内容

目次

第1部　コネクショニストモデルの基礎 第1章　高次認知のコネクショニストモデル 1.1　はじめに 1.2　記憶 1.3　学習 1.4　言語 1.5　思考 1.6　発達 1.7　社会 1.8　おわりに―まとめと今後の展望― 第2章　コネクショニズムと統計的学習 2.1　はじめに 2.2　統計的学習 2.3　コネクショニストモデルと統計的学習 2.4　おわりに 第2部　脳と発達 第3章　ヒト知能の再設計―脳イメージング研究からヒト構成的知能へ― 3.1　はじめに 3.2　構成的知能論 3.3　記憶の中枢としての海馬―知能は記憶の上に構築される― 3.4　海馬の瞬時学習・記憶とヒト高次認知 3.5　瞬時学習・記憶と構成的知能の脳認知科学モデル化 3.6　おわりに―ヒト固有の知能の理解をめざして― 第4章　子どもの語彙獲得にみるヒト脳のひみつ―語彙爆発のモデル化から論じるヒト脳のルール獲得能力 4.1　なぜ言語獲得モデル化なのか 4.2　語彙獲得の現象 4.3　語彙獲得のモデル的説明 4.4　ルールの発見―語彙獲得バイアスの背後にあるもの― 4.5　ヒト脳のひみつ 4.6　まとめ 第5章　認知への発達的・計算論的神経科学アプローチ―一般化のケース― 5.1　はじめに 5.2　子どもと大人の一般化 5.3　一般化のニューラルネットワークモデル 5.4　モデルのまとめと合意 第3部　言語と推論 第6章　文処理に関するコネクショニストモデルの動向 6.1　はじめに 6.2　文処理 第7章　談話理解に関する認知モデリング 7.1　談話理解過程モデル化の課題 7.2　構築―統合モデルの概略 7.3　因果関係の推論過程のシミュレーション 7.4　道具の推論過程のシミュレーション 7.5　結論 第8章　コネクショニストネットワークによる推論 8.1　はじめに 8.2　SHRUTIアーキテクチャ 8.3　おわりに 第9章　神経的に妥当な認知アーキテクチャにおける関係推論―LISAプロジェクトの概要― 9.1　はじめに 9.2　人間の認知アーキテクチャのモデルに対するデザイン上の条件 9.3　LISAモデル 9.4　要約