• 沒有找到結果。

類比思考人工智慧研究及其對於科學教育的意涵

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "類比思考人工智慧研究及其對於科學教育的意涵"

Copied!
14
0
0

加載中.... (立即查看全文)

全文

(1)

任宗浩

國立臺灣師範大學 科學教育研究所

摘 要

本文主要介紹 Copycat 與 AMBR 兩個人工智慧類比模型的理念與運作機制,並藉此探討 人工智慧類比模型發展的趨勢以對科學教育的類比教學進行反省。文中指出目前人工智慧類 比模型發展的趨勢包括︰(1)統整不同的心理運作機制;(2) 利用更基本的認知理論來解釋類 比的運作;(3) 採用符號和聯結的混合模型;(4) 強調類比的動態過程。在類比教學方面,作 者建議科學教師應注重一般性推理思考的訓練,以加強學生在標的概念領域的評估能力。 關鍵字︰類比、人工智慧、類比教學

一、前言

類比對人類思考的重要性一直是哲學和 認 知 心 理 學 所 關 心 的 重 要 議 題 (Holyoak & Thagard , 1995; Petrov, 1998) 。研究指出當科 學家對於一些意外發現作推論時,類比往往 是 科 學 家 思 考 的 重 要 元 素 (Dunbar, 1995, 2001)。科學發展的歷史也顯示類比在許多理 論模型的創造和解題上扮演關鍵性的角色。 例如在物理領域中,波爾(1913)利用太陽系 解釋原子模型;麥斯威爾(1864)利用電和磁 相關公式在數學結構上的類比,修正安培定 律而得到完整的電磁波動方程式;化學家克 庫勒(Kekulé)(1865)因為「咬尾蛇」類比得到 苯環的結構模型。其實類比不僅發生在科學 創 造 或 解 題 的 時 候 (Boden, 1990; Clement,1988),人們在日常生活中也經常藉 著類比將新資訊與舊知識相關聯,並調適相 關 認 知 結 構 以 獲 得 整 體 知 識 結 構 的 連 貫 性 (Petrov, 1998)。 認知學者嘗試提出各種理論和人工智慧 模型以模擬類比的心理機制。這些類比理論 的 發 展 , 大 致 符 合 從 分 析 ﹙ Genter, 1983; Holyoak & Thagard, 1989; Keane, 1990﹚到統 整 (Hofstadter & Mitchell, 1993; Hummel & Thagard, 1997; Kokinov, 1994; Salvucci & Anderson, in press) 的演變趨勢。早期的人工 智慧類比模型(如 SME、ACME 和 IAM 等等) 將 類 比 推 理 或 思 考 視 為 若 干 獨 立 心 理 過 程 ﹙如表徵、檢索、遷移、評估和學習﹚的集 合,主要著重類比對應和檢索的機制。最近 的 一 些 類 比 模 型 ( 如 Copycat 、 Sapper 、 AMBR、LISA)則嘗試提出統整性的理論,以 解釋類比對應機制與其它心理過程之間的交 互作用。本文藉由對 Copycat (Hofstadter & Mitchell,1993) 和 AMBR (Associative Memory -Based Reasoning) (Kokinov, 1994a) 兩個人工智慧類比模型的介紹,探討人工智 慧類比理論的發展,並提供對科學教育意涵 的反省。

(2)

− 3 −

二、整合知覺表徵的類比推理模

型— Copycat

基本理念

Copycat (Hofstadter, & Mitchell, 1993) 主要用來解釋「流暢的概念」、「高層次知覺」 以及「類比的產生」。將類比視為一種「高層 次知覺」(high-level perception; 縮寫為 HLP) 的產物。HLP 是指生物對一個概念層次在某 種情境下的表徵過程,這個表徵過程是經由 高 階 概 念 和 低 階 的 知 覺 過 程 交 互 作 用 的 結 果:高階概念影響低階的知覺過程,而低階 作用所知覺到的則會影響某些高階概念的激 發 , 以 至 於 建 立 該 情 境 的 表 徵 (Hofstadter, 1984; Hofstadter, Mitchell & French, 1987; Chalmers et al., 1992; Mitchell, 1993 ) 。 Chalme rs 等人(1992)主張 HLP 和其它的認知 過程是相互交織作用的,對於大部分人工智 慧的研究都只嘗試去模擬概念過程,忽略知 覺過程,因而無法充分了解人類的心智運作 的限制提出批評。Copycat 利用一個簡化的 字母領域 (letter-domain),建立類比情境的表 徵系統,將 HLP 的原理具體化。 Copycat 最重要的一項特點就是藉由一 些低階執行媒介(agents)之間的交互作用,經 由統計後集體顯現出高階的概念層次行為。 這 些 微 小 、 低 階 以 及 不 具 決 定 性 的 執 行 媒 介,稱作「小碎碼」(codelets) (Hofstadter & Mitchell, 1993)。透過這種分散的運作方式, 「小碎碼」可以同時處理不同的工作。為了 要模擬高層次知覺的特質,Copycat 採用聯 結 模 型 (connectionist) 的 整 體 顯 現 計 算 方 式 (emergent computation),並融入了傳統符號

(symbolic) 典 範 的 許 多 觀 點 (Marshall & Hofstadter, 1997)。

類比運作機制

Copycat 主要包含三個子系統,分別為 「Slipnet」、「 Workspace 」及「 Coderack 」。 Copycat 的類比機制就是在這三個 子系統的 互動之下完成的(Hofstadter & Mitchell, 1993; Marshall & Hofstadter, 1997) (如圖一所示): (1)長期記憶— 「Slipnet 」 「Slipnet」指的是儲存所有固定概念的 地方,相當於「長期記憶」,它包含各種概念 形式的概念網絡,但不包括概念範例。它包 含了與字串類比解題有關的各種不同概念, 例如「繼承」、「承先」和「相反」,以及「 a」、 「b 」、「c」等字母。概念網絡將這些概念彼 此關聯起來,每個概念由一個節點來代表, 概念的抽象程度用一個測量數值「概念深度」 來表示。「概念距離」則是表示兩個概念間相 互影響的難易或趨力。「Slipnet」的結構是動 態而非靜態的,「Slipnet」中各個概念間的距 離會隨著執行的路線( 當時的情境)而改變: 每個節點因為受到當時情境的激發而有不同 的活化程度,將不同的活化能量散佈到鄰近 的節點,活化程度亦會隨著時間而衰退。活 化是連續改變而非全開或全關的,當活化程 度超過某一個臨界閥值(critical threshold),該 節點就有機會跳躍至完全活化的程度,之後 仍會持續衰退。總而言之,每個概念的活化 程度會隨著所遭遇到的情境不斷地改變,概 念距離也會隨著所知覺到的情境而動態地調 整。 (2)轉運站— 「Coderack」

(3)

「Coderack」可以想像成隨機等待室, 在 「 Slipnet 」 中 活 化 程 度 超 過 臨 界 閥 值 的 「 codelets 」 置 於 其 中 , 等 候 召 喚 進 入 「Workspace」中執行任務。我們可以想像是 這些執行媒介排隊等待召喚,唯一不同的是 召喚的次序是隨機的而非事先決定的。 (3)工作記憶— 「Workspace 」 「Workspace 」是知覺活動的位置,可以 大略看成是 Copycat 的「短期記憶」或「工 作記憶」,其中包含了「 Slipnet」中各種被活 化概念的例子,並組合成為暫時性的知覺結 構。在「Workspace 」中會同時有個別獨立的 群集在不同的地方進行各種不同大小結構的 建構,為了要得到更好的結構,經常會將已 組 成 的 結 構 拆 開 重 組 。 在 一 開 始 執 行 的 時 候,「Workspace」中所有的只是所面臨情境 的表徵(以字母序列來說,只是分辨字母的型 態和邊界描述碼,如︰最左、最右),除此之 外 , 完 全 沒 有 其 它 物 件 。 經 過 執 行 媒 介 (「codelets 」)的作用之後,「Slipnet」中的概 念 不 斷 的 被 召 喚 到 「 Workspace 」, 「Workspace」中逐漸形成不同的描述,並且 經 由 不 同 的 知 覺 結 構 連 結 起 來 。 「Workspace 」中的運作有兩點特色:(1)持 續的競爭以獲得注意:「Workspace 」中的物 件並非都能獲得相同程度的注意,而是取決 於該物件的重要性或突顯性。 (2)平行浮現多 重層級的知覺結構:在「 Wo rkspace 」中的一 組物件會以某種結構方式束縛在一起,塊狀 連結成為高階物件的候選元件,這種結構方 式稱為「群」;例如 kk 是一個「相同群」。然 而相同的物件可能會隨著知覺的不同而以不 同 的 結 構 方 式 束 縛 在 一 起 , 如 abc 這 個 「群」,必須視所知覺到的關係而定,可能被 認 定 是 一 組 從 左 到 右 「 有 繼 承 關 係 的 群 」 (successor group),或是由右至左有「先承關 係的群」 (predecessor group),但不會同時承 認兩種關係( 雖 然 該 程 式 可 以 很 容 易 的 在 兩 個觀點間作切換)。其中哪一個群的元件越突 顯,那麼該結構方式就越具體化。 Copycat 利用「Workspace 」中所浮現結 構的連貫性作為評估的指標,這個指標稱為 「溫度」。「溫度」的數值範圍為 0°~100°, 反應任何一瞬間在「 Workspace」中所建立概 念結構的質與量,數值越小表示所建立的概 念結構之對應強度越強,連貫性越高,其中 評估的標準依賴「Slipnet 」中某些概念被激 發 的 程 度 而 定 (Marshall & Hofstadter, 1997)。Copycat 的優點在於它可以解釋類比 發生的機制,每次進行類比所找到的答案不 見得會完全相同。 Marshall 和 Hofstadter (1997) 認 為 Copycat 僅以「溫度」作為類比答案的評估 判準太過薄弱,無法深入理解或解釋特定類 比答案品質的好壞,並認為這是因為 Copycat 缺 乏 「 自 我 監 控 」 (self-watching) 的 機 制 所 致。此外,Copycat 的另一項缺點是無法記 住已找到的類比答案,如果再重新解一次相 同的問題,先前的經驗完全不會提供任何的 貢獻。Metacat (Marshall & Hofstadter, 1997) 是為了解決上述 Copycat 的兩個缺點而提出 之改良版本,一方面增加了「記憶先前已找 尋到的答案」之機制,一方面利用大量的事 件基模,豐富該程式比較和對照不同答案品

(4)

− 5 −

圖一、以「abc:abdàxyz:?」類比推理為例,圖示 Copycat 如何藉由「Slipnet」、「 Workspace」 和「Coderack」的互動得到答案(整理自 Hofstadter, & Mitchell, 1993; Marshall & Hofstadter, 1997)。

質 好 壞 的 能 力 (Marshall & Hofstadter, 1997)。 Metacat 在 每 次 執 行 一 個 類 比 問 題 時,可以尋找和記憶許多不同的答案,不像 Copycat 找到一個答案就停下來。 Metacat 每 找到一個答案,便將題目、答案以及答案的 相關資訊全部像包裹一樣的儲存起來,然後

Slipnet

26 個字母的端點 a 繼承關係 b 先承關係 ab cd … yz c ba dc yx zy abc cde … xyz x cba edc zyx

y z 相反關係

Coderack

a 是 26 個英文字母的一個端點 z 是 26 個英文字母的一個端點 abc, ab, bd, cba

a, b, c, d , x, y, z 繼承關係 先承關係 相反關係

Workspace

a b c è a b d

x y z è x y ? ?=無解

x y z è ? y z ?=w

繼承關係à 繼承關係 最右端à最右端 字母端點à 字母端點 最左端à最右端 繼承關係à 先承關係 將最右端的字母改為繼承的字母 將最右端的字母改為繼承的字 將最左端的字母改為先承的字母 隨機選擇一條解題途徑 「Slipnet」中完全活化的元件 進入「Coderack」等待召喚 「Coderack」中的元件以隨機的方 式被召喚到「Workspace」中運作

(5)

繼續尋找其它不同的答案。每個答案都代表 著對該問題的不同理解和詮釋,時間久了, 便形成有關該問題的一個豐富的資料庫。個 別答案的相關資訊﹙ 包括所應用的「群」、「搭 橋」和「概念對應」等等﹚即可據以比較不 同 答 案 之 間 的 品 質 孰 優 孰 劣 (Marshall & Hofstadter, 1997)。

三、以記憶關聯為基礎的類比推理模

型— AMBR

基本理念

Kokinov (1989)主張應 該利用 一個基 本 的認知結構理論來整合類比和其它心理運作 過程,而這個認知結構理論必須能夠解釋(或 滿足) 有 關 個 別 心 理 過 程 方 面 研 究 的 發 現 。 AMBR 是 Kokinov 根據認知架構理論 DUAL (Kokinov, 1994b, 1997) 發 展 出 來 的 類 比 模 型(Kokinov, 1994a, Petrov, 1998),主要以「記 憶」為基礎,整合「知覺」、「類比對應」和 「推理」等心理過程,強調人工智慧的類比 模型應該能夠滿足和解釋真實情境中類比和 人類記憶等相關研究的發現(Kokinov, 1998; Kokinov & Petrov, 2000; Kokinov & Petrov, 2000)。

DUAL 的 幾 個 重 要 的 特 性 分 別 為 ﹙Kokinov, 1994b; Kokinov & Petrov, 2000; Petrov, 1998﹚︰(1)混合性(hybridity ) :結合互 補 的 觀 點 , 包 括 符 號 和 聯 結 模 型 觀 點 的 統 整,以及陳述性知識與程序性知識的結合; (2)整體浮現的計算方式︰認知架構中,所有 的程序和知識表徵都是透過一組微小的執行 媒介(micro -agents)所執行。整體的行為則是 從這些微小的媒介和它們之間交互作用的組 織 圖 像 中 浮 現 出 來 ; (3)動 態 且 受 情 境 影 響 的︰DUAL 的運作必須能夠持續不斷地反應 外在環境的影響。在不同的情境之下,同樣 的作業可以由不同的一組媒介來執行,或者 由相同的一組媒介執行,不過參予的時間和 程度不同。最終浮現的整體結果隨著情境的 不同而改變。 AMBR 目前仍在發展當中,雖然經過幾 次不同的改良版本,但是其理念和架構是不 變的。Kokinov (1997)根據 DUAL 的理念和 心理學的相關研究,並結合一般性推理和類 比推理的觀點,整理出三個 AMBR 發展的原 則,分述如下︰ (1)統整性﹙ integration ﹚︰推理的過程不應該 被分割成一系列相互獨立的子程序,以模 組化和線性的方式進行(如圖二(a))。各個 程序應該同時進行,並且相互影響(如圖二 (b)),每一個運算的機制不只是產生一個 結果而已,所產生的結果還會抑制或促進 其它的運算機制,產生其它結果。AMBR 主 要 利 用 平 行 處 理 和 整 體 浮 現 的 設 計 來 達到這個目的。 (2)一 致 性 (unification)︰AMBR 的 設 計 注 重 類比過程中的一般性推理,強調類比、演 繹和歸納都是推理的一種,雖然在程序上 會有些不同,但是相關的心理機制﹙如對 問題的知覺、表徵以及運用舊知識到新的 情境等等﹚應該都是相同的。 (3)容易受情境影響的特性(context-sensitivity) : AMBR 發展的另一項重要目標就是能夠 反 應 人 類 在 推 理 時 易 於 受 到 情 境 影 響 的

(6)

− 7 − 特性。人類的推理很容易受情境影響,影 響 推 理 結 果 的 因 素 除 了 長 期 記 憶 中 相 關 的知識以外,還包括問題情境和近期內所 作過活動(提示效應)等等。 AMBR 的第一個完整版本 AMBR1 成功 的整合了部分關於記憶﹙提示效應﹚、情境效 應和推理﹙解題﹚之間的交互作用。為了更 能 符 合 心 理 學 對 記 憶 和 表 徵 研 究 的 結 果 , Kokinov 和 他 的 研 究 生 提 出 了 改 良 版 本 AMBR2(Kokinov, Nikolov, & Petrov, 1996; Petrov, 1997)以及 AMBR3( Petrov, 1998)。下 一段即將介紹的類比機制主要根據目前最新 的版本 AMBR3。 圖二︰ (a) 圖示「序列式類比模型」︰整個類比過程被拆成一系列獨立的階段,階段之間的交 互作用只有將資料結果傳給下一階段。(b)圖示「互動式類比模型」︰各個子程序之間在 時序上相互重疊,並且相互影響(引自 Petrov, 1998, Chap 3, pp. 9-10)

類比運作機制

「執行媒介」是 AMBR 運作的最小單 位,AMBR 最重要的三種執行媒介型態為「概 念 媒 介 」 (concept -agents) 、「 實 例 媒 介 」 (instance-agents) 以 及 「 假 設 媒 介 」 (hypothesis -agents)(Petrov, 1998)。其中「概 念媒介」代表實體﹙物件、關係或因果關係﹚ 的類別,以分類學的架構方式將一個「概念 媒介」與它的上屬類別(SUPERC)和從屬類別 (SUBC) 關 聯 起 來 , 並 且 可 以 藉 由 聯 結 指 令 ﹙a-link﹚ 將 此 概 念 與 其 它 相 關 概 念 關 聯 起 來。「實例媒介」代表某個特定概念的實例, 其中「例示插槽」(inst-of slot)指出此媒介為 哪 一 種 概 念 的 實 例 。「 對 應 媒 介 」 (correspondence -agents) 是 將 不 同 狀 況 中 的 實例和所屬概念相對應,而「假設媒介」就 是最重要的一種「對應媒介」。每個「假設媒 介」代表兩個「概念媒介」或「實例媒介」 間的暫時性對應,然而對應媒介的選取至少 必須滿足一個或多個理由,這些理由可以是 來自於語意或語構上的相似性。AMBR 在這 部分比 SME 或 ACME 更能符合工作記憶的 限制(Kokinov, 1994; Petrov, 1998),因為人們 作類比思考的時候,不可能考慮所有可能的 知覺 檢索 對應 遷移 評估 知覺 檢索 對應 遷移 評估

(a)

(b)

(7)

對應狀況 (Hofstadter & Mitchell, 1993; Keane, 1990)。

AMBR 主要包括六個基本的運作機制︰ 「活化蔓延」(spreading activation)、「記號傳 遞」(marker passing)、「限制滿足」(constraint satisfaction) 、「 結 構 對 應 」 (structure correspondence)、「評比與晉級」(rating and promotion)以及「特殊化推論」(Skolemization) (Petrov, 1998)。簡單介紹如下︰

(1)活化蔓延︰「活化蔓延」是 AMBR 最重 要的運作機制,主要是從聯結論的觀點出 發(Grossberg, 1978; Holyoak & Thagard, 1989)。每一個「執行媒介」為神經網絡中 的最小單位,經由和它有交互作用且被激 發的其它媒介傳遞而獲得「能量」,透過 「活化函數」的轉換後,得到一 個估算數 值稱為該媒介的「活化能量」,再輸出給 其它相關的執行媒介。最初的活化源由問 題情境所決定,包括所知覺到的元素以及 系統設定的目標;兩個媒介之間是否有交 互作用或是相關聯結則是由「記號傳遞」 機制判定。一旦「活化能量」超過某個閥 值,該執行媒介則躍遷至「工作記憶」中, 進行類比的各種不同運作程序。此外,「活 化能量」越大,該媒介運作的速度越快。 整 體 概 念 網 絡 活 化 圖 像 的 改 變 會 影 響 AMBR 其 它 所 有 運 作 的 機 制 , 這 也 是 AMBR 具有動態、整體浮現以及受情境影 響等特性的基礎。 (2)記號傳遞︰「記號傳遞」可以說是「活化 蔓延」的互補 機制,它是根據符號運作典 範下的語意網絡模型(Hendler, 1988)所發 展出來的。這個機制決定網絡中的任何兩 個節點是否有關聯,換句話說,就是決定 一個節點有哪些「鄰居」。經由這個概念 層次的符號規則,提供相關的資訊以便其 它的機制得以運作。例如「記號傳遞」所 形成的語意網絡,決定「活化蔓延」機制 中能量傳遞的途徑。AMBR 的記號是由 「實例媒介」開始,沿著從屬關係的插槽 傳遞下去,例如由某個特定的「茶壺 -1」 開始,傳遞給概念媒介「茶壺」,再依次 傳遞給「裝液體的容器」、「容器」到「人 工製品」等等;另一條途徑由「瓶子 -7」 傳給「瓶子」,然後和前一條途徑在「裝 水的容器」這個節點上交會。這個交會的 節點會形成一個新的假設,引發「限制滿 足」的機制。 (3)限制滿足︰「記號傳遞」和「結構對應」 機制根據局部的資訊產生假設,「限制滿 足」機制則是藉由建立一個「限制滿足網 絡」﹙constraint satisfaction net work, 簡稱 CSN﹚,將相關的執行媒介(agents)關聯起 來 , 浮 現 連 貫 一 致 的 媒 介 網 絡 (coalitions)。「限制滿足」機制依據語意、 語法和實用性等判準,將各種假設適當地 關聯起來形成 CSN。AMBR 雖然採用類似 ACME (Holyoak & Thagard, 1989) 限制滿 足的機制,但是在許多方面和 ACME 有所 不同。其中差異最大的兩點在於(Kokinov, 1994; Petrov, 1998)︰(1)AMBR 的 CSN 是 利用整體浮現的方式建構的,個別的假設 是平行且局部建立的,以動態的方式併入 整體的網絡中;(2)AMBR 的 CSN 是依附

(8)

- 9 - 在主要的網絡之上,判準檢核的機制分散 在不同的媒介中進行,因此不必另立一個 對語意和實用性判準的評估機制。ACME 和 ARCS (Thagard et al., 1990)的「限制滿 足模型」的「限制滿足網絡」是以一種「檢 索à建立對應網路 à釋放限制法則」的序 列方式進行(Thagard, 1988 ; Thagard et al., 1990),將過程視為三個相互獨立的三個階 段所串聯而成的,而 AMBR 中的這三種 運 作 是 同 時 進 行 且 相 互 影 響 的 (Kokinov, 1994a)。 (4)結構對應︰「結構對應」根據現有的一些 假設產生新的假設。就微觀的角度來看, 「結構對應」機制負責活化激發具有連貫 性假設之間的聯結;就巨觀功能上來說, 它的運作使得「限制滿足網絡」最後浮現 出 來 的 對 應 網 絡 能 夠 符 合 Gentner(1983) 所要求的「系統一致性」(systematicity )。 其中「由下而上的結構對應」(bottom-up SC)與「由上而下的結構對應」(top-down SC)是兩種最主要的「結構對應」運作。「由 下而上」指的是由兩個「實例媒介」之間 對應的假設,推論到其上屬「概念媒介」 或更高階概念之間的對應。「由上而下」 的對應,顧名思義就是經由假設高階關係 的對應,推論出下屬實例或物件之間的對 應。 (5)評比與晉級︰每一個假設透過「秘書」功 能根據「限制滿足」和「結構對應」的判 準給予評分,如果某一個假設能夠保持領 先,則會晉級成為「優勝者」,同時會抑 制﹙淘汰﹚分數過低的假設。此外,在評 估機制的運作過程中有可能會觸發「特殊 化推論」的機制。 (6)特殊化推論︰「特殊化推理」是指根據一 些普遍的語意資訊,增加某個特定事件記 憶的描述。例如某個事件記憶中包含了一 個陳述 A ︰「茶壺 1 是用金屬 1 做的」, 後來「茶壺 1」被對應到另一個事件情境 中的「瓶子 2」,但是在該事件的相關訊息 中並未指出「瓶子 2」的材質與陳述 A 相 對應,此時「特殊化推論」的機制便會搜 尋記憶中的「普遍陳述」,看是否有相關 的資訊可以推論「瓶子 2」的材質。例如 「特殊化推掄」可能根據記憶中的一個普 遍陳述「瓶子﹙通常﹚是用玻璃做的」, 推論「瓶子 2 是由某種玻璃做的」。 (a) (b)

圖三︰ (a)AMBR1 的記憶是一種集中式的而且固定存封的「事件」; (b)AMBR2 和 AMBR3 的 記憶模式,隨著標的情境可能重組不同事件中的記憶元素 (引自 Kokinov, 1998, p.100)。

(9)

AMBR 透過「執行媒介」和這六個運作 機制,以平行和交互作用的方式模擬類比的 解題過程。AMBR2 和 AMBR3 在記憶檢索的 限 制 上 比 AMBR1 更 符 合 心 理 學 研 究 的 結 果,其中一個最主要的差異在於 AMBR1 所採 用的長期記憶模型和 ARCS 和 MAC/FAC 一 樣,是一種集中式的而且固定存封的「事件」 (episodes)表徵模式﹙見圖三 (a)﹚,在 AMBR1 的事件基模中仍舊有較重要的「領導級媒介」 (leader)存在。AMBR2 和 AMBR3 打破這種集 中式事件基模的限制 (如圖三(b)),允許在工作 記憶中,結合不同「事件記憶」的元素,能夠 模擬如「記憶的曲解」和「記憶的順序效應」 等 有 關 記 憶 之 動 態 特 性 (Kokinov & Petrov, 2000)。AMBR3 最大的突破則是「特殊化推論」 機制,這個機制一方面可以打破 SME 和 ACME 要求對應關係的論述語句數目必須一樣的限 制,另一方面可以為更新版本 AMBR4 的「遷 移」機制奠定基礎(Petrov, 1998)。

四、人工智慧類比模型的發展趨勢

Thagard(1988)在其「類比的向度」一 文中, 呼籲類比理論的發展應該朝著統整類比向度 ﹙表徵、檢索、遷移和學習﹚的方向進行。至 目前為止,的確許多類比模型嘗試整合不同心 理機制,其中包括了 LISA (Hummel & Thagard, 1997)和 AMBR 對於「類比」、「記憶」和「解 題」的整合;Copycat 對「知覺」和「類比對應」 的整合;HOTCO﹙Thagard, & Shelley, 2001﹚ 對「類比」和「情緒」的整合等等。 除了統整不同的心理機制之外,根據前面 介紹的 Copycat 和 AMBR,可以歸納出兩者共 同具有的一些特質,這些特質很可能是目前與 未來人工智慧類比模型的發展趨勢,作者認為 最主要的有三點︰ (1)利用更基本的認知理論來解釋類比的運作︰ Copycat 認為類比是「高層次知覺」下的產 物,AMBR 則是鑲嵌在 Dual 的認知架構中。 傳統的類比模型如 SME、ACME、IAM 從類 比出發,透過和其它認知過程的整合以了解 人類的推理。Salvucci 和 Anderson(in press) 認為這種從個別的整合去了解全體的方式 會有困難,強調應該從更基本的認知架構理 論來理解類比,因為類比本來就是人類基本 的認知功能之一。PMT(path-mapping theory) 就是 Salvucci 和 Anderson 根據 Anderson 的 ACR-T*理論所提出的一個類比理論。 (2)採 用 符 號 和 聯 結 的 混 合 模 型 ︰ Copycat 與 AMBR 都結合符號和聯結模型兩種互補的 觀點,利用執行媒介的運作以滿足認知神經 心理學最近研究所發現的一些大腦運作特 質 , 例 如 模 組 化 (modularity) 、 平 行 運 作 (parallelity) 與 機 率 性 活 化 (probabilistic activity)等 (Byrne & Fox, 1998)。這種採取整 合 符 號 和 聯 結 典 範 的 觀 點 也 被 LISA 和 Sapper(Veale et al., 1997)等其它的類比模型 所採用。表一列出符號和連結兩種典範在表 徵、組合和功能上的特質(Blank, Meeden, & Marshall, 1991)。 (3)Copycat 和 AMBR 均強調類比的動態過 程︰以「表徵」為例,早期的類比模型如 SME、ACME 和 IAM 強調在概念層次的類 比對應,不論是標的概念或是類比概念的 「 表 徵 」 都 是 靜 態 且 事 先 給 定 的 , 所 以

(10)

- 11 -

表一︰聯結和符號模型典範之比較 (譯自 Blank, Meeden, & Marshall, 1991)

聯結的 符號的 表徵 分佈的 連續的 浮現的 使用會影響其形式 原子論的 分立的 靜態的 獨斷的 組合 平行的 受情境影響的 集中的 系統化的 功能 微觀語義的 整體論的 巨觀語義的 原子論的 在類比對應過程中,相關概念的表徵都是 不 變 的 (Chalmers et al., 1992, Kokinov, 1998)。然而研究指出當人們進行對外在事 物的探究時,不僅對標的概念的表徵會不 斷的改變,即使是對長期記憶中相關知識 的表徵也會不斷的改變(例如 Loftus, 1979; Neisser & Harsch, 1992)。Kokinov 和 Petrov (2001)認為這就像是皮亞傑所認為的「同 化」和「調適」作用,主客觀間不斷地相 互影響,造成對外在事物和內在知識不斷 「 再 表 徵 」 (re-representation) 的 過 程 。 Copycat 對「知覺」的討論,強調「概念」 對「標的問題表徵」﹙representation of target problem﹚的影響,相當於「同化」的作用。 AMBR 強調問題的「情境效應」對記憶的 影響,相當於「調適」作用的部分,也就 是 對 內 在 知 識 的 「 再 表 徵 」(Kokinov & Petrov, 2001) 。

五、結論— 對科學教育的意涵

Copycat 所強調的高層次知覺在教學上 具有重要的意義,因為每個人對問題情境(或 新的概念情境)的知覺都不一樣,所以學生和 老師對相關概念的表徵可能有很大的不同, 所作的類比結果也很可能不一樣,甚至導致 迷思概念。歷史上許多重要的理論是經由類 比而發現的,然而發現該理論的科學家對於 待 解 決 的 問 題 情 境 往 往 是 經 過 長 時 間 的 思 考,對一個生手來說,顯然無法立刻捕捉到 新面臨的概念結構。如此一來, SME、ACME 和 IAM 所強調的「結構相似性」判準的實用 性不高,因為對類比物不熟悉的概念不適合 經由類比作推論,對類比物太過熟悉的概念 又不需要類比。這確實存在著兩難的困境。 不過科學家使用類比的機會並沒有因此而減 少(Dunbar, 1995, 2001),原因之一是科學家 可以經由分析標的概念系統的內在邏輯一致 性,以及和外在表徵比較來判斷類比結果是 否正確,而不是藉由評估標的概念與類比概 念間的「結構相似性」來作為類比是否成功 的判準。 許 多 類 比 研 究 學 者 (Falkenhainer et al., 1989; Hall, 1989; Keane, 1994; Kokinov, 1994) 都提到「評估」是類比推理的一個重要向度。 類比本身不能作為推論之證明,只能提供理 解的範本,或是在解題過程中頓悟的來源。

(11)

雖然大部分的類比理論(如 SME、ACME、 IAM 、AMBR 和 PMT 等)都同意「結構相似 性」或「系統性」在類比對應的內在評估上 扮演重要的角色,有的還加上「實用性」或 認知行為上的各種限制作為類比對應時內在 評估的考量,但是這些限制都無法確保類比 推論的有效性 (O’Donoghue, 1997)。 在 進 行 「類比教學」時,對於標的領域和類比領域 在「結構相似性」上的要求,或許能夠減少 讓學生產生「迷思概念」的機會,但是這必 須建立在「教學者相當了解類比概念和標的 概念系統的整體結構」的基本假設上,目的 是為了找一個比較接近教學概念的模型。這 樣的類比教學效果可能不會比直接利用一個 接近標的概念的實體模型(如圖形、實物模型 或動畫等)來得更有效。Donnelly (1990)的研 究指出類比只有在伴隨圖片和明顯指出相似 性 的 情 形 下 才 會 對 受 試 者 的 學 習 有 正 向 幫 助。此外,Donnelly(1993)也發現與其讓學生 作自我聯結的類比學習,其效果還不如在學 習時提供精緻化的質問。 回顧類比在科學成就上所扮演的角色, 類比的重要性遠超過作為教學的模型。以波 爾的原子模型為例子,雖然就「結構相似性」 的判準而言,波爾的原子模型和太陽系似乎 在結構上非常相似,然而是否能依此評估類 比品質的優劣仍然值得討論。波爾從古典物 理的角度出發,類比行星運轉軌道模型,加 上一些約束條件﹙如電子的物質波形成駐波 時,不會產生電磁輻射﹚,所計算出來氫原子 光譜與實驗結果吻合。這個類比模型看似成 功,但是如果以量子物理的觀點,波爾的類 比模型之所以成功純粹是幸運使然,因為用 量子理論計算氫原子光譜的能量未必會和古 典物理算出來的結果一致,只不過因為電磁 力和距離平方成反比的關係,使得兩種理論 算出來的結果剛好是一樣的﹙同樣的幸運也 降臨在拉賽福的身上﹚。波爾的幸運並非來自 於原子結構和太陽系結構的相似性,在猜測 電子與原子核的關係之前,波爾並不知道電 子繞原子核的結構是否正確,所以他不可能 事先計算好太陽系模型和原子模型之間的結 構相似程度,才決定是否採用太陽系作為類 比模型。此外,雖然波爾的原子模型後來被 證明和實際的原子結構有所差距,但是卻不 會因此而減少該模型對近代物理發展的重要 性。所以與其說「結構相似性」是類比對應 時評估的一個標準,不如說是類比容易成功 的一個要素﹙但非充分或必要條件﹚。類比推 論是否成功,必須依賴標的概念系統內的檢 測,這包括是否能解決標的問題、是否與標 的系統的實驗結果相吻合,或者是否和標的 領域內已知的知識在邏輯上相連貫。 根據以上的討論,作者建議科學教師在 使用類比進行教學時,除了先了解學生對類 比概念和標的概念的先備知識之外,更應該 明顯告訴學生類比的結果可能發生錯誤。另 一方面,積極的訓練學生的一般性思考能力 才是避免由於誤用類比而產生永久性迷思概 念的根本之道。

參考資料:

1. 高淑芬和邱美虹 (1998)︰類比的檢索與對 應。科學教育學刊, 6(1), 63-80。

(12)

- 13 - 2. Behrens, C. E. (1943). The Early Develop-

ment of the Bohr Atom. American Journal of Physics, 11, 135-147.

3. Boden, M. A. (1990). The creative mind: Myths and mechanisms. New York: Basic Books.

4. Chalmers, D., French, R., & Hofstadter, D. (1992). High-level perception, represent- ation, and analogy: A critique of artificial- intelligence methodology. The Journal of Experimental and Theoretical Artificial Int- elligence, 4(3), 185-211.

5. Clement, C. A., & Gentner, D. (1991). Sys- tematicity as a selection constraint in analog- ical mapping. Cognitive Science, 15, 89- 132.

6. Dunbar, K. (1995). How scientists really reason: Scientific reasoning in real-world laboratories. In R. J. Sternberg and J. E. Davidson (Eds. ), The nature of insight (pp. 365-395). Cambridge, MA: MIT Press. 7. Dunbar, K. (2001). The analogical paradox.

In D. Gentner, K. Holyoak, & B. Kokinov (Eds.), The analogical mind: Perspectives from cognitive science (pp. 313-334). Cam- bridge, MA: MIT Press.

8. Falkenhainer, B., Forbus, K. D. & Gentner, D. (1989). The structure -mapping engine: Algorithm and example. Artificial Intell- igence, 41, 1-63.

9. Gentner, D. (1983). Structure-mapping: A theoretical framework for analogy. Cogni-

tive Science, 7, 155-170.

10. Gentner, D. (1989). The mechanisms of analogical learning. In S. Vosniadou, & A. Ortony (Eds.), Similarity and analogical rea- soning. London: Cambridge University Press.

11. Kolodner, J. (1993). Case-based reasoning. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.

12. Hendler, J. (1989). Marker-passing over microfeatures: Towards a hybrid symbolic - /connectionist model. Cognitive Science, 13, 79-106.

13. Hofstadter, D.(1984). The copycat project: An experiment in nondeterminism and creat- ive analogies. AI Meno 755, MIT Artificial Intelligence Laboratory.

14. Hofstadter, D.(1995). Fluid concepts and creative analogies. New York: Harper- Collins Publishers, Inc.

15. Hofstadter, D., & Mitchell, M. (1993). The Copycat project: A model of mental fluidity and analogy-making. In K. Holyoak, & J. Barnden (Eds.), Advences in connectionist and neural computation theory. Norwood, New Jersey: Ablex Publishing Corporation. 16. Hofstadter, D., Mitchell, M., & French, R.

(1987). Fluid concepts and creative analo- gies: A theory and its computer implementa- tion. Publication #18, Center for Reserch on Concepts and Cognition, Indiana Univer- sity.

(13)

computational model of analogical problem solving. In S. Vosniadou, & A. Ortony (Eds.), Similarity and nalogical reasoning. London: Cambridge University Press.

18. Holyoak, K. J., & Thagard, P. (1995). Men- tal leaps. Cambridge, MA: Bradford Books /MIT Press.

19. Keane, M. T. (1990). Incremental analogi- zing: Theory and model. In K. J. Gilhooly, M. T. Keane, R. Logie, & G. Erdos (Eds), Lines of thinking: Reflections on the psycho - logy of thought (Vol. 1). New York: Wiley. 20. Kokinov, B. (1994a). A hybrid model of

reasoning by analogy. In K. Holyoak & J. Barnden (Eds.), Advances in connectionist and neural computation theory, vol. 2: Anal-ogical connections (pp. 247-318). Norw- ood, NJ: Ablex.

21. Kokinov, B. (1994b). The DUAL cognitive architecture: A hybrid multi-agent approach. In A. Cohn (Ed.), Proceedings of the Eleven- th European Conference of Artificial Intellig- ence (pp. 203-207). London: John Wiley & Sons, Ltd

22. Kokinov, B. (1998). Analogy is like cognit- ion: dynamic, emergent, and context -sensit - ive. In K. Holyoak, D. Gentner, & B. Koki- nov (Eds.), Advances in analogy research: Integration of theory and data from the cogn- itive, computational, and neural sciences (pp. 96-105). Sofia: NBU Press.

23. Kokinov, B. & Petrov, A. (2000). Dynamic

extension of episode representation in anal- ogy-making in AMBR. In Proceedings of the twenty-second annual conference of the cognitive science society (pp. 274-279). 24. Kokinov, B. & Petrov, A. (2001). Integr-

ation of memory and reasoning in analogy- making: The AMBR model. In D. Gentner, K. Holyoak, & B. Kokinov (Eds.), The anal- ogical mind: Perspectives from cognitive sci- ence (pp. 59-124). Cambridge, MA: MIT Press.

25. Marshall, J., & Hofstadter, D. (1997). The Metacat Project: A Self-Watching Model of Analogy Making. Cognitive Studies: Bull- etin of the Japanese Cognitive Science Soci- ety, special issue on similarity and analogical reasoning, 4(4), 57-71.

26. Mitchell, M.(1993). Analogy-making as perception. Cambridge, MA: Bradford Book-s/MIT Press.

27. Mitchell, M., & Hofstadter, D.(1990). The Emergenceof Understanding in a Computer Model of Analogy-Making. Physica D, 42, 322-334.

28. O'Donoghue, D. (1997). Towards a compu- tational model of creative reasoning. Conf- erence on computational models of creative cognition.

29. O'Donoghue, D. (1999). Constraining ana- logical inference with memory-based verific - ation. Artificial Intelligence and Cognitive Science (AICS-99), UCC, pp 58-64.

(14)

- 15 - 30. Petrov, A. (1998). A dynamic emergent co-

mputational model of analogy-making based on decentralized representations. Unpublis - hed doctoral dissertation, New Bulgarian University, Sofia.

31. Salvucci, D. D. & Anderson, J. R. (in press). Integrating analogical mapping and general problem solving: The path-mapping theory. Cognitive Science.

32. Thagard, P. (1988). Dimensions of analogy. In D. H. Helman (Ed.), Analogical reasoning. Dordrecht, Holland: Kluwer.

33. Thagard, P., Shelley, C. (2001). Emotional analogies and analogical Inference. In D.

Gentner, K. Holyoak, & B. Kokinov (Eds.), The analogical mind: Perspectives from cog- nitive science (pp. 59-124). Cambridge, MA: MIT Press.

34. Veale, T., O'Donoghue, D., & Keane, M.T. (1997). Computability as a limiting cogni- tive constraint: Complexity concerns in met- aphor comprehension about which cognitive linguists should be aware. In T. Verspohhr (Ed.), Cognitive linguistics: Cultural, psych- ological and typological issues . Chicago: University of Chicago Press.

參考文獻

相關文件

鑒於課程發展和教學方法的研究和實踐一日千里,加上教育局課程發展處多 年來透過不同途徑,蒐集各界對歷史課程及教學等方面的意見,課程發展議會於

For the primary section, the additional teaching post(s) so created is/are at the rank of Assistant Primary School Master/Mistress (APSM) and not included in calculating the

FOUR authentic cases on ethical decision making in business are adopted in the case studies available on the website of the Hong Kong Ethics Development Centre

In terms of external cognitive factors, this research confirmed that assurance, apathy and price reasonability as part of the service quality dimension have influence on

Measures of driver behavior and cognitive workload in a driving simulator and in real traffic environment - Experiences from two experimental studies in sweden, Poster

adaptive webpage with cognitive style on-line instant analysis, adaptive webpage with a known cognitive style, and non-adaptive webpage respectively and offered the influences

Through the analysis of the examinees’ cognitive response patterns, it is effective to figure out the English learning results on some 7 th junior high

programming, logic/reasoning, signal processing, computer vision, pattern recognition, mechanical structure, psychology, and cognitive science, to well control or to represent