个人因为从事HCI和AI相关研究，对CogSci这个社群有些涉猎，这里主要想分享一下 个人的一些观察。 对心智(mind)的研究起源甚早，也遍及许多领域。在CogSci这个社群里，大致上认为 认知科学是一个跨领域的课题，相关的领域包括：人类学、人工智慧、教育、语言学、 神经科学、哲学和心理学。一个基本的概念是levels of analysis或说hierarchical abstraction。首先各个领域各有其专注的焦点，而其他领域的专家未必能代司其职。 人类学有其方法与训练去观察人如何在各种文化与环境下进行问题解决。AI在 知识表徵、推理、计算复杂度等面向则有长远的数学与电脑科学基础。 Levels of analysis or hierarchical abstraction指的是各领域间的知识常是垂直 整合但并不需要一个level的研究者去过度了解另一个level的细节。举例而言，这是 为什麽CogSci里面有许多计算模拟认知的研究。如果我们关心的是去了解心智/大脑如 何处理资讯的历程，那麽neurobiology、neurochemistry甚至molecules的细节 恐怕不是真的很有帮助。 David Marr (年轻早逝的MIT neuroscientist)对levels of analysis 有深入的见解， 也是CogSci这个圈子在作一些思辨的时候常用的工具。大致上分三个levels， computational level, algorithmic level和implementation level。要完整的了解 认知的现象，至少在这三个level上要能做理论和实证的工作。Cognitive neuroscience 一般所探讨的是implementation level的issue，因为过去了解少，确实为 相当重要的课题。但我想值得注意的是implementation level的研究应仍需要与其他 层次的研究合作。过度的reductionism，不论是哪个面向 (biological/physical /mathematical)对於认知科学的发展可能都并不健康。 一些相关资源： David Marr: http://en.wikipedia.org/wiki/David_Marr_(psychologist) CogSci 30周年 symposia: http://www.cogsci.rpi.edu/csjarchive/Proceedings/2008/AnniversarySymposia/ 西北大学Dedre Gentner的talk (推荐！！): http://www.cogsci.rpi.edu/csjarchive/Proceedings/2008/AnniversarySymposia/ Gentner.pdf --

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