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人工智能哲学 · 第 461 页

PDF 物理页索引 469 · 人工智能哲学

书名
人工智能哲学
作者
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章节
人工智能哲学
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认为联结论适合于C3建模的第二个理由是:与冯·诺伊曼的构造体系不同,“学习”是联结论的中心。这就较容易使人想到怎样在联结论构造体系中实现C3模型,因为C3把学习当做认知的中心,甚至当做认知的本质。

第三个理由是,在任何非玩具型例子中,联结论表述只能通过对输人模式与输出模式之间复杂联结的分析来解释。至于能够给出何种对隐蔽单元活动的意义的分析,常常显得有些神秘,特别是在输入单元直接与某些感觉系统相联结,而输出单元直接与某些效应器系统相联结的场合。正是由于未能看破这种神秘性,致使福多尔和佩利舒(Fodorand Pylyshyn1988)在对联结论的批判中误人歧途。他们假定,微特征的“亚概念”空间必须被看作是对切成薄片的有效老式语义特征的量值分配:

很多联结论者认为,对应于常识性概念(椅子、约翰、杯子等等)的心理表象,“分布”在几批本身具有表述内容的较低层次单元上。使用普通的联结论术语,较高的或“概念层次”的单元对应于“亚概念”微特征空间中的一些矢量。这里的模型是某种像被定义的表达式与它的定义特征分析之间的关系那样的东西:所以概念单身汉可以被认为对应于一个特征空间中的一个矢量,这空间包含成年人、人、男性和已婚

15 概念的联结论构造

[1] 有时有这种看法:这个难点只限于个别隐蔽单元的意义,而不是许多单元上的活动矢量。其理由是,根据假定,虽然隐蔽单元可能确实没有任何概念意义,但活动矢量将会有。我希望C3能证明这一点也并非是必然的。对认知所作的心理学分析是彻头彻尾非概念的。描述的概念层次只不过是以心理计算方式提供了对心理计算因果活动过程的无效约束。

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