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下列各组中作为神经系统信息处理中心的是


A.脑和脊髓
B.脑和脑神经
C.脑
D.脊髓和脊神经

所属分类: 生物 (免费栏目) 浏览量: 113 次


胡塞尔(E.Husserl)是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家,他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。他认为,智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动,是一种对预期事实的搜素。



与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合,研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为认知主义的思想,其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。因而,一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理,把认知过程理解为信息加工过程,把一切智能系统理解为物理符号系统。



心智哲学是较认知科学高一层次的理论,但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设,认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学

认知心理学和人工智能,是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论,心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计算机相类比,是发展认知心理学的一条主要途径。



认知心理学旨在认识人类的认知心理,将这种认识通过计算机程序语言表达出来;人工智能致力于用计算机语言描述人的智能,并用计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。然而,它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序,该程序包括知道这个系统本身的过程,然后给系统以一定任务,它就会产生行为。这说明人工智能是确
实的、得到证实的。而认知心理学,还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因,就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为,带有很大假说性。



德雷福斯(L.Dreyfus)把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系:第一,胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二,胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成,及其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出,人的认知能力是通过实践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无
限的丰富性,构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面,这种想法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上,而这一点由于会陷入无穷的递归,所以人类永远不能完全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来,也不可能被清晰地理解。他还指出,胡塞尔的意识与明斯基(M.Minsky)的框架理论十分类似。人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题,它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的,人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础

早在1950年代,就出现了两种争论激烈的观点:一种认为计算机是处理思维符号的系统,另一种认为是对大脑建模的媒介;一种致力于用计算机示例世界的形式化表达,另一种则仿真神经元的交互;一种把问题解决当作智能的范型;另一种强调学习;一种使用逻辑,另一种基于统计;一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者,另一种将自己视作神经科学。事实上,它们分别代表了符号主义学派和连接
主义学派。



心理学中,定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料,但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同,这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾,目前人类对真实神经系统的了解非常有限,对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅,众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如,波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处,然而却缺乏必要的神经生理学基础 (董军,潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见:中国人工智能进展. 北京:北京邮电大学出版社,2001. 22)。



有观点认为,对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能,但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识,甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此,迫切需要方法论的指导,因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。



1980年代中后期,人们发现脑中存在混沌现象,由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟,因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程,人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统,而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

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