Causal Learning 在線電子書 圖書標籤: Causality 認知科學 科普 心理學 心理 learning
發表於2024-11-24
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1. 以Gopnik為首的心理學傢基本上就是假定孩子的因果推斷是通過基於包括乾預在內的信息來反嚮構造一個因果圖來實現的,然後設計一些實驗來驗證孩子的推理是不是真的符閤因果圖模型。當然人類因果認知一個比較有趣的特點就是親自乾預和觀察彆人進行乾預學到的東西是不一樣的。總體感覺這些心理學文獻對於一般性的因果關係理論來說沒有很大的原創性。 2. 差不多整個因果認知領域都是計算/錶徵主義的。這個挺意外的,因為本來以為具身認知會在什麼問題上都插一腳。
評分1. 以Gopnik為首的心理學傢基本上就是假定孩子的因果推斷是通過基於包括乾預在內的信息來反嚮構造一個因果圖來實現的,然後設計一些實驗來驗證孩子的推理是不是真的符閤因果圖模型。當然人類因果認知一個比較有趣的特點就是親自乾預和觀察彆人進行乾預學到的東西是不一樣的。總體感覺這些心理學文獻對於一般性的因果關係理論來說沒有很大的原創性。 2. 差不多整個因果認知領域都是計算/錶徵主義的。這個挺意外的,因為本來以為具身認知會在什麼問題上都插一腳。
評分1. 以Gopnik為首的心理學傢基本上就是假定孩子的因果推斷是通過基於包括乾預在內的信息來反嚮構造一個因果圖來實現的,然後設計一些實驗來驗證孩子的推理是不是真的符閤因果圖模型。當然人類因果認知一個比較有趣的特點就是親自乾預和觀察彆人進行乾預學到的東西是不一樣的。總體感覺這些心理學文獻對於一般性的因果關係理論來說沒有很大的原創性。 2. 差不多整個因果認知領域都是計算/錶徵主義的。這個挺意外的,因為本來以為具身認知會在什麼問題上都插一腳。
評分1. 以Gopnik為首的心理學傢基本上就是假定孩子的因果推斷是通過基於包括乾預在內的信息來反嚮構造一個因果圖來實現的,然後設計一些實驗來驗證孩子的推理是不是真的符閤因果圖模型。當然人類因果認知一個比較有趣的特點就是親自乾預和觀察彆人進行乾預學到的東西是不一樣的。總體感覺這些心理學文獻對於一般性的因果關係理論來說沒有很大的原創性。 2. 差不多整個因果認知領域都是計算/錶徵主義的。這個挺意外的,因為本來以為具身認知會在什麼問題上都插一腳。
評分1. 以Gopnik為首的心理學傢基本上就是假定孩子的因果推斷是通過基於包括乾預在內的信息來反嚮構造一個因果圖來實現的,然後設計一些實驗來驗證孩子的推理是不是真的符閤因果圖模型。當然人類因果認知一個比較有趣的特點就是親自乾預和觀察彆人進行乾預學到的東西是不一樣的。總體感覺這些心理學文獻對於一般性的因果關係理論來說沒有很大的原創性。 2. 差不多整個因果認知領域都是計算/錶徵主義的。這個挺意外的,因為本來以為具身認知會在什麼問題上都插一腳。
The world has a causal structure, in the sense that some events make other events happen. Although understanding causal structure is essential for predicting and controlling the environment, causal structure is, at least usually, not obvious from superficial, perceptual cues. How then do our minds infer this structure? In the last few years, questions about causal inference and learning have become an important focus of investigation in many different disciplines - developmental psychology, cognitive psychology, ethology, philosophy, and computer science. As is common in scientific research, there has been relatively little interaction on the topic between these disciplines. However, in spite of the minimal interaction, a general review of the research shows the beginning of a formal way of determining how, in principle, the problem of causal inference and learning can be solved, and a wealth of methods for determining how it is, in fact, solved by children, adults, and animals. This volume brings together this research and provides a more sophisticated understanding of causal inference and learning.
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