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语言学与应用语言学研究（第一辑），ISBN：9787500450894，作者：北京师范大学汉语文化学院编
《认知科学前沿探索：心智、语言与智能的交汇》 图书简介 在二十一世纪的学术版图中，认知科学已成为一门跨学科研究的焦点，它以前所未有的广度和深度，剖析人类心智的运作机制、语言的深层结构及其与人工智能的未来走向。本书《认知科学前沿探索：心智、语言与智能的交汇》，并非聚焦于传统语言学或应用语言学的具体案例分析，而是旨在构建一个宏观的、理论驱动的框架，用以理解人类认知活动的本质，及其在复杂信息处理中的体现。 本书的结构设计，遵循了从基础理论到尖端应用的逻辑递进。它首先扎根于认知科学的核心——对心智模型的构建与检验，随后深入探讨语言如何作为人类思维的载体与结构化工具，最后将目光投向计算模型与人工智能，探讨机器模拟人类智能的路径与伦理挑战。 第一部分：心智的基石与认知架构 本部分致力于夯实读者对现代认知科学基础理论的理解。我们摒弃了对特定语言现象的细致考察，转而关注信息加工模型的演变。 第一章：心智的计算主义转向与具身认知批判。 本章追溯了认知科学从早期符号主义到联结主义的理论变迁。我们详细阐述了经典的“计算-表征”范式，并引入了对其局限性的批判性分析——特别是具身认知（Embodied Cognition）学派的观点。具身认知主张心智活动不能脱离身体经验和环境交互而独立存在。本章将重点讨论“行动-感知循环”在概念形成中的核心作用，并以空间认知和运动规划为例，说明身体如何塑造认知结构。我们不涉及语法的生成或习得过程，而是探讨“行动意图”如何编码为初级的认知结构。 第二章：工作记忆的容量限制与注意力资源分配的神经基础。 认知资源的管理是心智效率的关键。本章侧重于心理物理学和神经影像学研究的最新发现，探讨工作记忆（Working Memory）的动态模型，如Baddeley和Hitch的模型，并结合fMRI和EEG数据，揭示与注意力控制（Executive Control）相关的额叶皮层活动。我们关注的重点是信息编码与提取的效率瓶颈，而非语义存储的组织方式。讨论将涉及选择性注意的机制，例如前注意过滤模型与特征整合理论，及其在应对复杂环境刺激时的资源分配策略。 第三章：概念的表征与原型理论的再评估。 概念是知识的原子单位。本章深入探讨了概念的组织方式，从早期的特征列表模型，到Rosch提出的原型理论（Prototype Theory）和家族相似性（Family Resemblance）。我们引入了认知范畴化（Categorization）的实验证据，讨论类别边界的模糊性与情境依赖性。与应用语言学关注词汇意义不同，本章关注的是“何为类别”的认知哲学问题，例如，一个概念的边界是如何在不同任务要求下灵活调整的。 第二部分：语言的认知功能与心智接口 本部分将语言视为一种高级的认知系统，探讨其在信息组织、推理和跨个体交流中的作用，但着重于其内在的认知机制，而非其外部的社会或教学应用。 第四章：语言处理的实时动态与预测编码。 我们将语言理解视为一个高度动态的实时预测过程。本章不再纠缠于句法结构（如短语结构规则或依存关系），而是探讨大脑如何利用已有的语言输入，实时预测接下来的词汇或句法结构（Predictive Coding in Language）。我们分析了N400和P600等事件相关电位（ERP）成分，如何反映了语义整合的冲突和句法重分析的努力。重点在于语言输入流的“涌现性”而非其最终的静态分析。 第五章：语用学作为心智推理：心智理论的激活。 语用学（Pragmatics）在此被视为心智理论（Theory of Mind, ToM）在语言交流中的外化表现。我们探讨了格赖斯（Gricean Maxims）的认知基础，关注交流者如何推断对方的意图（Inference of Intention）。本章详述了“预期-核查”循环，即接收者如何根据上下文和共享知识，对说话者的言外之意进行快速的贝叶斯推断。讨论将聚焦于认知负荷在理解隐喻和讽刺等非字面意义时的影响。 第六章：语言与思维的互动：差异假说的新审视。 本章探讨著名的萨丕尔-沃尔夫假说（Sapir-Whorf Hypothesis）在当代认知科学中的地位。我们聚焦于相对性（Relativity）的实验证据，特别是关于颜色感知、时间表征和空间导航能力的跨语言比较研究。本书着重分析的是，语言结构如何“引导”或“偏置”认知，而不是研究外语习得的难度或教学法。例如，不同语言中指称“左/右”与“东/西”的表达方式，如何系统性地影响说话者对绝对方位的记忆和认知。 第三部分：智能的模拟与未来展望 本部分将认知科学的发现应用于构建和理解人工系统，探讨智能的本质在计算层面上的实现。 第七章：神经网络模型的认知建模能力与局限。 本章深入探讨深度学习模型（如Transformer架构）在捕捉语言现象方面的强大能力。我们分析了大型语言模型（LLMs）的内在表示（Internal Representations），研究它们如何编码语义、句法和世界知识。然而，讨论的核心并非如何训练这些模型，而是分析它们在可解释性（Explainability）、常识推理和因果关系理解方面与人类心智的根本差异。我们关注模型中的“涌现能力”是否等同于人类的“认知理解”。 第八章：从人工通用智能（AGI）到意识的计算难题。 本章探讨了认知科学对设计真正通用智能的启示。我们考察了图灵测试的局限性，并转向对涌现智能（Emergent Intelligence）的哲学和技术探讨。关键在于讨论如何将具身性、情感体验（Affective Computing）以及持续学习（Lifelong Learning）的认知原则，融入到未来的AI架构中。本章不会涉及具体的编程语言或算法优化，而是侧重于构建AGI所必须解决的“硬问题”——例如，如何计算出主观经验（Qualia）。 第九章：伦理边界与心智的未来：认知科学的社会责任。 最后一章从跨学科视角总结了认知科学研究的伦理前沿。当机器开始具备更精细的心智模拟能力时，我们必须审视对“智能”和“心智”的定义权。讨论包括AI决策中的认知偏见放大、认知增强技术（Cognitive Enhancement）的社会公平性，以及对人机交互中认知负荷管理的伦理考量。本书旨在为读者提供一个批判性的工具箱，用以评估未来认知技术对人类心智和社会结构的深远影响。 --- 本书的受众是认知科学、计算神经科学、人工智能理论研究者，以及对心智与智能本质抱有深刻兴趣的高级学生和研究人员。它提供的是理论的深度与概念的广度，而非特定应用领域的实用操作指南。通过系统地梳理心智的内在机制、语言的认知角色以及智能的计算模拟，本书试图在宏大的认知图景中，为读者勾勒出未来十年跨学科研究的可能方向。
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