C03~C04
SEED共读共在读书会216期《人工科学》C04-C05
领读：@Yuan
日期：2026-01-21
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第3章：思维心理学：将智慧嵌入自然 (The Psychology of Thinking)
- 本章主旨：提出关于人类思维的核心公理——作为行为系统，人是简单的。
- 3.1 核心隐喻：海滩上的蚂蚁 (The Ant on the Beach)
- 现象：蚂蚁回巢的路线极其复杂曲折。
- 质问：这是否意味着蚂蚁的大脑结构很复杂？
- 结论：不。蚂蚁的行为复杂性主要反映了海滩（环境）的复杂性。
- 推论：人也是如此。人类复杂的行为轨迹，主要是因为我们处于复杂的任务环境中，而我们内部的处理机制其实非常简单。
- 3.2 证据一：密码算术题 (Cryptarithmetic)
- 案例：求解 (已知 D=5)。
- 人类的表现：
- 人们不会进行穷举（10! 种可能性）。
- 人们使用启发式搜索 (Heuristic Search)：比如先处理进位，先推导 T=0。
- 过程分析：不仅是搜索答案，更是在不断地推理和消除矛盾。
- 3.3 内部环境的参数（人类认知的硬件限制）
- 串行处理 (Serial Processing)：虽然大脑可能有并行活动（如视觉），但在高级符号思维层面，我们一次只能处理一个操作。
- 短时记忆 (STM) 的瓶颈：
- 容量极小：7 +/- 2 块 (Chunks)。
- 这意味着我们在解决复杂问题时，必须借助于外部记忆（纸笔）或长时记忆。
- 长时记忆 (LTM) 的写入速度：
- 虽然容量无限，但写入很慢。每个组块写入需要 5-10秒（也就是著名的 8秒参数）。
- 这解释了为什么专家养成需要时间（十年定律）。
- 3.4 问题解决模型：通用解题者 (GPS)
- 手段-目的分析 (Means-Ends Analysis)：
- 识别当前状态与目标状态的差异。
- 在记忆中搜索能缩小这种差异的算子（Operator）。
- 应用算子，如果条件不满足，则将“满足条件”设为子目标。
- 结论：这一简单机制足以解释大量的人类解题行为。
- 手段-目的分析 (Means-Ends Analysis)：
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第4章：记忆与学习：作为思想环境的记忆 (Memory and Learning)
- 本章主旨：如果处理机制这么简单，人类如何处理复杂任务？答案在于记忆的组织。
- 4.1 语义丰富领域的悖论
- 问题：如果在代数题中人表现得像个简单的串行机器，为什么在国际象棋、医疗诊断中表现得如此惊人？
- 解释：专家的优势不在于更快的推理速度，而在于巨大的知识库（长时记忆）。
- 记忆即环境：对于思考过程来说，长时记忆实际上是外部环境的一部分（因为它查询需要时间，且内容是后天习得的）。
- 4.2 组块 (Chunking) 与 EPAM 理论
- 国际象棋实验：
- 大师能复盘只看了5秒的棋局，新手不能。（写入长时记忆需要5~10秒）
- 但在随机摆放的棋局中，大师和新手一样差。
- 结论：大师记的不是棋子位置，而是组块（熟悉的棋型模式）。大师脑中有约 50,000 个组块（相当于词汇量）。
- EPAM (基本感知器和记忆器)：
- 记忆不是堆积，而是一个辨别网络 (Discrimination Net)。
- 学习的过程就是生长这棵树，增加叶节点（存储新模式）或增加分叉（区分新旧模式）。
- 国际象棋实验：
- 4.3 产生式系统 (Production Systems)
- 知识的表征：人脑中的知识不是死的数据，而是条件-行动 (Condition-Action) 规则。
- If (看到开放线) Then (考虑把车移过去)。
- 直觉的祛魅：所谓的“直觉”或“灵感”，本质上就是极其快速的识别 (Recognition)。专家看到了模式，触发了产生式规则，直接调取了解决方案，跳过了搜索步骤。
- 知识的表征：人脑中的知识不是死的数据，而是条件-行动 (Condition-Action) 规则。
- 4.4 学习与理解
- 学习：就是任何能改进系统适应性的变化。在计算机中，就是修改产生式系统（增加新规则）。
- 理解 (Understanding)：
- 案例：“理解”一段物理描述（如ISAAC程序）。
- 定义：理解就是将外部的自然语言描述，转化为内部的问题空间表征（Problem Representation）。
- 一旦建立了正确的表征，解决问题往往就变成了简单的计算。