认知心理学

认知心理学（Cognitive Psychology）是研究心智如何获取、加工、存储和使用信息的科学，核心关注感知、注意、记忆、语言、决策等高级心理过程。它兴起于20世纪50年代“认知革命”，取代行为主义成为心理学主导范式，并推动人工智能、神经科学等领域发展。以下从理论框架、研究方法、核心领域及应用四方面系统解析：

🧠 一、核心理论框架与历史演进

1. 核心隐喻：心智即信息处理系统

• 计算机类比：将人脑视为“生物计算机”，通过编码（Encoding）→ 存储（Storage）→ 提取（Retrieval） 处理信息。

• 信息流模型：

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2. 关键历史转折

里程碑事件：1956年MIT研讨会（乔姆斯基语言理论、纽厄尔-西蒙逻辑理论机、米勒神奇数字7±2）。

🔬 二、研究方法与技术

1. 行为实验法

• 反应时测量：通过任务耗时推断认知复杂度（如斯特鲁普效应中色词冲突延长反应时）。

• 眼动追踪：揭示注意分配（如阅读时注视点分布）。

2. 神经科学技术

3. 计算建模

• ACT-R模型：模拟记忆检索与问题解决过程；

• 贝叶斯模型：量化不确定性下的决策偏差。

📚 三、核心研究领域与经典发现

1. 注意（Attention）

• 过滤器理论（布罗德本特）：注意像“瓶颈”筛选信息；

• 特征整合理论（特雷斯曼）：注意分“前注意”（并行加工特征）和“集中注意”（整合特征）。

• 典型现象：非注意盲视（西蒙斯“大猩猩实验”）、变化盲视。

2. 记忆（Memory）

经典研究：艾宾浩斯遗忘曲线、洛夫特斯误导信息效应（记忆可被重构）。

3. 语言加工（Language Processing）

• 乔姆斯基普遍语法：语言能力先天论；

• 词汇识别模型：

  • 串行搜索模型（福斯特）：词汇按频率顺序检索；

  • 并行分布加工模型（麦克莱兰）：词汇节点同时激活竞争。

4. 决策与问题解决（Decision-Making）

• 启发式与偏差（卡尼曼&特沃斯基）：

  • 可得性启发：依记忆易得性判断概率（如高估空难概率）；

  • 锚定效应：初始值扭曲后续估计。

• 问题解决策略：

  • 算法式（穷尽搜索） vs 启发式（手段-目的分析）。

🌐 四、跨学科应用与前沿方向

1. 人工智能

• 深度学习：受视觉皮层启发的卷积神经网络（CNN）；

• 自然语言处理：基于工作记忆模型的注意力机制（Transformer）。

2. 临床干预

• 认知行为疗法（CBT）：修正抑郁患者的负性自动化思维；

• 认知康复训练：针对脑损伤患者的工作记忆强化（如n-back任务）。

3. 教育优化

• 认知负荷理论（斯威勒）：教学设计需匹配工作记忆容量；

• 间隔效应：分散学习比集中学习更利长时记忆保持。

4. 社会认知

• 归因理论（凯利）：如何解释他人行为（内在特质 vs 情境因素）；

• 刻板印象：图式化认知节省资源但导致偏见。

💎 总结：心智科学的基石

认知心理学通过精密实验与跨学科融合，解码了人类心智的核心算法：

• 从微观：揭示记忆编码的神经机制（如海马体索引理论）；

• 到宏观：解释文化如何塑造分类思维（如语言相对论）。
  其成果不仅重塑了心理学范式，更赋能AI发展、临床治疗与教育革新，持续回答一个根本问题：
  “How does the mind work?” 🔍