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| 內容簡介： |
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本书主要关注了三种深度的非单调认知变化——新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变，在对三种认知变化进行研究综述和理论解释之后，总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。全书共分为五个部分，包含12章内容。*部分从环境的变化出发，强调了非单调认知变化存在的必要性，并对相关的基本假设和理论成立的标准进行了回顾。第二到四部分研究了非单调变化的三个案例：新颖事物的创造，对不熟悉或者变化的任务环境的适应，从一个信念系统到另一个信念系统的转变。第五部分讨论了三个微理论之间如何彼此关联，并根据三个微理论各自体现的抽象原理，提出非单调认知变化的统合理论。
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| 關於作者： |
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伊利诺伊大学芝加哥分校（UIC）心理学教授和计算机科学兼职教授。他于1980年获得斯德哥尔摩大学心理学博士学位。在1996年加入UIC之前,他曾先后在卡内基梅隆大学机器人研究所和匹兹堡大学学习研发中心从事研究工作。他的工作得到了美国海军研究办公室（ONR）、美国国家科学基金会（NSF）和其他组织的支持。
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| 目錄：
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目 录
Deep Learning： How the Mind Overrides Experience
译者序
前言
第一部分 引言
第1章超越经验之需求2
1.1混乱的时钟2
1.2在混乱的世界中学习8
1.3深层学习12
第2章项目的性质14
2.1杜绝回避14
2.2认知结构：基本要素16
2.2.1表征的核心17
2.2.2功能与过程19
2.2.3控制的必要性20
2.2.4Turing-Newell的观点21
2.3解释变化22
2.3.1成分解释22
2.3.2学习机制表单24
2.3.3触发条件25
2.3.4作为解释目标的模式25
2.3.5理论衔接26
2.3.6成分解释的挑战26
2.3.7充分性条件27
2.4前景28
第二部分 创造
第3章新颖事物产生30
3.1创造性问题30
3.1.1新颖如何成为一种可能？31
3.1.2创造中什么是创造性的？32
3.1.3创造行动的方向从何而来？35
3.1.4为什么创造有限制？又是如何限制的呢？35
3.1.5创造的四个问题36
3.2新颖产品理论36
3.2.1组合而成的新颖36
3.2.2累积而成的新颖39
3.2.3通过变异选择的累积？40
3.2.4通过启发式搜索的累积41
3.2.5累积理论的评估44
3.2.6重构的新颖45
3.3观点表单48
第4章创造性顿悟：重配理论49
4.1构造顿悟问题49
4.1.1反对顿悟问题的情况50
4.1.2顿悟序列51
4.2分析性问题解决52
4.2.1问题知觉53
4.2.2知识提取55
4.2.3启发式搜索57
4.2.4经验的利与弊58
4.3顿悟理论58
4.3.1无理由僵局的原因58
4.3.2如何化解僵局60
4.3.3结果：寻求新的选项64
4.4创造性问题的回答65
4.5评价66
4.5.1完整性和简洁性66
4.5.2实验证据67
4.5.3与先前理论的关系69
4.5.4组成完整的理论72
第5章更广泛的创造性顿悟73
5.1泛化与拓展73
5.2跨时间和复杂性的拓展75
5.2.1复杂性：分析性问题解决75
5.2.2复杂性：僵局和顿悟77
5.2.3跨时间的拓展79
5.2.4拓展的其他属性82
5.2.5总结和讨论83
5.3从个体向集体拓展84
5.3.1集体中的停滞与突破85
5.3.2额外变化机制：更替88
5.3.3总结89
5.4合并时间与集体89
5.5终极系统水平93
第三部分 调适
第6章能力的增长96
6.1关于练习的问题97
6.2行动的规则与结构100
6.2.1行为的单元101
6.2.2目标101
6.2.3任务环境102
6.2.4实践性知识103
6.2.5策略执行105
6.3技能习得过程106
6.3.1一个世纪以来的进展106
6.3.2信息特异性原则109
6.4九种模式理论113
第7章错误校正：特异化理论117
7.1构建问题框架117
7.2错误检测118
7.2.1客观错误与主观错误119
7.2.2行动和判断的分离120
7.2.3错误信号作为对约束条件的违反121
7.3错误校正123
7.3.1错误的起源124
7.3.2基于约束条件的特异化125
7.3.3规则族谱和冲突化解127
7.3.4与备选机制的关系128
7.3.5单一学习事件的剖析130
7.3.6三个中心概念133
7.4迁移的问题133
7.4.1基于约束条件的迁移理论134
7.4.2模拟成功的迁移135
7.4.3调适的首要性139
7.5辅导的问题139
7.5.1模拟从辅导中学习141
7.5.2基于约束条件的辅导142
7.5.3从基于约束条件的模型到多种导学模式143
7.6Norbert Wiener的见解144
第8章情境中的错误校正145
8.1跨时间和复杂性的拓展145
8.1.1技能习得的模式146
8.1.2对能力的剖析152
8.2集体中的错误减少155
8.2.1集体中基于约束条件的学习155
8.2.2安全启示161
8.3大错误和社会的命运162
第四部分 转变
第9章信念的形成166
9.1关于转变的问题167
9.2抵制的理论170
9.2.1知识依赖性加工170
9.2.2中心-边缘结构172
9.2.3失谐消减174
9.2.4讨论177
9.3转变：以科学为例178
9.3.1证伪中的进步178
9.3.2反常事件的累积179
9.3.3《结构》一书之后的多种方法180
9.3.4木制品中的Kuhn182
9.4信念转变：儿童科学家183
9.4.1理论-理论183
9.4.2本体论的范畴迁移183
9.4.3转向教育学184
9.4.4孩子只是孩子185
9.5证伪的证伪186
第10章信念修正：重新归类理论188
10.1信念、信念系统和认知冲突188
10.1.1信念维度188
10.1.2信念系统的结构190
10.1.3冲突的成分193
10.2转变理论195
10.2.1局部一致性与潜在冲突196
10.2.2异类联结与显性冲突197
10.2.3竞争评估198
10.2.4变化扩散199
10.2.5三个例子200
10.2.6总结201
10.3和其他理论的关系202
10.4实用需求205
第五部分 结论
第11章统合理论的要素208
11.1深层学习的原则211
11.1.1自发活动211
11.1.2结构化、无边界的表征212
11.1.3分层的、选择性的、容量
有限的、前馈的加工过程213
11.1.4普遍的单调学习213
11.1.5局部一致性与潜在冲突214
11.1.6反馈与节点的变化214
11.1.7节点变化的放大传播215
11.1.8解释与显性冲突216
11.1.9依据认知效用的竞争评价217
11.1.10 必要的、充分的抑或充要的？217
11.2进化起源218
11.3非单调变化的难点
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| 內容試閱：
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前 言Deep Learning： How the Mind Overrides Experience本书的主题是，人类拥有一些能够使他们超越过去经验的束缚并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程，它们与学习心理学理论中常常设想的那些认知加工过程并不相同。这种被我称为深层学习或者更准确地说是非单调认知变化的能力构成了心智的一个独特方面，它具有自己的规则，因此需要自己的理论。本书通过总结和扩展我和他人的先前研究发展了这一理论，主要涉及三类特殊的非单调变化：新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念系统的转变。本书不仅针对三类认知变化的心理加工过程分别提出了一些新颖的理论，而且总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。
在意识到创造、调适和转变是同一主题的不同形式之前，我已对这些主题产生了兴趣。在20世纪70年代末我还是斯德哥尔摩大学的一名研究生时，便尝试在顿悟的Gestalt观点与由A. Newell和H. A. Simon提出的问题解决的信息加工理论之间建立联系。首次尝试的结果在1984年得以发表，多年以后它已发展成为第4章中的顿悟理论。我要感谢我的博士导师Yvonne Waern，感谢她对我这项工作和其他一些古怪活动的长期鼓励和大力支持，感谢她每周组织一次认知研讨会，在那里我们可以尽情地讨论认知。我怀念与Yvonne及Ove Almkvist、G?ran Hagert和Susanne Askvall等人的讨论。当时对认知感兴趣的瑞典心理学家组成了一个小团体，在与Carl Martin Allwood、Berndt Brehmer、Anders Ericsson、Henry Montgomery、Lars-G?ran Nilsson、Lennart Nilsson、Rolf Sandell和Ola Svensson等人的交往中，我学到很多。
现代关于技能习得的研究始于卡内基-梅隆大学的Y. Anzai和H. A. Simon在1979年发表的一篇文章。他们报道了一个计算机仿真模型，模拟单个被试学习一种新的问题解决策略。作为一名研究生，我有幸于1978年秋访问了卡内基-梅隆大学，那时正是这类研究刚刚兴起的时候。非常感谢Anders Ericsson，他是我在斯德哥尔摩大学的研究生同学，当时已经在卡内基-梅隆大学从事博士后研究，他慷慨地邀请我在他家住了几个月。我要对卡内基-梅隆大学的John R. Anderson、David Klahr、Allen Newell、Lynn Reder、Robert Siegler和Herbert A. Simon表示衷心的感谢，还有他们的学生和同事Patrick Langley、David Neves、John Laird和Paul Rosenbloom，感谢他们与我这样一个学生访问者的知性交流。Pat给予我特别的照顾。我们花了大量的时间讨论技能习得的计算模型，时至今日我们的合作还在继续。第6章中提到的调适的多重机制理论便是源自于当时的讨论。
在匹兹堡大学学习研究与发展中心担任资深科学家的那几年，我的研究开始涉及教育层面。我与Jonathan Schooler合作研究顿悟，发表了一篇顿悟与语言之间关系的论文，并受到广泛的引用。那些年关于技能习得的研究后来发展成了从错误中学习的理论，这便是第7章的核心内容。我对智能导学系统也有所研究。尽管在这以前，我和Pat Langley就已经研究如何将机器学习技术应用于学生错误的在线诊断问题，但是与学习研究与发展中心的Jeffrey Bonar、Bruce Buchanan、Alan Lesgold、Johanna Moore和Kurt VanLehn等人的讨论和合作大大加深了我对导学系统的理解。而与Bruce和Johanna共同开展的关于内科病人病情解释的自动化生成的研究加强了我长期以来对解释哲学的兴趣。读者将会在第2章中接触到这一话题。
对解释学的关注导致我对陈述性知识的性质产生了兴趣。我对这一话题的理解得益于与Michelene “Micki” Chi、James Greeno、Lauren Resnick和James Voss等人的交流。在学习研究与发展中心的那些年，我也接触到了职业发展中的一些其他方面。从Glynda Hull那里，我学到了学术写作不一定是呆板乏味的，希望读者能在本书中看到我的学习效果。从Gaia Leinhardt那里，我学会了重视课堂教师技能。而Robert Glaser和Lauren Resnick则教会了我基金申请的一些要素。学习研究与发展中心长期有学者来访。卡塞尔大学的环境系统分析教授Andreas Ernst当时还只是一名来自德国的学生，他花了一年时间与我一起尝试将认知技能融入启发式自我提升仿真模型中，这一模型将在第7章和第8章中重点介绍。在与Erno Lehtinen的交流中，我彻底弄清了陈述性知识抽象化的功能。同样，在与哈佛大学的David Perkins的对话以及随后对其团队的访问中，我受益匪浅。在学习研究与发展中心的几年中，我有幸与Nancy Bee、Ernest Rees和James J. Jewett等多技能人才共事。我要感谢John Anderson、Micki Chi、Susan Chipman和Lauren Resnick在我事业的重要时刻给予的帮助。
当我于1996年来到伊利诺伊大学芝加哥分校的时候，我继续沿着三条主线进行研究。当时还是德国慕尼黑马克斯·普朗克研究所研究生的Guenther Knoblich与我在芝加哥共度了一年中最美好的时光。我们提出了超越先前文献的顿悟理论，并且通过实验来支持它。第4章中的理论便是我们确定的认知机制的修订版。我们的实验得益于伊利诺伊大学芝加哥分校的同事Gary Raney，他以专业的眼动追踪技术为我们提供了很大的帮助。感谢Guenther，他在我1998年春访问马克斯·普朗克研究所的六周中创造机会继续这项研究，我还要对研究所所长Wolfgang Prinz教授的支持与款待表示感谢。
在伊利诺伊大学芝加哥分校，我关于认知技能的智能导学系统设计的工作在两个重要的方面取得了进展。第一个进展发生在1996年，我结识了计算机科学家Antonija “Tanja” Mitrovic，当时她正处于逃离先前故乡战乱并在新西兰重建家园的过程中。Tanja想把基于限制的从错误中学习理论（读者可在第7章中找到该理论）用于指导智能导学系统的设计。Tanja现在是该领域的领军研究者，感谢她和新西兰坎特伯雷大学的同事及学生在一系列智能导学系统中实现了我们的想法，我对此激动不已。第二个重要的进展源于Barbara Di Eugenio来到伊利诺伊大学芝加哥分校，她是一名具有专业导学知识的计算语言学家，早在学习研究与发展中心时我便与她结识。为了使导学系统设计拥有坚实的实证基础，我们对导学对话展开了研究。第7章中关于基于限制的导学方法应用的简短描述，总结了我与Tanja和Barbara及其学生合作而得到的一些深刻见解。
在伊利诺伊大学芝加哥分校，我有许多机会继续我对陈述性知识性质的研究兴趣。Andrew Johnson、Jason Leigh和Thomas Moher是伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学家，他们专门从事虚拟现实和相关技术研究。我们一起搭建并测试了一个学习环境，教给孩子们地球是球形的而不是平面的。尽管指导干预效果并没有像我们所期望的那么强，但是研究设计和数据收集激发了我们对于陈述性知识和信念的性质的思考。与伊利诺伊大学芝加哥分校哲学系同事Nicholas Huggett、Jon Jarrett和Colin Klein的讨论也增加了我对解释哲学的兴趣。2004年，Micki Chi邀请我合写一篇综述文章，阐述了复杂陈述性知识习得的认知机制。这项工作激发了我开发信念修正新理论的想法。我要感谢Gale Sinatra，她鼓励我把该理论撰写出来，并帮忙发表于《教育心理学家》杂志上。读者将会在第10章中找到该理论的最新版本。
同很多认知科学家一样，我在向其他行业的人解释我何以生存时经常会遇到困难。为防止这样的社交窘境出现，可以谈论一下认知科学对于日常生活的意义。如此，问题便产生了——那些意义究竟为何？认知加工的结果如何扩展到长期阶段和跨水平的复杂度层面？正常活动的个体认知的细节是否会影响小组、团队和组织？这些问题激发了我对计算机模拟个体与社会认知之间关联的兴趣。伊利诺伊大学芝加哥分校的两名同事为这项研究提供了灵感之源。我和Siddartha Bhattacharyya一起采用基于主体的建模技术，构建了社会创造的计算机模型。与同事James Larson的交流极大地加深了我对这个项目的理解，James是一名社会心理学家，他在小组决策和问题解决的仿真模型以及相关实验方面均有出色的表现。从这些同事那里我学到很多，这为研究个体和集体的关系（见第5章和第8章）提供了资料。
在伊利诺伊大学芝加哥分校的这些年，我有幸与一大群研究生共事，包括Bettina Chow、Andrew Corrigan-Halpern、David Cosejo、Thomas Griffin、Joshua Hemmerich、Trina Kershaw、Timothy Nokes、Justin Oesterreich、Mark Orr、Shamus Regan和Robert Youmans。读者将会看到他们的工作遍布本书。我要感谢他们每一个人，我们曾经有过那么多激动人心的讨论。
长期同时从事顿悟、技能习得和信念修正三个话题的研究势必会引发一个问题，那就是这三种认知变化是如何关联的。在20世纪90年代，复杂系统革命令我着迷，它同时征服了自然科学和社会科学，我渐渐明白这个关于现实的新观点直接影响到我自己的研究工作：如果自然和社会都是混沌的、复杂的和躁动的，那么怎样的心智才能使人立足于这样的世界中呢？这个问题导致我的三个兴趣与先前预期发生了不同的整合。
在新西兰坎特伯雷大学计算机科学系的2004休假年给了我尝试整合的机会。我要感谢Erskine基金会资助我的这次访问。我要感谢我的朋友、合作者Tanja Mitovic、系主任Timothy Bell和Erskine基金会的全体员工承担了我此次访问的文书工作和其他一些实际安排。符合当今时代的笔记本电脑生活方式，本书是在咖啡馆里撰写的，而不是在办公室。坎特伯雷平原西南方的克什米尔山上有个令人陶醉的咖啡馆，叫作杯子，本书的初稿就是在那里推敲完成的，而不可避免的改写则是在芝加哥黄金海岸旁边的星巴克以及Barnes & Noble咖啡馆里完成的。我要感谢这些地方的员工，感谢他们对一个长驻顾客的友善和耐心，感谢他们即时端上的卡布奇诺。在我的写作过程中，伊利诺伊大学芝加哥分校和其他地方的一些同事帮忙回应了关于注解和材料的各种问题和要求，他们是John Anderson、Tibor Bosse、Daniel Cervone、William Clancey、Stephanie Doane、Renee Elio、Susan Goldman、David Hilbert、Ben Jee、Jim Larson、Michael Levine、Matthew Lund、James MacGregor、Clark Lee Merriam、Thomas Ormerod、David Perkins、Michael Ranney、Steven Smith、Terri Thorkildsen、Jan Treur、Endel Tulving、Jos Uffink、David Wirtshafter和Beverly Woolf。
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