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第1章 绪论1

1.1心智1

1.2心智的哲学问题2

1.3心智的生物学基础5

1.4心智的智能科学问题7

1.5心智的结构15

1.6心智的模块性16

1.7心智的社会19

1.8自动机理论20

1.8.1概述20

1.8.2有限状态自动机23

1.8.3概率自动机24

1.8.4细胞自动机25

1.9图灵机26

1.10心智的计算理论27

第2章 心智模型CAM32

2.1概述32

2.2心智建模标准35

2.3认知心智建模39

2.3.1物理符号系统39

2.3.2 ACT-R39

2.3.3 Soar41

2.4联结心智建模43

2.4.1联结机制43

2.4.2自适应谐振理论45

2.5智能体心智建模48

2.6 CAM系统结构49

2.7 CAM认知周期53

第3章 记忆55

3.1概述55

3.2动态描述逻辑基础56

3.2.1基本概念57

3.2.2动态描述逻辑语义59

3.2.3动态描述逻辑推理59

3.3长时记忆61

3.3.1语义记忆63

3.3.2情景记忆69

3.3.3程序性记忆72

3.4短时记忆74

3.4.1短时记忆编码74

3.4.2信息提取76

3.4.3 CAM的短时记忆78

3.5工作记忆80

3.5.1工作记忆模型81

3.5.2工作记忆和推理82

3.5.3工作记忆的神经机制83

3.6遗忘理论84

3.7记忆的生理机制88

3.8记忆-预测理论91

3.8.1恒定表征91

3.8.2大脑皮质区的结构91

3.8.3大脑皮质区如何工作92

第4章 意识94

4.1概述94

4.1.1意识的基本要素97

4.1.2意识的属性100

4.2意识理论101

4.2.1意识的剧场模型101

4.2.2意识的还原论理论104

4.2.3神经元群组选择理论107

4.2.4意识的量子理论109

4.2.5意识的方块模型111

4.2.6综合信息理论112

4.3注意114

4.3.1注意的功能114

4.3.2选择性注意116

4.3.3注意分配121

4.3.4注意系统122

4.4元认知122

4.4.1元认知知识123

4.4.2元认知体验123

4.4.3元认知监控123

4.4.4元认知训练124

4.5动机124

4.5.1概述124

4.5.2动机理论125

4.6 CAM的意识子系统130

4.6.1觉知模块131

4.6.2注意模块132

4.6.3全局工作空间模块133

4.6.4动机模块134

4.6.5元认知模块136

4.6.6内省学习模块137

第5章 视觉感知138

5.1皮质视觉区138

5.2视觉计算理论140

5.2.1马尔的视觉计算理论140

5.2.2格式塔视觉理论143

5.2.3双视觉通路144

5.2.4拓扑视觉理论144

5.3特征捆绑145

5.3.1时间同步理论146

5.3.2特征捆绑的形式模型147

5.3.3特征整合理论147

5.3.4神经网络模型148

5.4物体识别149

5.4.1视觉表象149

5.4.2物体底层特征提取149

5.4.3关系编码151

5.4.4学习识别网络152

5.4.5连接搜索153

5.5视觉空间认知154

5.6视觉有效编码159

第6章 运动控制164

6.1运动控制的神经结构164

6.2大脑皮质运动区166

6.3基底神经节167

6.4运动控制通路172

6.5脑电信号分析175

6.5.1脑电信号分类175

6.5.2脑电信号分析方法177

6.6运动的神经编码178

6.6.1概述178

6.6.2熵编码理论180

6.6.3贝叶斯集群编码184

6.6.4贝叶斯集群解码185

6.7脑机接口186

6.7.1概述186

6.7.2脑机接口技术188

6.7.3 P300脑机接口系统191

6.8脑机融合194

第7章 语言认知197

7.1心理词典197

7.2语言输入的知觉分析199

7.2.1口语输入199

7.2.2语音编码200

7.2.3韵律认知201

7.2.4书面输入208

7.2.5单词识别210

7.2.6言语产生211

7.3乔姆斯基的形式文法213

7.3.1短语结构文法213

7.3.2上下文有关文法214

7.3.3上下文无关文法215

7.3.4正则文法216

7.4扩充转移网络218

7.5概念依赖理论221

7.6语言理解223

7.6.1概述223

7.6.2发展阶段225

7.6.3基于规则的分析方法228

7.6.4基于语料的统计模型232

7.6.5机器学习方法234

7.7脑语言功能区237

7.7.1经典语言功能区237

7.7.2语义相关功能区239

7.7.3音韵相关功能区239

7.7.4拼字相关功能区239

7.7.5双语者脑语言功能区240

7.8语言理解的神经模型240

7.8.1失语症240

7.8.2经典定位主义模型242

7.8.3记忆-整合-控制模型244

第8章 学习246

8.1概述246

8.2强化学习248

8.2.1强化学习模型248

8.2.2 Q学习251

8.2.3部分感知强化学习253

8.2.4基于动机的强化学习254

8.2.5 Soar系统的强化学习261

8.3深度学习264

8.3.1概述264

8.3.2人脑视觉机理265

8.3.3自编码器265

8.3.4受限玻耳兹曼机267

8.3.5深度信念网络269

8.3.6卷积神经网络271

8.4内省学习276

8.4.1概述276

8.4.2内省学习一般模型278

8.4.3内省学习的元推理279

8.4.4失败分类280

8.4.5内省过程中的基于案例推理280

8.5脑认知数据分析281

8.5.1脑功能成像281

8.5.2脑神经语义282

8.5.3脑功能连接性分析283

第9章 类脑计算286

9.1概述286

9.2蓝脑计划288

9.2.1脑神经网络288

9.2.2脑皮质模型289

9.2.3超级计算模拟292

9.3欧盟人脑计划295

9.3.1概述295

9.3.2峰电位时序相关可塑性298

9.3.3统一脑模型301

9.4美国脑计划303

9.4.1人类连接组项目303

9.4.2 MoNETA304

9.4.3惠普忆阻器306

9.4.4 Neurocore芯片307

9.5大脑模拟系统Spaun308

9.6神经形态芯片311

9.6.1神经形态芯片的发展简史311

9.6.2 IBM的TrueNorth神经形态系统313

9.6.3英国SpiNNaker315

9.7智能科学发展路线图316

9.7.1初级类脑计算317

9.7.2高级类脑计算320

9.7.3超脑计算322

参考文献326

索引355