12、联结主义：合成心理学的新视角

联结主义：合成心理学的新视角

在认知科学的研究领域中，联结主义作为一种独特的研究方法，为合成心理学提供了新的可能性。本文将深入探讨联结主义在合成心理学中的应用，通过具体的例子展示其在解决问题、揭示规律等方面的优势。

1. 联结主义与合成

在合成心理学的研究中，研究者通常会先确定一组基本的构建模块，这些模块定义了原始元素，所有可用原始元素的集合则构成了整个架构。在认知科学里，架构可以是一种编程语言，也可以是硬件和软件元素的组合。

联结主义基于对大脑信息处理方式的一般假设。它认为信息处理的原始元素是单个神经元，神经元之间的连接模式类似于传统计算机中的程序，并且大脑的信息处理方式与数字计算机有很大不同。

联结主义研究的一般步骤如下：
1. 确定问题 ：研究者首先要确定一个感兴趣的问题，并将其转化为能够呈现给联结主义网络的形式。
2. 选择架构 ：选择一个通用的联结主义架构，包括处理单元的类型、连接模式和学习规则。
3. 训练网络 ：让网络学习解决问题，这通常涉及到一些与学习算法相关的额外选择，如隐藏单元的数量、模式的呈现方式、权重的更新频率以及一些决定学习进程的参数值。

以一个训练网络对艾伯塔省地图上城市间距离进行判断的例子来说明。研究者选择了13个不同的城市位置，将所有可能的城市对作为刺激呈现给网络，网络的任务是对城市间的距离进行0 - 10的评分。

2. 空间的度量表示

在日常生活中，我们与视觉和空间世界的互动基于空间是度量的这一基本体验。数学上，空间是度量