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  認知科學是一種包括語言學、人類學、心理學、神經科學、哲學和人工智慧等跨學科的新興科學,其研究物件為人類、動物和人工智慧機制的理解和認知,亦即能夠獲取、儲存、傳播知識的資訊處理的複雜體系。認知科學建立在對感知、智慧、語言、計算、推理甚至意識等諸多現象的研究和模型化上。

  

  認知科學有一個核心信條:只在單一的層級上進行研究,不可能徹底地理解精神和腦。舉一個例子:你記住了一個電話號碼,稍後把它複述出來。要理解這個過程,一種方法是通過直接的觀察,所謂的“自然觀察”:向一個人展示了一個電話號碼,一段時間之後他將其複述出來,我們可以度量這其中的時間間隔。另一種度量認知能力的方法,就是在這個人記憶電話號碼的同時,研究其每一個神經元的激發狀況。單獨使用以上的任意一種方法,都不能完全解釋“記憶電話號碼”這個過程。即使人類的技術已經可以實時定位每一個腦神經元的位置和激發狀態,我們也無法由此得知,單個的神經元發放如何變成我們見到的人的動作。所以,我們需要理解兩個層面如何互相關聯。《具身心智——認知科學與人類經驗》("The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience")中這樣講到:“關於心智的新科學需要擴充套件其視野,既能夠容納活生生的人類經驗,也能容納人類經驗可能有的固有變易。”可以對一個過程作功能性的層級劃分,來實現這個想法。對一個特定現象作多層次的研究,會更好地理解腦中的過程如何上升為特定的行為。 大衛·馬爾曾經給出過一個著名的三層次分析:

  認知科學是一個跨學科領域,包含了來自各領域的貢獻,包括心理學、神經科學、語言學、精神哲學、電腦科學、人類學、社會學和生物學。認知科學家和其他工作者共同努力,希望能夠像其他科學一樣,理解心智和它與周圍世界的互動。所以,認知科學也有一個不取決於觀察者的研究物件。認知科學常常被認為和物理學相一致,也會使用類似於模擬、概念模型等等科學方法,經常將模型輸出和對應的人類行為相比較。也有人質疑,一個統一的認知科學是否存在,所以他們更傾向於使用複數形式的“cognitive sciences”。  許多(但不是所有)承認自己為認知科學家的人,都對心智持有一種功能主義的觀點,認為智慧是由其功能來定義的。任何系統,只要表現出智慧狀態所應有的功能,那麼它就應該被認為是有智慧的。根據功能主義的觀點,甚至非人類的系統,例如其他物種、外星生物、甚至先進的計算機也可以被認為擁有智力。

  心靈/大腦的本體論認為,不管思維還是智力,它們都紮根於大腦,而並不利用、依賴、或與非物質相互作用。儘管如此,大都認為離開大腦的組織來談論思維的組織,也是合理的,而且認知科學家也並不僅僅是神經科學家。這是根據不同層次的分析來論證的。一個認知科學家可以在符號層次上斷言說一個推理為正確,而神經科學家則在物理層次上來執行符號層次。請見中文房間辯論。

  認知科學包含非常廣闊的領域,其中有和認知相關的許多不同方向的課題。然而,並非所有和心智或者智力的運作相關的課題都屬於認知科學。社會與文化因素、情感、意識、動物認知、比較心理學和進化心理學常常因為其關鍵的哲學爭議被排除在外或者不被重視。另一個認知科學試圖迴避的心智相關的課題是感質的存在,有關它的討論有時會將其限定於哲學上的概念。也有一些認知科學的團體認為它是必不可少的課題,認為研究它們很重要。  以下是認知科學相關的一些主要課題方向。這個名單並不完整,但是它儘量覆蓋認知行為的各個領域。

  人工智慧(AI)研究機器的認知。AI的現實目標之一,就是用計算機實現人類的智慧。在研究認知現象的過程中,計算機作為一種工具也被廣泛使用。計算機模擬使用模仿的手段,來研究人類的智慧是如何構成的。  關於應該如何理解心智,有兩種不同的觀點:一種觀點認為它是由無數獨立的、微小的元素(也就是神經元)的組合構成;另一種觀點認為它是一些高階的結構,例如符號、構想、計劃與規則的聚合。早期的研究者們使用聯結主義對心智進行研究,而後繼者們把研究重點轉向了符號計算。從某個角度來說,這個爭議可以理解為:“計算機是否可能不需要具體模擬人腦神經元的活動,就能模擬人腦的功能?”

  “注意”就是對重要資訊的篩選。人腦每天被數以億萬的資訊轟炸,必須設法從中找出真正需要處理的資訊。注意力有時候被比作聚光燈,也就是人只能把燈光照向一組特定的資訊。支援這個比喻的實驗包括雙耳分聽實驗(Cherry, 1957)和無意視盲的研究(Mack and Rock, 1998)。在雙耳分聽的實驗中,被試的雙耳分別聽到不同的資訊,並且被告知需要注意其中一邊。實驗結束後,詢問被試有關未注意的那一邊的資訊,被試則無法正確回答。

  學習與理解語言是一個極端複雜的過程。所有正常人類,都可以在生命的最初幾年裡熟練地學會語言。理論語言學領域的一個主要推動力,就是發現語言的抽象本質,這個本質使得語言能夠以這種方式被人所學習。在研究腦如何處理語言的領域裡,幾個核心的問題是:(1)語言知識在何種程度上是天生的,何種程度上是習得的?(2)為何成年人學習第二語言比兒童學習母語要困難?(3)人類是如何理解自然語言的?  對於語言處理的研究,涵蓋了從語音的聲音模式到詞義和整句意義的研究。語言學通常把語言現象分為正寫法、語音學、音位學、詞法學、語法學、語義學和語用學。語言的許多方面都可以通過這些學科或者它們的學科交叉來研究。  認知科學對於語言的研究和語言學領域緊密相連。語言學作為傳統人文學科的一部分,包含了歷史、藝術和文學的研究。最近50年來,越來越多的研究者將語言的學習和使用看作一種認知現象,關注的主要問題是語言是如何被習得和使用,以及它具體是如何構成的。語言學家發現,當人在組織一個結構非常複雜的句子時,他們明顯不知道是何種規則構成了他們所說的話。所以,語言學家必須訴諸間接的方法來了解這些規則是什麼,如果它真的存在的話。在任何情況下,如果言語真的由某種規則控制,這個規則也並沒有在有意識的考慮中出現。

  學習與心理髮展,是我們逐漸獲得知識和資訊的過程。孩童出生時沒有或者只有很少的知識(取決於我們如何定義知識),但是它們會迅速地學會語言、行走、以及識別人和物體。解釋這其中的機制,就是學習和心理髮展研究的目的所在。  發展認知研究的主要問題,就是在何種程度上這種能力是先天的,何種程度上是習得的。這個問題通常會放在先天與後天辯論的問題框架內。先天論者強調生物體的特徵是由基因先天決定的,相反的,經驗主義者強調這些能力是從環境中習得的。雖然眾所周知,對於孩童的正常成長來說基因和環境輸入都是必需的,但是關於基因資訊"如何"指導認知發展,還存在一定的爭論。在語言習得的研究領域中,一些人(例如史迪芬·平克) 認為蘊藏著通用語法的特定資訊一定包含在基因中,然而其他人(例如Jeffrey Elman以及《先天性再思考》的其他作者)認為平克的觀點在生物學上不成立。他們認為,基因決定了認知系統的框架,但是類似“語法如何運作”這樣的特定事實,只能從經驗中來學習。

  我們使用記憶儲存資訊,以供之後使用。通常認為,記憶包含長期記憶和短期記憶。長期記憶可以將資訊保留一段較長的時間(幾天、幾周、幾年)。我們尚未知道長期記憶的實際容量上限。短期記憶可以在很短的時間尺度內儲存資訊(幾秒或者幾分)。  記憶還常常被劃分為陳述性記憶和程式性記憶。陳述性記憶又分為語義記憶和情節記憶,分別指的是我們對於特定事實和知識的記憶,特定意義和經驗的記憶。(例如“美國第一任總統是誰?”或者“4天前的早飯我吃了什麼?”)程式性記憶是指我們對於動作和運動組合的記憶(例如怎樣騎自行車),有時也被稱作內隱記憶或者內隱知識。  和心理學家一樣,認知科學家也研究記憶,但是更多關注於記憶是如何基於認知過程,以及認知和記憶之間的聯絡。例如,當人重新喚起一個忘記了很久的記憶時,經歷了怎樣的精神過程?或者再認(recognition,根據上下文或者其他跡象回想起記憶)與回憶(recall,喚回一個記憶,類似填空)的認知過程有何區別?

  知覺是從感官中提取並且以某種方式處理資訊的能力。視覺和聽覺是我們感知環境的兩種最主要方式。視覺知覺研究中包含許多問題,例如:(1)我們何以能認出物體?(2)我們何以能夠感知到連續的視覺環境,儘管我們任何時候都只能見到它的一小部分?研究視覺知覺的一個工具,就是觀察人在看到錯檢視像時的行為。右邊的奈克方塊就是視知覺錯覺的一個例子:這個方塊可以被看成朝向兩個不同的方向。  觸-壓覺、體感、嗅覺、味覺刺激的研究,也屬於知覺研究的主題之下。  行為是系統的輸出。對於人類來說,行為由運動反應來完成。空間計劃和動作、語音的產生,以及複雜的運動動作都屬於行為的一部分。

  認知科學研究會使用多種不同的方法。因為認知科學是高度跨領域的,所以它的研究通常會跨越多個學科範圍,採用心理學、神經科學、電腦科學和系統論的研究方法。

  為了描述智力是如何構成的,需要先研究智力行為本身。這一型別的研究和認知心理學與心理物理學緊密相關。通過測量對不同的刺激的行為反應有何不同,可以幫助我們瞭解這些刺激如何起作用。Lewandowski和Strohmetz(2009)總結了在心理學中使用行為測量的創新方法,包括行為痕跡、行為觀察和行為選擇。行為痕跡是能夠表明行為者存在的一系列證據,但是行為者並不在場(例如:停車場上的垃圾、電錶的讀數)。行為觀察則是對相關行為者的直接目擊(例如觀察人與人之間坐的距離)。行為選擇是人在兩個選項之間的選擇(例如投票的行為、選擇對另一個參與者的懲罰)。

  腦成像技術可以分析執行不同任務時的腦活動,讓我們把行為和腦部功能對應起來,從而理解資訊如何運轉。不同的成像技術擁有不同的時間解析度和空間解析度。腦成像技術常常用於認知神經科學。

  計算機模型需要將一個問題數學化、邏輯正規化地描述。計算機模型可以用來模擬、驗證智慧的各種屬性,幫助我們特定認知現象的功能結構。認知模型有兩種基本方法:第一種著眼於抽象的心智慧力,使用符號操作;另一種模擬人腦的神經元及其聯結,稱為亞符號模型。  其他流行的方法包括動力系統理論,以及將符號模型和聯結主義模型結合起來的神經-符號結合模型。還有貝葉斯模型,通常在機器學習中使用,也變得越來越受歡迎。  以上的這些方法,正在被整合為一個關於整合-抽象智慧的整體計算模型,用於解釋和改進個體和社會的理性決策與推理。

  借用神經生物學和神經心理學的研究方法,可以幫助我們理解智慧行為如何在物理系統中運作。

  認知科學產生了人類認知偏誤與風險預測的許多模型,影響了行為經濟學的發展。它也產生了很多數學哲學和人工智慧、說服、約制等領域的新理論,在語言哲學和知識論(理性主義的現代版本)中佔有一席之地,成為了語言學的一個重要分支。認知科學領域的研究,影響了我們對腦的特定功能系統(與功能缺損)的理解,包括語言生成到聽覺過程和視覺過程等等。認知科學的進展幫助我們理解,腦部特定區域的損毀會對認知造成何種影響,並且幫助我們瞭解一些失衡症的原因,例如失讀症、視力缺失與半側空間無視。

  認知科學的相關歷史可以追溯到古希臘哲學家的文字,例如柏拉圖的美諾篇和亞里士多德的靈魂論,以及諸如笛卡爾、大衛·休謨、伊曼努爾·康德、巴魯赫·斯賓諾莎、尼古拉·馬勒伯朗士, 皮埃爾·卡巴尼斯、萊布尼茨與約翰·洛克的著作。然而,儘管他們對心智的哲學發現和心理學的產生與發展作出了巨大貢獻,他們所使用的工具與核心理念卻和認知科學家截然不同。  現代意義上的認知科學可以追溯到1930-1940年代的早期控制論者,例如沃倫·麥卡洛克和瓦爾特·皮茨,他們試圖尋找心智的組織規律。麥卡洛特和皮茨發展了我們今天稱為人工神經網路的最早版本,來源於生物神經網路結構的計算模型。  認知科學的另一個前驅,是1940-1950年代計算理論和電子計算機的早期發展。艾倫·圖靈和約翰·馮·諾伊曼是這些發展中的關鍵人物。馮·諾伊曼結構的現代計算機在認知科學中扮演了中心角色,既是對心智的模仿,也是研究的工具。  第一個在研究機構裡進行的認知科學實驗在MIT斯隆管理學院進行,由J.C.R.利克里德和社會心理學系完成,使用計算機的記憶來模擬人類的認知。  1959年,諾姆·喬姆斯基發表了一篇對於伯爾赫斯·弗雷德裡克·斯金納的《言語行為》的批評,而這時斯金納的行為主義主導著心理學界。大部分的心理學家關注與刺激和反應之間的聯絡,而忽略了內在表徵。喬姆斯基認為,為了解釋語言的存在,需要生成語法的理論,它不僅僅將語言的生成歸於內在表徵,還指出了其中潛藏的規則。  認知科學(cognitive science)這個詞,是由H.克里斯托夫·龍格·希金斯於1973年對於描述當時人工智慧研究狀況的萊特希爾報告的評論中提出的。在1970年代,《認知科學》("Cognitive Science")期刊和認知科學學會創立。認知學會的創立大會與1979年在加利福尼亞大學聖地亞哥分校舉辦,使得認知科學成為了世界性視野的學科。 1982年,瓦薩學院成為世界上第一個招收認知科學研究生的機構。 1986年,在加利福尼亞大學聖地亞哥分校建立了世界上第一個認知科學系。  在1970年代和1980年代早期,許多認知科學的研究者們專注於人工智慧的可能性。像馬文·閔斯基這樣的研究者編寫了像LISP這樣的計算機語言,期望將人類做決定、解決問題等等行為的步驟,嚴格地加以界定,以理解人類如何思考,以及創造人工的心智。這個方向的研究被稱為“符號AI”。  之後,符號AI研究程式的侷限性漸漸顯現。例如,要用符號化的計算機程式將人類知識囊括進一個表格裡,幾乎是不可能完成的任務。神經網路和聯結主義作為研究正規化在1980年代末和1990年代興起,通常歸功於詹姆斯·麥克蘭德和大衛·魯梅爾哈特。這種觀點認為心智可以被看做一組複雜的聯結,表現為層狀的網路。有批評認為對於許多現象來說符號模型更為成功,而聯結模型通常過於複雜而解釋力低下。目前,符號主義與聯結主義模型正在融合,以期待享有兩種解釋方式的優勢。
認知科學(英語:Cognitive Science),是一門研究訊息如何在大腦中形成以及轉錄過程的跨領域學科。它研究何為認知,認知有何用途以及它如何工作,研究資訊如何表現為感覺、語言、注意、推理和情感。其研究領域包括心理學、哲學、人工智慧、神經科學、學習、語言學、人類學、社會學和教育學。它跨越相當多層次的分析,從低層次的學習和決策機制,到高層次的邏輯和策劃能力,以及腦部神經電路。「認知科學」這個詞是克里斯多福·龍格-希金斯在1973年評註一部關於當時人工智慧最新研究的著作萊特希爾報告時創造的。同10年內,《認知科學期刊》和認知科學學會相繼於美國加州成立。認知科學的基本要義是:理解思維的最好途徑,是認識腦中的代表性結構,以及這些結構中發生的計算性過程。