内容简介
本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展开讨论。书中的观点在今天依然频繁成为学术讨论的焦点，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
AI简介
这是一本深度探讨认知架构、联结主义模型、符号加工模型以及多层感知器等复杂概念的作品。书中通过深入分析这些概念，揭示了大脑在处理和理解信息时所采用的策略和机制。
书中首先分析了认知架构中的符号加工与联结主义，指出这两种模型在表面上的巨大差异，但实际上，一些模型可以同时具有连接性和符号加工性。这为我们理解联结主义和符号加工之间的关系提供了新的视角。
接着，作者深入探讨了多层感知器的工作原理，包括输入节点、隐藏节点和输出节点之间的加权连接，以及这些连接权重的学习调整。这些节点通过加权连接彼此相连，连接的权重通常通过某种学习算法来调整。
此外，书中还详细讨论了递归结构化知识的实现方法，探讨了如何在大脑中表示和操作复杂的信息结构。作者提出了一些新的提议，如使用由一组空模板(treelet) 组成的表示系统，这种系统不需要过多的节点或连接，也不需要在节点之间快速建立新的连接的系统，但它能够编码复杂递归系统(如人类语言)中可表达的结构范围。
在探讨个体与种类的心理表示和依赖性时，作者揭示了我们在理解世界时，如何将个体与种类区分开来，以及这两者之间的相互影响。这种理解不仅有助于我们更好地理解自
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