概念混成理论

认知语言学领域 ,概念混成理论(英语:Conceptual blending),又称为概念整合理论观点应用(view application) ,是吉勒·福科尼耶马克·特纳提出的认知理论。 根据该理论,潜意识被假定普遍存于日常思想和语言之中,而来自不同情境的元素和重要联系则在潜意识过程中发生了“融合”。这与试图对文化传承的思想进行统一描述的迷因十分相似。[1]

历史 编辑

这一理论于1993年开始发展,早期的代表性阐述可参见网络文章《概念整合与形式表达》。[2] 特纳和福科尼耶引用了阿瑟·库斯勒于1964年出版的著作《创造行为》,将其作为概念混成的早期先驱:库斯勒在艺术、科学和幽默方面的创造性成就中发现了一个共同模式,他将其称为“矩阵的偶联性关系”(bisociation of matrices)。 [3]2002年,特纳和福科尼耶出版了《我们的思维方式》一书,书中提出了新版本的混成理论,术语变得略为不同。 [4] 在特纳和福科尼耶的系统阐述中,概念混成是乔治·莱考夫和罗杰・安东森(RafaelNúñez)于著作《数学的起源》中所使用的理论工具,莱考夫及安东森断言“理解数学需要掌握广阔的隐喻混合网络。”[5]

计算模型 编辑

概念混成与基于框架的理论息息相关,但从根本上超越了这些理论,原因在于它是关于如何结合框架(或类似框架的对象)的理论。 卡内基梅隆大学PARC的施拉格(Shrager)于1980年代实现了称为“ 观点应用 ”的早期计算模型程式,该模型与当时还未提出的概念混成有着紧密关联,并在复杂设备的因果推理领域[6]以及科学推理领域有所应用。[7] 最近混成的计算方法已经在数学等领域得到了发展。[8] 后来的一些模型则基于早期实作尚未使用的“结构映射”之上。近期,在AI推理系统非单调扩展的背景下(并与基于框架的理论一致),通用框架能够对复杂的类人概念组合(如宠物-鱼问题)及概念混成作出解释[9],并已在认知建模[10]和计算创新应用[11] [12]完成测试和开发。

该理论的哲学地位 编辑

在概念混成理论学者马克·特纳的著作《文学心灵》中指出: [13] (p. 93),

概念混成是日常思维的基本工具,从社会到科学,用于我们对所有现实的基本识解。

从概念混成中获得的见解被视为创造性思维的产物,但是概念混成理论本身并不是一个完整的创造力理论,因为它没有阐明混成的来源。 换句话说,概念混成为描述创造性产物的术语,但对于灵感的问题却没有头绪。  

参见 编辑

笔记 编辑

  1. ^ Ritchie, L. David. Lost in "conceptual space": Metaphors of conceptual integration. Metaphor and Symbol. 2004, 19: 31–50 [2020-06-14]. (原始内容存档于2019-04-27). 
  2. ^ Conceptual Integration and Formal Expression 互联网档案馆存档,存档日期2006-05-16.
  3. ^ Mark Turner, Gilles Fauconnier: The Way We Think. Conceptual Blending and the Mind's Hidden Complexities. New York: Basic Books 2002, p. 37
  4. ^ Fauconnier, Gilles; Turner, Mark, The Way We Think: Conceptual Blending and the Mind's Hidden Complexities, Basic Books, 2008 .
  5. ^ Lakoff, George; Núñez, Rafael, Where mathematics comes from, Basic Books: 48, 2003, ISBN 0-465-03770-4 
  6. ^ Shrager, J. (1987) Theory Change via View Application in Instructionless Learning. Machine Learning 2 (3), 247–276.
  7. ^ Shrager, J. (1990) Commonsense perception and the psychology of theory formation. In Shrager & Langley (Eds.) Computational models of scientific discovery and theory formation. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.
  8. ^ Guhe, Markus, Alison Pease, Alan Smaill, Maricarmen Martinez, Martin Schmidtb, Helmar Gust, Kai-Uwe Kühnberger and Ulf Krumnack (2011). A computational account of conceptual blending in basic mathematics. Cognitive Systems Research Volume 12, Issues 3–4, September–December 2011, pp. 249–265 Special Issue on Complex Cognition
  9. ^ Lieto, A.; Pozzato, G.L. A description logic framework for commonsense conceptual combination integrating typicality, probabilities and cognitive heuristics. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence. 2020. arXiv:1811.02366 . doi:10.1080/0952813X.2019.1672799. 
  10. ^ Lieto, A.; Perrone, F.; Pozzato, G.L.; Chiodino, E. Beyond subgoaling: A dynamic knowledge generation framework for creative problem solving in cognitive architectures. Cognitive Systems Research. 2019. doi:10.1016/j.cogsys.2019.08.005. 
  11. ^ Lieto, A.; Pozzato, G.L. Applying a description logic of typicality as a generative tool for concept combination in computational creativity. Intelligenza Artificiale. 2019. doi:10.3233/IA-180016. 
  12. ^ Chiodino, E.; Di Luccio, D.; Lieto, A.; Messina, A.; Rubinetti, D.; Pozzato, G.L. A Knowledge-based System for the Dynamic Generation and Classification of Novel Contents in Multimedia Broadcasting, Proceedings of ECAI 2020, 24th European Conference on Artificial Intelligence, 2020. 2020. 
  13. ^ Turner, Mark, The literary mind, Oxford University Press, 1997 .

外部链接 编辑