第一节  认知心理学的起源

一、计算机的发明和“人工智能”的产生

1、“图灵机”的概念：

    图灵所说的“机器”并不是一个现实的物理对象，而是一台数学上理想化的机器，它可以通过不同的物理形式实现自己。“图灵机”是一种抽象的计算机模型。

（1）图灵机的构成：

●一条一维的带子（“磁带”），它被分为许多方格；

●一个扫描器/打印器，它在任何时候总是指向一个方格；

●一有限的内在状态：q0……qn;

●一有限的字母表。

（2）图灵机构成的“前提条件”：

    一个并且只有一个符号出现在每个方格中。

（3）图灵机的运作机制：

（A）、在每一时刻，机器一定处于某一内在状态q；它的扫描器/打印器同时扫描带子上的某一方格。

（B）、在一给定时间t，机器所做的事情完全由它在t的内在状态和它的扫描器/打印器正在扫描的那个符号所决定。

（C）、在内在状态和被扫描的符号的决定作用下，机器做三件事情：

●它的扫描器/打印器用字母表中的一个符号取代另一个符号。这两个符号也可能是相同的（即意味着：它擦去了正被扫描的那个符号并打印一个新符号，这个新符号可以和被擦去的符号相同）；

●机器的扫描器/打印器逐格地移向左边或右边；

●机器进入一个新的内在状态。

    见下图表:

机器的内在状态:

                        q0              q1              q2 

机器字母表

     符号: 

1           1Rq0          2R q1           +Halt

+           1Lq1          1L q2

例如，输入指令1Rq0 ，意思是：

如果扫描器扫描到符号1并且在状态q0的话，用1取代1（实际上保持不变）；向右移动一格；进入状态q0 （实际上保持不变）。

●其特点：

◆对图灵机工作的描述是一种抽象的描述，它涉及的只是计算机的逻辑状态（或功能状态）

◆这种抽象的逻辑状态可以由几乎无数不同的具体方式来实现，即可以与几乎无数不同的结构状态（“硬件”）相对应。

2 、“人工智能”的产生：

    1956年的达特茅斯（Dartmouth)“夏季人工智能研究计划”，是计算机科学史上的一个里程碑。

    目标是思维的形式模型，最终是要制造和编程一种智能的、思维的机器。

二、“功能主义”的心理哲学

1、“机器思维”问题的提出：

   1950年，图灵在《MIND》上发表《计算的机器与智能》，提出“模仿游戏”的思维实验，现今成为众所周知的“图灵测验”（Turing Test)

2、“功能主义”的基本观点：

    Putnam: “人类心理状态就是大脑的计算状态。要理解它们，就必须对神经学的具体内容进行抽象，就像我们在编程序或使用计算机时通常要对‘硬件’进行抽象一样，并且完全以所涉及到的那些计算的术语来描述心理状态。因此，心理状态就像是软件。”

    简言之，心理之于大脑如同计算机软件之于硬件。

三、心理学和语言学：反叛行为主义的“认知”

1、皮亚杰的“发生认识论”：

    “发生认识论”是认知心理学经典研究范式——“符号加工模型”——的最早表达。

2、乔姆斯基的“普遍语法”理论：

（1）语言的模块性：

●Chomsky:“我们可以把心理想象成一个‘心理器官’的系统，而语言能力是其中之一。这些器官中每一个都有它的特殊的结构和功能”。

●像语法的基本成分，就是“普遍语法这一模块系统中的各种子系统的参数，而普遍语法本身又是人类心理的一个子系统，是人类所独有的。”

●大量语言现象“说明语言官能结构内部呈模块性（modularity)，而总的认知结构系统也量模块性。我想，对后一个假设其实不该有太多分歧。随着我们对各个认知系统的认识的提高，会越来越显得有根据，而且不勉强，很自然。”

（2）“普遍语法”：

●语言知识可以用“生成语法”恰如其分地反映出来，生成语法是一个由规则和原则组成的系统，可以对各个语言单位作结构描写。

●人脑都具有某种天赋的、全人类共同的心理状态。进而可以提出一种标志着人脑“初始状态”的特征图式。“我们把这种图式叫做‘普遍语法’。我们实际上可以把普遍语法看成遗传的程序，看成决定可能的人类语言可能实现的范围之图式。每一种这样的可能的实现，是一种可能的最终稳定状态，是某一特殊语言的语法。普遍语法是一种在初始状态中遗传地决定的系统，它在经验所树立的条件下被具体化、提炼、整理、加工，从而产生在达到稳定状态时所表达出来的特殊语法。”

第二节 认知心理学的经典范式：“物理符号系统假设”(PSSH)

●PSSH也称“符号系统范式”，其相关术语有：

◆心理学领域：physical symbolic system hypothesis;  information processing; symbolic processing models; serial processing formalisms; doctrine of symbol systems.

◆计算机科学或人工智能领域：symbolic AI; Good Old-Fashioned Artificial Intelligence（GOFAI）;

◆心理哲学领域： cognitivism; computational theory of the mind.

●PSSH的实质性观点是：MIND 内部具有对世界的“表征”，并根据“规则”操作或操纵这些表征。一句话：“认知即计算”。

一、“PSSH”及附带推论：

1、“物理符号系统”：

（1）“物理符号”：

  西蒙说： “所谓符号就是模式（pattern)，任何一个模式，只要它能与其他模式相区别，它就是一个符号。” 如：

●可以是物理的符号（如书写的文字、光波和声波等）

●可以是头脑中的抽象的符号（如语言、表象等）；

●可以是计算机中的电子运动模式；

●可以是头脑中神经元的某种运动方式。

    所谓对符号进行“操作”，就是对符号进行比较，即找出哪几个是相同的符号，哪几个是不同的符号。换言之，就是按一定的“规则”对符号进行转换。

    正是在符号能够进行物理操作的意义上，便在“符号系统”前加上“物理的”这一形容词。

●物理符号系统有两个重要特点：

◆它遵从物理规律，它是可以由任何可能的物理基体（人脑或机器）来实现的系统；

◆它不局限于人的符号系统，任何可以为认知器官或认知功能所分辨的有意义的模式都可以归入符号这一范畴。

    PSSH是关于一切可能的形式的智能的一个假设。

（2）、物理符号系统的6大功能：

（A）输入符号（input)；

（B）输出符号（Output）：

（C）存储符号（Store）：

（D）复制符号（Copy）：

（E）建立符号结构（Structure of symbol）：通过找到各种符号之间的关系，在符号系统中形成符号结构。

（F）条件性迁移（Conditional transfer）：

●根据原来存储的信息加上当前输入而进行一系列活动。换言之，就是依赖已掌握的符号而继续完成行为。

●亦称“产生式系统”：“是指计算机所能执行的一组活动，它的基本原理是一个条件能产生一个活动，即C—A（condition-act).”

2、物理符号系统假设的三个“附带推论”：

●既然人具有智能，它就一定是个物理符号系统。

●既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能表现出智能，这是人工智能的基本条件。

●既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能用计算机来模拟人的活动。

二、“PSSH”的理论优势和应用前景：

1、“信息处理”基础假定的合理性：

●智能只有通过物理符号系统才可获得；

●计算机因编制程序而进行思维；

●人脑（至少）是物理符号系统；

●认知或思维是根据“规则”而进行的符号操作；

●第五，“硬件的确无关紧要”（hardware did not matter): 心理之于大脑，犹如软件之于硬件。

2、符号系统范式具有很强的解释力：

●西蒙：“现在的计算机基本上是串行处理。计算机也可以模拟人的并行处理过程。这是用分时(time-sharing)或时间切割的方式进行的。因此，按串行处理原理设计的计算机既能模拟人的并行处理过程，也能模拟串行处理过程。”

3、PSSH与“联结主义”是根本对立的吗？

●J.Searle 的“中文屋论证”(Chinese Room Argument）对PSSH或“机器思维”的挑战。

第三节 认知心理学的新范式:联结主义

一、联结主义模型的基本特征：

●联结主义是探讨MIND的一种新科学方法。其核心概念是“并行分布处理”的概念，即认知或智能是从大量单一处理单元的相互作用中产生的。

●相近或相关的术语有：PDP(Parallel Distributed Processing)  、Connectionism、  Artificial Neural Networks、  Neural Computation、  Computational Neuroscience。

1、人工神经网络发展简况：

（1）1943年麦卡洛克和皮兹发表《神经活动中内在观念的逻辑运算》一文，系最早尝试。

（2）罗森布拉特发明的“感知器”系开创性网络研究。但1969年明斯基和佩伯特发表《感知器——计算几何学引论》使网络研究转入低潮。

（3）1982年霍普菲尔德提出“Hopfield net”，使网络研究复兴。其特点是：第一，是一个自反馈的简单网络；第二，使用“赫布律”来调节联结的强度（联结权重）；第三，整个网络的“记忆”是分布式的。

（4）1986年，拉梅哈特、麦克莱兰德主编的《并行分布处理：认知的微观结构探索》，标志着认知心理学新范式的形成。

2、“联结主义系统”的构成和主要特点：

（1）联结主义的核心思想：

●认知或智能是从大量单一处理单元的相互作用中产生的。

●联结主义致力于“认知的微观结构”：神经元的单元及其联结的网络就构成了“知识”，而联结权重的变化就可以说明身体运动、感觉及认知过程。

●以冯. 诺伊曼构架为基础的常规计算机（或“图灵机”），具有根本上不同于我们神经系统的结构。

●联结主义的目的不再是用“符号”和“符号操作”来模拟认知过程，而是模拟发生在神经系统中的过程。

（2）“联结主义系统”的构成：

（A）一组处理单元：或称为“节点”（nodes)，它呈现某种水平的激活。有3种单元：

    输入单元：外部刺激据此进入该系统；

    输出单元：

    隐单元：不是与环境而是只与其他单元相互作用的内部单元。

（B）激活的状态：即在每一时间t,每一单元有某种激活a(t)。

（C）联结的模式或“网络的构架”：它决定一个单元通过加权输入对其他单元产生的影响（该加权可以被比作人脑的突触）。

●“正性加权”对单元的激活产生兴奋性影响（兴奋性联结）；“负性加权”则产生抑制性影响（抑制性联结）。

（D）节点的激活规则：这是指在时间t+ i 中计算新的激活水平的规则，即a(t+i)。

（E）节点的输出功能：把激活映射到节点的输出上即为“输出函数”。

（F）学习规则：

    学习规则是造成联结的模型发生变化的原因。即是说，通过改变权重，被表征在该网络中的知识就被改变了。

    “无教师学习”：没有外界输入的指导信息；对任何联结的改变只依赖于网络内部的局部状态（“赫布规则”）

    “有教师学习”：从外部向网络提供关于网络执行状况的指导信息。

（3）联结主义系统的主要特点：

●内在并行性：一个高度并行的非线性系统。其并行性不仅体现在结构上，而且它的处理过程也是并行的和同步的（神经计算是分布在许多处理单元上同时进行的）。

●分布式信息存储：信息并非存储在一个特定区域，而是分布式地存储在整个网络系统中的。

●容错性：当神经网络中部分单元（神经元）失效而不能工作时，不会在很大程度上影响和改变整个系统的行为；“脑不是串行机而是并行机；不是数字机而是模拟机。”

●自适应性：指整个神经网络具有自我调节的能力。表现在自组织、泛化、学习和训练方面：

⏹“自组织”：许多处理单元能按照一定的规则同时进行改进（如同人积累经验）。

⏹“泛化”（或推广）：是网络对以前未曾遇见过的输入（如部分的或不完整的信息）作出反应的能力。

⏹“学习”：根据与环境的相互作用而发生的行为改变，其结果是对外界刺激产生反应的新模式的建立。

⏹“训练”：是神经网络进行学习的途径。需要在供训练用的输入集合（“训练集”）。

二、联结主义与PSSH的论争：

1、联结主义是通往MIND的“皇家大道”？

（1）关于“表征”和“规则”的论争：

据称在联结主义系统中，不存在显性的“符号”和“规则”，其处理的构架是“脑风格”的。但是：

●联结主义网络对应于脑的哪一层次的性质？

●联结主义模型也不被认为对应于思维的概念水平。所谓“亚概念的”、“亚符号的”——比神经元层次更高，但比概念思维更低。

●FODOR认为，既然联结主义者不是对“单元”就是对“激活模型”提供了语释，那么他们都是表征主义者。

（2）关于“符号系统”与“联结系统”能否相互模拟：联结主义系统中的表征是否能实现符号处理系统中的表征的基本功能？

●既然冯-诺伊曼机能模拟联结主义系统，那就说明两种系统之间有基本的相似性。FODOR认为，就“纯粹计算”而言，能用联结主义机计算的任何函数，也能用传统的机器从事计算。如果心理过程本质上是计算的，那么它们也能被编程为串行机——就像编程为联结主义机一样。

●第二，“消解”两种系统之间的差别是不恰当的。因为在冯-诺伊曼机上所做的联结主义机器模拟，可与计算机上飓风模拟相比拟。

2、联结主义模型是大脑模型吗？

（1）联结主义模型本身还不是大脑神经中枢的模型，因为联结主义者无意于说明神经系统的全部细节。

（2）联结主义者辩护说，他们的模型是神经处理系统的“抽象模型”，是了解人脑的更为初级的运作方式。下载本文