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神经科学方面毕业论文范文,与新学习科学的基础相关论文格式

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[摘 要]与其他物种相比,人类学习是由可学技能的范围和复杂性以及所能达到的抽象程度来区分的.人也是唯一一个形成了教师、学校和课程这样一种正规方式去增强学习的物种.人类婴儿对人和人的行为有着强烈的兴趣,并且他们具有受社会互动所影响的强大的内隐学习机制.神经系统科学家开始理解隐含在学习中的大脑机制,以及用于感知与行为的共享大脑系统是如何支持社会学习的.机器学习算法正在被开发出来,它允许机器人和计算机进行自主学习.来自于不同领域的新见解被汇聚到一起,以创建一种可以改变教育实践的新学习科学.

[关 键 词]学习科学;神经科学;脑机制;学习算法

[中图分类号]G442 [文献标识码]A [文章编号]1672-0008(2011)01-0019-07

“文化进化”(cultureevolution)极少在物种中出现,它却在人类发展中达到了一个顶峰.当新的学习形式随着我们祖先的自然选择压力而逐渐进化时,文化进化变成了可能.文化是支撑语言、艺术和科学上成就的基础,而语言、艺术和科学是自然界中没有的.人类智力的起源仍然是一个深奥的谜.但是,有关儿童发展、人脑的可塑性以及学习的计算方法的研究则为新的学习科学奠定了基础,而这种新的学习科学为人类智力的起源提供了见解.

人类学习和文化进化是以一种看似矛盾的生物适应(biologicaladaptation)为基础的:我们生来是不成熟的.婴幼儿不会讲话、走路、使用工具或采纳他人的看法.这种不成熟带来了一笔巨大的代价,不仅对于新生儿,他们的大脑消耗了全部精力预算的60%,而且对于父母来说都是如此.在生命的第一年,婴儿的大脑充满了结构性活动,同时神经元在规模和复杂性上逐渐增长,并且在它们之间形成了数以万亿的新联系.大脑在儿童期继续成长,在青春期左右达到

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的规模.大脑皮层的发育有一个“敏感期”(senslhveperiod),在此期间,神经元之间的联系更具可塑性且更易受到环境的影响:感觉加工区(sensoryprocessingareas)的敏感期发生在发育过程中的早期,越高级的皮质区成熟得越晚些,而前额皮质则要持续发育到成年期早期.

然而不成熟也有价值.延缓大脑回路的成熟和增长会使得初始学习可以以一种支持后续更复杂学习的方式来影响神经结构的发展.在计算机模拟中,一个完全发展良好的感觉系统与一个低分辨率的感觉系统相比,利用一个低分辨率的感觉系统来开始学习过程会使学习更加高效.

在儿童期出现的充满活力的学习有哪些特点呢来自于心理学、神经科学、机器学习和教育学这几大交叉学科研究中的三个原则,促成了新的学习科学(见图1).这些原则支持跨地区和跨年龄的学习,并且对解释儿童在人类智慧的两个独特领域(语言和社会理解)中的快速学习特别有用.

1.学习是计算化的

发展心理学和机器学习中的新发现正聚合成新的学习计算报告.最近的研究结果显示:婴儿和幼童拥有强大的计算技能,这些技能使他们可以自动根据其经历过的统计模式,来推断他们环境中的结构模型.婴儿运用从经验中收集来的统计模式,去学习语言和因果关系.在三岁之前,儿童使用频率分布(frequencydistribution)来了解哪些语音单位可以区分他们母语中的单词,利用音节之间的过渡概率(transitionalprobability)来分割单词,并且使用共变(covarlation)来推断物质世界中的因果关系.

机器学习的目标是开发能自动从经验中得到提升的计算机算法和机器人.例如,宝贝机(BabyBot)是一种配有摄像机、麦克风和扬声器的玩具娃娃,它使用机器中已编程好的发音与试图回应这种婴儿般发音的人之间的短暂关联性,来学习检测人脸.在6分钟的学习之后,宝贝机检测出新的人脸,并把它们归纳到用于婴儿人脸识别研究的人脸范例库中.

因此,真实世界中的统计规律和共变,提供了一个比我们先前所想更为丰富的信息源.婴儿对于这种信息的获取是隐性的;它无需父母的训练就会发生,并且在婴儿可以掌控物质世界或讲出他们第一句话之前即已开始.新的机器学习程序也无需直接的强化或监督就能成功.根据概率输入(probabiIistieinput)来学习,为我们在斯金纳的强化学习和乔姆斯基的先天论之外提供了另一种学习理论.

2.学习是社会化的

儿童不会不加区别地使用计算统计的方法.社会线索会提示他们学什么以及何时学.甚至是幼小的婴儿也会偏好于去关注他人,并积极模仿他们所观察到的他人的行为.婴儿更容易学习和重演由人制造而不是由无生命的装置所产生的行为.

机器学习的研究显示:系统地增加一个机器人的类社会行为(social-likebehaviors)和关联性反应(contingentl'esponsivity)可以提升婴幼儿与之进行互动与学习的意愿.动物模式也许能帮助解释社会互动是如何影响学习的:在鸟类中,进行社会互动时影响学习的神经甾体(neurosteroid)会调控脑的活动.社会互动可以延长鸟类学习的敏感期.社会因素亦在终身学习中扮演角色――新的社会科技(如短信、Facebook及Twitter)都满足了人类对于社会沟通的需求.教育技术正日益将社会互动的原则运用于智能导师系统以增进学生的学习.

3.学习是由连结感知与行为的大脑回路来支持的

人类社会与语言学习是由连结自己与他人行为的神经认知系统所支持的.此外,大脑机器需要感知世界并运动我们的身体去适应复杂的人类与社会环境,需要连续不断地适应与塑形.思考一下为何有必要解释人类的模仿学习.出生42分钟的新生儿会配合呈现给他们的姿态,包括吐舌与张口.这是很值得关注的,因为新生儿看不到自己的脸,也从未在镜子中见过自己的样子.但是,新生儿能仿照观察到的行为来自己进行相类似的动作,这表明新生儿脑中对于自己与他人的行为有着共通的表征.

神经科学家已经发现,感知与行为产生所使用的脑系统有明显的重叠.例如,当成年人观察关节运动时,大脑皮质区中控制关节运动的部位发生了神经元激活现象.社会学习、模仿以及感觉运动经验(sensorimotorexperience)可能会产生并进而改进和完善感知与行为共享的神经回路.正在发展中的社会神经科学领域,致力于探索支持自我与他人之间紧密联结与协调的大脑机制,而自我与他人之间的紧密联结与协调.是完美的社会沟通与互动的标志.

一、社会学习与理解

人类儿童很容易通过与他人的社会互动来学习,在人类的成长过程中有三种基础性的社会技能,并且这三种技能在其它动物中是很罕见的:模仿(imitation)、共同关注(sharedattention)和移情性理解(empathicunderstanding).


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1.模仿

人类通过观察与模仿文化中的专家来学习,是一种强有力的社会学习机制.儿童会模仿各种不同的行为,包括父母的举止、语言形式以及使用工具来把事情做好.例如,一个幼童可能看到她的父亲使用或电脑键盘,然后她就会爬上椅子对着话筒呢喃自语或是去拨弄键盘上的键.这些行为并不是被明确训练出来的(有可能还被家长阻止),而且这样对着一个塑料盒子说话也没有天生的倾向性――它说明儿童通过观察和模仿他人来学习.


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模仿会加速学习并增加学习机会.它比个人发现学习更快速,也比试误学习(trial-and-errorlearning)更安全.儿童可以使用第三人的信息(观察他人)来创造本人的知识.它是学习的加速器:儿童不用自己去探讨因果关系,而是可以通过观察专家来学习.模仿学习是有价值的,因为“似我的”他人的行为,可以被用来当作自己的替身在行动.

儿童不会盲目地重复他们的所见,而是会重演一个人的目标和意图.例如,假设一个成年人想托开一个东西但却失手了,即使只有18个月大,婴儿也可以经由这个来成功的动作去推测他并未看见的那位成年人的目的.他们会去达成成年人试图要实现的口的,而不是去进行那个不成功的尝试.儿童会选择模仿的人物、时间和内容,并且很好地将模仿和自我发现结合起来以解决新的问题.

模仿是一个极具挑战性的计算问题,目前机器人与机器学习的专家正在深入研究它.模仿行为的实现要求算法能够推断复杂的感觉运动映射,这种映射超越了对于观察到的运动的简单重复.匹配一定会被实现,尽管存在这样一个事实:教师可能在一些方面与观察者不同(如大小、空间定位、形态和灵巧性).最终的目标是建造可以像婴儿一样通过观察和模仿来学习的机器人.目前.模仿的计算方法可以分为直接法与目标取向法.直接法是观察并再生所见的行为;目标取向法则更新一些,对其探索也更少些,它是先推断出所观察行为的目标,然后再产生实现那些目标的行动方案.

2.共同关注

当人们具有共同关注倾向时,社会学习就会得到加强.对同样的人或事具有共同关注,为沟通和教学提供了共同基础.共同关注的一个早期成分是注视追随(gazelollowing)(见图2).当周边目标在视野中时,6个月大的婴儿更经常性地会往 转头的方向去看.到9个月大时,婴儿在与一个反应机器人(responsiverobot)互动时,会跟随它头部的转动,其时机和关联性似乎是婴儿动作的关键,而非只是机器人的视觉外表.但究竟婴儿是尝试去看他人之所见或只是追随他人头部的动作,这还不得而知.到12个月大时,婴儿已能感知他人眼睛的方向与状态,而非只是感知转头的方向.当一个 睁着眼睛转头看两个等距离物体中的一个时,12个月大的婴儿就会跟随着看向那个物体,不过若该 眼睛闭着同样转头看物体时,婴儿就不会跟随.

当 用眼罩遮住眼睛时,12个月大的婴儿就会犯依然跟随其转头的错误.他们理解闭眼会阻碍视线,但却不知道眼罩也会阻碍视线.自我体验(self―experience)会纠正这一错误.在一项培训研究中,让1岁的婴儿实际体验眼罩,这样他就会明白眼罩会使人看不见.随后当 带上眼罩时,已经体验过眼罩的婴儿就会认为那个 是看不见的,而控制组婴儿则不会这么认为.婴儿会把自己的经验投射到他人身上.他们将自己当成模型以诠释他人的行为与经验,这是一种高度有效的学习策略,这种能力可能是人类特有的,并且正是自闭症儿童所缺少的.在机器学习中若能加入这种策略就大有帮助了,而有关此方面的研究已经取得了初步进展.

3.移情性理解

感知与调控情绪的能力对于了解人类智慧是至关重要的,目前它已成为人与计算机互动研究的热门领域.人类的许多情感过程具有独特的社会性.控制实验得出&

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