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最为合理的解决办法是重新设计飞机的控制系统，让制动和回收降落装置的手臂动作完全彻底地有所区别（p.57）。
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心理学家和工程师由此建立起人机系统的概念，现在更为准确的说法是人-机系统（person-machine system），即由人所操控的机器必须很好地根据操控者的生理、认知和动机方面的特点与局限来加以设计。
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第二次世界大战中的心理学家也从通信工程中借用了许多的概念、术语和类比。工程师关心的设计是电话和电报系统，它们通过不同的“渠道”（如电报用的电缆和电话线）来进行信息的交换。不同通道在单位时间内可以传递的信息量以及传递的准确性上都是有所差异的。很快，人就被视作与为人熟知的非生命沟通渠道具有同样性质的特定沟通渠道。因而，人也被称为信息的有限能力加工者（limited-capacity processors）。
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那么什么是有限能力加工者呢？顾名思义，它意味着在某一特定的时刻人只能从事有限的工作。当我打字的时候，就很难（事实上是不可能）同时听到一个谈话最后说什么，阅读一篇社论，或跟上一段电视新闻。同样，当我集中注意结算支票簿的时候，不可能同时背诵乘法口诀表，或记起从幼儿园开始我所有的老师。虽然我也可以同时完成一些任务（我可以边看电视边叠洗好的衣服），但同时进行任务的数量和种类却是有限制的。
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乔治·米勒（George Miller）于1956年发表的《神奇的数字7±2》（The Magical Number Seven，Plus Or Minus Two）就是着重描述这一局限的经典论文，他观察了对于大多数正常成人而言，①我们可以不经记数而分辨知觉的不相干事物的数目，②我们可以即刻记住在一列清单上所列的不相干事物的数目，③我们可以完全区分的刺激的数目，一般都在5~9。米勒的工作由此向我们展现，人的认知能力局限是可以被测量和检验的。
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与此同时，对语言进行研究的语言学（linguistics）发展清楚地表明，人们通常可以加工非常多的复杂信息。诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）的工作彻底改革了语言学领域，语言学家和心理学家都逐渐认识到研究人们如何获得、理解及生成语言的重要意义。
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此外，乔姆斯基的早期著作（1957，1959，1965）显示，行为主义的理论不能充分地解释语言。以语言是如何获得的为例，行为主义者可能把语言获得解释为家长对孩子符合语法的言语、发音加以强化，而对不符合语法的言语行为进行惩罚（或至少不予强化）的结果。然而，语言学家和心理学家很快都认识到，这样的解释必然是错误的。一方面，那些对和父母在一起的年幼儿童进行观察的心理学家和语言学家发现，家长一般是对儿童言语行为的内容而非其形式加以反应的（Brown & Hanlon，1970）。另一方面，即使家长（或教师）有意识地试图纠正儿童的语法，往往也不能奏效，儿童似乎就“听”不懂问题所在，如下面的对话中我们所看到的那样（McNeil，1966，p.69）：
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儿童：没人不会喜欢我。（原文为Nobody don’t like me，存在着明显的语法错误）
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母亲：不，应该说“没人喜欢我。”（Nobody likes me）[这样的对话重复了8遍]
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母亲：错了，现在仔细听好。跟我说，“没人喜欢我。”
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儿童：噢！没人不会喜欢我。
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（显然这位母亲关心孩子的语言要甚于情绪方面的发展！）
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因此，乔姆斯基的工作给心理学家提出了一个根本的挑战：此时我们已经了解到人类是有限能力加工者了，那又怎么会如此迅速地获得这样大量复杂的知识体系——语言，并且随心所欲地加以使用呢？
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如同工程师关于机器必须设计成符合人的特点观点加以修正，许多语言学家试图描述一些非常复杂的系统，足以对语言进行加工。乔姆斯基（1957，1965）认为，构成人们语言能力基础的是一个潜在的规则系统，即广为人知的普遍语法（generative grammar）。这些规则使得说话者生成的以及听者所理解的句子在语言中“合法”。例如，“你把燕麦麸皮粥全都吃完了吗”就是一句符合语法、构成良好的句子，但是“麸皮是否全部的燕麦吃了你的粥”就不是。我们的普遍语法，即一种心理表征形式的规则系统会告诉我们这些，因为它能够产生（生成）第一句句子，但不会是第二句。
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乔姆斯基（1957，1965）并不认为所有关于一种语言的规则都能被该语言的使用者有意识地了解。相反，他认为这种语言规则的运作是潜在和内隐的：我们不需要准确地了解所有的规则是什么，但我们可以轻易地使用它们，生成可以为人理解的句子，防止出现那些啰嗦又词不达意的句子。
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认知革命的另外一支发端于神经科学（neurosci-ence），即对构成心理和行为机能的大脑基础的研究。神经科学领域的一个主要争论其实已持续近百年，全都可追溯到笛卡儿关于机能定位（localization of function）问题的阐述。说某种机能“定位于”大脑某一特定的区域，也就意味着承认是神经结构支撑了存在于大脑特殊区域的机能。在1929年发表的一篇重要论文里，卡尔·拉什利（Karl Lashley）这位极富影响的神经科学家提出，没有理由相信人的主要机能（如，语言或记忆）是定位的（H. Gardner，1985）。
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然而，20世纪40年代后期及50年代的研究逐渐形成气候，都对上面的观点提出挑战。唐纳德·赫伯（Donald Hebb，1949）的研究显示，某些机能如视知觉，是经过长期的细胞集群（cell assemblies，即大脑中细胞组的联结）的建立而构成。诺贝尔奖获得者，神经生理学家戴维·胡贝尔（David Hubel）和托斯登·威塞尔（Torsten Wiesel）发现，猫的大脑视皮层的某些特殊细胞特异化地只对特定刺激（如线条的定位、特殊的形状等）做反应。同样重要的是，胡贝尔和威塞尔还展示了早期经验对神经系统发展的重要性。如果小猫在生活环境中受限制地只能经历水平直线的视觉刺激，今后它就不能发展知觉垂直线的能力。这一研究显示至少有一些机能在大脑中是定位的（Gardner，1985）。
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在认知革命的大潮中还有一些线索不容忽略，同样也可以追溯到第二次世界大战：那就是计算机与人工智能系统的发展。1936年，一位名叫阿兰·图林（Alan Turing）的数学家写了一篇论文，描述了这一“万能机器”，这个数学实体性质虽然简单，但是理论上却能解决各种逻辑和数学的问题。这篇论文最终使一些心理学家和计算机科学家提出了计算机隐喻（computer metaphor）：将人的认知活动比作运行着的计算机。正如计算机必须输入数据那样，人也必须获取信息。
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计算机和人都要储存信息，也因此必然具有使得这种储存成为可能的结构和加工过程。人和计算机也常常需要对信息进行重新编码，即改变信息被记录和呈现的方式。人和计算机还必须操作这些信息——以某种方式使其形式加以改变，如重新排列，对信息进行增减，从中进行推演等等。从事人工智能（artificial intelligence）问题研究工作的计算机科学家现在研究的是，如何设计程序使计算机能够解决人类才能解决的问题，以及在解决这类问题时计算机是否能够运用人所采用的同样方法。
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20世纪70年代，不同领域的研究者逐渐发现，他们对问题的研究殊途同归：思维以及认知的本质；信息是如何获得、加工、储存和传递的；以及知识是如何表征的。来自认知心理学、计算机科学、哲学、语言学、神经科学和人类学等不同领域的学者认识到彼此的共同兴趣，协同创立了这门跨学科领域的认知科学（cognitive science）。加德纳（Gardner，1985）甚至将1956年9月11日于麻省理工学院举办的、一些该领域创始人出席的一次关于信息理论研讨会的日子，定为这门学科的生日。加德纳（1985）指出，认知科学领域具有一些特定的共同假设。其中最为重要的一条是，认知必须在所谓的表征水平（level of representation）上来加以分析研究。这意味着认知科学家同意，认知理论可以使诸如符号、规则、意象或思想等用加德纳的话来说“在输入和输出之间可见的……所有内容”（p.38）都有机地结合在一起。因此，认知科学家关注的是信息的表征，而非大脑中神经细胞是如何工作的，或者是历史和文化的影响之类。
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） 1.1.7 一般要点
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上述的每一心理学学派都为现代认知心理学留下了宝贵的遗产。结构主义问的问题是，思维的基本单元和过程是什么？机能主义学者提醒心理学家关注认知加工所达成的更大目的与情境。行为主义者敦促心理学家提出可供检验的假设，避免无解决可能的争论。格式塔心理学家则指出，对每个单元的理解不会自动地引领我们对整个加工过程和系统的理解。高尔顿则向人们展示了个体在认知加工过程中的差异与不同。工程学、计算机科学、语言学以及神经科学的发展，揭开了信息如何被有效地表征、储存及改变形式的奥秘，为认知心理学家提供了类比和隐喻，使他们可以以此构建和验证各种认知模型。随着接下来进入更为专门的议题，我们将会发现更多这样的例子，告诉我们认知心理学的不同根源是如何影响和规定这些领域的。
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我们应该记住的一点是，认知心理学会影响其他领域所做出的发现，正如其他领域也会影响认知心理学的发现一样。这些研究方法、术语和分析的共享与借鉴，给许多研究者以殊途同归之感。这也要求所有认知心理学家都时刻关注与认知有关的其他领域的最新动向和发展。
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