19世纪德国符兹堡学派曾做过复杂联想的实验，即给一个刺激词，要求被试回答在头脑里出现的第一个词。例如，主试说“动物”，大多数人脑子里出现的第一个词是“狗”。另一种实验是主试说一个词，让被试把按照一定方向联想到的词回答出来，这叫作指向性联想。若指定的方向是上一级，那么在刺激是“猫”时，回答就应该是“动物”；若指定的方向是下一级，回答就应该是“狸猫”、“白猫”或“老猫”等；当要求指向中间水平时，回答就应该是“狗”“兔”“鼠”之类的动物。由此可以想象到，在长时记忆中存储的数据不只是简单的联想，而且有带方向性的联想，即各种联系之间有上、中、下级的标号，这种标号指明了联系是什么性质的。简单联想只是第一个符号连接第二个符号，中间不必有标号，如X-Y。联想也可以是复杂的，如X代表黑板，关系为颜色，则Y就是黑色。这种方向性联想是数据在长时记忆中存储的基本形式。
记忆序列性材料是简单的联想，这种联想就是在头脑中把材料排列成一个简单的表。如果记忆复杂的材料，头脑中就会有两种结构：一种是序列性的；另一种是关系性的。关系性的结构对数学家来说，就是在X与Y之间按一定关系建立起联系，把这种关系用更一般的方式写出来就是R（X，Y）。如果用R(X，Y）可以表示某种逻辑关系，则在头脑中各种逻辑关系也可以保存起来。用计算机模拟人的思维模式，就是采用这种方法，即用记忆中表示相关结构的形式来保存各种信息。般常用的FORTRAN、ALGOL、PASCAL、BASIC等计算机程序语言还不适合以相关结构的形式来存储信息。现在又提出了表处理语言—LISP(List ProcessingLanguage)。这种表处理语言是在人工智能中模拟人的思维的最好的语言。
第三章 问题解决
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