【文章內容簡介】 腳本是知識表征的高級心理單位之一，人可以通過分析腳本的結構和修正腳本從而讓腳本更好地為自己服務。比如，一個早上上班或上學常遲到的人，可以調整早起的時間，還可以嘗試在睡覺前準備好第二天穿的衣服，收拾好公文包書包等，這樣可以簡化第二天早上的事務。 ? 與傳統(tǒng)的基于符號的解釋相比，聯(lián)結主義的興起為有關表征的解釋提供了一個新的視角。神經網絡組成的計算模型和分布式表征等觀點更多地提供了知識表征的微觀結構的特征。 二、分布式表征 —— 基于聯(lián)結主義取向的知識表征 ? 平行加工方法 (parallel processing approach)于 20世紀 80年代初成為一種的認知研究范式，即聯(lián)結主義模型。 （一）聯(lián)結主義 ? 這種模型的基本構成成分包括單元和聯(lián)結。單元是帶有活性值 (activation value)的簡單加工器，聯(lián)結則是單元之間相互作的中介，單元及單元之間的聯(lián)結被稱為網絡。單元通過聯(lián)結形成平行分布式加工 (parallel distributed processing，PDP)的網絡。記憶、知覺和思維等心理操作被認為是以平行的方式進行工作，并且分布在高度復雜的神經網絡中。整個網絡系中的單元會同時 (平行地 )相互激活或抑制。正是通過單元之間的聯(lián)結，知識得以分布于整個系統(tǒng)之中。 模型的結構 ? 聯(lián)結主義認為，信息是整個神經節(jié)的激活模式，知識信息并不存在于特定的地點，而是存在于神經網絡的聯(lián)結中或權重里，通過調整權重就可以改變網絡的聯(lián)結關系進而改變網絡的功能。 模型的結構 ? 第一，它強調的是人們在進行知識表征時，存儲的不是物體、圖形或者觀念的屬性及原型，而是單元間的聯(lián)結強度。通過聯(lián)結，物體、圖形和觀念可以被重建出來。第二，聯(lián)結主義模型認為，學習是聯(lián)結強度的獲得而不是學習各種規(guī)則。第三，聯(lián)結主義模型受到神經結構的啟發(fā)，所采用的是基于人腦而不是計算機的一種模型。計算機模型假設人們的知識都存儲在特定的單元里、聚集在特定的區(qū)域內的。聯(lián)結主義則認為所有知識都內隱地蘊藏在完成任務的設備結構之中 (聯(lián)結上 )，正如神經聯(lián)結的結構情形一樣，聯(lián)結強度決定著表征的成功與否。 模型的特點 ? 根據 PDP模型，知識的形式是在網絡結構中被表征的。網絡自身和單元并不表征信息，存儲在各單元之間的聯(lián)結強度可以對潛在的興奮或抑制進行不同度的加工。同時，各種單元的聯(lián)結被組合起來，以分布式方式表征單元之間的關系。分布式表征實際上是一種加工過程或者是一種潛在的加工過程。無論人們何時使用知識，都會改變對它的表征。 （二）分布式表征 ? 與符號表征相比，從聯(lián)結主義取向出發(fā)對知識所進行的分布式表征，顯示其優(yōu)越性。首先，分布式表征是內容與地址匹配的，也就是說過去經歷的事件或場景均能促進后續(xù)的記憶提取。例如：當你看到某個畫面、聞到某種氣味或看到某紀念物時，都有可能喚起你在某個地方旅游的記憶。其次，分布式表征允許產生動化加工，即在內容與地址的匹配方式上，相似的模式也會產生相似的反應。再次，分布式表征是定義表征的微觀結構，其模型中涉及的類神經元的加工單位，使得它與大腦的聯(lián)系更為直接，對認知中的許多問題給予了更有意義的答案。 模型的特點 ? 程序性知識是關于一件事情應該怎么做的知識。例如如何系鞋帶、開車、計算、修理等。程序性知識通常不能單純用語言來描述，更不是靠語言描述就能掌握的，往往需要反復的練習才能獲得。程序性知識的表征形式為產生式，其表名特點與陳述性知識有較大差異。 第二節(jié) 程序性知識的表征 ? 程序性知識表征的早期模型來自于人工智能和計算機模擬研究。計算機之所以能夠表征和組織程序性知識，在于它能夠以成套的規(guī)則對程序的產生和輸出進行管理，即產生式管理。 一、程序性知識的表征及其系統(tǒng) ? 程序性知識在人腦中也是以產生式規(guī)則來表征和存儲的，每個產生式規(guī)則均表述為“如果一那么” (if—then)的形式，可以稱之為產生式的“條件一行動”公式。如果產生式規(guī)則條件得到滿足，那么個體就做出某種相應的行為。例如，如果你的收音機打開開關后沒有聲音，那么首先要檢查電池的情況。在產生式規(guī)則中，“如果”部分指明了“那么”部分所必須滿足的一些條件。 (一 )產生式規(guī)則 ? 產生式系統(tǒng)的形成是一個過程，在這個過程中，要將不連貫的簡單動作操作轉化為自動化的熟練技能。這個過程包括以下三個階段：認知階段、聯(lián)結階段和自動化階段。 (二 )產生式系統(tǒng)的形成 ? 在認知階段，個體學習相關的知識和動作要領。例如一個人學習開汽車，先要學習相關的知識，了解各種操作的要領。這時，個體行為的一個重要特征就是對于所要解決的問題看一步走一步，對每一個產生式規(guī)則都有清晰的認識，并干出相當大的意志努力。 認知階段 ? 在聯(lián)結階段，個體的主要任務是通過反復的練習熟悉產生式系統(tǒng)。這時，個體聯(lián)結執(zhí)行各個產生式規(guī)則，使之成為一個問題解決的程序系統(tǒng)，并達到熟練應用的程度。在這個階段，個體解決問題已經不需要太多的意識和意志努力。 聯(lián)結階段 ? 在自動化階段，個體在熟練運用產生式系統(tǒng)的基礎上，對其進行協(xié)調和精細化。這時的個體更加善于識別各種條件以及條件之間的細微差別，使自己的反應更加適合、更加精確，解決問題時的意識和意志努力也進一步減少，人們在使用產生式系統(tǒng)時很少或者沒有意識到系統(tǒng)的運作。 每個產生式的內容貯存在工作記憶中，這意味著產生式系統(tǒng)的內容是陳述性知識。因此，當解決一個加法問題時，人們還可以意識到自己正在做什么，但是人們可能不能意識到或不能說出自己是怎樣解決問題的。 自動化階段 ? 當一個人獲得了某種程序性知識時，就獲得了運用該種知識去產生行為或解決相應問題的能力。根據程序性知識與特定領域的關聯(lián)程度，程序性知識可以分為兩大類。 二、程序性知識的范疇 ? 一般領域 (domain． general)的程序性知識，即認知活動中普遍應用的程序性知識，是個體順利進行認知活動所必須掌握的一般方法或途徑。例如：手段一目的分析、逆推、嘗試錯誤、事先做出計劃、探討各種可能性等。一般領域的程序性知識被稱為弱方法 (weak method)。一般領域的程序性知識的產生式規(guī)則的多件中包含了變量。 (一 )一般領域的程序性知識 ? 特殊領域 (domain． specific)的程序性知識，是幫助個體在具體情況中解決具體問題的特殊方法或途徑。其產生式規(guī)則的條件部分的限制性更強，適用性相對較小，但其解決問題的速度相對較快，被稱為強方法 (strong method)。 (二 )特殊領域的程序性知識 ? 例如，一位有經驗的程序員在編寫一個對數(shù)據進行排序的程序時，需要同時具備這兩方面的程序性知識。首先他要懂得編程序和做任何事情一樣，都要先清楚問題的要求和可以借助的已知條件，尋找和設計一定的解決方案，然后將一步步的方案轉化為程序，從而解決問題。這位程序員所懂得的對事情的分析解決的一般做法，就是一般領域的程序性知識。他還可以借鑒各種排序的方法，如泡法、選擇法等，這都是只適用于數(shù)據排序這一領域的，屬于特殊領域的程序知識。如果一個領域的專家積累了大量與該領域有關的程序性知識，并且能靈運用，就能夠游刃有余地迅速解決該領域的專業(yè)問題。 ? 盡管你沒有在激流中漂流過，但腦中也可以浮現(xiàn)出順流而下漂流的情景。心理表象 (mental image)是對事物形成的一種不能即時被感覺器官所感知的心理表征(Behrmann， Kosslyn和 Jeannerod， 1996)。表象包括記憶表象和想象表象，所表征的事物或事件可能是經歷過的事物，也可能是根本不存在的事物。 第三節(jié) 心理表象 ? (一 )心理旋轉 ? 心理旋轉是以心理表象為基礎，在想象自我或客體旋轉過程中產生的一種心理現(xiàn)象。謝帕德和梅茨勒等人 (Shepard和Metzler， 1971)對心理旋轉的信息加工機制的研究是空間認知領域的經典研究，對后來的表象研究產生了巨大的影響。 一、表象的心理操作 ? （ A）平面對，其中一個圖形在平面上旋轉 80176。 ； ? （ B）立體對，其中一個圖形在空間中旋轉 80176。 ； ? （ C）鏡象對，兩個不同的圖形 ? 被試的判斷結果表明，無論圖片所示的物體是在平面上調轉 (即通過旋轉畫紙就可以實現(xiàn) )，還是在三維深度中旋轉 (把物體方位旋轉“進”畫紙中去 )，判斷所用的時間都同兩個物體圖片上的角度差異呈線性關系，即兩