XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCOGNITIVE
1 认知科学中的计算
在本文中，我将尝试对这两个问题进行评论。第一个问题将引导我们讨论计算在我们理解人类（也许还有动物）认知方面所扮演的角色。我将研究各种这样的角色——从计算机作为工具来表达理论，通过其作为思想来源的角色，到大胆的经验主义主张，即认知实际上是一种计算。后一种立场（这将使我们进入我所说的“强等价”论题的讨论）甚至无法开始解决，直到我们对我们用计算这个术语来表达什么有了更清晰的理解——即我们打算用这个术语涵盖哪些过程系列。这是我将要讨论的主题中最具争议性的，但也是无法避免的；理解该学科背后的假设是理解最近关于重新定向的提议的先决条件
发展性认知神经科学
人类行为得到了目标定向（基于模型）和习惯性（无模型）决策的支持，每个决策的灵活性，准确性和计算成本都不同。习惯和定向系统之间的仲裁被认为是由称为元控制的过程调节的。但是，这些系统如何出现和发展仍然知之甚少。最近，我们发现，尽管5至11岁的儿童表现出了基于模型的决策的强大签名，但在此发展期间增加了，但在表现上显示了个体差异。在这里，我们检查了儿童期基于模型的决策和元控制的神经认知基础，并将研究重点放在执行功能，流体推理和大脑结构上。6-13岁之间的69名参与者完成了两步决策任务和广泛的行为测试电池。44个参与者的子集还完成了结构磁共振成像扫描。我们发现，元控制的个体差异与抑制任务的性能和dorso侧侧前额叶，颞叶和上山皮层的厚度的个体差异特别相关。这些大脑区域可能反映出对元控制至关重要的认知过程的参与，例如认知控制和上下文处理。
认知心理学和神经科学
4课：认知心理学和神经科学9 4.1学习的第一年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 4.2学习的第二年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 4.2.1一般课程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 4.2.2生物学/神经科学专业化。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4课：认知心理学和神经科学9 4.1学习的第一年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 4.2学习的第二年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.2.1一般课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4.2.2生物学/神经科学专业化。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.2.3心理学专业化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.3学习的第三年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.3.1一般课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.3.2生物学/神经科学专业化。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.3.3心理学专业化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
认知进化的转变
动物认知的进化史似乎涉及一些重大转变：这些重大变化为认知开辟了新的系统发育可能性。在这里，我们回顾并对比了当前认知进化的过渡性解释。我们讨论了进化过渡的一个重要特征应该是它改变了可进化的东西，因此过渡前后的可能表型空间是不同的。我们开发了一种认知进化的解释，重点关注选择如何影响神经系统的计算架构。对操作效率或稳健性的选择可以推动计算架构的变化，从而使新类型的认知可进化。我们提出了动物神经系统进化的五个主要转变。每一个都产生了不同类型的计算架构，改变了谱系的可进化性并允许新认知能力的进化。过渡性解释的价值在于，它们通过关注具有重大后果的变化，允许宏观进化的宏观视角。然而，对于认知进化，我们认为最有用的是关注改变可进化内容的神经系统的进化变化，而不是关注特定的认知能力。
