Handbook of Categorization in Cognitive Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science

作者:Cohen, Henri (EDT)

出品人:

页数:1136

译者:

出版时间:2005-12-24

价格:USD 245.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780080446127

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 语言学
• 科普
• 哲学
• Psychology
• 认知科学
• 分类学
• 认知心理学
• 概念形成
• 知识表示
• 学习
• 记忆
• 人工智能
• 模式识别
• 认知建模

认知科学中的范畴化手册 一本深入探索人类心智如何组织和理解世界的综合性指南 本书旨在全面梳理和探讨认知科学领域中关于“范畴化”（Categorization）这一核心主题的理论、实证研究与新兴前沿。范畴化能力是人类智能的基石，它使我们能够对无限多样的感官输入进行简化、组织和预测，从而有效地在复杂环境中导航和行动。我们不仅仅是对世界的被动接收者，更是主动的意义建构者，而范畴化正是这种建构过程的核心机制。 本书集合了来自心理学、神经科学、语言学、人工智能和哲学等多个学科的顶尖学者的深刻见解，构建了一个多维度的范畴化知识图谱。我们相信，要真正理解范畴化，必须超越单一学科的视角，采纳跨学科的综合方法。 第一部分：范畴化的基础理论与历史演进 本部分将追溯范畴化理论的哲学根源，从亚里士多德的经典理论到当代认知科学的革命性转变。 经典范畴与原型理论的兴衰： 我们将详尽考察亚里士多德式的“必要且充分条件”的观点如何统治了哲学和早期认知心理学。随后，我们将重点分析埃莉诺·罗施（Eleanor Rosch）提出的革命性原型理论（Prototype Theory）。原型理论认为，我们不是通过严格的边界来定义范畴，而是通过与“典型成员”的相似性来进行归类。我们将深入探讨“家庭相似性”（Family Resemblance）的概念，以及该理论对认知过程效率和灵活性的解释力。 “边界”的重塑——家族理论与概率模型： 紧接着，我们将转向对经典范畴论的进一步修正和挑战。家族理论（Exemplar Theory） 提供了另一种视角，它主张记忆中存储了大量的具体实例（例证），范畴化过程是与这些具体记忆进行动态比较的结果，而非依赖抽象的原型。我们将对比原型与例证模型的计算复杂性、预测能力以及它们在不同学习情境下的表现。此外，我们还将介绍基于概率论和贝叶斯推断的统计学习模型，探讨大脑如何像一个高效的统计推断机器一样，根据环境中的证据来更新和形成范畴。 结构化理论的深化： 认知科学不满足于简单的相似性度量。本部分还将介绍结构化理论，特别是图式理论（Schema Theory） 和框架理论（Frame Theory）。这些理论强调，范畴化并非孤立的行为，而是嵌入在更宏大的知识结构和情境背景之中的。我们讨论了知识的层次性（从低级特征到高级概念）以及情境对范畴边界动态调整的作用。 第二部分：范畴化的认知与神经基础 范畴化在大脑中是如何实现的？本部分将从实验心理学和神经影像学的角度，剖析范畴化过程的认知机制和底层神经回路。 感知与认知联结： 我们将探讨范畴化如何连接初级感觉输入与高级抽象思维。重点关注知觉学习（Perceptual Learning） 中范畴边界的形成，以及感觉运动系统在构建空间和时间范畴中的不可或缺的作用。例如，我们如何从连续的光谱中分离出离散的“颜色”范畴，以及身体经验（Embodiment）如何塑造了我们对抽象概念（如“权力”或“时间”）的理解。 时间与空间范畴化： 这两类范畴对人类生存至关重要。我们将回顾关于时间感知的主流模型，如时间窗口、节奏编码，并探讨它们如何与空间地图（Cognitive Maps）相互作用，形成连贯的经验世界。我们还将考察语言（例如，语言对时间方向的表达）如何影响这些基础的非语言范畴化过程。 神经基础的探索： 利用fMRI、EEG/MEG等技术，本部分揭示了支持范畴化的关键脑区。我们讨论了前额叶皮层在决策和规则应用中的作用，基底节和纹状体在习惯性分类学习中的贡献，以及视觉皮层在特征提取和模式识别中的早期编码。重点分析了类别学习过程中皮层激活的动态变化，揭示了从基于例证的灵活处理向基于原型的快速提取的转变过程。 第三部分：范畴化与高级认知功能 范畴化远非仅仅是将物体贴标签，它是所有复杂认知活动的必要前件。 推理与预测： 范畴化为推理提供了捷径。我们将分析归纳推理（Inductive Reasoning） 如何依赖于现有范畴的结构，以及我们如何利用范畴成员的共享属性来推断未观察到的特性（“归纳跳跃”）。此外，范畴化在因果推理（Causal Reasoning） 中的核心地位——我们通过将事件归入特定的因果范畴（如“物理碰撞”或“心理意图”）来理解世界的运作规律。 语言与概念结构： 语言是范畴化最显著的表达形式。本部分深入探讨了语言对概念形成的塑形作用，特别是萨丕尔-沃尔夫假说（Sapir-Whorf Hypothesis） 在现代认知科学框架下的复兴。我们分析了不同语言中名词、动词和形容词的分类方式如何影响使用者对现实的感知和记忆。例如，不同语言对“水”的不同划分（如“液体”与“可数容器”）如何影响其在特定情境下的认知加工。 问题解决与决策制定： 在解决复杂问题时，将问题映射到已知的问题范畴（Problem Schemas）是成功的关键。我们考察了专家与新手在范畴化应用上的差异，并讨论了锚定效应（Anchoring Effect） 等认知偏差如何体现了对初始范畴的过度依赖。在决策中，框架效应（Framing Effect）表明了表述方式（即对情境的初始范畴划分）如何系统性地影响选择。 第四部分：学习、发展与适应性 范畴化系统是一个动态、可塑的系统，它随着经验和年龄而不断发展和调整。 儿童的早期发展： 我们追踪婴儿如何从无序的感官输入中逐渐构建出稳定的概念。重点关注皮亚杰（Piaget）的认知发展理论与当代信息加工模型之间的对话。研究表明，婴儿在极早期就表现出对物体、生物与非生物的区分能力，这暗示了某些基础范畴的先验性（Innate Bias）。 学习的机制： 范畴化学习的效率和策略是认知科学研究的热点。我们详细比较了监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning） 和强化学习（Reinforcement Learning） 在概念形成中的作用。特别关注“单次学习”（One-Shot Learning） 现象，即人类如何在仅接触一个例子后就能快速形成一个具有高度泛化能力的范畴。 适应性与灵活性： 本部分强调了范畴化系统的进化价值——适应性。在快速变化的环境中，僵化的范畴是致命的。我们探讨了认知灵活性（Cognitive Flexibility） 如何体现在快速的范畴重组和概念转换上，以及当我们面临“概念冲突”或“异常值”时，系统如何进行调整和扩张。我们还讨论了文化背景、社会互动在塑造和传播共享范畴结构中的中介作用。 第五部分：范畴化在人工智能与跨学科前沿 展望未来，本书探讨了如何将人类的范畴化原则应用于构建更智能的机器系统，以及该领域面临的哲学挑战。 符号与连接主义的交汇： 我们分析了传统符号主义AI中基于规则和逻辑的知识表示，与现代连接主义AI（深度学习） 中基于高维向量空间和特征提取的隐式表征之间的关系。探讨了当前深度神经网络在图像识别和自然语言处理中表现出的“类人范畴化”的局限性（如对抗性样本的脆弱性），以及如何通过整合结构化知识来增强AI的泛化能力。 神经可塑性与范畴边界： 探讨了神经可塑性（Synaptic Plasticity）在形成和巩固范畴记忆中的分子机制。通过对损伤和疾病（如失语症、失认症）的研究，我们反向工程了大脑中范畴化网络的鲁棒性。 哲学悬而未决的问题： 最后，本书触及了关于“什么是概念？”的深刻哲学问题。是内在的心理实体，还是外部世界的反射，抑或是社会建构的产物？我们考察了“本体论承诺”（Ontological Commitment） 如何被范畴化系统所塑造，以及这种塑造对科学发现和日常理解的深远影响。 总结而言， 《认知科学中的范畴化手册》不是一个简单的知识回顾，而是一个邀请——邀请读者深入人类心智运作的最核心机制。它为研究者提供了一个扎实的理论框架和最新的实验证据，为学生提供了一张通往理解智能本质的路线图。通过对范畴化的全面解剖，我们得以更清晰地洞察人类如何理解、记忆、推理和构建我们所处的世界。

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