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认知心理学的定义和范围'...
1。社会心理学家：社会心理学家试图调查思考他人的心理过程。2。临床心理学家：临床心理学家研究心理过程在心理病理学中的作用。3。发展心理学家：发展心理学家对认知过程在整个生命周期中变化的方式的研究。4。神经心理学家：认知心理学也与神经心理学有关，神经心理学家试图了解心理处理与大脑活动之间的关联。5。组织心理学家：认知心理学在组织心理学家中的工业或组织建立中发挥作用，坚持要知道在组织或工业工作场所中如何在组织或工业工作场所中实现认知过程。认知心理学的范围：
催产素对情绪识别和信任的影响
患有饮食失调的人（ED）通常在社会认知方面遇到困难，包括情感识别[1，2]，心理理论[3]和信任[4]。理论上，具有社会认知的困难[5]，身体不满意[6] - 其中与状态焦虑和负面情绪水平的增加有关，与ED的发展和维持有关。催产素已被证明可以改善健康个体的状态焦虑和负面情绪[8]，以及EDS女性的情绪识别[9]。据我们所知，尚未有任何研究检查了催产素干预对这些心理过程的疗效，这些心理过程对女性学生人群有EDS的风险[10]。评估这样的人群很重要，因为饮食病情发生在从严重的临床ED到迷失的饮食的亚临床模式的连续性上，这将增加患上全面的ED和其他精神健康疾病的风险，如果不及时治疗。
简介：什么是功能主义1
计算代表性函数主义。从这个术语的意义上说，“功能主义”适用于上述功能解释的重要特殊情况，即心理解释类似于为思想提供计算机程序。何种神秘 - 我们的心理生活最初似乎是通过对心理过程的功能分析来消除的，以至于它们被认为是由数字计算机过程的原始操作所组成的，这些计算如此愚蠢，以至于在心理解释中吸引了他们，这不涉及问题的提示。在这种意义上，功能主义的关键概念是代表和计算。心理状态被认为是通过一种思想语言系统地代表世界的，心理过程被视为涉及这些代表的计算。在此术语意义上的功能主义并未在此处探讨，而是在第2卷中进行了讨论，即“心理代表”。
从信息处理到具体的认知。
认知革命诞生于20世纪中叶，是对行为主义局限性和理解心理过程的愿望的回应。这一运动的核心是可以将思想视为类似于计算机的信息处理系统。乔治·米勒（George A. Miller）和乌尔里克·奈瑟（Ulric Neisser）等研究人员在这种范式转变中是先驱。他们认为，可以使用信息处理模型来研究思想，该模型涉及获取，存储和操纵信息以使世界有意义。信息处理模型提出的是，可以通过将复杂的心理过程分为一系列离散阶段来理解认知功能，例如感知，记忆和解决问题。认知心理学家使用计算机类比来描述心理操作，将大脑比作中央处理单元（CPU），该单元（CPU）从环境中处理信息输入[3，4]。
惯用手对优势和非优势形象的影响
具身认知假定所有心理过程都由身体及其与环境的感觉运动相互作用所塑造（Casasanto，2009 ；Garbarini 和 Adenzato，2004 ；Madan 和 Singhal，2012 ；Wilson，2002）。通过身体体验发展认知是身体特异性假设的基础，该假设认为不同身体的个体与周围环境的互动方式不同，因此应该表现出不同的思维方式（Casasanto，2009 ）。由于右撇子（RH）和左撇子（LH）个体以系统不同的方式使用身体，研究心理过程如何随着手优势而变化是研究这一假设的理想方法（Brunyé 等人，2012 ；Conson 等人，2010 ；Willems 等人，2010 ）。一种这样的心理过程是运动意象或对动作的想象而不进行实际执行（Madan & Singhal，2012）。运动意象主要涉及两种感觉方式：视觉和动觉。视觉方式涉及对想象运动的视觉化，而动觉方式则要求个体想象运动的感觉。这两种方式并不互相排斥。例如，即使在被指示在想象不熟悉的动作时使用动觉，个体也会使用视觉方式，这表明视觉方式是为了补充不熟悉动作不太生动的动觉形象（Mizuguchi 等人，2016 年；Olsson 等人，2008 年）。
Jobst Landgrebe 著《无所畏惧的人工智能》...
尽管本书许多部分的讨论可能相当复杂，但总体论点却相当简单：我们设计的任何东西（计算机或任何其他机器）最终都必须是一个可以用数学建模的系统。也就是说，我们设计的任何引擎最终都是一个逻辑系统，可以用我们可用的数学进行形式建模和描述。然而，正如 L&S 所说，思维不是一个逻辑系统，而是一个动态复杂系统，任何已知的数学都无法建模或描述。L&S 拒绝身心二元性，并认为心理过程本身就是物理过程。此外，对这些心理过程进行建模的复杂性不仅仅是它们复杂的时间或随机行为的函数；而是由于这些过程是动态的、自适应的、不断发展的，并且构成了系统，其行为影响着它们所处的环境，也受其影响。根据 L&S 的说法，这是现代机器学习技术的局限性的根源：虽然人们可以在一组输入输出对上“训练”深度网络，但在任何狭窄的领域之外，没有任何一组训练数据可以充分预测未来的环境，因为该环境本身的状态