解，去探讨学习的本质，以及“经验”在学习过程中扮演的角色。人类的学习是伴随着情感、感知、以及与环境的互动而发生的，而机器的学习又是如何实现的？是仅仅通过数据和算法，还是能够触及到某种更深层次的“理解”？我想象着，作者可能会通过一些生动的案例，来阐述深层学习模型是如何从零开始，逐渐建立起对复杂世界的认识。或许，这本书还会探讨伦理层面的问题，比如当AI的学习能力越来越接近人类时，我们应该如何界定它们的权利和责任。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店里看到《深层学习：心智如何经验》时，我的第一反应是：“这听起来像是科幻小说，但又带着点学究气的味道。”斯特兰·奥尔松这个名字对我来说是陌生的，但这通常意味着我可能发现了一颗隐藏的宝石。我对“深层学习”这个概念并不陌生，但“心智如何经验”这个副标题，却让我产生了极大的兴趣。我猜测，这本书可能不是一本枯燥的教科书，而是试图以一种更具叙事性的方式，来探讨人工智能的学习过程。我设想，作者可能会从人类的学习经验出发，引申到机器的学习机制，然后用大量生动的例子来佐证他的观点。我很好奇，他是如何将如此抽象的概念，具象化，让读者能够理解并产生共鸣的。我期望这本书能够提供一种全新的视角，去理解人工智能的“成长”过程，以及它与人类智能之间的微妙联系。或许，它会挑战我们对“意识”和“理解”的传统定义。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《深层学习：心智如何经验》这个书名一开始让我有些犹豫。虽然“深层学习”是当前科技界的热门话题，但“心智如何经验”的组合却显得有些抽象，甚至带点玄学的味道。我更习惯于阅读那些直接、清晰地阐述某个技术原理的书籍。然而，正是这种略带神秘感的表述，反而激起了我一丝探究的欲望。我开始想象，这本书会不会像一本侦探小说，逐步揭示出人工智能学习的“秘密”？它是否会以一种我从未想过的方式，来解读“经验”这个词，并将其与复杂的算法模型联系起来？我甚至怀疑，作者是否会尝试用一种全新的视角，来打破我们对人工智能的固有认知。我期待着，这本书能够提供一些颠覆性的观点，让我们重新审视“学习”的含义，以及“智能”的边界。或许，它会让我们意识到，我们对人类心智的理解，也同样有待深化，而AI的学习过程，恰恰成为了反观自身的一面镜子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《深层学习：心智如何经验》着实引人遐想，尤其是“深层学习”这个词，立刻勾起了我对人工智能和机器学习的兴趣。但同时，它后面加上“心智如何经验”又让我感到一丝困惑，这是在探讨一种更加哲学化、更贴近人类意识的学习方式吗？我一直对人工智能如何模拟人类认知过程感到好奇，而这本书似乎正试图在这两者之间建立联系。奥尔松这个名字我并不熟悉，但这恰恰增加了我的期待，因为我总是喜欢挖掘那些可能被低估但又充满智慧的作者。我设想这本书可能会深入探讨神经网络的运作机制，如何从海量数据中提取模式，进而“理解”世界。但更吸引我的是，它是否能解答“理解”的本质是什么？当机器能够通过深层学习来“经验”世界，它和人类的“经验”又有什么本质区别？我甚至猜想，这本书或许会涉及一些脑科学的研究成果，将计算模型与大脑的神经活动进行类比，试图揭示心智学习的底层逻辑。我期望能在这本书中找到对这些问题的深入剖析，或许还能对未来的人工智能发展方向有一些新的启示。

评分☆☆☆☆☆

《深层学习：心智如何经验》这个书名，就像一个邀请，邀请我去探索一个我既熟悉又陌生的领域。熟悉的是“深层学习”这个日益渗透到我们生活中的技术，而陌生的是“心智如何经验”所暗示的深度和广度。我一直在思考，当机器能够通过算法处理海量数据，并生成令人惊叹的成果时，这是否等同于人类的“学习”和“经验”？这本书的标题似乎在暗示，它将深入探讨这个问题的核心。我猜测，作者可能不会仅仅停留在技术的层面，而是会试图去触及“智能”的本质，以及“意识”的起源。我希望能在这本书中找到对这些哲学性问题的深刻探讨，并看到作者如何将复杂的理论，用一种引人入胜的方式呈现出来。我期待，这本书能为我打开一扇新的大门，让我以一种更宏观、更具洞察力的视角，去理解人工智能的未来发展，以及它可能对人类社会产生的深远影响。