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引言 1

1认知科学的性质 1

1.1认知科学的起源 1

1.1.1计算机的发明和“人工智能”的产生 2

1.1.2“功能主义”的心智哲学 6

1.1.3心理学和语言学：反叛行为主义的“认知革命” 9

1.2认知科学的发展 14

1.2.1前人工智能时期 15

1.2.2经典符号处理模型时期 17

1.2.3联结主义模型兴盛时期 19

1.3认知科学的对象和范围 22

1.3.1什么是认知科学？ 22

1.3.2认知科学的学科构成 28

1.3.3认知科学的主要问题 47

1.4认知科学的方法 51

1.4.1跨学科的方法 52

1.4.2“方法学的唯我论”：句法或形式分析法 61

1.4.3意向系统方法 64

1.4.4进化论方法 68

1.4.5理想化方法 72

2计算机隐喻 75

2.1计算机模拟 75

2.1.1计算机模拟的范例 76

2.1.2两种“范式”的共同隐喻 80

2.1.3人脑的好隐喻？ 86

2.2计算机的特征 92

2.2.1计算机和计算的概念 93

2.2.2人脑是计算机？ 99

2.3计算机与人性 103

2.3.1新“智能主体” 103

2.3.2新“计算客体” 107

2.3.3“人机交互”的世界 110

3符号系统范式 113

3.1“物理符号系统假设” 114

3.1.1 “PSSH“及附带推论 114

3.1.2人和计算机的信息处理与结构 119

3.1.3人类思维的计算机模型——认知模型 123

3.2计算心理学的性质 131

3.2.1计算心理学的理论模型 132

3.2.2产生式系统方法学 135

3.3符号系统范式的地位和前景 138

3.3.1 PSSH的性质和应用 139

3.3.2符号处理范式仍然具有生命力 144

3.3.3联结主义比PSSH更有价值 154

3.4符号系统范式的主要哲学问题 164

3.4.1认知主义的迷雾 164

3.4.2“表征”的种种难题 168

4联结主义范式 178

4.1联结主义模型的基本特征 179

4.1.1人工神经网络发展简况 180

4.1.2联结主义系统的构成和主要特点 185

4.2联结主义模型的理论优势 190

4.2.1“构架”（“硬件”）事关重大 191

4.2.2神经网络的“自上而下方法” 197

4.2.3联结主义“计算模型”的合理性 201

4.2.4来自冷静的观察者的思考 208

4.3人工神经网络的哲学涵义 212

4.3.1联结主义是通往心智的皇家大道？ 212

4.3.2联结主义模型是大脑模型吗？ 218

4.3.3联结主义排除常识心理学吗？ 221

5“图灵测验”与智能的本质 225

5.1“图灵测验”与机器思维 225

5.1.1图灵“模拟游戏”的思想实验 226

5.1.2图灵对“机器不能思维”论点的反驳 227

5.2关于“图灵测验”有效性的论争 233

5.2.1“图灵测验”是有用的测验观念 234

5.2.2“图灵测验”是无用的测验观念 237

5.3人工智能与人的智能 242

5.3.1“通用智能理论”的特征 243

5.3.2智能与意识 247

5.3.3智能与理解力 254

5.3.4智能测验的效度问题 258

6常识知识问题 265

6.1常识与“常识知识问题” 265

6.1.1常识的概念 265

6.1.2“常识知识问题”是个什么问题？ 268

6.2常识知识问题的尝试性探索 270

6.2.1构造“常识逻辑” 270

6.2.2用“常识”装备Cyc系统 273

6.3常识知识问题的性质 277

6.3.1威伦斯基：“没有人能指出常识问题是什么” 277

6.3.2德雷福斯：“常识知识问题将引起人工智能的崩溃” 280

6.3.3豪杰兰德：“勒内特的计划毫无希望” 282

6.4“常识知识问题”的主要哲学问题 284

6.4.1人工智能应不应该使用“逻辑”？ 285

6.4.2“基于规则的专家系统”概念是合理的吗？ 291

6.4.3认知科学能否形成关于“相关性”的普遍理论？ 299

7“中文屋论证”与第一人称观点 305

7.1塞尔的“中文屋论证” 305

7.1.1早期论证：句法不足以满足语义 305

7.1.2近期论证：从第一人称的观点看 316

7.2对塞尔“中文屋论证”的各种反驳 319

7.2.1丹尼特：“中文屋不是一种论证” 319

7.2.2霍夫施塔特：“塞尔的魔鬼”懂中文 322

7.2.3福多：“句法特性能保持语义特性” 325

7.2.4彭罗斯：“像教义一样地令人可疑” 328

7.3“中文屋论证”隐含的认知科学哲学问题 330

7.3.1形式符号操作是不是“信息处理”？ 330

7.3.2放弃还是坚持功能主义？ 334

8认知科学解释 343

8.1解释的层次 343

8.1.1马尔的三层次解释理论 344

8.1.2经典认知科学的解释层次 348

8.1.3联结主义的解释层次 355

8.2解释的模型 359

8.2.1表征模型 360

8.2.2计算模型 365

8.2.3解释模型中本体论和现象学之分野 369

8.3解释的机制 371

8.3.1因果机制 372

8.3.2还原机制 383

9意识在心智研究中的地位 395

9.1认知科学背景下的意识问题 395

9.1.1意识研究的方法学问题 397

9.1.2“他人心理”问题 405

9.1.3“可感受特性”或主观体验问题 407

9.1.4“人工意识”问题 410

9.2计算模型中的意识 412

9.2.1符号处理式的意识模型 413

9.2.2计算模型能解释意识吗？ 416

9.3网络模型中的意识 424

9.3.1意识的脑并行模型 424

9.3.2基于功能模块和中央系统的模型 427

9.3.3神经认知研究模型 429

10认知科学的未来 432

10.1面临的挑战 432

10.1.1生态学的挑战 433

10.1.2社会学的挑战 437

10.1.3现象学的挑战 439

10.1.4解释学的挑战 441

10.2新近的趋势 446

10.2.1日益关注认知的社会方面 446

10.2.2进化和发展的新视野 451

10.2.3统一认知构架的探索 458

10.3未来的走向 462

10.3.1 “PSSH”还能走多远 463

10.3.2联结主义曙光初露 470

10.3.3两大“范式”相互融合的可能性 479

参考文献 489

后记 497

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