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出版者:Cambridge University Press

作者:Sun, Ron 编

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2008-04-28

价格:USD 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521674102

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 人工智能
• 认知科学
• 计算模型
• 计算机建模
• 神经科学
• 智能
• 数学
• computational psychology
• mental health
• cognitive science
• artificial intelligence
• psychology
• research
• methods
• data science
• machine learning
• neuroscience

计算机心理学前沿：《剑桥计算心理学手册》导读 聚焦人类心智的计算本质与新兴技术交叉点 《剑桥计算心理学手册》（The Cambridge Handbook of Computational Psychology）汇集了计算心理学领域的顶尖专家，旨在系统梳理和深度剖析将计算模型、算法和大数据方法应用于理解人类认知、情感和社会行为的跨学科研究。本书不仅是对现有知识体系的全面回顾，更是对未来研究方向的雄心勃勃的展望。它为寻求理解心智复杂性的研究人员、学生和从业者提供了一份无可替代的权威指南。 本书的核心目标在于清晰阐明：我们如何利用计算工具和理论框架——从传统的认知架构到现代的深度学习网络——来精确描述、预测和解释人类的心理过程。计算心理学已不再仅仅是认知科学的一个分支，它已演变为连接人工智能、神经科学、心理学、统计学和哲学等多个领域的核心枢纽。 第一部分：计算心理学的理论基石与方法论革新 本部分奠定了计算心理学的理论基础，探讨了理解心智的计算范式如何从早期的符号主义转向联结主义，并最终融合到更复杂的混合模型中。 1.1 认知建模的演进：从符号到联结 本章深入探讨了认知建模的两大主要范式。首先，对经典符号主义模型（如ACT-R, Soar等）进行了详尽的考察，这些模型侧重于明确的规则、表示和推理过程，它们成功解释了许多高级认知任务，如问题解决和语言理解。随后，本章无缝过渡到联结主义模型，重点分析了人工神经网络（ANNs）在模拟感知、记忆和学习方面的优势，特别是它们在处理复杂、高维数据时的鲁棒性。此部分特别强调了如何构建“混合模型”，以期结合两者之长，更真实地再现人类认知表现中规则性和直觉性的并存。 1.2 计算建模的严格性：评估与比较 计算模型只有经过严格的评估，才能转化为科学工具。本章详细介绍了评估计算心理学模型的关键统计和计算标准。这包括模型拟合优度（Goodness-of-Fit）的传统指标，以及更先进的交叉验证、贝叶斯模型比较技术。此外，我们探讨了模型的可解释性（Interpretability）问题——一个日益重要的领域。如何确保一个高精度预测的模型不仅是“黑箱”，还能提供关于潜在心理机制的洞察，是本章关注的焦点。 1.3 数据驱动的范式转变：大数据与心理学 现代计算心理学极大地受益于大规模数据集的获取。本章审视了新型数据源——如社交媒体活动、可穿戴设备数据、大规模在线实验平台（如Prolific, MTurk）——如何重塑研究范式。我们讨论了如何利用这些“自然主义”数据来捕捉更具生态效度的行为，以及如何处理和清洗这些异构数据流，以适应计算模型的输入要求。 第二部分：核心认知功能与计算解释 本部分将理论框架应用于人类认知科学的核心领域，展示了计算模型如何精确地刻画我们如何感知、记忆、决策和学习。 2.1 感知与注意力的计算机制 本章聚焦于视觉、听觉和触觉感知的计算建模。重点讨论了生成模型和判别模型在理解自下而上（Bottom-Up）和自上而下（Top-Down）信息流中的作用。特别关注了循环神经网络（RNNs）和Transformer架构在序列感知（如语言和音乐）中的应用，以及它们如何解释注意力的动态分配和过滤机制。我们探讨了贝叶斯感知理论，即大脑如何将先验知识与当前感官输入结合，形成对世界的最佳推断。 2.2 记忆的结构与动态：存储与检索的计算视角 记忆不再被视为单一的存储库，而是一个复杂的动态过程。本章分析了工作记忆（Working Memory）的容量限制、长时记忆的巩固与遗忘机制的计算模型。我们审视了联想记忆模型（如Hopfield网络）在重建不完整信息中的能力，并讨论了如何使用动态系统理论来模拟记忆痕迹（Memory Traces）的衰减与重组过程。 2.3 决策制定：理性、偏差与强化学习 决策制定是计算心理学最活跃的领域之一。本章全面覆盖了从经典的期望效用理论到描述性模型（如前景理论）的演变。核心内容聚焦于强化学习（Reinforcement Learning, RL）模型，特别是如何利用RL框架来解释人类在不确定性下的试错学习、风险规避和延迟满足。本部分还深入分析了启发式（Heuristics）和认知偏差的计算起源，以及它们如何作为快速、低成本的决策策略出现。 2.4 语言的计算处理：从句法到语境 语言处理的计算模型必须解释从音素识别到复杂语篇理解的整个过程。本章考察了句法解析的概率上下文无关文法模型，并着重分析了现代大型语言模型（LLMs）在捕获语义关系和语境依赖性方面的能力。讨论了如何使用这些模型来测试人类语言习得的假设，以及模型在处理语言中的模糊性和歧义性时所表现出的计算约束。 第三部分：高级认知、情感与社会计算 超越基础认知功能，本部分探索了计算方法在建模人类独有的高级能力——如推理、创造力、情感体验和人际互动——中的应用。 3.1 推理、问题解决与象征性操作 本章考察了人类如何进行演绎、归纳和溯因推理。我们分析了基于逻辑的推理系统，以及与此相对的直觉式推理（System 1）的计算模型。特别是，本部分讨论了“认知负荷”如何影响推理链的长度和准确性，并提出了模拟创造性思维中“搜索空间跳跃”的算法模型。 3.2 情感的计算神经科学与计算理论 情感体验具有高度的生理复杂性和主观性。本章将情感建模置于计算的框架内，探讨了“评估理论”（Appraisal Theory）的计算实现。我们分析了如何使用维度模型（如效价-唤醒空间）来量化情感状态，并讨论了计算模型如何预测情绪对决策、注意力和学习过程的影响，特别是涉及奖励预测误差和惩罚处理的神经计算机制。 3.3 社会互动与群体动力学的计算视角 人类认知是高度社会化的。本章将计算工具应用于理解社会心理学现象。内容涵盖了心智理论（Theory of Mind, ToM）的计算模型，特别是如何通过迭代推理过程（如“我以为你以为我以为……”）来模拟社会互动。此外，本部分还探讨了群体行为的计算建模，包括信息传播、合作与背叛的演化博弈论分析。 第四部分：未来展望与计算心理学的边界 本部分着眼于该领域尚未完全解决的挑战和未来十年的潜在突破口。 4.1 跨模态整合与具身认知 未来的计算模型必须更好地整合来自不同感觉模态的信息，并认识到认知与身体经验的紧密联系。本章讨论了具身认知（Embodied Cognition）的计算假设，探讨了如何构建反映运动、感觉和行动的循环反馈的机器人或仿真模型，以期更深入地理解人类心智的“物理基础”。 4.2 可靠性、稳健性与伦理考量 随着计算模型变得越来越复杂和强大，确保它们的科学可靠性变得至关重要。本章探讨了计算模型对噪声、对抗性攻击和泛化能力的敏感性，并将其与人类表现的稳健性进行对比。最后，本部分承担了必要的伦理责任，讨论了在构建和使用强大人心理学模型时，必须警惕的偏见放大、隐私泄露以及人工智能应用中对人类心智的误读风险。 《剑桥计算心理学手册》以其广博的视野和前沿的深度，为读者提供了一张清晰的路线图，指引研究者们穿梭于复杂数据和深刻理论之间，以计算之力，探索人类心智的终极奥秘。

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坦率地说，初次翻开这本书时，我有点被其庞大的知识体系所震慑，感觉像是在攀登一座知识的珠穆朗玛峰。它的内容覆盖面极广，从早期的信息加工模型到当前基于大规模数据集的深度学习应用，几乎不留任何空白地勾勒出了计算心理学的全景图。我不得不承认，有些章节，比如涉及复杂系统的动力学模型部分，需要我反复阅读，甚至需要借助外部的数学工具才能完全消化其中的精髓。然而，正是这种挑战性，才彰显了它的价值所在——它不迎合读者的舒适区，而是推着读者不断向前突破认知边界。我发现自己常常在阅读过程中停下来，合上书本，对着白板开始绘制流程图和概念图，试图将书中描述的层级结构在脑中固化。这种主动的、高强度的认知投入，极大地提升了我对计算理论在心理学应用上的直觉和敏感度。这本书的真正魔力在于，它不仅告诉你“是什么”，更让你理解“为什么”会是这样，并且展示了“如何”去构建一个能够模拟这种心智过程的系统。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，那种沉稳的学院派风格中又不失现代感，拿在手里沉甸甸的，让人立刻联想到其中蕴含的知识分量。我特别欣赏封面那种留白的处理，配合着精细的字体排版，营造出一种知识的厚重感和探索的无限空间。光是翻阅目录，就能感受到编者在内容组织上的匠心独运，条理清晰，逻辑严密，仿佛为读者构建了一张通往复杂领域的清晰地图。那些章节标题的选取，精准地抓住了计算心理学的核心议题，既有对基础理论的夯实，也有对前沿应用的展望，让人充满期待去深入探索每一个角落。阅读体验上，纸张的触感和印刷的质量也无可挑剔，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳，这对于一本需要深度思考的学术著作来说，是非常重要的细节。我甚至花了不少时间去研究它的索引部分，那详尽的交叉引用，预示着这本书在学术价值上的深度和广度，绝非泛泛之作，而是真正意图成为该领域内一本里程碑式的参考指南。这种对细节的极致追求，体现了剑桥大学出版社一贯的严谨作风，也让我确信，自己投入的时间和精力绝对是值得的。

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这本书的实战意义超出了我作为一名理论研究者的预期。我原本以为它会更侧重于宏大叙事的理论构建，但出乎意料的是，其中穿插了大量具体的研究案例和方法论的介绍。特别是关于实验设计中如何有效地集成计算模型的应用部分，提供了许多可以直接借鉴的范例，这对于那些希望将自己的研究与计算方法结合起来的临床或实验心理学家来说，简直是及时雨。我尤其欣赏作者们在讨论方法局限性时所表现出的坦诚，他们没有过度美化计算方法的普适性，而是清晰地指出了当前模型在捕捉人类情感的微妙性、文化背景依赖性以及情境依赖性等方面的固有难点。这种审慎的态度，使得这本书的论述显得格外可靠和可信。它不仅仅是提供了一堆工具，更重要的是，它教育读者如何批判性地、负责任地使用这些工具来探索复杂的人类心智，而不是盲目地将其当作万能的“黑箱”。

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我是在一个关于认知建模的研讨会上偶然听人提起这本书的，当时讲者对其中某个关于神经网络在情绪处理中应用的章节推崇备至，这立刻激起了我的好奇心。我立刻入手后，发现它远超我最初的期待，尤其是在跨学科融合的深度上，简直是教科书级别的典范。它巧妙地搭建了计算机科学的严谨逻辑与人类心智的复杂迷宫之间的桥梁，读起来就像是同时聆听两位领域大师的对话。作者们似乎毫不吝惜地分享了他们多年来积累的洞察，将那些原本晦涩难懂的算法原理，通过富有洞察力的心理学案例进行了解构和重组。特别让我印象深刻的是，书中对于不同计算范式（比如符号主义与联结主义）的对比分析，那种平衡且深刻的批判性视角，避免了陷入单一理论的教条主义。这不仅仅是一本知识的汇编，更是一次思维方法的训练，它迫使我跳出自己惯有的思维框架，用更具计算性的、更结构化的方式去审视人类的行为和意识。对我而言，这本书更像是一位耐心的导师，引导我系统性地理解“心智如何运作”这个终极难题，并提供了未来研究方向的丰富线索。

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从学术交流的角度来看，这本书已经成为了我与同事和学生们讨论时的“通用语言”。当我们讨论到关于学习机制、决策过程或知觉表征的计算实现时，我们几乎都会引用书中的某个特定理论框架或图示来进行参照。它成功地构建了一个共享的知识基础，极大地提高了跨专业团队之间的沟通效率，这在高度专业化的当代学术环境中是极其宝贵的。这本书的叙事风格非常具有说服力，它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是充满了对人类智能之谜的深切关怀。作者们仿佛在用最精确的语言，向我们描绘人类大脑这台“最精密的机器”的工作蓝图，字里行间流露出的那种对理解心智本质的热情，具有很强的感染力。它不仅仅是一本工具书，更像是一份邀请函，邀请所有对人类思维的深层机制感兴趣的人，加入这场跨越学科界限的伟大探索，其影响力，毋庸置疑是深远且持久的。

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此书是计算认知科学入门教材首选。关于人工智能，目前大家只注意到深度学习流派。事实上，认知科学有几大流派，从 ACT 流派到贝叶斯流派，这本计算心理学手册，将几大流派介绍得清晰。我个人看好的是 Josh Tenenbaum 主导的贝叶斯流派。在此书中，他编写了贝叶斯章节。

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此书是计算认知科学入门教材首选。关于人工智能，目前大家只注意到深度学习流派。事实上，认知科学有几大流派，从 ACT 流派到贝叶斯流派，这本计算心理学手册，将几大流派介绍得清晰。我个人看好的是 Josh Tenenbaum 主导的贝叶斯流派。在此书中，他编写了贝叶斯章节。

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此书是计算认知科学入门教材首选。关于人工智能，目前大家只注意到深度学习流派。事实上，认知科学有几大流派，从 ACT 流派到贝叶斯流派，这本计算心理学手册，将几大流派介绍得清晰。我个人看好的是 Josh Tenenbaum 主导的贝叶斯流派。在此书中，他编写了贝叶斯章节。

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此书是计算认知科学入门教材首选。关于人工智能，目前大家只注意到深度学习流派。事实上，认知科学有几大流派，从 ACT 流派到贝叶斯流派，这本计算心理学手册，将几大流派介绍得清晰。我个人看好的是 Josh Tenenbaum 主导的贝叶斯流派。在此书中，他编写了贝叶斯章节。