联想主义思想 associationist theories of thought (Eric Mandelbaum)
首次发表于 2015 年 3 月 17 日;实质修订于 2020 年 6 月 24 日
联想主义是最古老的思维理论之一,而且以某种形式或另一种形式被广泛接受。联想主义几个世纪以来一直是经验主义的推动力量,从英国经验主义者到行为主义者和现代连接主义者。然而,“联想主义”并不是指特定的认知理论,而是一系列相关但可分离的命题。将这些命题联系在一起的是对思维某种非理性的承诺:一个生物的心理状态之间存在关联,是因为其因果历史的某些事实,而且这些心理状态的关联意味着将一对关联中的一个想起来将会确保另一个也被激活,其他条件不变。
什么是联想主义? 联想主义是一种将学习与思维联系起来的理论,基于有机体的因果历史原则。自其早期起源以来,联想主义者一直试图将有机体的经验历史作为认知结构的主要塑造者。在其最基本的形式中,联想主义声称,思想对成对出现的基础是有机体的过去经验。因此,例如,联想主义的基本形式(如休谟的观点)可能声称,有机体在环境中接触 X 和 Y 的频率决定了将来有关 X 和有关 Y 的思想一起出现的频率。
联想主义之受欢迎程度部分归因于它能服务于众多不同的大师。特别是,联想主义可以被用作学习的理论(例如,行为主义理论化),思维的理论(如詹姆斯的“思维流”),心理结构的理论(例如概念对),以及思维实施的理论(例如连接主义)。所有这些理论是可分离的,但共享一个相关的经验主义友好的核心。在这里使用的“纯粹的联想主义者”将指的是那些持有学习、思维、心理结构和实施的联想主义理论的人。这个“纯粹的联想主义者”是一个有些理想化的立场,可能没有任何特定的理论家曾经持有过,但许多人以不同程度的接近(例如,洛克 1690/1975;休谟 1738/1975;桑代克 1911;斯金纳 1953;赫尔 1943;柴奇兰 1986, 1989;柴奇兰和塞诺夫斯基 1990;斯莫伦斯基 1988;埃尔曼 1991;埃尔曼等 1996;麦克莱兰等 2010;瑞德尔和麦康奈尔 2006;法齐奥 2007)。
在这些联想主义的核心用途之外,多年来该运动还与许多不同的教义紧密联系在一起:经验主义、行为主义、反表征主义(即对心理解释中表征现实主义的必要性持怀疑态度)、渐进学习和领域通用学习。所有这些论题与核心联想主义思想是可分离的(见第 7 节)。虽然一个人可以成为一个持有这些论题的联想主义者,但其中一些论题在不同程度上暗示了联想主义。这些额外论题与联想主义的历史和社会联系紧密,因此将在下文中间断性地讨论。
联想主义作为心理过程的理论:经验主义的联系 经验主义是一种普遍的理论观点,倾向于提供一个学习理论,以尽可能解释我们的心理生活的大部分。从英国经验主义者到斯金纳和行为主义者(参见行为主义条目),主要关注点一直是通过学习来争论概念的获得(对于经验主义者来说是“观念”,对于行为主义者来说是“反应”)。然而,支持这种学习的心理过程本身几乎从不被认为是可以学习的。[1] 因此,减少必须假设的心理过程的数量限制了理论家所负担的先天机制的数量。联想主义在其最初形式中,如休谟(1738/1975)所述,被提出作为一种心理过程的理论。联想主义者试图通过假设只有一个心理过程来回答有多少心理过程的问题:联想观念的能力。[2]
当然,思想家执行许多不同类型的认知行为,因此如果只有一个心理过程,即联想能力,那么这个过程必须足够灵活,能够完成广泛的认知工作。特别是,它必须能够解释学习和思考。因此,联想主义在这两个方面都得到了应用。我们将首先讨论学习理论,然后在分析该理论并看到被认为是学习的内容后,我们将回到联想主义的思考理论。
联想主义作为学习理论 在其中一个意义上,“联想主义”是指有关生物体如何获得概念、联想结构、反应偏好甚至命题知识的理论。众所周知,联想主义在约翰·洛克的《人类理解论》(1690/1975)出版后开始流行。然而,洛克对联想主义的评论简洁(但富有成果),并没有对学习进行深入探讨。第一个详细阐述联想主义作为学习理论的认真尝试是由休谟在《人性论》(1738/1975)中提出的。休谟的联想主义首先是一种连接感知(“印象”)如何决定思维链(“观念”连续)的理论。休谟的经验主义,如“复制原则”所规定的那样,要求心灵中没有不是先在经验中给出的观念。对于休谟来说,联想的原则限制了观念一旦从印象中复制出来后的功能角色:如果印象 IM1 和 IM2 在感知中关联,那么它们对应的观念 ID1 和 ID2 也会关联。换句话说,观念的排序是由引起观念产生的印象的排序决定的。
休谟的理论需要分析哪些印象之间的联想关系对于确定观念的排序至关重要。休谟的分析包括三种类型的联想关系:因果关系、接近关系和相似关系。如果两个印象实例化了这些联想关系之一,那么它们对应的观念将模仿相同的实例化。例如,如果印象 IM1 与印象 IM2 同时发生,那么(其他条件相同的情况下),它们对应的观念 ID1 和 ID2 将会关联。
正如所述,休谟的联想主义主要是一种确定观念功能特征的方式。但我们还没有说到两个观念如何关联(请参见第 4 节)。相反,我们可以将休谟的贡献看作是引入了一种非常有影响力的学习类型——联想学习。休谟的理论旨在解释我们如何学会关联某些观念。我们可以抽象出休谟的观念框架和他解释联想学习的具体关系的方法,更一般地陈述联想学习理论:如果经验的两个内容 X 和 Y 实例化某种联想关系 R,那么这些内容将会关联起来,以至于将来激活 X 的时候往往会引起 Y 的激活。然后,联想主义者必须解释关系 R 的具体含义。休谟式的联想学习(其中 R 等同于因果关系、接触性或相似性)产生了巨大的影响,影响了杰里米·边沁、约翰·斯图尔特·密尔和亚历山大·贝恩等人的观点(例如,参见约翰·斯图尔特·密尔和 19 世纪苏格兰哲学的条目)。[7]
联想主义直到伊凡·巴甫洛夫的工作才开始兴起,这推动了心理学中行为主义运动的后续崛起。巴甫洛夫引入了古典条件作为联想学习的现代化版本。对于巴甫洛夫来说,古典条件在某种程度上是一种实验范式,用于教导动物学习刺激之间的新联想。学习的一般方法是将一个无条件刺激(US)与一个新颖刺激配对。无条件刺激只是一种在没有训练的情况下能够引发有机体反应的刺激。由于这种反应本身并不是学习得来的,所以这种反应被称为“无条件反应”(UR)。在巴甫洛夫的经典实验中,无条件刺激是肉粉,因为肉的气味会自动引起他的犬类实验对象的流涎反应(UR)。然后,将无条件刺激与中性刺激(如铃声)配对。随着时间的推移,无条件刺激和中性刺激之间的接触使得中性刺激引发与无条件刺激相同的反应。一旦铃声开始引发流涎反应,铃声就成为“条件刺激”(CS),当仅仅由铃声引发流涎反应时,流涎反应就成为“条件反应”(CR)。这里的联想学习是学习在铃声和流涎之间形成新的刺激-反应对。
古典条件是一个相当有限的过程。它是一种“刺激替代”范式,其中一个刺激可以被另一个刺激替换以引发反应。然而,被引发的反应应该保持不变;改变的只是与反应相关联的刺激。因此,对于一些人来说,古典条件似乎过于局限,无法解释有机体表现出的各种新行为。
爱德华·索恩戴克在猫的难题盒子实验中,通过引入后果的概念,拓宽了联想学习理论。索恩戴克将联想学习的概念从本能行为和感官替代扩展到真正的新行为。索恩戴克的实验最初探究了猫如何学会抬起杠杆来逃离被困在 "难题盒子"(前身为 "斯金纳盒子")中的情况。猫的行为,例如试图抬起杠杆,并不像巴甫洛夫实验中的条件反射一样是本能行为。此外,猫的行为是由其带来的后果所塑造的。对于索恩戴克来说,正是因为抬起杠杆导致门打开,猫才学会了杠杆和门之间的联系。这种学习的新观点,即操作性条件反射(因为有机体在其环境上 "操作"),不仅仅是巴甫洛夫的被动学习,而是一种非物种特定的、普遍的、主动的学习理论。
这项研究最终形成了索恩戴克(Thorndike)著名的“效应定律”(1911 年),这是联想主义学习的第一个经典心理学定律。它断言,伴随着有满足感的有机体的反应,其他条件不变的情况下,更有可能与执行行为的情境相关联,而伴随着动物的不适感的反应,其他条件不变的情况下,会使得在有机体遇到相同情境时,该反应发生的可能性降低。产生的积极或消极感越强烈,行为发生的可能性就越大。索恩戴克还加入了“锻炼定律”,即根据过去情境和反应之间的配对频率,其他条件不变的情况下,对情境的反应与情境之间的联系会更紧密。索恩戴克的范式由 B.F.斯金纳(例如,斯金纳 1953 年)推广和扩展,他强调形成联想的基础不仅是后果,还有强化。对于斯金纳来说,行为会根据行为产生的强化的频率和强度与情境相关联。
自斯金纳以来,联想学习已经出现了许多不同的变体。但是,所有的变体都应该与其历史前辈分享的是,联想学习应该反映世界中的相关性,而不会为其添加额外的结构(有关所谓的联想理论如何夹带额外结构的一些示例,请参见第 9 节)。关于联想学习检测到的相关性(即,对联想关系 R 的首选分析),在理论家之间存在争议并且会发生变化。
联想学习的最终广泛共享,尽管不是核心的属性是关于联想学习的领域普遍性。联想学习的领域普遍性在联想主义者中的普遍性在很大程度上是由于他们传统经验主义的忠诚:剔除领域特定的学习机制会限制一个人必须假设的先天心理过程的数量。因此,毫不奇怪,发现休谟和巴甫洛夫都认为,联想学习可以用来获取任何内容之间的关联,而不管内容的类型如何。例如,巴甫洛夫写道,
任何随意选择的自然现象都可以转化为条件刺激。任何视觉刺激,任何所需的声音,任何气味,以及通过机械手段或热或冷的应用刺激皮肤的任何部分,从未失败地刺激唾液腺。(巴甫洛夫 1906 年:615)
对于巴甫洛夫来说,条件刺激的内容并不重要。任何内容都可以,只要它在有机体的学习历史中扮演正确的功能关系。从这个意义上说,学习是领域通用的,不关心内容是什么,只关心它所扮演的角色(有关此主题的更多信息,请参见第 9.4 节)。[12]
联想主义作为心理结构理论 联想学习是一系列相关观点的总称,将学习解释为将刺激与反应(在操作性条件作用中),或将刺激与其他刺激(在经典条件作用中),或将刺激与价值(在评价性条件作用中)相联系。[13] 联想学习理论引发了一个问题:当一个人学会将内容 X 和 Y 关联起来时,例如,由于先前与 X 和 Y 实例化的 R 的经验,他如何存储 X 和 Y 关联的信息?[14] 对于这个问题,一个高度人为的样本答案可能是,思考者学会了一个明确表示的无意识条件规则,即“当激活 x 的标记时,也激活 y 的标记”。与这样一个高度理性化的回答不同,联想主义者发现了一种自然的(虽然不是必要的,见第 4.2 节)互补观点,即信息存储在一个联想结构中。
联想结构描述了连接两个不同心理状态的类型的联系。[15] 这样一个结构的例子是联想对盐/胡椒。[16] 联想结构在第一实例中是功能性的:如果 X 和 Y 形成一个联想结构,那么在其他心理状态的中介下,激活 X 的心理状态会引起 Y 的心理状态,反之亦然(例如,明确表示的规则告诉系统激活一个概念,因为它的关联已经被激活)。[17] 换句话说,说两个概念是关联的意味着说它们之间存在一个可靠的、心理基本的因果关系——一个概念的激活会导致另一个概念的激活。因此,说某人拥有盐/胡椒结构意味着说盐的激活会导致胡椒的激活(反之亦然),而不需要任何其他认知状态的帮助。
联想结构最自然地与命题结构进行对比。纯粹的联想主义者反对命题结构——表达命题的心理表征的字符串——因为命题结构的心理表征除了两个概念之间的联想关系之外还具有结构。例如,联想结构“绿色/巨嘴鸟”并不将绿色断言到巨嘴鸟上。如果我们知道一个思维中存在绿色和巨嘴鸟之间的联想关系,那么我们就知道激活其中一个概念会导致另一个概念的激活。纯粹的联想理论排除了断言,因为命题结构不仅仅是一系列联想。在联想结构中,“联想”只表示心理表征之间的因果关系,而断言(大致上)则表达了世界上的事物之间的关系(或指定外部关系的意向内容)。说某人有一个联想的思维“绿色/巨嘴鸟”告诉你有关概念在一个人的思维中激活的因果和时间序列的信息;而说某人有一个思维“有一只绿色的巨嘴鸟”告诉你一个人正在将绿色特性归属于一个特定的巨嘴鸟(详见 Fodor 2003: 91–94,对此观点的扩展)。
联想结构不仅仅适用于简单概念之间。人们可能有理由假设联想结构存在于命题要素之间(见第 5 节)或概念与价值之间(见第 8 节)。但是,前述内容并不意味着所有结构都是联想的或命题的——心智可能还存在其他表征格式(例如,类比大小或图像结构;参见 Camp 2007;Quilty-Dunn 即将发表)。例如,并非所有语义相关的概念都存在于联想结构中。语义相关的概念实际上可能直接关联(如医生/护士),也可能不关联(如马/斑马;参见 Perea 和 Rosa 2002)。结构上的差异不仅仅是理论上的可能性,因为这些不同的结构具有不同的功能特点:例如,在患有痴呆症的受试者中,条件联想似乎比语义联想持续时间更长(Glosser 和 Friedman 1991)。
4.1 联想对称性 联想结构的分析意味着,其他条件相同的情况下,联想在其因果效应上是对称的:如果思考者在盐/胡椒之间有一种联系,那么盐应该能够像胡椒一样引发反应,就像胡椒引发盐一样(有关对称性观点的广泛讨论,请参见 Quilty-Dunn 和 Mandelbaum 2019)。但是,并非所有条件都是相等的。例如,行为主义者如 Thorndike、Hull 和 Skinner 知道学习的顺序会影响回忆的因果顺序:如果总是听到“盐和胡椒”,那么盐更有可能激活胡椒,而不是胡椒激活盐。因此,在联想结构的分析中,其他条件相同的假设中包括了联想元素的学习在顺序上是等概率随机的理想化。
同样地,当个体相关元素之间的关联连接数量不同时,联想对称性就会被违反。例如,在绿色/巨嘴鸟的情况下,大多数思考者与绿色相关的联想要比与巨嘴鸟相关的联想要多得多。假设我们有一个只将巨嘴鸟与绿色相关联的思考者,但将绿色与许多其他概念(如草、蔬菜、茶、克米特、晕船、苔藓、霉菌、灯笼、爱尔兰等)相关联。在这种情况下,可以预期巨嘴鸟会比绿色更快地激活绿色,因为前者的联结强度在其他相关联中受到的削弱要比后者小。
4.2 联想结构的激活图 联想激活图(有时称为“扩散激活”图,柯林斯和卢夫特斯,1975 年)是一个单个思考者的所有概念之间的联想连接的映射。[18] 有许多操作联想连接的方法。在抽象层面上,心理学家将尝试探索哪些概念(或其他心理元素)激活了其他概念(或元素)。想象一个被要求判断一串字母是否构成一个单词的受试者,这是在“词汇决策任务”中给予受试者的典型目标。如果一个受试者刚刚看到了单词“鼠标”,我们假设鼠标的概念被激活了。如果受试者比较快地说出“光标”是一个单词,而不是说“烤面包机”是一个单词,那么我们可以推断出光标被启动了,并且在这个思考者中与鼠标有联想关系。同样,如果我们发现“啮齿动物”也被更快地回应,那么我们知道啮齿动物与鼠标有联想关系。使用这个过程,可以生成一个思考者思维的联想映射。这样的映射将构成一个人所拥有的联想结构的映射。然而,要成为一个真正的激活图——一个真正的概念促进什么的映射——该映射还需要包括关于概念之间对称性违规的信息。
4.3 联想学习与联想结构之间的关系 英国经验主义者希望拥有一个彻底的纯联想主义理论,因为这样可以减少他们需要假设的先天机制的负担。同样,行为主义者也倾向于想要一个纯联想主义理论(有时出于类似经验主义的倾向,有时是因为他们是像斯金纳这样的激进行为主义者,禁止所有关于心理表征的讨论)。纯联想主义者倾向于偏爱弗多尔(2003)所称的“裸骨联想”。这个想法是,X 和 Y 之间的联想连接的当前强度在其他条件不变的情况下,由 X 和 Y 的过去联想的频率决定。如前所述,裸骨联想假设联想结构至少隐含地编码了 X 和 Y 过去联想的频率,并且该联想纽带的强度由有机体以前经历 X 和 Y 的历史决定。换句话说,过去联想的学习历史决定了相应联想结构的当前功能特征。
尽管上述描绘的联想学习导致联想结构的图景对许多人来说很有吸引力,但它并不是强制性的,因为没有先验的理由来阻止任何类型的结构从特定类型的学习中产生。例如,人们可以通过联想学习获得命题结构(参见 Mitchell 等人 2009 年和 Mandelbaum 2016 年的论证,这不仅仅是一种逻辑上的可能性)。这可以通过两种方式实现。首先,人们可以获得一个具有命题作为其关联之一的联想结构。假设每次父亲回家时他立即做晚餐。在这种情况下,人们可能将命题“爸爸在家”与概念“晚餐”关联起来(也就是说,人们可能会获得:“爸爸在家/晚餐”)。然而,人们也可能通过联想学习得到一个命题结构。如果每次父亲回家时他都做晚餐,那么人们可能最终学到“如果爸爸在家,晚餐很快就会来”的命题结构。
4.4 消退和反条件化 联想学习与关于如何调节联想的联想结构之间存在着不同而紧密的关系。联想理论家,特别是从巴甫洛夫开始,对调节已经创建的联想所必需的功能特征非常清楚。人们已经达成了两种普遍认可的途径:消退和反条件化。假设通过联想学习,您已经学会将一个条件刺激(CS)与一个无条件刺激(US)关联起来。我们如何打破这种关联?联想主义者认为,通过两种不同类型的联想学习(/取消学习),可以打破联想结构。消退是其中一种过程的名称。在消退过程中,通过仅呈现 CS 而不呈现 US(有时也呈现 US 而不呈现 CS),将 CS 和 US 的外部呈现解耦。随着时间的推移,生物体将学会断开 CS 和 US 之间的联系。
反条件化是指与消除类似的过程,尽管它是通过稍微不同的方法进行的。只有当一个有机体在评价条件化范式中获得了心理表征和价值的关联时,反条件化才能发生。假设一个人将鸭子与积极的价值关联起来。通过反条件化来打破这种关联,不是通过消除中会发生的积极价值的缺失,而是通过相反的价值,即消极的价值来引入鸭子。在多次接触后,初始的表征/价值关联会减弱,甚至完全消失。[21]
消除和反条件化的成功程度以及它们的工作原理是一些争议的来源,也有一些理由认为这两种方法都非常无效(Bouton 2004)。尽管传统观点认为消除会打破联想的纽带,但消除是通过打破先前创建的联想纽带还是通过保持该纽带不变但创建新的、更显著(也许是特定于环境的)CS 和其他心理状态之间的关联,这是一个开放的经验问题(Bouton 2002,Bendana 和 Mandelbaum 即将出版)。此外,在许多情境中观察到了重新出现的现象,即在看似成功的消除后,联想纽带会自发地重新出现(例如,Dirikx 等人在人类中观察到了恐惧的重新出现)。[22]
这场辩论中的一个固定观点是,通过这两种类型的联想学习/遗忘,人们可以颠倒联想结构,而且只能通过这两种途径。我们不会试图通过实际或理论推理来打破联想结构。如果你将盐与胡椒联系在一起,那么告诉你盐与胡椒没有任何关系,或者给你很好的理由不要将它们联系在一起(比如,有人愿意给你 5 万美元来阻止你将它们联系在一起),都不会影响这种联想。至少从洛克开始,这一点就已经很清楚了。在他的《人类理解论》中,在他的“关于思想联想”的章节(第 23 章)中,他写道,
当这种组合确定下来并持续存在时,理性无法帮助我们,也无法解除其影响。当我们的思想中有了某些观念后,它们将根据它们的本质和环境产生作用。在这里,我们可以看到为什么时间可以治愈某些情感,而理性虽然正确并被认可,却无法对其产生影响,也无法说服那些在其他情况下愿意倾听它的人。(2.23.13)
同样,假设一个人刚刚吃了烧碱鱼然后呕吐了。烧碱鱼的气味和味道将与恶心的感觉联系在一起,无论告诉他们不应该感到恶心有多少次,都不会起到很大的效果。假设使人呕吐的烧碱鱼上有毒,所以我们知道烧碱鱼不是导致疾病的根本原因。这种知识不会改变这种联想。实质上,联想结构在功能上被定义为基于反条件作用、消退等因素的可互换性。因此,假设我们将反条件作用和消退视为联想学习的类型,我们可以说联想学习不一定会导致联想结构的形成,但联想结构只能通过联想学习来进行修改。
联想转换 到目前为止,我们已经讨论了学习和心理结构,但还没有讨论思考。纯粹的联想主义者希望有一个理论,不仅涵盖了获取和认知结构,还涵盖了思维之间的转换。联想转换是一种特殊类型的思维,类似于威廉·詹姆斯所称的“思维流”(詹姆斯 1890 年)。联想转换是在思维之间的移动,不是基于连接的思维元素之间的先前逻辑关系。从这个意义上讲,联想转换与计算理论心灵的计算转换形成对比(Fodor 2001; Quilty-Dunn and Mandelbaum 2018,2019; 参见计算理论心灵的条目)。计算理论心灵将推理理解为思维中基于形式/句法属性的保真度运动。例如,根据主要前提和次要前提的形式,而不是前提的内容,可以推断出假言演绎的结论。联想转换是一种不基于思维的逻辑-句法属性的思维转换。相反,它们是基于独立思维之间的联想关系而发生的思维转换。
想象一种不纯的联想主义心智模型,其中包含命题和联想结构。计算推理可能是这样的,比如从思维中推断出你是一个 g,因为如果你是一个 f,那么你就是一个 g,而你是一个 f。然而,联想转换只是一串思想,它们之间不必有任何形式上的,甚至是理性上的关系,比如从这家咖啡店很冷到俄罗斯应该吞并爱达荷州的转变,中间没有任何干预的思想。这种转变可能仅仅是由于一个人将爱达荷州和寒冷联系在一起,或者是因为这两个思想过去倾向于同时出现,它们的时间上的紧密接近导致了这两个思想之间的联想产生(或者是由于其他很多原因)。无论起因如何,这种转变并不是基于思想的形式属性。[24]
根据这个分类法,谈论“联想推理”(例如,Anderson 等人 1994 年;Armstrong 等人 2012 年)是一个边缘的矛盾修辞。给联想推理赋予意义的最简单方法是它涉及到思维的转变,这些转变起初是纯粹的推理(如计算心理学理论所理解的),但随后随着时间的推移而产生了关联。例如,起初,一个人可能会进行演绎推理,因为一系列特定的思维实例化了演绎推理形式。随着时间的推移,这个演绎推理的前提和结论通过在推理中的持续使用而相互关联,现在思考者只是将前提与结论关联起来。也就是说,前提和结论之间的持续接触是因为推理被频繁进行,但最初推理之所以频繁进行并不是因为前提和结论之间的联想关系,而是因为思维的形式(以及思考者的特定动机)。这种持续的接触然后形成了前提和结论之间的联想链接的基础。[25]
与联想结构一样,思维中的联想转变不仅仅是一种逻辑可能性。与推理转变相比,联想转变与特定的经验差异相关。联想转变往往跨越不同的内容领域,而推理转变则倾向于停留在更专注的内容集上。这些差异已被证明会导致情绪上的可测量差异:与单一主题上的逻辑思维相比,跨主题的联想思维会增强情绪(Mason 和 Bar 2012 年)。
联想实例化 联想主义立场迄今为止对于如何实现联想一直持中立态度。实现可以在表征(即心理学)解释的层面上看到,也可以在神经层面上看到。纯粹的联想主义图景会在这两个层面中的一个或两个上假设一个联想实现基础。[26]
最著名的联想实例基础是一类称为连接主义网络的网络(参见连接主义条目)。连接主义网络有时被定位在心理层面上(例如,Elman 1991; Elman et al. 1996; Smolensky 1988)。这意味着嵌入网络中的算法模型捕捉到了某些心理过程的本质,例如联想学习。有时候,连接主义网络被称为神经活动的模型(“神经网络”)。连接主义网络由一组节点组成,通常包括输入节点、隐藏节点和输出节点。输入节点被视为感觉神经元(或亚符号感觉表征)的类比,输出节点是运动神经元(或亚符号行为表征)的类比,而隐藏节点则代表其他所有神经元。[27] 网络中的这些节点通过不同的强度连接在一起。连接的拓扑结构给出了系统的联想映射,联想权重被理解为连接的不同强度。在心理学解读中,这些联想是功能定义的;在神经学解读中,它们通常被理解为代表突触传导(并且是树突的类比)。[28] 乍看之下,这些网络纯粹是联想的,不包含命题元素,节点本身也不能等同于单一的表征状态(例如概念;参见,例如,Gallistel 和 King 2009)。
然而,联想主义网络可以实现经典的图灵机架构(参见,例如,Fodor 和 McLaughlin 1990; Chalmers 1993)。许多经典计算的拥护者,例如 CTM 的支持者,认为大脑是一个联想网络,它实现了一个经典的计算程序。一些 CTM 的拥护者确实否认大脑运行一个联想网络(参见,例如,Gallistel 和 King 2009,他们似乎否认有任何科学层面的解释与联想密切相关),但他们这样做是基于不同的经验基础,而不是因为联想大脑实现经典思维存在任何逻辑上的不一致。
在讨论联想实现基础时,重要的是区分联想主义结构问题和表征现实问题。联想主义者通常是斯金纳反表征主义传统的追随者(斯金纳 1938 年)。由于联想主义网络中节点的分布性质,网络往往被分析为亚符号元素的联想刺激/响应链。然而,联想主义网络是否具有在网络的不同节点中分布的活动模式的表征结构,或者联想主义网络是否最好理解为根本不包含任何表征结构,这个问题与网络是否纯粹是联想性的或计算性的,以及网络是否可以实现经典架构的问题无关。
联想的各种形式及相关立场之间的关系 这四种联想主义共享某种经验主义的精神相似性,但在逻辑上和经验上是可分离的。纯粹的联想主义者希望提出最少数量的领域通用心理过程,他们认为心灵由通过联想学习获得的联想结构组成,这些结构参与联想转换,并在联想实例化基础上实现。然而,许多混合观点可供选择,经常会混合和匹配不同的联想主义立场,特别是一旦涉及经验主义、领域特异性和渐进学习的问题。以下是一部分分类,列出了一些著名理论家在联想主义和其他相关学说方面的立场。
Prinz(2002)和 Karmiloff-Smith(1995)是经验主义的非联想主义者的例子。很少能找到一个联想主义者是先天主义者,但很多先天主义者在自己的工作中有联想主义的一些方面。例如,即使是强烈的先天主义者 Jerry Fodor 也认为模块内词汇表包含联想结构(Fodor 1983)。同样,有许多非行为主义者(至少是非激进的、分析的或方法论的行为主义者)的联想主义者,例如 Elman(1991)、Smolensky(1988)、Baeyens(De Houwer 和 Baeyens 2001)以及现代双过程理论家如 Evans 和 Stanovich(2013)。很难找到一个非联想主义的行为主义者,尽管 Tolman 接近这一点(Tolman 1948)。Elman 和 Smolensky 也符合表征主义的联想主义者的资格,而 Van Gelder(1995)则是反表征主义的非联想主义者。Karmiloff-Smith(1995)可以被解释为,在某些学习领域上,是渐进学习的支持者,而不是联想主义者(一些人可能还会将当代贝叶斯理论家,例如 Tenenbaum 等人 2011 年和 Chater 等人 2006 年,解读为在某些学习领域上持有类似立场)。Rescorla(1988)和 Heyes(2012)声称自己是联想主义者,支持逐步、一次性学习(尽管 Rescorla 将自己的项目视为经典条件作用计划的延续,其他人则将他的数据视为反联想主义者、支持计算主义者的证据,参见 Gallistel 和 King 2009;Quilty-Dunn 和 Mandelbaum 2019)。最后,Tenenbaum 和他的当代贝叶斯同事有时也被认为持有一种非联想主义的领域通用学习立场。[29]
社会心理学中的联想主义 自从认知革命以来,联想主义在认知心理学和心理语言学中的影响大多已经消失。这并不意味着联想理论的所有方面在这些领域中都已经消亡;相反,它们只是扮演了更小、更边缘的角色(例如,人们经常认为心理词典在某种程度上是以联想方式构建的,这就是为什么词汇决策任务被认为是对词汇表的促进映射)。在其他认知心理学领域(例如,因果认知研究)中,联想主义不再是主导的理论范式,但联想主义的残余仍然存在(参见 Shanks 2010 年关于因果认知中的联想主义的概述)。联想主义在连接主义文献中仍然存在,并且在动物认知传统中也依然活跃。
但是,联想主义理论在社会心理学中的最大现代堡垒位于一个传统上对联想主义持敌对态度的领域(例如,Asch 1962 年,1969 年)。联想主义在社会心理学中的崛起是一个相当现代的发展,并引起了哲学中联想主义理论的复兴(例如,Madva 和 Brownstein 2019 年)。社会心理学中看到联想主义复兴最多的两个领域是隐性态度和双过程理论文献。然而,在 2010 年代后期,社会心理学开始对联想主义理论进行批判性审视(例如,Mann 等人 2019 年)。
8.1 隐性态度 隐性态度通常在隐性测试中被操作性地定义为在隐性测试中测试的态度,例如隐性联想测试(Greenwald 等,1998 年),情感误导程序(Payne 等,2005 年),排序配对特征任务(Bar-Annan 等,2009 年)和 Go/No-Go 联想任务(Nosek 和 Banaji,2001 年)。隐性态度与显性态度相对比,显性态度是指在显性回应中被操作化的态度,例如在 Likert 量表、情感温度计或自由报告中进行标记。这样的操作化定义使得显性和隐性态度是否指向任何自然种类的问题仍然存在。一般来说,隐性态度被描述为无法明确报告和无法意识到的心理表征(参见 Hahn 等,2014 年;Berger,2020 年)。
社会心理学家中的默认立场是将隐性态度视为心理表征之间的联想(Fazio 2007),或者是心理表征和价值之间的联想。特别是,他们将隐性态度视为进入联想转换的联想结构。最近,这个问题引起了很多争议。在一系列不断扩大的研究中,德·豪尔(De Houwer)及其合作者已经开始展示,联想学习实际上是一种关系性的、命题性的条件学习;也就是说,所有所谓的联想学习实际上是一种非自动化的学习过程,它产生并评估命题假设(Mitchell et al. 2009; De Houwer 2009, 2011, 2014 2019; Hughes et al. 2019)。其他研究人员也通过学习作为辩论的切入点来探讨这个问题,证明非联想性获得比联想性获得更强的态度效应(Hughes et al. 2019)。例如,一个人可能会证明,仅通过阅读一个评价性陈述比重复联想曝光产生更强的隐性态度(Kurdi and Banaji 2017, 2019; Mann et al. 2019)。其他研究人员则提倡基于命题的模型,而不是基于学习,而是基于隐性态度如何改变,而不管它们是如何获得的。例如,曼德尔鲍姆(Mandelbaum)(2016)认为,逻辑/证据干预以可预测的方式调节隐性态度(例如,使用双重否定来互相抵消),而其他人则使用诊断性来显示隐性态度以非联想、命题的方式更新(例如,阅读一个关于一个闯入建筑并似乎洗劫的男人的故事后,你得知他是为了救人而跳进火中,立即改变对这个男人的看法,从负面变为正面;Mann and Ferguson 2015; Mann et al. 2017; Van Dessel et al. 2019)。 (有关隐性态度的更多信息,请参阅隐性偏见词条)。
8.2 双过程理论 联想结构和转换在一种特定类型的有影响力的双过程理论中被广泛涉及。虽然社会心理学中有许多双过程理论(参见 Chaiken 和 Trope 1999 的论文,或 Evans 和 Stanovich 2013 的讨论),但与联想主义最相关的理论也是最受欢迎的。它起源于推理心理学的研究,并经常在启发式和偏见传统中被引用(参见 Kahneman 2011)。它由许多不同的心理学理论家发展而来(Sloman 1996; Smith 和 Decoster 2000; Wilson 等人 2000; Evans 和 Stanovich 2013),在某些方面也被哲学家们接受(参见 Gendler 2008; Frankish 2009; 还可以参考 Evans 和 Frankish 2009 中的一些文章)。
目前讨论最相关的双过程应变假设了两个系统,一个是进化古老的直觉系统,潜意识、自动、快速、并行和联想处理的基础,另一个是进化较新的反思系统,以意识、控制、缓慢和“受规则支配”的串行过程为特征(参见 Evans 和 Stanovich 2013)。这个古老的系统有时被称为“系统 1”,通常被理解为包括一系列自治的、独立的子系统,每个子系统都被招募来处理不同类型的问题(参见 Stanovich 2011 关于“TASS-一组自治系统”的讨论)。尽管关于系统 1 如何与系统 2 交互的理论存在差异,但系统 1 的理论核心是认为其处理本质上是联想的。与隐性态度辩论类似,双系统模型最近受到了批评(参见 Kruglanski 2013;Osman 2013;Mandelbaum 2016;De Houwer 2019),尽管它们仍然非常受欢迎。
联想主义的批评 联想主义在心理理论中已经是一个主导主题几个世纪了。因此,它已经引起了相当多的批评。
9.1 学习曲线 基本的联想学习理论暗示着,无论是明确还是隐含,关联的学习是缓慢、逐渐的(Baeyens 等,1995 年)。学习过程可以用学习曲线来总结,该曲线将条件反应的频率(或幅度)作为反馈次数的函数进行绘制(Gallistel 等,2004 年:13124)。CR 和 US 之间的映射是在许多试验(在实验室中)或经验(在现实世界中)中逐渐建立起来的。缓慢、逐渐的学习受到了各个领域的批评(参见第 9.3 和 9.4.1 节)。然而,在这里我们只关注行为数据。在重新分析动物行为的一系列作品中,Gallistel(Gallistel 等,2004 年;Gallistel 和 King,2009 年)认为,尽管群体水平的学习曲线显示出负加速度和逐渐发展的特性,但这些曲线是误导性的,因为没有个体的学习曲线具有这些特性。Gallistel 认为,个体的学习通常是阶梯状的、快速的和突然的。一个个体从低水平的反应到渐近反应的学习非常快速。有时,学习是如此迅速,以至于它实际上是一次性的学习。例如,在分析多个动物学习空间位置的实验后,Gallistel 写道:
学习一个空间位置通常只需要一次经验。然而,可能需要多次试验来使被试相信该位置是可预测的。(Gallistel 等,2004 年:13130)
Gallistel 认为,群体学习曲线看起来平滑而渐进的原因是,不同个体在步进曲线的起始潜伏期方面存在较大的个体差异(Gallistel 等人,2004 年:13125);换句话说,不同的动物需要不同的时间来开始学习。个体学习曲线之间的差异取决于步骤开始的时间,而不是个体动物学习过程的速度。所有个体似乎都显示出快速的学习增长,但由于每个个体开始学习的时间不同,当我们对群体进行平均时,快速的步进式学习看起来像是缓慢而渐进的学习(Gallistel 等人,2004 年:13124)。
9.2 断言问题 断言问题本质上是一个关于联想机制如何导致主语/谓语结构习得的问题,许多理论家认为这种结构出现在语言、思维和判断中。该问题的首次重要讨论出现在康德(1781/1787)中,但基本康德批判的变体可以在当代文献中看到(参见,例如,Chomsky 1959;Fodor and Pylyshyn 1988;Fodor 2003;Mandelbaum 2013a;有关康德的论证细节,请参阅康德的超验论证条目)。
对于一个纯粹的联想主义者来说,联想是“语义透明的”(参见 Fodor 2003),即它声称对思维不添加任何额外的结构。当一个简单的概念 X 和一个简单的概念 Y 相互关联时,就会产生联想结构 X/Y。但是 X/Y 在其内容之上没有额外的结构。知道 X 和 Y 是关联的意味着知道一个因果事实:激活 X 会导致 Y 的激活,反之亦然。然而,据说我们的一些思维似乎比这更具结构性:思维“鸟会飞”将飞行的属性附加到鸟身上。联想主义者的任务是解释联想结构如何区分一个拥有单一(复杂的)思维“鸟会飞”的思考者和一个将两个简单思维结合在一起的思考者,其中一个思维“鸟”紧接着另一个思维“飞”。只要这两个简单的思维可靠地因果相关,以至于对于一个思考者来说,鸟的激活经常导致飞行,那么该思考者就具有鸟/飞的联想结构。然而,似乎该思考者还没有思考过“鸟会飞”。谓词问题是解释纯粹的联想机制如何导致复杂思维的问题。用 Fodor 的话来说,问题归结为联想(一种心理表征之间的因果关系)如何影响谓词(一种意向内容之间的关系)(Fodor 2003)。
一系列与联想主义相关的异议可以解释为这个主题的变体。例如,对于联想主义理论的生产力、组合性和系统性问题似乎是关于陈述问题的变体(有关这些具体问题的更多信息,请参阅关于思维语言假设和组合性的条目)。如果联想没有为被联想的心理表征添加任何额外的结构,那么很难看出它如何解释思维的组合性,而组合性依赖于指定意向内容之间关系的结构。组合性要求复杂思维的意义由其简单成分的意义以及它们的句法排列来确定。对联想主义的挑战在于解释一个联想机制如何产生必要的句法结构,以区分类似“鸟飞”这样的复杂思维与两个简单思维“鸟”和“飞”的时间顺序。由于思维的组合性被假设为支撑思维的生产力(思考者能够思考任意长度的新颖句子,例如“绿色的鸟飞”、“巨大的绿色的鸟飞”、“可爱的巨大的绿色的鸟飞”等),联想主义在解释生产力方面存在问题。
系统性是一种论点,即思想者能够接受的思想之间存在可预测的模式。能够接受某种结构思想的思想者总是能够接受具有相关结构的不同思想。例如,任何能够思考“X 及物动词 Y”形式的复杂思想的思想者都能够思考“Y 及物动词 X”。系统性意味着我们不会找到只能思考这两个思想中的一个的思想者,否则我们将找不到一个能够思考奥黛丽冤枉马克斯但不能思考马克斯冤枉奥黛丽的人。当然,这两个思想在一个人的认知经济中产生非常不同的影响。联想主义者面临的挑战是解释奥黛丽/冤枉/马克斯这种联想结构如何与马克斯/冤枉/奥黛丽这种结构区分开来,同时捕捉到这些思想的差异。
联想主义者对这个问题有不同的回应。有些人否认人类思维实际上是组合性的、生产性的和系统性的,而其他非联想主义者则同意这一批评。例如,普林兹和克拉克声称“概念大部分时间不组合”(2002 年:62),约翰逊(2004 年)认为系统性标准是错误的(有关这些问题的详细讨论,请参见艾德迪 1997 年的扩展讨论)。拉梅尔哈特等人提出了“图式”的连接主义解释,旨在涵盖本节中提到的一些现象(拉梅尔哈特等人 1986 年)。其他人则致力于展示经典条件反射确实能够产生复杂的联想结构(Rescorla 1988)。为了捍卫联想主义对复杂联想的解释,Rescorla 写道,
显然,动物们并不仅仅是通过与其元素的并行联想来编码 RH [复合] 化合物。相反,它们在情境中进行了更多的分层结构,形成了化合物的表征,并将其用作联想。(Rescorla 1988: 156)
联想主义是否具备自身解释这种复杂化合物的理论工具仍然存在争议(参见,例如,Fodor 2003; Mitchell 2009; Gallistel and King 2009; Quilty-Dunn and Mandelbaum 2019)。
9.3 词汇学习 联想主义在词汇习得中存在多个问题,似乎导致了困扰。下面将回顾一些最著名的例子(有关词汇学习和联想主义的进一步讨论,请参见布鲁姆 2000 年的著作)。
9.3.1 快速映射 儿童以惊人的速度学习单词,在 6 岁时掌握了大约 6000 个单词(Carey 2010: 184)。如果渐进学习是规律,那么单词也应该在这段时间内逐渐学习。然而,事实并非如此。苏珊·凯瑞发现了“快速映射”现象,即一次性学习一个单词(Carey 1978a, 1978b; Carey and Bartlett 1978)。她最有影响力的例子是研究儿童对“铬”(一个指橄榄绿的颜色词)的习得。儿童被展示两个在其他方面完全相同但颜色不同的物体,并被问道:“你能给我拿一个铬托盘吗,不是红色的,是铬色的”(引自 Carey 2010: 2)。所有的儿童当时都交出了正确的托盘。当这些儿童在不同的情境中进行后续测试时,超过一半的儿童记得“铬”的指代物。这些发现已经得到了扩展,例如,马克森和布鲁姆(1997)表明这些发现不仅适用于记忆新词,而且适用于记忆新事实。
快速映射对联想主义提出了两个问题。第一个问题是,学习新词汇的过程并不是像渐进学习的支持者预测的那样缓慢发展。第二个问题是,为了进行词汇学习,思维必须得到环境所没有提供的额外原则的帮助。其中一些原则,如 Markman(1989)的分类、整体对象和互斥性约束,以及 Gleitman 的句法引导(Gleitman 等,2005),意味着思维在所学内容上添加了结构。因此,联想主义主张学习只是将外部因果关系进行映射而不添加结构的说法受到了威胁。
9.3.2 句法类别学习 “母语”,即婴儿通常听到的语言类型,由简单的句子组成,例如“Nora want a bottle?”和“Are you tired?”。这些句子几乎总是包含一个名词和一个动词。然而,婴儿的词汇表在前 100 个词左右中过度代表了名词,而严重不足地代表了动词(更不用说形容词或副词了,这些几乎不会出现在婴儿产生的前 100 个词中;参见,例如,Goldin-Meadow,Seligman 和 Gelman,1976)。更令人惊讶的是,名词相对于动词的过度代表在这个过程中仍然存在。
母亲常用的共同词汇中,动词的发生率(即词元频率)高于名词。(Snedeker 和 Gleitman 2004: 259,引用自 Sandhoffer,Smith 和 Luo 2000 的数据)
此外,儿童听到大量的限定词(“the”和“a”),但不会产生它们(Bloom 2000)。这些事实不仅适用于英语,而且在跨文化上也成立(参见,例如,Caselli 等人 1995)。婴儿接收到的句法类别的变化与其产出的差异对于联想主义来说是令人困扰的,因为联想主义致力于学习结构(以及由此产生的行为)仅仅是模仿经验中所给出的内容。
9.4 反对联想主义的邻近性分析 联想主义分析自英国经验主义者以来一直是连续性的核心部分。在实验文献中,由于关联的连续性而需要确定获取关联所需参数的问题有时被称为“关联之窗”问题(例如,Gallistel 和 King 2009)。每个联想主义理论都必须指定两个属性必须在何时窗口内实例化,以便这些属性能够关联。[32] 对于连续性理论家来说,一个相关的问题是,如果希望关联学习具有领域普遍性,那么窗口需要在内容领域上是均匀的。20 世纪 60 年代末,对领域普遍性以及连续性标准的必要性和充分性进行了有说服力的攻击。
9.4.1 反对连续性的必要性 对“味觉厌恶”和“避开诱饵”进行的研究,在经典条件反射的联想学习传统中提供了各种与接触性问题有关的问题。加西亚观察到,味觉刺激(例如喝水或吃热狗),而不是视听刺激(光和声音),会自然地与恶心感联系在一起。例如,加西亚和科林(1966)将视听刺激(光和声音)与味觉刺激(调味水)配对。然后,这两种刺激与接受辐射的大鼠配对,使大鼠感到恶心。大鼠将恶心感与水联系在一起,而不是与声音联系在一起,尽管声音与水是接触性的。此外,摄入味觉刺激和感到恶心之间的延迟可能相当长,直到 12 小时后才出现恶心感(Roll 和 Smith 1972),并且生物在出现负面感觉时甚至不需要有意识。(有关综述,请参见 Seligman 1970;Garcia 等人 1974)。时间延迟表明,为了进行学习,条件刺激(调味水)与无条件刺激(恶心感)之间不需要接触性,从而表明接触性对于联想学习并非必要。
Garcia 的工作也揭示了联想主义的普遍性方面存在的问题。在上述研究中,老鼠准备将恶心与味觉刺激相关联,但不会将其与视听刺激相关联。然而,如果将 US 从感到恶心改为与视听和味觉刺激完全接触到的电击,那么老鼠将将电击与视听刺激相关联,但不会与味觉刺激相关联。也就是说,老鼠准备将视听刺激与电击相关联,但对将电击与味觉刺激相关联则不准备。因此,学习似乎并不完全是普遍性的(关于人类中类似内容特异性效应的研究,请参见 Baeyens 等人 1990 年)[33]。
最后,“Garcia 效应”也被用来显示学习曲线中存在的问题(请参见第 9.1 节)。“味觉厌恶”是指有机体因摄入刺激物而感到恶心,并将该刺激物的味道(或气味,Garcia 等人 1974 年)与恶心的感觉相关联的现象。任何曾经食物中毒的人都可以证明,这种学习可以一次性进行,不需要在多次试验中逐渐上升(味觉厌恶也在人类中观察到,例如 Bernstein 和 Webster 1980 年;Bernsetin 1985 年;Logue 等人 1981 年;Rozin 1986 年)。
9.4.2. 对于随附性的反驳 卡明(1969 年)的著名阻断实验表明,并非所有连续结构都会导致经典条件反射。如果 CS2 总是与 CS1 配对,那么已经学会 CS1 预测 US 的大鼠将不会学会 CS2 预测 US。假设一只大鼠已经学会光线预测电击,因为光线和电击之间的持续接触。在学会这一点之后,引入了一个只与光线和电击同时出现的声音。只要大鼠之前已经学会光线预测电击,它就不会学会声音预测电击(可以在后续只有声音的试验中看到)。总之,学会 CS1 预测 US 会阻止有机体学会 CS2 预测 US。因此,即使 CS2 与 US 完全连续,CS2 与 US 之间的关联仍未被学习,从而成为连续性充分性的反例。
同样,雷斯科拉(1968 年)证明了 CS 只有在 US 出现时才会出现,但它们之间的关联仍无法被学习。如果一个音调只在有电击时才会响起,但在没有音调时仍然有电击(也就是说,CS 只与 US 一起出现,但 US 有时会在没有 CS 的情况下出现),CS 和 US 之间不会发生联想学习。相反,被试者(在雷斯科拉 1968 年的实验中,是大鼠)只会学习到电击和实验环境之间的联系,例如实验进行的房间。
在很大程度上,由于 9.4 中讨论的问题,许多经典条件反射理论家放弃了传统的计划。一些人,比如加西亚,似乎完全放弃了经典的理论框架(Garcia 等,1974 年),而其他人,比如雷斯科拉和瓦格纳,试图将该框架引入现代时代(参见,Rescorla 和 Wagner,1972 年;Rescorla,1988 年),在这个框架中,条件反射被视为对基础率敏感并由信息获取驱动。[ 36] 这种运动是被解释为经典条件反射的实质性修订(Rescorla,1988 年;Heyes,2012 年)还是完全放弃它(Gallistel 和 King,2009 年)是有争议的。
9.5 同时性 雷斯科拉实验还展示了联想理论中的另一个问题:为什么某个属性被单独选为条件刺激(CS),而不是不同的、同样同时存在的属性。换句话说,我们需要一个原则来说明“相同情境”在像桑代克的定律这样的概括中意味着什么。例如,如果一个 CS 和一个 US,比如一个音调和一个电击,完全配对,以至于它们要么同时存在要么同时不存在,那么生物体不会将接收到电击的位置(例如,实验环境)与受到电击联系起来,它只会将音调与电击联系起来。但是在 US 没有 CS 的情况下,CS 没有 US 的情况下,生物体将会在电击和位置之间建立联系。然而,在这两种情况下,位置在每次试验中都存在。[ 37] 与电击相比,当 X 射线辐射被用作 US 时,即使它们总是完全配对,似乎也不会与位置相关联(Garcia 等,1972 年)。[ 38]
当多个属性同时存在时,说哪些属性会关联在一起的问题有时被称为“信用分配问题”(参见,例如,Gallistel 和 King 2009)[39]。有人认为,这个问题是一个更大问题的症状:试图使用外延标准来指定内涵内容(参见,例如,Fodor 2003)。联想主义者需要一个标准来指定哪些共同存在的属性实际上会被学习,哪些不会被学习。
另一个担忧源于观察到有时属性未被实例化是所学内容的一个组成部分。为了解决缺失属性的问题,当代联想主义者在理论中引入了一个重要元素:抑制。例如,如果一个美国(US)和一个条件刺激(CS)只在对方不存在时出现,生物体将学习到它们之间存在负关系;也就是说,生物体将学习到 CS 的缺失预测了 US 的出现 [40]。在这里,CS 成为 US 的“条件抑制物”。抑制,使用关联作为调节因子而不仅仅是激活因子,是当前联想主义思维的核心部分。例如,在连接主义网络中,抑制是通过某些节点的激活来抑制其他节点的激活来实现的。连接权重可以是正数或负数,负权重代表关联的抑制强度。
Bibliography
Anderson, J., K. Spoehr, and D. Bennett, 1994, “A Study in Numerical Perversity: Teaching Arithmetic to a Neural Network”, in Neural Networks for Knowledge Representation and Inference, D. Levine and M. Aparicio IV (eds.), East Sussex: Psychology Press, pp. 311–335.
Armstrong, K., S. Kose, L. Williams, A. Woolard, and S. Heckers, 2012, “Impaired Associative Inference in Patients with Schizophrenia”, Schizophrenia Bulletin, 38(3): 622–629.
Asch, S., 1962, “A Problem in the Theory of Associations”, Psychologische Beitrage, (6): 553–563.
–––, 1969, “A Reformulation of the Problem of Association”, American Psychologist, 24(2): 92–102.
Aydede, M., 1997, “Language of Thought: The Connectionist Contribution”, Minds and Machines, 7(1): 57–101.
Baeyens, F., P. Eelen, O. Van den Bergh, and G. Crombez, 1990, “Flavor-Flavor and Color-Flavor Conditioning in Humans”, Learning and Motivation, 21(4): 434–455.
Baeyens,F., P. Eelen, and G. Crombez, 1995, “Pavlovian Associations are Forever: On Classical Conditioning and Extinction”, Journal of Psychophysiology, 9(2): 127–141.
Bar-Anan Y., B. Nosek, and M. Vianello, 2009, “The Sorting Paired Features Task: A Measure of Association Strengths”, Experimental Psychology, 56(5): 329–343.
Bates, E. and B. MacWhinney, 1987, “Competition, Variation, and Language Learning”, in B. MacWhinney (ed.), Mechanisms of Language Acquisition, Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 157–193.
Bendana, J. and E. Mandelbaum, forthcoming, “The Fragmentation of Belief”, in D. Kindermann, C. Borgoni, and A. Onofri (eds.), The Fragmented Mind, Oxford: Oxford University Press.
Berger, J., 2020, “Implicit attitudes and awareness”, Synthese, 197(3): 1291–1312.
Bernstein, I. and M. Webster, 1980, “Learned Taste Aversions in Humans”, Physiology and Behavior, 25(3): 363–366.
Bernstein, I., 1985, “Learned Food Aversions in the Progression of Cancer and its Treatment”, in N. Braveman and P. Bronstein, (eds.), Experimental Assessments and Clinical Applications of Conditioned Food Aversions, New York: New York Academy of Sciences, pp. 365–80.
Black, W. and W. Prokasy (eds.), 1972, Classical Conditioning II: Current Research and Theory, New York: Appleton-Century-Crofts.
Bloom, P., 2000, How Children Learn the Meanings of Words, Cambridge, MA: MIT Press.
Bouton, M., 2002, “Context, Ambiguity, and Unlearning: Sources of Relapse after Behavioral Extinction”, Biological Psychiatry, 52(10): 976–986.
–––, 2004, “Context and Behavioral Processes in Extinction”, Learning and Memory, 11(5): 485–494.
Brett, L., W. Hankins, and J. Garcia, 1976, “Prey-Lithium Aversions. III: Buteo hawks”, Behavioral Biology, 17(1): 87–98.
Camp, L., 2007, “Thinking with Maps”, Philosophical Perspectives, 21(1): 145–182.
Carey, S., 1978a, “Less May Never Mean More”, in R. Campbell and P. Smith, (eds.), Recent Advances in the Psychology of Language, New York: Plenum Press, p. 109–132.
–––, 1978b, “The Child as Word Learner”, in J. Bresnan, G. Miller, and M. Halle, (eds.), Linguistic Theory and Psychological Reality, Cambridge, MA: MIT Press, pp. 264–293.
–––, 2010, “Beyond Fast Mapping”, Language Learning and Development, 6(3): 184–205.
Carey, S. and E. Bartlett, 1978, “Acquiring a Single New Word”, Proceedings of the Stanford Child Language Conference, 15: 17–29.
Caselli, M.C., E. Bates, P. Casadio, J. Fenson, L. Fenson, L. Sanderl, and J. Weir, 1995, “A Cross-linguistic Study of Early Lexical Development”, Cognitive Development, 10(2): 159–199.
Chaiken, S. and Y. Trope (eds.), 1999, Dual-Process Theories in Social Psychology, New York: Guilford Press.
Chalmers, D., 1993, “Connectionism and Compositionality: Why Fodor and Pylyshyn Were Wrong”, Philosophical Psychology, 6(3): 305–319.
Chater, N., 2009, “Rational Models of Conditioning”, Behavioral and Brain Sciences, 32(2): 204–205.
–––, J. Tenenbaum, and A. Yuille, 2006, “Probabilistic Models of Cognition: Conceptual Foundations”, Trends in Cognitive Sciences, 10(7): 287–291.
Chomsky, N., 1959, “A Review of B.F. Skinner’s Verbal Behavior”, Language, 35(1): 26–58.
Churchland, P., 1986, “Some Reductive Strategies in Cognitive Neurobiology”, Mind, 95(379): 279–309.
–––, 1989, A Neurocomputational Perspective: The Nature of Mind and the Structure of Science, Cambridge, MA: MIT.
Churchland, P. and T. Sejnowski, 1990, “Neural Representation and Neural Computation”, Philosophical Perspectives, 4: 343–382.
Collins, A. and E. Loftus, 1975, “A Spreading-Activation Theory of Semantic Processing”, Psychological Review, 82(6): 407–428.
Danks D., 2013, “Moving from Levels and Reduction to Dimensions and Constraints”, Proceedings of the 35th Annual Conference of the Cognitive Science Society, 35: 2124–2129.
De Houwer, J., 2009, “The Propositional Approach to Associative Learning as an Alternative for Association Formation Models”, Learning & Behavior, 37(1): 1–20.
–––, 2011, “Evaluative Conditioning: A Review of Procedure Knowledge and Mental Process Theories”, in T. Schachtman and S. Reilly (eds.), Associative Learning and Conditioning Theory: Human and Non-Human Applications, New York: Oxford University Press, pp. 399–416.
–––, 2014, “A Propositional of Implicit Evaluation”, Social and Personality Psychology Compass, 8(7): 342–353.
–––, 2018, “Propositional Models of Evaluative Conditioning”, Social Psychological Bulletin, 13(2): 1–21.
–––, 2019, “Moving Beyond System 1 and System 2: Conditioning, Implicit Evaluation, and Habitual Responding Might Be Mediated by Relational Knowledge”, Experiental Psychology, 66(4): 257–265.
De Houwer, J., S. Thomas, and F. Baeyens, 2001, “Association Learning of Likes and Dislikes: A Review of 25 years of Research on Human Evaluative Conditioning”, Psychological Bulletin, 127(6): 853–869.
Dehaene, S., 2011, The Number Sense: How the Mind Creates Mathematics, Oxford: Oxford University Press.
Diaz, E., G. Ruis, and F. Baeyens, 2005, “Resistance to Extinction of Human Evaluative Conditioning Using a Between-Subjects Design”, Cognition and Emotion, 19(2): 245–268.
Dickinson, A., D. Shanks, and J. Evenden, 1984, “Judgment of Act-Outcome Contingency: The role of Selective Attribution”, The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 36(1): 29–50.
Dirikx, T., D. Hermans, D. Vansteenwegen, F. Baeyens, and P. Eelen, 2004, “Reinstatement of Extinguished Conditioned Responses and Negative Stimulus Valence as a Pathway to Return of Fear in Humans”, Learning and Memory, 11: 549–54.
Elman, J., 1991, “Distributed Representations, Simple Recurrent Networks, and Grammatical Structure”, Machine learning, 7(2–3): 195–225.
Elman, J., E. Bates, M. Johnson, A. Karmiloff-Smith, D. Parisi, and K. Plunkett, 1996, Rethinking Innateness: A Connectionist Perspective on Development, Cambridge, MA: MIT Press.
Evans, G., 1982, The Varieties of Reference, J. McDowell (ed.), Oxford: Clarendon Press.
Evans, J., and K. Frankish (eds.), 2009, In Two Minds: Dual Processes and Beyond, Oxford: Oxford University Press.
–––, and K. Stanovich, 2013, “Dual-Process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate,” Perspectives on Psychological Science, 8(3): 223–241.
Fazio, R., 2007, “Attitudes as Object-Evaluation Associations of Varying Strength”, Social Cognition, 25(5): 603–637.
Festinger, L. and J. Carlsmith, 1959, “Cognitive Consequences of Forced Compliance”, The Journal of Abnormal and Social Psychology, 58(2): 203–210.
Field, A. and G. Davey, 1999, “Reevaluating Evaluative Conditioning: A Nonassociative Explanation of Conditioning Effects in the Visual Evaluative Conditioning Paradigm”, Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes, 25(2): 211–224.
Fodor, J., 1983, The Modularity of Mind, Cambridge, MA: MIT Press.
–––, 2001, The Mind Doesn’t Work that Way, Cambridge, MA: MIT Press.
–––, 2003, Hume Variations, Oxford: Clarendon Press.
Fodor, J., and B. McLaughlin, 1990, “Connectionism and the Problem of Systematicity: Why Smolensky’s Solution Doesn’t Work”, Cognition, 35(2): 183–204.
Fodor, J., and Z. Pylyshyn, 1988, “Connectionism and Cognitive Architecture: A Critical Analysis”, Cognition, 28(1–2): 3–71.
Frankish, K., 2009, “Systems and Levels: Dual-System Theories and the Personal-Subpersonal Distinction”, in Evans and Frankish 2009: pp.89–107.
Gagliano, M., V. Vyazovsky, A. Borbely, M. Grimonprez, and M. Depczynski, 2016, “Learning by Association in Plants”, Scientific Reports, 6(38427): 1–8.
Gallistel, C., S. Fairhurst, and P. Balsam, 2004, “The Learning Curve: Implications of a Quantitative Analysis”, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(36): 13124–13131.
Gallistel, C., and A. King, 2009, Memory and the Computational Brain: Why Cognitive Science Will Transform Neuroscience, West Sussex: Wiley Blackwell.
Garcia, J., 1981, “Tilting at the Paper Mills of Academe”, American Psychologist, 36(2): 149–158.
Garcia, J., R. Kovner, and K. Green, 1970, “Cue Properties vs Palatability of Flavors in Avoidance Learning”, Psychonomic Science, 20(5): 313–314.
Garcia, J., B. McGowan, and K. Green, 1972, “Biological Constraints on Conditioning II”, in Black and Prokasy 1972: pp.3–27.
Garcia, J., W. Hankins, and K. Rusiniak, 1974, “Behavioral Regulation of the Milieu Interne in Man and Rat”, Science, 185(4154): 824–831.
Garcia, J., R.A. Koelling, 1966, “Relationship of cue to consequence in avoidance learning”, Psychonomic Science, 4: 123–124.
Gendler, T., 2008, “Alief and Belief”, Journal of Philosophy, 105(10): 634–63.
Gleitman, L., K. Cassidy, R. Nappa, A. Papafragou, and J. Trueswell, 2005, “Hard Words”, Language Learning and Development, 1(1): 23–64.
Glosser, G. and R. Freidman, 1991, “Lexical but not Semantic Priming in Alzheimer’s Disease”, Psychology and Aging, 6(4): 522–27.
Goldin-Meadow, S., M. Seligman, and S. Gelman, 1976, “Language in the Two-Year Old”, Cognition, 4(2): 189–202.
Greenwald, A., D. McGhee, and J. Schwartz, 1998, “Measuring Individual Differences in Implicit Cognition: The Implicit Association Test”, Journal of Personality and Social Psychology, 74(6): 1464–1480.
Hahn, A., C. Judd, H. Hirsch, and I. Blair, 2014, “Awareness of Implicit Attitudes”, Journal of Experimental Psychology: General, 143(3): 1369–1392.
Heyes, C., 2012, “Simple Minds: A Qualified Defence of Associative Learning”, Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 367(1603): 2695–2703.
Hughes, S., Y. Ye, P. Van Dessel, and J. De Houwer, 2019, “When people co occur with good or bad events: Graded effects of relational qualifiers on evaluative conditioning.”, Personality and Social Psychology Bulletin, 45(2): 196–208.
Hull, C., 1943, Principles of Behavior, New York: Appleton-Century-Crofts.
Hume, D., 1738, A Treatise of Human Nature, L.A. Selby-Bigge (ed.), 2nd ed., revised by P.H. Nidditch, Oxford: Clarendon Press, 1975.
James, W., 1890, The Principles of Psychology (Vol. 1), New York: Holt.
Johnson, K., 2004, “On the Systematicity of Language and Thought”, Journal of Philosophy, 101(3): 111–139.
Kahneman, D., 2011, Thinking, Fast and Slow, New York: Farrar, Straus and Giroux.
Kamin, L., 1969, “Predictability, Surprise, Attention, and Conditioning”, in B. Campbell and R. Church (eds.), Punishment and Aversive Behavior, New York: Appleton-Century-Crofts, pp. 279–296.
Kant, I., 1781/1787, Critique of Pure Reason, in P. Guyer and A. Wood (eds.), Critique of Pure Reason, New York: Cambridge University Press.
Karmiloff-Smith, A., 1995, Beyond Modularity: A Developmental Perspective on Cognitive Science, Cambridge, MA: MIT Press/Bradford Books.
Kruglanski, A., 2013, “Only One? The Default Interventionist Perspective as a Unimodel—Commentary on Evans & Stanovich”, Perspectives on Psychological Science, 8(3): 242–247.
Kurdi, B., and M. Banaji, 2017, “Repeated evaluative pairings and evaluative statements: How effectively do they shift implicit attitudes?”, Journal of Experimental Psychology: General, 146(2): 194–213.
–––, 2019, “Attitude change via repeated evaluative pairings versus evaluative statements: Shared and unique features”, Journal of Personality and Social Psychology, 116(5): 681–703.
Locke, J., 1690, An Essay Concerning Human Understanding, in Peter H. Nidditch (ed.), An Essay Concerning Human Understanding, Oxford: Clarendon Press, 1975,
Logue, A., I. Ophir, and K. Strauss, 1981, “The Acquisition of Taste Aversion in Humans”, Behavioral Research and Therapy, 19(4): 319–33.
Luka, B., and L. Barsalou, 2005, “Structural facilitation: Mere exposure effects for grammatical acceptability as evidence for syntactic priming in comprehension”, Journal of Memory and Language, 52: 444–467.
Lycan, W, 1990, “The Continuity of the Levels of Nature”, in W. Lycan (ed.), Mind and Cognition: A Reader, Cambridge: Basil Blackwell, pp. 77–96.
Madva, A., and M. Brownstein, 2018, “Stereotypes, Prejudice, and the Taxonomy of the Implicit Social Mind”, Nous, 52(3): 611–644.
Mandelbaum, E., 2013a, “Against Alief”, Philosophical Studies, 165(1): 197–211.
–––, 2013b, “Numerical Architecture”, Topics in Cognitive Science, 5(2): 367–386.
–––, 2016, “Attitude, Inference, Association: On the Propositional Structure of Implicit Attitudes”, Nous, 50(3): 629–658.
–––, 2017, “Seeing and Conceptualizing: Modularity and the Shallow Contents of Vision”, Philosophy and Phenomenological Research, 97(2): 267–283.
–––, 2019, “Troubles with Bayesianism: An Introduction to the Psychological Immune System”, Mind & Language, 34(2): 141–157.
Mann, T., and M. Ferguson, 2015, “Can we undo our first impressions? The role of reinterpretation in reversing implicit evaluations”, Journal of Social and Personality Psychology, 108(6): 823–849.
–––, 2017, “Reversing implicit first impressions through reinterpretation after a two-day delay.”, Journal of Experimental Social Psychology, 68: 122–127.
Mann, T., B. Kurdi, and M. Banaji, 2019, “ How effectively can implicit evaluations be updated? Using evaluative statements after aversive repeated evaluative pairings”, Journal of Experimental Psychology: General, doi: 10.1037/xge0000701.
Markman, E., 1989, Categorization and Naming in Children: Problems of Induction, Cambridge, MA: MIT Press.
Markson, L. and P. Bloom, 1997, “Evidence Against a Dedicated System for Word Learning in Children”, Nature, 385(6619): 813–815.
Marr, D., 1982, Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information, NY: W.H. Freeman and Co.
Mason, M. and M. Bar, 2012, “The Effect of Mental Progression on Mood”, Journal of Experimental Psychology: General, 141(2): 217–221. doi:10.1037/a0025035
McClelland, J., M. Botvinick, D. Noelle, D. Plaut, T. Rogers, M. Seidenberg, and L. Smith, 2010, “Letting Structure Emerge: Connectionist and Dynamic Systems Approaches to Cognition”, Trends in Cognitive Sciences, 14(8): 348–356.
Minsky, M., 1963, “Steps toward Artificial Intelligence”, in E. Feigenbaum and J. Feldman (eds.), Computers And Thought, New York, NY: McGraw-Hill, pp. 406–450.
Mitchell, C., J. De Houwer, and P. Lovibond, 2009, “The Propositional Nature of Human Associative Learning”, Behavioral and Brain Sciences, 32(2): 183–246.
Nosek, B. and M. Banaji, 2001, “The Go/No-Go Association Task”, Social Cognition, 19(6): 625–66.
Osman, M., 2013, “A Case Study Dual-Process Theories of Higher Cognition—Commentary on Evans & Stanovich”, Perspectives on Psychological Science, 8(3): 248–252.
Pavlov, I., 1906, “The Scientific Investigation of the Psychical Faculties or Processes in the Higher Animals”, Science, 24(620): 613–619.
–––, 1927, Conditioned Reflexes: An Investigation of the Physiological Activity of the Cerebral Cortex, Oxford: Oxford University Press.
Payne, B., Cheng, C., Govorun, O., and Stewart, B., 2005, “An Inkblot for Attitudes: Affect Misattribution as Implicit Measurement”, Journal of Personality and Social Psychology, 89(3): 277–293.
Perea, M. and E. Rosa, 2002, “The Effects of Associative and Semantic Priming in the Lexical Decision Task”, Psychological Research, 66(3): 180–194.
Prinz, J., 2002, Furnishing the Mind: Concepts and their Perceptual Basis, Cambridge, MA: MIT Press.
––– and A. Clark, 2004, “Putting Concepts to Work: Some Thoughts for the 21st Century”, Mind & Language, 19(1): 57–69.
Quilty-Dunn, J. forthcoming, “Perceptual Pluralism”, Nous, 1–41.
Quilty-Dunn, J. and E. Mandelbaum, 2018, “Inferential Transitions”, Australasian Journal of Philosophy, 96(3): 532–547.
–––, 2019, “Non-Inferential Transitions: Imagery and Association”, in T. Chan and A. Nes (eds.),Inference and Consciousness, New York: Routledge, pp. 151–171.
Rescorla, R., 1968, “Probability of Shock in the Presence and Absence of CS in Fear Conditioning”, Journal of Comparative and Physiological Psychology, 66(1): 1–5.
–––, 1988, “Pavlovian Conditioning: It’s Not What You Think It Is”, American Psychologist, 43(3): 151–160.
Rescorla, E., and A. Wagner, 1972, “A Theory of Pavlovian Conditioning: Variations in the Effectiveness of Reinforcement and Nonreinforcement”, in Black and Prokasy 1972, pp. 64–99.
Roll, D. and J. Smith, 1972, “Conditioned Taste Aversion in Anesthetized Rats”, in M. Hager and J. Seligman (eds.), Biological Boundaries of Learning. New York: Appleton-Century-Crofts, pp. 98–102.
Rozin, P., 1986, “One-Trial Acquired Likes and Dislikes in Humans: Disgust as a US, Food Predominance, and Negative Learning Predominance”, Learning and Motivation, 17(2): 180–189.
Rumelhart, D., P. Smolensky, J. McClelland, and G. Hinton, 1986, “Sequential Thought Processes in PDP Models”, in J.McClelland and D. Rumelhart (eds.), Parallel Distributed Processing Vol. 2: Explorations in the Microstructure of Cognition: Psychological and Biological Models, Cambridge, MA: MIT Press, pp. 7–57.
Rusiniak, K., W. Hankins, J. Garcia, and L. Brett, 1979, “Flavor-illness Aversions: Potentiation of Odor by Taste in Rats”, Behavioral and Neural Biology, 25(1): 1–17.
Rydell, R. and A. McConnell, 2006, “Understanding Implicit and Explicit Attitude Change: A Systems of Reasoning Analysis”, Journal of Personality and Social Psychology, 91(6): 995–1008.
Sandhoffer, C., L. Smith, and J. Luo, 2000, “Counting Nouns and Verbs in the Input: Differential Frequencies, Different Kinds of Learning?”, Journal of Child Language, 27(3): 561–585.
Seligman, M., 1970, “On the Generality of the Laws of Learning”, Psychological Review, 77(5): 406–418.
Shanks, D., 2010, “Learning: From Association to Cognition”, Annual Review of Psychology, 1, 273–301.
Skinner, B., 1938, The Behavior of Organisms: An Experimental Analysis, Oxford: Appleton-Century.
–––, 1953, Science and Human Behavior, New York: Simon and Schuster.
Sloman, S., 1996, “The Empirical Case for Two Systems of Reasoning”, Psychological Bulletin, 119(1): 3–22.
Smith, E. R. and J. DeCoster, 2000, “Dual-Process Models in Social and Cognitive Psychology: Conceptual Integration and Links to Underlying Memory Systems”, Personality and Social Psychology Review, 4(2): 108–131.
Smith, J. and D. Roll, 1967, “Trace Conditioning with X-rays as an Aversive Stimulus”, Psychonomic Science, 9(1): 11–12.
Smolensky, P., 1988, “On the Proper Treatment of Connectionism”, Behavioral and Bruin Sciences, 11(1): l–23.
Snedeker, J. and L. Gleitman, 2004, “Why it is Hard to Label Our Concepts”, in D. Hall and S. Waxman (eds.), Weaving a Lexicon, Cambridge, MA: MIT Press, pp. 257–294.
Stanovich, K., 2011, Rationality and the Reflective Mind, New York: Oxford University Press.
Tenenbaum, J., C. Kemp, T. Griffiths, and N. Goodman, 2011, “How to Grow a Mind: Statistics, Structure, and Abstraction”, Science, 331(6022): 1279–1285.
Thorndike, E., 1911, Animal intelligence: Experimental studies, New York: Macmillan.
Todrank, J., D. Byrnes, A. Wrzesniewski, and P. Rozin, 1995, “Odors can Change Preferences for People in Photographs: A Cross-Modal Evaluative Conditioning Study with Olfactory USs and Visual CSs”, Learning and Motivation, 26(2): 116–140.
Tolman, E., 1948, “Cognitive Maps in Rats and Men”, Psychological Review, 55(4): 189–208.
Van Dessel, P., Y. Ye, and J. De Houwer 2019, “Chaning deep-rooted implicit evaluation in the blink of an eye: engative verbal information shifts automatic liking of Gandhi”, Social Psychological and Personality Science, 10(2): 266–273.
Van Gelder, T., 1995, “What Might Cognition Be, If not Computation?”, The Journal of Philosophy, 91(7): 345–381.
Vansteenwegen, D., G. Francken, B. Vervliet, A. De Clercq, and P. Eelen, 2006, “Resistance to Extinction in Evaluative Conditioning”, Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes, 32(1): 71–79.
Wilson, T., S. Lindsey, and T. Schooler, 2000, “A Model of Dual Attitudes”, Psychological Review, 107(1): 101–26. [Wilson, Lindsey, and Schooler 2000 available online]
Academic Tools
Other Internet Resources
Related Entries
behaviorism | compositionality | connectionism | Hume, David | Kant, Immanuel: transcendental arguments | logical form | Mill, John Stuart | mind: computational theory of | Scottish Philosophy: in the 19th century
Acknowledgments
Helpful feedback was received from Michael Brownstein, Bryce Huebner, Zoe Jenkin, Jake Quilty-Dunn, Shaun Nichols, and Susanna Siegel who are hereby thanked for their efforts.
Copyright © 2020 by Eric Mandelbaum <eric.mandelbaum@gmail.com>
最后更新于