为拓展研究视野，2023年度国家社会科学基金教育学重大项目“新一代人工智能对教育的影响研究”课题组成员于每周六晚举办开放读书会。2024年1月27日，第十一场读书会成功举办，本次读书会阅读书目是《认知：人行为背后的思维与智能》，由华南师范大学博士生黄星云领读，多位老师参与了讨论。
《认知：人行为背后的思维与智能》是著名心理学家和人工智能开创者赫伯特·西蒙关于人类认知的作品。本书介绍了人的认知结构，包括注意力、记忆等方面，然后分析了人类处理信息、做出决策、解决问题的过程，以及这些过程如何被计算机模拟。他提出的“有限理性”的概念尤为重要，该概念认为，由于信息处理的限制，人们在做决策时只能寻求满意而非最优的解决方案。对于关注人工智能和关注心理学的读者而言，本书都是不可多得的经典读物。赫伯特·西蒙教授拥有经济学、政治学、心理学和计算机科学等广博的学科背景，他用“物理符号系统”的假设开辟了一条新思路，架起了计算机科学和心理学研究之间的桥梁，发展了不同学科间的类比思想。
《认知：人行为背后的思维与智能》为我们揭秘了人类的认知结构，通过一个个生动有趣的实验让我们了解记忆和学习背后的真相。同时，它通过对比人与计算机的认知行为，发现计算机与人的认知框架几乎相似，于是提出并论述了计算机可以在特定系统和条件下，像人一样思考、学习和解决问题的观点。为了更清晰、详尽地阐释“计算机如何更好地具有人的认知能力”，本书主要讨论了如下问题：信息加工心理学、认知的基本信息加工过程、心理学的理论及方法、认知心理学的应用。首先，信息加工心理学的理论基础是物理符号系统的假设，即把人看作是信息加工系统，符合信息加工系统的要求——输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构和条件性迁移。由于进化和实际生活的需要，人脑的信息加工具有三大特点：以有限合理性满意地解决问题，运用启发式和能集中注意。从信息加工理论来看，人脑神经系统的组织结构包括三个部分：输入、记忆和输出装置。我们需要了解记忆的组成及其工作原理，就可以预测人在一定情景下的活动，亦可像计算机系统迁移，使计算机在特定条件下作为类人的反应。从这些认知心理学的特征出发，我们还可以分析出对一个问题进行信息加工的难度及其解决的可能性。其次，认知的基本信息加工过程介绍了人类认知的基本过程和人的内部表征。人的认知一般有三类基本过程。第一类是问题解决，问题解决采用了启发式方法；第二类基本认知过程是模式识别，人要建立事物的模式， 就必须认识元素之间的关系，根据元素之间的关系构成模式；第三类认知过程是学习，学习就是获取信息并把它们存储起来，便于以后使用。人的内部表征是信息在长时记忆中存储的方式问题，这方面的研究存在一定的困难，因为人脑中信息存储的内部结构不能直接为人所观察。然而，我们现在可以用计算机模拟的方法来研究表征。再次，心理学的理论及方法主要谈及认知心理学在各学派心理学上的继承和发展，并介绍了借助计算机科学建立起来的一些模型，例如：EPAM、GPS、模式识别程序等，帮助开展心理学的研究。同时，有关心理学的方法，本书主要介绍了口语记录法，并探讨了它在研究中的使用策略。最后，本书主要从教育、计算机等方面展示了认知心理学广泛应用的可能性。比如，信息加工模型也可以用于研究教学——用计算机模拟学生学习的心理过程、常犯的错误，对比分析犯错的原因，从而了解学生可能缺乏的能力、知识结构，甚至于检测出教材内容的合理性与科学性。此外，信息加工模型还可以用于工程设计方面，如机器设计工作中要考虑人的短时记忆容量，不应使任务过于复杂。
赫伯特·西蒙在《认知：人行为背后的思维与智能》一书中从认知心理学的角度阐释了计算机的信息处理，对于人工智能理论的发展起到了基石作用，他提出的有限理性概念、决策制定过程、问题解决策略等，为理解人类智能提供了新的视角，并为模拟这些智能过程在计算机上提供了理论基础。
就本课题而言，生成式人工智能作为人工智能的一个子领域，专注于创造或生成新的内容，如文本、图像、音乐等。这种基于神经网络结构的生成式人工智能的目标不再是模拟或识别现有的模式，而是创造出全新的、未曾存在的输出。然而，如何解决其存在的“黑箱”缺陷，避免不可解释的模型生成内容在教育应用中造成的风险？或许能够在西蒙的研究中得到一些启发。一是，西蒙的研究为理解人类智能提供了深刻的洞见，理解人类是如何解决问题和进行创造性思维的，可以帮助设计更先进的生成式人工智能算法。二是，西蒙的工作强调了模拟人类认知过程的重要性。在生成式人工智能中，这意味着开发算法不仅要能生成新内容，还要在某种程度上模拟人类的创造过程，例如写作风格、创作技巧等。三是，生成式人工智能在特定教育场景中的应用能否采用“灰箱”模式，使得内容在一定的程序框架下得以创造性地输出。
总之，赫伯特·西蒙是人类认知、判断和决策过程研究的先驱，也是人工智能的开拓者，他在《认知：人行为背后的思维与智能》中所呈现的理解和模拟人类的认知过程是人工智能领域推动技术进步的关键因素之一。
