認知とは、知識を扱う精神活動です。認知には、情報を獲得、保存、検索、変換、あるいはその他の方法で利用する心理的プロセスが含まれます。認知は精神生活のあらゆる側面に浸透しており、個人が世界を理解し、世界と関わる上で重要な役割を果たします。
認知プロセスは、通常、その機能により分類されます。知覚は、世界についての感覚情報を整理し、光や音などの物理的刺激を解釈して、物体や出来事の一貫した経験を構築します。注意は、特定の側面を優先し、無関係な情報を除外します。記憶は、作業記憶や長期記憶など、情報を保持、保存、検索する能力です。思考は、概念、アイデア、心的表象が検討され、操作される心理的活動を包含します。思考には、推論、概念形成、問題解決、意思決定が含まれます。多くの認知活動は、言語の習得、理解、生成など、言語を扱います。メタ認知は、他の精神プロセスを監視および調整する知識または精神プロセスに関する知識を伴います。分類では、意識的プロセスと無意識的プロセス、制御されたプロセスと自動的なプロセス も区別されます。
研究者たちは認知の本質について様々な理論を議論しています。古典的な計算主義は、認知プロセスはコンピュータがアルゴリズムを実行するのと同様に、機械的な規則に従って記号を操作すると主張します。コネクショニズムは、心を複雑なノードのネットワークとしてモデル化し、ノード同士が通信することで情報が流れるとしています。表象主義と反表象主義は、認知プロセスが世界の 内部表象に作用するかどうかについて意見が一致しません。
心理学、神経科学、認知科学など、多くの分野が認知を研究しています。各分野は異なる抽象度を研究し、独自の調査方法を用いています。一部の科学者は認知発達を研究し、幼児期から成人期にかけて精神的能力がどのように発達するかを研究しています。認知研究は主に人間を対象としていますが、動物がどのように知識を獲得するか、人工システムがどのように認知プロセスを模倣できるかについても研究しています。
意味
認知とは、知識を扱う精神プロセスであり、情報の獲得、変換、保存、検索、そして利用を伴う。[1]例えば、記事を読む際には、テキストに関する感覚情報が獲得され、既存の言語知識が呼び出されて意味を解釈する。そして、この情報は様々な考えが結びつくにつれて変換され、記憶や信念が形成されるにつれて、情報が保存される。[2]
認知は精神生活の広範な部分であり、多くの認知プロセスが同時に起こる。認知は、個人が周囲の環境を認識し、適切な対応を計画・実行できるようにすることで、世界を理解し世界と関わるために不可欠である。[3] 思考は認知の典型的な形態である。思考はアイデアを検討し、情報を分析し、推論を導き、問題を解決し、信念を形成する。しかし、認知は抽象的な推論に限定されず、知覚、注意、記憶、言語、意思決定など、多様な心理的プロセスを包含する。[4]感情、情動、その他の情動が認知として適格かどうか、またどのような条件下で適格となるかについては議論がある。[5]認知主義に関連するいくつかの物議を醸す見解は、すべての精神現象が認知であると主張する。[6]
認知活動は、人が問題を段階的に意図的に分析する場合のように、意識的に行われることがあります。また、言語処理や顔認識を担う自動メカニズムのように、無意識的に行われることもあります。[7] 合理主義者は一般的に、知識の生成における基本原理と推論の役割を強調します。対照的に、経験主義者は、感覚プロセスを世界のすべての知識の究極の源泉として強調し、すべての認知プロセスは感覚入力を扱っていると主張します。[8]心理学、認知科学、神経学、哲学など、多くの研究分野で認知が研究されています。研究は主に人間の心に焦点を当てていますが、認知は人間に限定されず、動物や人工の認知も含みます。[9]
認知（cognition）という用語は、インド・ヨーロッパ語の「知る」を意味する語根gnō-に由来する。この語根はラテン語の「知る」を意味するgnōscereに存在し、これが「知る、調べる」を意味する動詞cognōscereの形成につながった。このラテン語動詞は、過去分詞cognitusを経て、中期英語にcogniciounとして入り込んだ。記録に残る最古の使用は1447年に遡り、最終的に現代英語のcognitionへと発展した。[10]
認知プロセスの種類
認知プロセスには様々な種類があり、それぞれが異なる情報を扱い、人間の心の中で異なる機能を果たします。これらは、知覚や記憶のような基本プロセスと、思考のような高次プロセスに分類されることがあります。この区別は、高次プロセスは基本プロセスに依存しており、それらなしでは発生しないという考えに基づいています。[11]
知覚と注意
知覚とは、世界に関する感覚情報を整理し、解釈することです。これは複雑な精神活動であり、多様な認知プロセスの相互作用を伴います。その多くは自動的かつ無意識的に起こります。知覚は光や音といった物理的刺激から始まり、受容器によって感知され、電気信号として脳に伝達されます。これらの信号は脳の様々な領域で処理され、異なる物体や出来事を空間的・時間的枠組みの中に位置づけながら、一貫した経験を構築します。[13]
認知プロセスの中には、エッジ、色、音程といった感覚データの基本的な特徴を検出する役割を担うものもあれば、空間的な位置を処理するものもあります。物体認識は、この情報を記憶された表現と比較し、既知のパターンを探す機能です。例えば、見慣れたランドマークを認識したり、特定のメロディーを識別したりするなどです。一部の認知機能は、顔認識や言語処理など、特定の知覚内容にのみ関連するタスクに特化しています。[14]
知覚を司る認知プロセスは、問題を単純化し、認知労力を削減するために、様々なヒューリスティックに依存しています。例えば、視覚知覚では、視点や照明の変化にかかわらず、物体の大きさ、形状、色が一定であると仮定することがしばしばあります。ヒューリスティックは、時に不正確な、あるいは錯覚的な知覚につながることがあります。[15]
異なる形態の知覚は、異なる種類の刺激と受容体に関連付けられています。光の検出に基づく視覚知覚は、外部環境に関する知識の主要な情報源です。その他の知覚形態には、聴覚、触覚、嗅覚、味覚などがあります。これらの異なる様相からのデータは、高次の認知プロセスによって統合され、統一された首尾一貫した世界の経験を形成します。[16]感覚データは知覚経験の中心的な要素ですが、唯一の要素ではなく、他のさまざまな形式の情報が基礎となる認知操作に影響を与えます。たとえば、以前の経験からの記憶は、どの物体が馴染みのあるものとして経験されるかを決定します。その他の要因には、個人の期待、目標、背景知識、信念体系などがあります。[17]
注意は、認知資源を特定の刺激や特徴に集中させる精神プロセスの中心的な側面です。特定の側面を選択または優先順位付けし、無関係な情報を除外する働きがあります。例えば、注意はカクテルパーティー効果に関与しており、脳は周囲の雑音を背景に追いやりながら、単一の会話に集中します。情報の総量は脳が一度に処理するには膨大すぎるため、選択プロセスは非常に重要です。これにより、最も重要な特徴が優先されます。注意は知覚に限らず、記憶や思考などの他の認知プロセスにも存在します。[18]
記憶と学習
記憶とは、情報を保持、保存、そして取り出す能力です。過去の経験を意識的に想起する能力も含まれており、保存されたデータに基づいて情報を処理し、行動を調整する多くの認知活動の中核を成しています。記憶プロセスには3つの段階があります。入力段階は新しい情報を取得し、保存段階は将来のアクセスのために情報を保存します。出力段階は情報を検索し、他の認知操作に利用できるようにします。記憶の種類は、その機能と対象となる情報の種類によって区別されます。[19]
ワーキングメモリは情報を一時的に保存し、他の認知プロセスで利用できるようにすると同時に、保存された情報の操作も可能にします。例えば、暗算を行う際、ワーキングメモリは計算中に中間結果を保持・更新します。[ 20]この用語は、動的な操作を重視せずに短時間の保持と定義される短期記憶と同じ意味で使用されることがあります。一方、長期記憶は情報を長期間、場合によっては無期限に保持します。保存中は、情報は積極的に考慮されません。しかし、幼少期の記憶を思い出すときのように、情報は検索可能です。[21]受動的な情報への曝露は、通常、長期記憶を効果的に形成および検索するには不十分です。関連する要因には、注意、感情、気分、情報処理のコンテキストなど、コンテンツへの関与のレベルと種類が含まれます。[22]
長期記憶は、関与する情報の種類に基づいて、一般的にエピソード記憶、意味記憶、手続き記憶に分けられます。 [23]エピソード記憶は、過去の個人的な経験や出来事に関する情報を扱います。新しい記憶は、人が経験を積むにつれて保存され、後からその出来事に関する事実情報にアクセスするか、それらを追体験することによってアクセスできます。たとえば、前回の休暇旅行を思い出すことはエピソード記憶に関係しています。[24]意味記憶は、特定の経験に結び付けられていない事実や概念に関する一般的な知識を扱います。たとえば、水は0℃で凍るという情報は意味記憶に保存されます。[25]手続き記憶は、物事を行う方法に関する実用的な知識を扱います。自転車に乗る能力やキーボードで入力する能力など、実行可能な学習スキルが含まれます。[26]
手続き記憶はノウハウの一種であり、自転車のバランスの取り方を説明するなど、実行に関わる正確な手順を言葉で説明する能力とは異なります。[27]このため、手続き記憶は非宣言的記憶または暗黙的記憶に分類され、自動的に機能し、意識的にアクセスすることはできません。[28]一方、エピソード記憶と意味記憶は宣言的記憶または明示的記憶に属し、意識的に想起および説明できる情報を包含します。[29]
記憶の様々な形態は、学習において中心的な役割を果たします。学習には、新しい情報、スキル、習慣の獲得、そして既存の構造の変化が含まれます。学習は経験を通して起こり、個人が環境に適応することを可能にします。学習は、勉強や練習のように意図的に起こる場合もあれば、他の課題に取り組む際の無意識の副作用として起こる場合もあります。効果的な学習の中心的な側面は、記憶のつながりを形成することです。記憶のつながりは、異なる情報を結び付け、それらの検索を容易にします。[30]
考え
思考とは、概念、アイデア、そして心的表象を考慮し、操作する精神活動です。推論、概念形成、問題解決、意思決定など、多くの認知プロセスがこのカテゴリーに該当します。[31]
論理的推論は、一連の前提から結論を推論することにより、文の形で情報を扱います。結論が合理的に説得力を持ち、前提によって裏付けられていることを保証するために、論理的推論は厳密かつ規範に基づいた方法で進められます。[32]論理的推論には、演繹的推論と非演繹的推論が含まれます。演繹的推論は厳格な推論規則に従い、最も強力な裏付けを提供します。つまり、すべての前提が真であれば、演繹的推論の結論は偽ではあり得ません。一例として、「すべての人間は死ぬ」と「ソクラテスは人間である」という前提から「ソクラテスは死ぬ」という結論に至る推論が挙げられます。非演繹的推論は結論を合理的に説得力のあるものにしますが、その真実性を保証するものではありません。例えば、帰納的推論は、多数の黒いカラスの観察に基づいて、すべてのカラスは黒いという結論を導くように、多くの個々の観察から一般法則を推論します。非演繹的推論のもう一つの種類であるアブダクション推論は、現象に対する最良の説明を求めます。例えば、医師は、子供の皮膚の発疹と発熱を説明するために、子供が水痘にかかっていると推論する際に、アブダクション推論を用います。[33]
問題解決とは、障害を克服し、事前に定義された目標に到達することを目的とした、目標指向的な活動です。例えば、今後の旅行に最適なルートを決定する際に当てはまります。問題解決は、問題を理解することから始まります。これは通常、初期状態、目標状態、そして進捗を妨げる障害や制約を理解することを伴います。問題の中には、適切に構造化され、明確な解決経路を持つものもあります。一方、構造化されていない問題では、どのステップが成功につながるかを正確に判断することはできません。解決策を見つけるには、発散的思考という形で創造性を発揮することで、多くのアプローチの可能性を生み出します。収束的思考は、様々な選択肢を評価し、実現不可能なものを排除します。思考は、多くの場合、ヒューリスティックや一般的なルールに頼って、可能な解決策を見つけ、比較します。一般的なヒューリスティックとしては、問題を複数のより単純なサブ問題に分割し、以前遭遇した同様の問題で成功した戦略を応用することが挙げられます。[35]
問題解決と密接に関連する意思決定は、複数の行動方針の中から選択する認知プロセスです。最善の選択肢を決定するために、様々な選択肢の利点と欠点、例えば、それらの肯定的および否定的な結果を考慮することによって、それらの選択肢を比較検討します。期待効用理論によれば、最も高い期待効用を持つ選択肢を選択する場合、その意思決定は合理的です。期待効用は、各結果の確率と価値によって決まります。人々は、結果の確率を評価するために、代表性ヒューリスティック、利用可能性ヒューリスティック、アンカリングなど、日常の状況でさまざまなヒューリスティックを使用します。[36]
様々な思考形態は概念に依存しており、概念とは、動物やテーブルといった概念のように、対象をクラスに分類するための一般的な考え方や心的表現である。概念形成とは、新しい概念のインスタンスを識別し、他の概念との関係を把握することを学ぶことによって、新しい概念を獲得する過程である。この過程は、個人が情報を整理し、世界を理解するのに役立つ。心理学者は論理的概念と自然的概念を区別する。論理的概念には、概念三角形のように、正確な定義と適用規則がある。対照的に、自然的概念は類似性に基づいているが、概念テーブルのように、正確な定義や明確な境界がない。[34]
言語
言語とは、英語、スペイン語、日本語など、情報を共有し行動を調整するための記号と規則に基づく構造化されたコミュニケーションシステムです。言語は日常生活において中心的な役割を果たしており、一部の理論家は言語が多くの認知プロセスに何らかの影響を与えると主張しています。例えば、ウォーフ仮説と言語相対性理論は、言語が思考パターンに影響を与え、異なる言語の話者は異なる思考をすると主張しています。[a]言語表現の習得、理解、生成には、多くの認知プロセスが関与しています。[38]
言語習得は、幼少期に言語環境に触れることで自然に起こります。話し言葉のシステムは複数の層から成り立っているため、言語習得は複雑なプロセスです。[39]基礎レベルには、基本的な音または音単位があります。それら自体には言語的な意味はありませんが、単語として組み合わされ、さまざまな事物や考えを指します。[b]単語は文法の規則に従って組み合わされて文になります。このシステムにより、限られた数の単語と規則に関する有限の知識に基づいて、無限の数の文を構成し理解することが可能になります。文の正確な意味は通常、使用される文脈にも依存します。 [41]言語によって一般的な構造は大きく異なる場合がありますが、すべての人間の言語の根底にある普遍的な認知パターンがいくつかあります。[42]
言語理解とは、話し言葉、書き言葉、手話を理解するプロセスである。これは、単語を認識し、記憶を参照して意味にアクセスし、文の構造を分析し、文脈情報を使用してその意味を解釈するために、さまざまな認知スキルを調整することを伴う。さらなる困難は、単語や文が複数の意味に関連付けられる可能性がある語彙的および構造的曖昧さから生じる。曖昧さを解決するために、個人は全体的なトピックについて話し手についての背景知識に頼って、意図された意味を識別する。結果として、言語理解は、感覚情報から始まるボトムアッププロセスだけでなく、一般知識と期待を統合するトップダウンプロセスにも依存する。例えば、読者が予期しない文脈でよく知られている単語が出てきた場合、期待は処理時間を長くする。[43]
言語理解が既存の言語メッセージの意味を明らかにしようとするのに対し、言語産出は思考を伝えるための言語表現を生成するという逆のプロセスを伴う。これは、表現したい一般的な考えと、それをどのように伝えるかという大まかな文型を定式化することから始まります。次に、話者は伝えたい概念に合致する単語を認知的に探します。この活動は語彙化と呼ばれ、2つの段階に分かれています。まず、意図された概念の抽象的な意味表現を特定し、次にその単語を発音するために必要な音韻形式を検索します。[c]話者は単語をつなぎ合わせて文を生成する際に、名詞と形容詞の対比など、各単語の文法カテゴリーを、意図された全体的な文構造と整合させるように考慮します。さらに、会話の文脈や聞き手の想定される背景知識も、単語の選択や文構造に影響を与えます。[45]
その他
認知プロセスには意識的なものと無意識的なものがある。数学の問題を注意深く段階的に解くことや、鮮明な記憶を思い出すことなどの意識的なプロセスには、能動的な意識が関与する。顔認識や言語処理の基盤となる低レベルのプロセスなどの無意識的なプロセスは、個人の意識によらずにバックグラウンドで自動的に機能する。現象意識は精神現象の質的な経験を伴うのに対し、アクセス意識は利用可能ではあるものの、その時点では能動的に経験されていない情報に対する意識である。[46]意識の認知機能については様々な理論が提唱されている。それらには、意識が多様な形式のデータを統合し、情報を様々なサブシステムで包括的に利用できるようにするという考えが含まれている。他の理論では、意識は社会的文脈における自己認識を促進することで社会的相互作用を改善し、特に新しい状況において柔軟性と制御性を高めると主張する。[47]
関連する区別として、制御されたプロセスと自動的なプロセスがある。制御されたプロセスは、人が意図的にある知覚対象から別の知覚対象へ注意を移すときのように、個人の意図によって能動的に導かれる。これらのプロセスは柔軟で新しい状況に適応できるが、より多くの認知資源を必要とする。対照的に、自動的なプロセスは無意識のうちに起こり、努力を必要とせず、認知資源も少なくて済む。あるタスクに慣れることで、当初は制御されていた認知プロセスが自動的になり、それによって他のタスクのための認知資源が解放される。例えば、初心者のドライバーが経験を積むにつれて、彼らは自動的に車を操作し、道路や交通状況に適応すると同時に、会話に参加する能力も身につくようになる。[48]
意識はメタ認知と密接に関連しており、メタ認知は認知に関する情報を扱うあらゆる知識や認知プロセスを包含する。メタ認知の形態によっては、特定の記憶を思い出せることを知るなど、認知の他の側面に関する情報を管理または保存するだけのものもある。一方、メタ認知は、以前の問題解決戦略が効果的でなかったことに気づいた際に戦略を変更するなど、進行中のプロセスを監視および調整する積極的な役割を果たす。メタ認知スキルは、特に複雑な課題に対処する際に、他の認知スキルのパフォーマンスを向上させる傾向がある。[49]
社会認知とは、個人が社会現象を理解するための精神活動です。顔や表情の認識、意図や行動の解釈、社会的合図やダイナミクスの評価など、多様な種類があります。この分野の中心的なテーマは心の理論、つまり他者を自分とは異なる感情、欲求、信念を持つ精神的存在として理解する能力です。この能力により、個人は他者の精神状態について考え、それに応じることができます。[50] 道徳的認知は、状況の道徳的意味を個人に認識させる社会認知の一種です。これは、人々が利他的な行動を認識し評価したり、悪意のある有害な行動を非難したりするときに起こります。[51] 認知心理学者はまた、認知と感情の関係、例えば感情が注意や意思決定といった精神活動にどのように影響するかについても研究します。[52]
認知プロセスは必ずしも正常に機能するわけではなく、認知バイアスに関連する自然なエラー、または認知障害による病的な障害の結果として、不正確さにつながる可能性があります。認知バイアスとは、人間の思考が理想的な合理性の規範から逸脱する体系的な方法です。これらはほとんどの人に影響を与える一般的なパターンであり、現実の誤解や最適ではない意思決定につながります。認知バイアスは、脳が速度を上げ、認知負荷を軽減するために使用するヒューリスティックまたは精神的な近道によって引き起こされることがよくあります。たとえば、人々は状況を評価するときに、簡単に思い浮かぶ情報に頼り、より関連しているが検索が難しい情報を無視する傾向があります。[53]
認知障害は、典型的な精神機能からのより顕著な逸脱を伴います。高次の認知能力は通常、多くの低次のプロセスの相互作用を必要とします。特定のサブプロセスに障害が生じると、高次のプロセスの部分的な機能不全が生じる一方で、他の機能は損なわれません。[54]例えば、相貌失認は、他の視覚能力に影響を与えることなく顔を認識できない知覚障害です。[55]同様に、順行性健忘は、新しい記憶を形成し想起する能力に障害が生じますが、長期記憶は損なわれません。これらの障害は、思考や言語を含む幅広い精神機能に影響を及ぼす可能性があります。[56]一部の障害は、特定の機能に限定されない、全般的な認知機能の低下を伴います。例えば、アルツハイマー病は、記憶、推論、言語の全般的かつ緩やかな障害と関連しています。[57]
理論
認知の性質に関する様々な理論が提唱されている。それらは、認知プロセスを表現し、経験的データを説明し、実験結果を予測するための概念化とモデルを提供する。いくつかの理論は、認知全体を説明しようと、心の全体的な認知構造の解釈を提案する。他の理論は、視覚的注意の理論のように、特定の精神活動のみを対象とした、より限定的なモデルを提唱する。[58]
古典的な計算主義
計算主義は、認知を計算の一形態として解釈し、心とコンピュータの類似性を強調する。古典的な計算主義は、認知を記号操作と捉え、脳は記号または記号列を通して情報を表現すると主張する。この見解では、計算は文字列を操作し、一連の機械的な規則に従って新しい文字列を作成する。これらの規則は文字列の統語構造にのみ依存するため、認知プロセスは記号が何を表しているかを理解してはならない。例えば、単純な計算機は、これらの数字の意味を理解することなく、算術の機械的な規則に従って文字列「3 + 7」を結果「10」に変換する。 [59]多くの実体とそれらの相互関係を扱う複雑なデータを扱うために、理論家はしばしば、意味ネット、スキーマ、フレームといった、より洗練された記号ベースの知識表現装置を導入する。[60]
古典的計算主義によれば、あらゆる認知活動は、その根本的レベルでは、知覚、推論、計画、言語処理といった形式的な記号操作である。この視点は、研究者が関与する表象の種類とそれに従う機械的規則を検証することで、認知プロセスを分析・区別するのに役立つ。[61]三段階仮説は、この研究を3つの抽象化レベルに分割する。最高レベルでは、プロセスの目標または目的を分析し、プロセスが受け取る情報、解決しようとする問題、そして生み出す結果を特定する。中間レベルでは、プロセスを個々のステップに分解し、計算がどのように実行されるか、あるいはどのアルゴリズムが使用されるかを分析します。最も具体的なレベルでは、アルゴリズムが神経系を通じて物質レベルでどのように実装されるかを探ります。[62]
古典的計算主義は情報処理アプローチと密接に関連しており、このアプローチでは、ほとんどの認知活動は複数のサブプロセスの相互作用から生じる複雑なプロセスであると仮定しています。各プロセスは、それが実行する機能によって特徴付けられます。機能は、取得する入力情報、その情報をどのように変換するか、そして生成する出力と関連しています。相互作用は、あるサブプロセスの出力が別のサブプロセスの入力として機能するときに発生します。このアプローチは、複雑な計算を一連の計算に分割し、中間結果が計算され、最終的な出力が生成されるまで伝達されるシリアルモデルと関連しています。このアプローチは通常、心を、知覚、記憶、推論などの異なるタスクを担う少数の高レベルシステムに分割します。情報処理モデルは、多くの場合、中央システムが他のユニットからの情報を統合し、全体的な目標を策定する階層的な認知アーキテクチャに依存しています。[63]
思考言語仮説は、古典的な計算主義の一種であり、思考は自然言語に類似した内部言語システム（メンタリーズ）を介して行われると主張する。この仮説は、信念や欲望といった心的状態はメンタリーズ文を通して実現され、認知操作によってこれらの文が特定の規則に従って変換されることを示唆している。[64]
記号に基づくアプローチの中には、認知モデルとして形式論理を用いるものがある。この見解によれば、表現は陳述文に類似した文の形をとる。計算プロセスは推論規則として概念化され、1つ以上の文を入力として受け取り、新しい文を出力として生成する。例えば、モーダス・ポネンス（modus ponens）は推論規則であり、「雨が降れば地面は濡れている」という前提と「雨が降る」という前提に適用すると、「地面は濡れている」という結論が得られる。[65]
ルールベースのアプローチでは、認知を「if-then」ルールを適用して新たな表現を生成することと解釈する。この考え方によれば、認知システムは多数のルールから構成され、各ルールは1つ以上の条件と出力手順によって定義される。ワーキングメモリに格納された情報がルールの条件をすべて満たすと、その出力手順がトリガーされ、新たな表現がワーキングメモリに転送される。この変化は、別のルールの実行を促し、複雑な計算タスクを解決できる動的な操作シーケンスを生み出す可能性がある。認知アーキテクチャSoarは、このアプローチの一例である。[66]
コネクショニズム
古典的な計算主義は、典型的にはコネクショニズムと対比される。計算主義の別の形態であるコネクショニズムは、認知が計算であるという点では同意するが、複雑なノードネットワークに基づく異なる認知アーキテクチャを提唱する。ノードは互いに局所的にリンクされており、各ノードの活動は接続されたノードから受け取る入力に依存する。[68]ノードは通常、層状に配置され、情報は前の層から後の層へと一方向に流れる。最初の入力層であるノードは、感覚データなどの情報を受け取り、それを中間層に渡し、そこで主要な計算が行われる。プロセスの最後には出力層があり、結果を他のシステムに送信する。個々のノードの振る舞いは通常比較的単純である。ノードの活性化値は、重み付けされた入力によって決定され、後続の層のノードにブロードキャストされる。多数のノードが並列に動作し、層を超えて相互作用することで、複雑な計算が実現される。[67]
コネクショニズムは計算神経科学と密接に関連しており、ニューロンの電気化学的活動に関する神経学的データを理論に直接統合する研究者もいます。しかしながら、より一般的なアプローチは、神経生理学的メカニズムによってもたらされる複雑さを回避するために、抽象的で理想化されたモデルを用いることです。コネクショニズムは人工知能分野とも様々な共通点があり、一方の分野で提案されたネットワークや学習アルゴリズムは、しばしば他方の分野でも同様の応用が期待されます。[69]
コネクショニストは、古典的な計算主義に見られるような直列的かつ階層的なモデルを典型的に否定する。彼らは、認知は中央制御システムによる制御なしに無数のニューロンが同時に働くことで並行して起こると主張する。[68]
コネクショニズムはしばしば計算主義の代替として提示されますが、この二つの見解は必ずしも互いに排他的ではありません。例えば、実装コネクショニストは、基礎的な神経レベルにおける非記号的プロセスが、より抽象的なレベルで記号的プロセスを実装すると主張します。この見解によれば、認知システムは基礎レベルでは神経ネットワークとして機能し、より抽象的な観点から見ると記号プロセッサとして機能します。この立場は、記号に基づくアプローチは認知の本質を誤解しているため、根本的に欠陥があると主張するラディカルコネクショニズムとは対照的です。[70]
具象主義と反具象主義
古典的な計算主義と一般的なコネクショニズム[d]はどちらも表象主義を受け入れており、これは情報が世界の状態を描写する表象の中に保存されているという考え方です。表象は、記号、画像、概念、そして高次の構造をモデル化するために用いられるサブシンボリックなパターンなど、様々な形態をとります。表象主義者は、認知システムがどのように表象を符号化、操作、解読して環境の内部モデルを構築し、変化を予測するかを研究します。 [72]
反表象主義者は、認知とは内部モデルを通して世界を表象することであるという考えを否定する。彼らは、知性は内部プロセスのみから生じるのではなく、生物と環境との相互作用から生じると主張する。例えば、行動主義や状況依存ロボティクスのアプローチは、知覚と行動の間に直接的な関連性を示唆する。つまり、環境刺激は直接処理され、刺激反応パターンに従って行動へと変換される。この見解は、たとえこれらのパターンを担う認知システムが環境の表象を持っていなくても、ある主体が外部状況と一致する刺激反応パターンを持つ場合、知的な行動が出現することを示唆する。[73]
反表象主義は、内部表象の優先を批判する一連の見解である4E認知と密接に関連している。4E認知は、心、身体、環境の関係性を考察するもので、身体化された認知、埋め込まれた認知、拡張された認知、そして能動的認知が含まれる。身体化された認知とは、認知プロセスは身体的経験に根ざしており、生物の感覚運動能力から切り離して理解することはできないという考えである。埋め込まれた認知は、認知努力と効率は物理的および社会的環境に依存すると主張する。拡張された認知は、環境が認知に影響を与えるだけでなく、その一部を形成し、認知プロセスが内部の神経活動を超えて外部の出来事を含むことを意味すると主張する。能動的認知は、認知は生物と環境の能動的な相互作用から生じると主張する。[74]
その他
心のモジュール性は、認知システムを独立した精神モジュールの観点から分析するアプローチである。各モジュールは、特定の種類の情報のみを扱い、他のモジュールの活動をほとんど意識しない生得的なメカニズムである。精神モジュールは、主に視覚知覚におけるエッジ検出などの低レベルの認知プロセスを説明するために用いられる。[75]一方、大規模モジュール性仮説は、心が完全にモジュールで構成されていると主張する。この見解によれば、精神モジュールは、低レベルの認知プロセスの出力を連結・統合することにより、高レベルの認知プロセスにも関与する。[76]
ベイズ主義は、学習、視覚、運動制御といった認知プロセスをモデル化するために確率論を応用する。その中心的な考え方は、環境の表象は多かれ少なかれ信頼できるものであり、確率論の法則は情報を統合し不確実性を管理する方法を記述するというものである。 [77]ベイズ主義は予測モデルと組み合わされることもある。予測モデルによれば、脳は、何が起こるかを予測し、その予測を現実と比較し、それに応じて内部表象を更新することによって、環境の内部表象を作成し、調整する。[78]
二重過程理論は、認知現象を分析するために、自動過程と制御過程を区別する。この理論は、これらを二つのシステムとして概念化し、それらの相互作用に関する異なるモデルを提案する。デフォルト介入主義モデルによれば、自動システムは印象を生成し、制御システムはそれらを監視し、問題を検出した場合に介入する。対照的に、並行競争モデルは、各システムが独自の種類の知識を生成し、異なるシステムの出力が互いに競合することを示唆する。[79]
発達
認知発達とは、幼児期から成人期にかけて、個人が認知スキルを向上させ、経験から学ぶことで、精神的能力が段階的に成長していく過程を指します。変化の中には、長期間にわたる漸進的な改善として継続的に起こるものもあれば、急激な再編成という形で不連続な移行を伴い、質的な変化をもたらすものもあります。これらは通常、個人が通過する段階として概念化されます。[80]
生まれか育ちかという論争は、認知発達の原因を論じ、生得的な性質と環境や経験の影響を対比させる。経験主義者は、環境と経験を主要な要因と位置づける。この見解は、乳児の心は最初は世界について何も知らない白紙の状態であるというジョン・ロックの考えに由来する。この見解によれば、子どもは感覚データを通して、印象を関連付け、一般化することで学習する。一方、生得主義者は、心は抽象的なパターンに関する生得的な知識を持っていると主張する。彼らは、この生得的な枠組みが感覚情報を整理し、学習を導くと示唆する。[80]
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認知発達の一般的なメカニズムと段階については、様々な理論が提唱されている。ジャン・ピアジェの理論は、認知発達を4つの段階に分け、各段階は抽象化能力と体系的理解能力の向上を特徴とする。生後約2歳までの感覚運動期の初期段階において、子どもたちは感覚的印象と運動能力を探求し、観察されていないものも存在し続けることを学ぶ。7歳頃までの前操作期において、子どもたちは記号を直感的に理解し、使用し始める。続く具体的操作および形式的操作の段階では、子どもたちはまず具体的な物理的対象に論理的推論を適用し、12歳頃からは抽象的な概念にも適用する。[82]
ピアジェのアプローチとは対照的に、レフ・ヴィゴツキーの理論は、明確な段階分けをせずに、社会的相互作用を認知発達の主な原動力と捉えている。この見解は、子どもが知識豊富な他者の指導の下で課題に取り組むことで新しいスキルを習得すると考えている。この見解は言語獲得の役割を強調し、子どもが言語を内面化し、計画、自己制御、問題解決のためのツールとして私的な会話の中で言語を使用するという考え方を示している。 [83]他のアプローチでは、認知発達における異なるタイプの表象の役割を検証している。例えば、アネット・カーミロフ＝スミスは、認知発達は暗黙的表象から明示的表象への移行を伴い、知識をより複雑にし、アクセスしやすくすると主張している。ロバート・S・シーグラーが提唱した別の理論は、子どもは問題を解決するために複数の認知戦略を用い、発達するにつれて効果的な戦略を選択する能力が向上すると主張している。[84]
認知発達は幼少期に最も急速に起こります。栄養、母親のストレス、妊娠中のアルコールなどの有害物質といった要因により、出生前から影響が現れる場合もあります。[85]幼少期の発達は、知覚、記憶、思考、言語など、すべての主要な認知機能に影響を与えます。認知の変化は成人期にも起こりますが、それほど顕著ではありません。高齢期には、全体的な認知機能が低下し、推論、理解、新しい問題解決、記憶に影響を及ぼします。[86]
非人間
動物
動物の認知とは、動物が知識を獲得し、情報を変換して柔軟で目標志向的な行動をとるメカニズムを指します。動物は、食物を見つけて認識する、縄張りを移動する、避難所を探す、獲物を狩る、捕食者を避ける、社会的に交流する、コミュニケーションをとる、新しい習慣を学ぶ、長期記憶を形成するなど、多くの日常的なタスクに認知能力を活用します。研究者たちは、哺乳類、鳥類、魚類、昆虫など、多様な種の認知を研究しています。[88]動物の認知は一般的に専門的で領域特異的であり、つまり、ある種は特定のタスクや状況では優れている一方で、他のタスクや状況ではパフォーマンスが低い場合があります。[89]
研究者たちは動物の認知の様々な分野を研究しています。彼らの関心は、動物が抽象概念を形成できるかどうか、つまりカテゴリーを理解し、それを新しい事例に適用する能力として表現されるかどうかにあります。例えば、チンパンジーは異なる数の概念を学習できます。その結果、特定の数のアイテムを含む集合を識別するなど、様々な数に関連する能力を獲得します。よく研究されているもう一つの能力は、環境の空間地図を作成し記憶する能力です。これにより、カケスなどの動物は効率的に移動でき、避難場所や餌場への最短ルートを選択できます。また、動物が他の動物の行動を模倣する模倣についても研究されています。これは、道具の使用を含む有用なスキルの伝播を促進します。[90]動物の認知以外にも、植物のコミュニケーションなどの植物の認知を研究する研究者もいます。例えば、カエデの木は空気中に化学物質を放出して近くの木に草食動物の攻撃を警告し、防御反応の準備を支援します。[91]
比較認知とは、種間の認知能力の類似点と相違点を研究する学際的な研究分野です。進化論的要因も考慮に入れた学際的な研究分野です。例えば、研究者は特定の社会生態学的問題を解決するためにどのような認知特性が必要か、そしてそれらの特性が様々な種においてどのように進化してきたかを研究します。伝統的に支配的なアプローチは、柔軟性や複雑性といった特徴に基づいて、動物の認知を高次心理プロセスと低次心理プロセスに分けるものです。しかし、この対比がどの程度意味のある機能的差異を捉えているかについては議論があり、研究者は動物の認知を人間の特性に基づいて解釈することで擬人化バイアスに陥るリスクがあります。[92]
人工的な
人工認知は、計算システムを用いて知覚や推論などの認知プロセスをエミュレートし、モデル化する技術で、人工知能やロボット工学において中心的な応用が期待されています。[93]人工認知と人間の認知にはそれぞれ長所と短所があります。例えば、人工認知は、定義済みのアルゴリズムに従って膨大なデータセットを迅速に処理することに優れています。一方、人間の認知は、感情的な重要性を評価したり、斬新で創造的な思考を必要とする解決策を見つけ出して評価したりすることに適しています。これらの違いは、2つの認知形態が互いにどのように統合されるかに影響します。一部の用途では、人工認知は人間の認知を支援するために使用されます。例えば、航空分野では、人工認知は多様な指標の監視に役立ち、人間のパイロットがデータ分析ではなく意思決定に集中できるようにします。しかし、自律走行車のナビゲーションなど、人工認知が人間の認知に取って代わるケースもあります。[94]
人工認知システムの分野では、人間のような認知能力を持つ自律機械の可能性を探求しています。これは、物体検出や言語翻訳といった個々のタスクレベルの人工知能だけでなく、多様な認知プロセスの統合も包含します。目指すのは、環境とリアルタイムで自律的に相互作用できる身体化されたシステムです。人工認知システムは、周囲をナビゲートし、目標を設定し、それを達成するための手段を考案し、結果を予測し、状況に適応し、行動計画を実行し、経験から学習することができます。[95]密接に関連する概念である 汎用人工知能は、人間の精神的能力のすべてを備えているか、あるいはそれを超える仮想的なシステムを指します。このようなシステムは、論理的推論に関連する計算能力だけでなく、感情や現象的意識も含むため、完全に実現可能かどうかは議論の余地があります。[96]
さまざまな分野で
心理学、神経科学、認知科学など、認知を研究する分野は数多くあります。これらの分野は、高レベルの計算プロセスから低レベルの神経メカニズムに至るまで、認知の様々な側面を研究し、それぞれ独自の手法を用いて結論を導きます。これらの分野には大きな重複があり、ある分野の研究者が別の分野の概念モデルや実証的知見に依拠することがよくあります。[97]
心理学
認知心理学は、認知現象や知的行動に関与する精神活動を研究する学問です。科学的手法を用いて、知覚、記憶、推論、言語といった認知プロセスを研究します。精神活動は刺激と反応を媒介しますが、直接観察できないため、研究者にとって方法論的な課題となります。通常、研究者は間接的な方法、つまり検証可能な予測を持つモデルや理論といった方法を用いて経験的に検証せざるを得ません。例えば、ある理論が特定の状況における特定の行動を予測する場合、経験的観察によって結果がそれらの予測と一致するかどうかを判断できます。[98]
認知心理学者は、実証的検証のためのデータ収集に多様な手法を用いる。実験的手法では、独立変数と呼ばれる特定の要因を変化させることができる制御された状況を作り出す。主な関心は、これらの要因が状況において個人にどのような影響を与えるかにある。従属変数と呼ばれる効果を測定することで、研究者は独立変数と従属変数間の因果関係を特定しようとする。一方、相関法は、一方が他方の原因であることを証明することなく、2つの変数間の関連の度合いを測定する。認知心理学者は、神経画像技術や計算シミュレーションなど、他の分野の手法も統合する。初期の認知心理学者は、研究者が精神プロセスを理解するために自身の経験を検証し、振り返る内省を広く用いた。手法の選択は、知覚と記憶に関する研究の違いなど、研究対象となる認知プロセスに大きく依存する。[99]
神経科学
認知神経科学は、神経系がどのようにして認知を生み出すのかを研究する学問です。特に脳に注目し、個々のニューロンやシナプスのミクロスケールの研究から、脳領域間の相互作用のマクロスケールの分析までを網羅しています。例えば、認知神経科学者は、記憶や意思決定といったプロセスを担う脳領域を研究し、それらがどのように情報を表現・変換し、生物学的レベルで互いにコミュニケーションをとるのかを探ります。また、これらのプロセスが神経伝達物質（ニューロン間の情報交換に影響を与えるシグナル伝達分子）によってどのように影響を受けるのかについても研究します。 [101]
認知神経科学者は、脳活動を研究するために、脳波（EEG）、陽電子放出断層撮影（PET）、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）などの神経画像技術を用いています。これらの技術は、脳の様々な領域における電気的・磁気的変化や血流などの現象を測定することで神経プロセスを可視化し、局所的な活動レベルを示します。研究者は、特定の精神課題に関連する活性化パターンを比較することで、局所的な脳活動が認知要求とどのように相関するかを解明します。別の方法として、脳損傷患者を検査する方法があります。これは、脳領域が損傷した場合に認知がどのように変化するかを研究することで、間接的に脳領域の役割を理解しようとするものです。[102]
計算神経科学や理論神経科学において一般的な別のアプローチは、認知システムの計算モデルまたは数理モデルを設計することです。このアプローチは、脳の根底にあるメカニズムをモデル化し、シミュレーションすることで、観察される精神現象や神経活動の可能な説明を探求します。[103]
認知科学
認知科学は、心理学、神経科学、哲学、言語学、人工知能といった分野を横断する学際的な分野です。これらの分野の知見を統合し、統一的な視点を提供することを目指しています。この目的のため、認知科学は心を情報処理者として捉える共通の概念化を採用し、認知を内部表象の操作と捉えています。[104]
学問分野や方法論の隔たりを埋めるため、認知科学は抽象度の異なるレベルに対応する明確な分析レベルを識別します。例えば、脳領域の電気化学活動に関する神経科学的分析は、計算を実行する生物学的メカニズムを扱う具体的なレベルに属します。対照的に、知覚、記憶、推論といった高次プロセスの役割や相互作用を研究する心理学的研究は、抽象的な視点を採用します。認知科学者は、異なるレベルを結びつける検証可能な理論を構築するために、経験的実験と理論モデルを連携させようとします。[105]
その他の分野
多くの研究分野には、認知現象に特化したサブ領域があります。例えば、認知言語学は言語学のサブ領域であり、言語と認知の関係を研究します。認知言語学は、文法、概念化、言語理解、言語生成を担う認知プロセスを研究します。[106]同様に、認知人類学は文化と認知の関係を研究し、文化を知識、信念、価値観の体系として概念化します。この観点から文化を分析・比較することで、特定の社会の特徴とすべての人に共有される普遍的なパターンを特定します。[107]関連分野である 認知社会学は、社会文化的要因が認知活動をどのように形作るかを研究します。[108]その他の分野には、認知考古学、認知建築学、認知生物学などがあります。[109]
心の哲学や認識論など、様々な哲学の分野が認知を扱っています。心の哲学者は、認知の本質や、心、表象、意識などの関連概念を研究します。[110]彼らは特に、心と物質の関係[111]や、物理的状態がどのようにして意識的な経験を生み出すのかという問題に興味を持っています。[112]認識論者は知識の本質と限界を理解しようとします。さらに、知覚や推論などの認知プロセスがどのような条件下で知識につながるのかを問います。[113]哲学者は認知を研究する探究分野についても考察します。心理学者、神経科学者、認知科学者がどのように研究を行っているかを探り、これらの分野の根底にある基本概念や背景にある前提について問います。[114]
教育学は、教育の性質、目的、実践、成果を調査する研究分野です。子どもの認知発達を調査し、知識がどのように伝達、獲得、組織化されるかを研究します。 [115]この学問分野は、学習への関心が高く、概念の変化、メタ認知、メンタルモデル、論理的推論、問題解決など、多様な認知プロセスとスキルを網羅しているため、認知心理学や認知科学と重複しています。 [116]認知学習理論は、学習を情報処理の観点から概念化します。情報がどのように符号化、検索、変換されるかを分析し、多くの場合、学習を最適化する教育実践を考案することを目標としています。例えば、認知負荷理論は、ワーキングメモリの限界が学習を妨げるボトルネックであると特定し、認知過負荷を避けるための教育実践を提案しています。[117]
心理測定学は、精神的特性をどのように測定できるかを研究する学問です。認知能力を評価するために設計された方法である認知テストについても議論します。例えば、IQテストには、論理的推論、言語理解、空間的思考、ワーキングメモリなどの課題が含まれており、全体的な認知能力を推定します。[118]モントリオール認知評価とミニメンタルステート検査は、記憶、注意、言語などの認知機能障害を検出するための検査です。[119]
認知機能の向上には、生化学的、行動的、身体的要因など、精神パフォーマンスを向上させる多様な方法が含まれます。生化学的アプローチには、バランスの取れた栄養摂取や、カフェインやアンフェタミンなどの精神活性物質の摂取が含まれます。行動的強化には、運動、十分な睡眠、瞑想、記憶術などの認知戦略が含まれます。身体的強化には、侵襲的および非侵襲的な脳刺激、ニューロフィードバック、ウェアラブルデバイスが含まれます。[120]
認知行動療法は、心理的問題を認知プロセスの観点から分析する心理療法です。不適応的な自動思考、認知の歪み、そして不健全な核となる信念が、出来事の不正確な解釈や感情的苦痛につながると主張します。例えば、自分が根本的に不十分であるという無意識の核となる信念を持っている人は、中立的なやりとりを拒絶と誤解する可能性があります。認知行動療法士は、クライアントが機能不全な思考パターンを認識し、修正するのを支援することで、問題のある態度を再構築しようとします。[121]
コンピュータサイエンスの多くのトピックは認知と関連しており、特に計算と情報処理の観点から認知を理解するアプローチにおいて関連しています。計算理論は計算の性質を検証し、どの問題が計算によって解決できるかを探求します。コンピュータアーキテクチャは認知アーキテクチャと類似しており、異なるコンポーネントがどのように相互作用して機能システムを形成するかのモデルを提供します。もう1つの重複は知識表現の分野に関するもので、コンピュータ科学者は知識を計算プロセスにアクセス可能にする形式的なデータ構造を研究します。人工知能とは、推論や問題解決などの知能を必要とするタスクを実行する特定のコンピュータシステムの能力です。これには機械学習の分野が含まれており、これを通じてコンピュータシステムはプログラマによって明示的にコード化されていない新しい能力を獲得できます。認知ロボティクスの分野では、これらのサブフィールドからの洞察を統合して知能ロボットを作成します。[122]
歴史
認知研究の起源は古代哲学にある。初期の研究は知識の性質と源泉に関する考察という形をとり、心を別々の能力に分割することを提案し、知覚や演繹的推論などの特定の認知プロセスを分析した。[124] プラトン(紀元前 428年頃–347年) は抽象的な原理に関する知識がどのように可能であるかを検討した。[125]彼の弟子アリストテレス(紀元前384年–322年) は知覚の性質を探究し、心が感覚データを記憶や想像力と統合する方法を研究した。彼はまた、論理的推論を記述する形式的な論理体系を考案した。 [126]アリストテレスに触発されて、イブン・シーナー(紀元前980年–1037年) とトマス・アクィナス(紀元前1224年–1274年) は、心を異なる能力に組織化し、その機能と相互作用を分析する能力心理学を開発した。[127]近代初期の哲学において、ルネ・デカルト（1596–1650）やゴットフリート・ヴィルヘルム・ライプニッツ（1646–1716）といった合理主義者は、心は世界についての生得的な知識を持っていると主張した。この見解に対し、ジョン・ロック（1632–1704）といった経験主義者は反対し、彼らは心を経験からすべてを学ぶ白紙の状態とみなした。[123]イマヌエル・カント（1724–1804）は、あらゆる経験と理解を体系化する生得的カテゴリーという概念を提唱した。[128]
認知プロセスの実験的研究は、19世紀後半、ヴィルヘルム・ヴント（1832–1920）とその弟子エドワード・ブラッドフォード・ティチェナー（1867–1927）によって始まりました。彼らは、刺激に対する反応や反応時間の測定といった管理された実験室実験と、厳密な内省的手法を組み合わせることで、科学的心理学の基礎を築きました。[129] ヘルマン・エビングハウス（1850–1909）とメアリー・ホイットン・カルキンズ（1863–1930）は、記憶に関する実験的研究の先駆者でした。[130] ウィリアム・ジェームズ（1842–1910）は、プラグマティズムの観点から心理学研究に取り組み、日常経験を研究しました。[131] 20世紀初頭、マックス・ヴェルトハイマー（1880–1943）、クルト・コフカ（1886–1941）、ヴォルフガング・ケーラー（1887–1967）はゲシュタルト心理学を体系化した。個々の要素を分析する以前の実験的アプローチとは対照的に、彼らは心が情報を能動的に組織化し、一貫した全体にしていく過程で現れるより大きなパターンに焦点を当てた。[132] フレデリック・バートレット（1886–1969）もまた、心がどのように情報を能動的に変換するかに興味を持ち、このプロセスが記憶に体系的な誤りをもたらす仕組みを研究した。[133]
内的認知事象の測定が困難であったことから、行動主義が台頭した。行動主義は、観察不可能な精神状態を参照することなく、刺激と反応のパターンを通して観察可能な行動を説明しようとした。行動主義はジョン・B・ワトソン（1878-1958）によって最初に提唱され、20世紀前半の心理学研究を支配した。[134]複雑な人間行動を説明することの難しさから、1950年代に認知革命と呼ばれるパラダイムシフトが起こった。研究者たちは、刺激と反応のパターンを研究するのではなく、心がどのように情報を受け取り、保存し、変換するかを研究し、認知を心理学研究の中心に据え、分野をまたがる認知のサブフィールドの出現につながった。[135]
ジャン・ピアジェ（1896–1980）はこれらの考えを発達心理学に応用し、子供が徐々に抽象的思考能力を獲得するにつれて通過する一連の認知段階を提唱した。[81] ドナルド・ブロードベント（1926–1993）はクロード・シャノン（1916–2001）とウォーレン・ウィーバー（1894–1978）によって開発されたコミュニケーションの情報理論のアイデアを統合し、知覚がどのように情報を伝達しフィルタリングするかを分析した。[136]アレン・ニューウェル（1927–1992）とハーバート・A・サイモン（1916–2001）は、コンピューターが人間の問題解決をどのようにモデル化およびシミュレートできるかを実証しながら、人工知能の分野の確立に貢献した。[137]言語学では、ノーム・チョムスキー（1928–現在）が脳がどのように言語を処理するかを研究し、言語メカニズムの普遍的なパターンを特定した。[138]
複数の研究分野にまたがるこれらの発展は、1970年代に認知科学の形成につながりました。 [139] デイビッド・マー（1945-1980）は、この学際的な分野を三層仮説によって統合することに貢献し、異なる分野は異なる抽象レベルで研究しているものの、根本的には同じ現象に関わっていると提唱しました。[140] fMRIやPETなどの神経画像技術の登場は、認知の神経科学的研究に革命をもたらし、脳の局所的かつタスク特異的な活動の検査を可能にしました。[141]同時に、計算能力と人工知能の進歩により、特定のタスクにおいて人間の認知に匹敵し、あるいは凌駕する、ますます複雑な認知シミュレーションやインテリジェントシステムの設計が可能になりました。[142]
参照
参考文献
注記
- ^ この影響の性質と範囲については学術的なコンセンサスはない。[37]
- ^ 意味を伝える最小の言語単位は形態素である。形態素の中には、独立して単語として機能するものもあれば、接頭辞のように修飾語としてのみ現れるものもある。[40]
- ^ 例えば、この2段階モデルでは、舌先現象を第一段階の成功、第二段階の失敗として分析し、意味は特定できたものの音韻形態を記憶から取り出すことができなかったとしている。[44]
- ^ コネクショニズムのすべての形態が表象を伴うかどうかについては議論がある。[71]
引用
- ^
- レブリン 2013、2～7ページ
- マトリン 2013、2～4ページ
- ストリックランド 2001、131–132ページ
- ^
- マトリン 2013、2～4ページ
- レブリン 2013、2～7ページ
- ベスト1995、4～5ページ
- ^
- マトリン 2013、2～4ページ
- レブリン 2013、2～7ページ
- ストリックランド 2001、131–132ページ
- ベスト1995、1ページ
- ^
- アメリカ心理学会 2018, § 認知
- アナスタシ 2008、リード部門
- ケイン 2016、§ 1.2 認知
- ストリックランド 2001、131–132ページ
- ^
- アメリカ心理学会 2018, § 認知
- ケイン 2016、§ 1.2 認知
- ^ ドレフュス 1991、1～2ページ
- ^
- ケイン 2016、§ 1.2 認知
- Robbins 2017、§ 1. メンタルモジュールとは何か?
- ベルムデス 2014、289ページ
- ^
- レブリン 2013、2～3ページ
- バロタ 2000、131–132ページ
- コーレン＆ワード 1989、2-3ページ
- ^
- バロタ 2000、131–132ページ
- マトリン 2013、pp. iv、3 ～ 4、21 ～ 22
- アメリカ心理学会 2018、§ 動物の認知
- フィオレッティ 2024
- ^
- ハーパーコリンズ 2022
- ハーパーコリンズ 2022a
- ホード 1993、83ページ
- ^
- マトリン 2013、22～23ページ
- ベスト1995、367ページ
- ^
- ガロッティ 2015、15～16ページ
- リード 2007、3ページ
- ^
- グルーム 2005、34～36ページ
- ポメランツ 2006, pp. 1, 6–7
- マトリン 2013、34～35ページ
- ^
- グルーム 2005、22–23、35–36ページ
- ポメランツ 2006、4～5頁、7～8頁
- マトリン 2013、34–35、40–41 ページ
- Reisberg 2010、pp. 59–61、94–95
- ^
- ポメランツ 2006、4、8～9ページ
- バーンスタイン＆ナッシュ 2006、117–118ページ
- ^
- バーンスタイン＆ナッシュ 2006、pp.85–88, 130–131
- ビッグス、マザン＆ストークス 2014、pp. 1–5
- ^
- グルーム 2005、27～28ページ
- マトリン 2013、46～47ページ
- Reisberg 2010、pp. 59–61、94–95
- ^
- ゴーファー＆イアニ 2006、1～2ページ
- ベスト1995、35～36ページ
- アメリカ心理学会 2018, § 注意
- グルーム 2005、13、28–29ページ
- ポメランツ 2006、3ページ
- マトリン 2013、71ページ
- ^
- マトリン 2013、23ページ
- Reisberg 2010、132–135、141 ページ
- グルーム 2005、59～60ページ
- ^
- マトリン 2013、98–100、108–109、127 ページ
- ライスバーグ 2010、140–141ページ
- ^
- マトリン 2013、99 ～ 100、126 ～ 128 ページ
- Reisberg 2010、135–136、165 ページ
- グルーム 2005、60～63ページ
- ^
- マトリン 2013、142、151ページ
- ライスバーグ 2010、132、196ページ
- ^
- マトリン 2013、127ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、184ページ
- ^
- マトリン 2013、127、250ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、184ページ
- ^
- マトリン 2013、23、127、248–250 ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、184ページ
- ^
- アメリカ心理学会 2018、§ 手続き記憶
- マトリン 2013、127ページ
- ^ アメリカ心理学会 2018, § 手続き記憶
- ^
- アメリカ心理学会 2018、§ 非宣言的記憶、§ 暗黙的記憶
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、184ページ
- ^ アメリカ心理学会 2018, § 宣言的記憶、§ 明示的記憶
- ^
- アメリカ心理学会 2018、§ 学習
- Reisberg 2010、pp. 132、155–156
- ヘイガー 2012、208ページ
- ^
- アメリカ心理学会 2018, § 思考
- ベルリン、ヴィナッケ＆スターンバーグ 2025、リードセクション、§ 思考のタイプ
- ^
- ヌネス 2011、pp. 2066–2069、論理的推論と学習
- ダウデン 2020、5、24ページ
- ^
- ライヒャーツ 2013、123–126ページ
- ベルリン、ヴィナッケ＆スターンバーグ 2025、§ 推論
- ヌネス 2011、pp. 2066–2069、論理的推論と学習
- ダウデン 2020、1、5、24、346–347、432、470 ページ
- ^ ab
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、223ページ
- ベスト 1995、392–393、400–401ページ
- ベルリン、ヴィナッケ＆スターンバーグ 2025、§ コンセプト達成
- ^
- ベルリン、ヴィナッケ＆スターンバーグ 2025、§ 問題解決
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、218ページ
- Reisberg 2010、pp. 444–445、476–477
- マトリン 2013、370–371、380、386 ページ
- ^
- マトリン 2013、419–420ページ
- レブリン 2013、435–440ページ
- メラーズ 2006、1～2ページ
- ネアーン 2011、301–302ページ
- ^ Eysenck & Keane 2015、§ 第3部：言語、§ ウォーフ仮説
- ^
- グルーム 2005、145–146ページ
- アイゼンク＆キーン 2015、§ 第3部：言語、§ ウォーフ仮説
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014、204ページ
- ケイン 2016、§ 5. 言語
- マトリン 2013、296–297、336 ページ
- ^ デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、268～269ページ
- ^
- グルーム 2005、133ページ
- マトリン 2013、298–299ページ
- ^
- グルーム 2005、131–134ページ
- マトリン 2013、297–299ページ
- ^
- グルーム 2005、134–135ページ
- Eysenck & Keane 2015、§ パート III: 言語、§ 言語は生得的なものか?
- アルディラ 2018、3～4ページ
- ^
- グルーム 2005、pp. 135–141, 144–145
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、207～209頁、212頁
- ^
- グルーム 2005、138ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、210～211ページ
- ^
- グルーム 2005、138、142–144ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、209～211頁
- マトリン 2013、336 ～ 344、348 ～ 349 ページ
- ^
- アイゼンク＆キーン 2015、§ 16. 意識
- デイヴィス 2001、191–192ページ
- ジェンナーロ、§ 1. 用語に関する事項：意識の様々な概念
- ^
- Van Gulick 2025、§ 6. 機能的な質問: 意識はなぜ存在するのか?
- アイゼンク＆キーン 2015、§ 16. 意識
- ^
- グルーム 2005、10ページ
- ファビオ、カプリ＆ロマーノ 2019、773–774 ページ
- ^ ab
- モーゼス＆ベアード 2001、533-535ページ
- マトリン 2013、188–189、203–204 ページ
- ^
- フリーデンバーグ、シルバーマン＆スパイヴィー 2022、pp. 319–320, 329–330
- フリス 2008、2033–2034ページ
- ギルバート 2001, 777–778ページ
- ^ ハース 2020、59～60頁
- ^ Eysenck & Keane 2015, § 15. 認知と感情：序論
- ^
- Eysenck & Keane 2015、§ 用語集：ヒューリスティック
- マトリン 2013、419–420、427–428 ページ
- リトヴァクとラーナー、2009 年、89 ～ 90 ページ
- エルドリッジ 2025
- ^ グルーム 2005, pp. 11–12, 52–53, 56–57
- ^
- グルーム 2005、52～53ページ
- マトリン 2013、55ページ
- ^
- グルーム 2005、99–100、118、147ページ
- マトリン 2013、146ページ
- ^
- グルーム 2005、83～85ページ
- アメリカ心理学会 2018、§ アルツハイマー病
- ^
- グルーム 2005、159–160、176ページ
- Thagard 2023、§ 4. 理論的アプローチ
- ^
- ケイン 2016、§ 2.1 はじめに、§ 2.2 古典的計算主義
- バックナー＆ガーソン 2025、§ 5. コネクショニストと古典主義者の論争の形態
- グルーム 2005、162–163、176ページ
- Thagard 2023、§ 4.3 概念
- ^
- グルーム 2005、162–163、176ページ
- Thagard 2023、§ 4.3 概念
- ^ ケイン 2016、§ 2.2 古典的計算主義
- ^
- グルーム 2005、161–162ページ
- フリーデンバーグ、シルバーマン、スパイヴィー 2022、pp. 8–9
- ベルムデス 2014、122～123ページ
- レスコーラ 2025、リードセクション
- ケイン 2016、§ 2.2 古典的計算主義
- ^
- ベスト1995、20～25ページ
- ガロッティ 2015、15～16ページ
- ^
- ケイン 2016、§ 2.1 はじめに
- レスコーラ 2024、リードセクション
- ^ Thagard 2023、§ 4.1 形式論理
- ^
- Thagard 2023、§4.2 規則
- グルーム 2005、163、165–166ページ
- ヴァーノン、ホフステン、ファディガ、2011 年、p. 160
- ^ ab
- ケイン 2016、§ 2.4 コネクショニズム
- Buckner & Garson 2025、リードセクション、§ 1. ニューラルネットワークの説明
- ^ ab
- ベスト1995、25～26ページ
- Thagard 2023、§ 4.6 コネクショニズム、§ 4.7 理論神経科学
- Buckner & Garson 2025、リードセクション、§ 1. ニューラルネットワークの説明
- グルーム 2005、167–168、174–175ページ
- ケイン 2016、§ コネクショニズム
- ^
- Thagard 2023、§ 4.9 ディープラーニング
- Buckner & Garson 2025, § 11. ディープラーニング：コネクショニズムの新波
- ワスカン、リードセクション
- ^ Buckner & Garson 2025, § 5. コネクショニストと古典主義者の論争の形態
- ^
- ケメロ 1999、39～42ページ
- フォーダー＆ピリシン 1997年、313ページ
- ^
- グルーム 2005、160～161ページ
- ケイン 2016、§ 2.1 はじめに
- ワスカン、§ 7. 反表象主義：動的システム理論、A-Life、そして身体化された認知
- フォーダー＆ピリシン 1997年、313ページ
- ^
- グルーム 2005、160～161ページ
- ケイン 2016、§ 2.6 認知研究への代替アプローチ、§ 7. 反表象主義の評価。
- ケメロ 1999、39～40ページ
- ^
- シャピロ＆スポールディング 2025、リードセクション、§ 2. 身体化された認知：テーマと密接な関係
- Alexander 2025、§ 要約、§ はじめに、§ 4. 4E認知科学の典型的な例
- ケイン 2016、§ 2.8 拡張された心
- ^
- Robbins 2017、§ 1. メンタルモジュールとは何か?
- Hufendiek & Wild 2015、265–268ページ
- ベルムデス 2014、288～290ページ
- ^
- Hufendiek & Wild 2015、267–268ページ
- ロビンズ 2017, § 3.1. 大規模モジュール化の事例
- ベルムデス 2014、277ページ
- ^ Thagard 2023、§ 4.8 ベイジアン
- ^ Thagard 2023、§4.10 予測処理と能動推論
- ^
- ネイス 2018、pp. 1–2
- ステッツ 2016、351ページ
- ^ ab
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、235～238頁
- ニューカム 2006
- ゲルマン＆ベアード 2001、128～129ページ
- マレシャル 2006
- ^ Matlin 2013、9ページより
- ^
- バーンスタイン＆ナッシュ 2006、349–350ページ
- グロス 2020、566–572ページ
- カトゥーン 2012、308～311ページ
- ^
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、264～265ページ
- バーク＆ハリス 2006
- ^ デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、260～264ページ
- ^
- コールら 2015, 57–58ページ
- バーンスタイン＆ナッシュ 2006、342–348、384ページ
- アベル 2003、231–232ページ
- ^
- バーンスタイン＆ナッシュ 2006、382–385ページ
- マトリン 2013、453–455ページ
- ^ De Waal & Lanting 2023、pp. 36–37
- ^
- Andrews & Monsó 2021、リードセクション、§ 1. 動物の認知とは何か?
- ハワード＆バロン 2024、pp. R294–R295
- スティーブンス＆スティーブンス 2012
- クールマイヤー＆ボイセン 2006
- ^
- Bräuer et al. 2020, 抄録、§ 2. 有能なパフォーマンスと不十分なパフォーマンス：認知スキルは必ずしも相互に関連しているわけではない
- サントス＆カラマッツァ 2005、6ページ
- ^
- クールマイヤー＆ボイセン 2006
- ハウザー 2001、666–667ページ
- ^
- Segundo-Ortin & Calvo 2022、§ 1. はじめに、§ 2.1 コミュニケーション
- 有村・ピアース 2017、4～5頁
- シェンク＆シーブルーム 2010、p. 1
- ^
- ハワード＆バロン 2024、pp. R294–R295
- ハリナ2023、リードセクション、§1.進化、発展、文化、§3.1擬人化
- ^
- シーメンスら。 2022、§ はじめに
- テイラー＆テイラー 2021、454–456ページ
- ^ Siemens et al. 2022, § はじめに、§ 2. 人間と人工の認知、§ 3.1.2. コンピュータビジョン、§ 5. 実践における人間と人工の認知
- ^
- ヴァーノン 2014、pp. 1–8
- クラウダー、カーボン、フリース 2013、1 ～ 3 ページ
- ^
- 陳 2023、1141頁
- Bringsjord & Govindarajulu 2024、§ 8. 人工知能の哲学
- バッツ 2021、91–92ページ
- ^
- アイゼンク＆キーン 2015、§ 1. 人間の認知へのアプローチ
- マトリン 2013、1～21ページ
- ^
- バロタ & コルテセ 2000、153–154 ページ
- アメリカ心理学会 2018、§ 認知心理学
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、11～12ページ
- ^
- バロタ＆ワトソン 2000、158–162 ページ
- フッド 2013、1314–1315ページ
- デュモン 2008、17、27–28、48ページ
- ハウィット＆クレイマー 2011、pp. 11–12, 16–17, 220–221, 232–233, 383–384
- ^ シャーフ 2008、270～271ページ
- ^
- バニッチ & コンプトン 2023、3、17–18 ページ
- Eysenck & Keane 2015, § 認知神経科学：脳の活動
- アメリカ心理学会 2018、§ 認知神経科学
- ^
- レブリン 2013、33～42ページ
- フリーデンバーグ、シルバーマン、スパイヴィー 2022、17～18頁
- エンゲルマン、ムルクハイス、ティン 2019、p. 159
- シャーフ 2008、270–271ページ
- ヘリアー 2014、31～32ページ
- ^
- アービブ 2016、1ページ
- ヴァイナ 2006
- ^
- マトリン 2013、21～22ページ
- フリーデンバーグ、シルバーマン、スパイヴィー 2022、pp. 2–3
- ベルムデス 2014, 3, 85ページ
- Thagard 2023、リードセクション、§ 3. 表現と計算
- ^
- マトリン 2013、21～22ページ
- グルーム 2005、161–162ページ
- フリーデンバーグ、シルバーマン、スパイヴィー 2022、pp. 8–9
- ベルムデス 2014、122～123ページ
- ^
- フォーコニエ 2006
- ヴァン・フック 2001、134–135ページ
- ^ カソン 2001、120～122ページ
- ^
- セルロ 2005、認知社会学
- ラファエロ 2017
- ^
- ミテン 2001、122–124ページ
- スロマン 2001、124–126ページ
- スリジェプチェビッチ 2024
- ^
- ロウ 2000、1-2ページ
- クラムリー II 2006、2～4ページ
- ^
- キム 2005、608ページ
- ジャウォルスキー 2011、11～12ページ
- サール 2004、3～4ページ
- ^
- ワイズバーグ、リードセクション、§ 1. 問題の提示
- ブラックモア 2013、33～35ページ
- サール 2004、39～40ページ
- ^
- トゥルンチェリート、リードセクション
- Blaauw & Pritchard 2005、49–50 ページ
- クラムリー II 2009、16ページ
- ^ ケイン 2016、§ 1. 認知科学と認知科学の哲学、§ 6. 脳と認知
- ^
- バートレット＆バートン 2003、1～3ページ
- ラニーと下田 2001、261–262 ページ
- ^ ラニーと下田 2001、pp. 261–262
- ^
- ペア 2014、7ページ
- Sweller 2011、§ 要約、§ はじめに
- マイヤー 2006
- アメリカ心理学会 2018、§ 認知負荷、§ 認知過負荷
- ^
- ネアーン 2011、313、322–323頁
- アメリカ心理学会 2018、§ 心理測定学
- ^ カバトバら。 2016、62–64 ページ
- ^ ドレスラーら。 2019、§ 1. はじめに、§ 2. 作用機序
- ^
- アメリカ心理学会 2018、§ 認知行動療法（CBT）、§ 認知再構成
- Chand、Kuckel、Huecker 2025、§ 懸念事項、§ 臨床的意義
- ^
- ベルフォード＆タッカー 2025、リードセクション、§ アルゴリズムと複雑性、§ 情報管理、§ インテリジェントシステム
- カティヤルとカティヤル 2021、19–20 ページ
- マトリン 2013、17～21ページ
- ^ ab
- ソルソ＆マクリン 2000、150～151ページ
- デイビー、スターリング＆フィールド 2014年、235～236ページ
- ローレンス＆マーゴリス 2015、117ページ
- ^
- ソルソ＆マクリン 2000、150～151ページ
- リーヒー 2017、pp. 1–2、66–67、71
- ^ リーヒー 2017、60–61、71、87–88、100–102頁
- ^
- マトリン 2013、p.4
- Thagard 2023、§ 1. 歴史
- リーヒー 2017、66–68、71ページ
- ^ リーヒー 2017、87–88、100–102ページ
- ^
- ライスバーグ 2010、12ページ
- リーヒー 2017、168–170ページ
- ^
- ライスバーグ 2010、7～8ページ
- ソルソ＆マクリン 2000、151ページ
- マトリン 2013、4～5ページ
- Thagard 2023、§ 1. 歴史
- ^ マトリン 2013、5ページ
- ^ マトリン 2013、5～6ページ
- ^ マトリン 2013、7ページ
- ^ マトリン 2013、7～8ページ
- ^
- ライスバーグ 2010、9～10ページ
- マトリン 2013、6～7ページ
- Thagard 2023、§ 1. 歴史
- ^
- ライスバーグ 2010、11～12ページ
- マトリン 2013、8～9ページ
- ソルソ＆マクリン 2000、151-152ページ
- Thagard 2023、鉛セクション、§ 1. 歴史
- ^
- ソルソ＆マクリン 2000、152ページ
- スミス 2001、2140–2141ページ
- ^
- ソルソ＆マクリン 2000、152ページ
- スミス 2001、2140–2141ページ
- Thagard 2023、§ 1. 歴史
- ^
- ソルソ＆マクリン 2000、152-153ページ
- スミス 2001、2140–2141ページ
- Thagard 2023、§ 1. 歴史
- ^
- Thagard 2023、鉛セクション、§ 1. 歴史
- ベルムデス 2014、5～6ページ
- ^ ベルムデス 2014、46～48ページ
- ^
- ソルソ＆マクリン 2000、153ページ
- ベルムデス 2014、pp. 3、59–60
- ^
- ヴァン・ローイら。 2024、§ 要約、§ はじめに
- Fokas 2023、§ はじめに
出典
- アベル、アーネスト・L. (2003). 「胎児性アルコール症候群」. ブロッカー、ジャック・S.、フェイヒー、デイビッド・M.、ティレル、イアン・R. (編著). 『近代史におけるアルコールと禁酒：国際百科事典』 . ブルームズベリー出版. pp. 231– 232. ISBN 978-1-57607-834-1。
- アレクサンダー、キャメロン (2025). 「4E認知科学とは何か？」『現象学と認知科学』 . doi : 10.1007/s11097-025-10055-w .
- アメリカ心理学会 (2018). 「APA心理学辞典」. アメリカ心理学会.
- アナスタシ, ジェフリー・S. (2008). 「認知」. ダリティ, ウィリアム・A. (編). 国際社会科学百科事典 (第2版). マクミラン・リファレンスUSA. ISBN 978-0-02-865965-7。
- アンドリュース、クリスティン；モンソ、スサナ（2021年）「動物の認知」スタンフォード哲学百科事典。スタンフォード大学形而上学研究所。 2025年8月15日閲覧。
- アービブ, マイケル A. (2016). 「1. ニューロンから認知へ：新たな展望」. アービブ, マイケル A.、ボナイウト, ジェームズ J. (編). 『計算神経科学によるニューロンから認知へ』. MIT Press. pp. 1– 72. ISBN 978-0-262-33527-0。
- アルディラ、アルフレド（2018年）『人間の認知の歴史的発達：文化史的神経心理学的視点』シュプリンガー・ネイチャー・シンガポール、ISBN 978-981-10-6887-4。
- 有村 G.; ピアース I.S. (2017年3月17日). 「実験室から森へ：揮発性物質を媒介とする『話す木々』の生態と防御機構」ギヨーム・ベカード編『植物と生物環境とのコミュニケーション』学術出版。ISBN 978-0-12-801620-6. 2022年12月26日閲覧。
- バロタ、デイビッド・A. (2000). 「認知」. カズディン、アラン・E. (編). 『心理学百科事典』 . アメリカ心理学会. pp. 131– 132. ISBN 978-1-55798-187-5。
- バロタ, デイビッド・A.; コルテーゼ, マイケル・J. (2000). 「認知心理学：理論」. カズディン, アラン・E. (編).心理学百科事典第2巻. アメリカ心理学会. pp. 153– 158. ISBN 978-1-55798-187-5。
- バロタ, デイビッド・A.; ワトソン, ジェイソン・M. (2000). 「認知心理学：研究方法」. カズディン, アラン・E. (編).心理学百科事典第2巻. アメリカ心理学会. pp. 158– 162. ISBN 978-1-55798-187-5。
- バニッチ、マリー・T.; コンプトン、レベッカ・J. (2023). 認知神経科学. ケンブリッジ大学出版局. ISBN 978-1-108-83114-7。
- バートレット、スティーブ、バートン、ダイアナ (2003). 「1. 教育学」. バートレット、スティーブ、バートン、ダイアナ (編). 『教育学研究』 . SAGE. pp. 1– 13. ISBN 978-0-7619-4049-4。
- Belford, Geneva G.; Tucker, Allen (2025). 「コンピュータサイエンス」. Encyclopædia Britannica . Encyclopædia Britannica, Inc. 2025年8月18日閲覧。
- バーク、ローラ・E.；ハリス、サラ（2006年）「ヴィゴツキー、レフ」。ネイデル、リン（編）『認知科学百科事典』、ジョン・ワイリー・アンド・サンズ。doi : 10.1002/0470018860。ISBN 978-0-470-01619-0。
- Berlyne, DE; Vinacke, W. Edgar; Sternberg, Robert J. (2025). 「思想」.ブリタニカ百科事典. Encyclopædia Britannica, Inc. 2025年7月31日閲覧。
- ベルムデス、ホセ・ルイス（2014年）『認知科学：心の科学入門』（第2版）ケンブリッジ大学出版局、ISBN 978-1-107-05162-1。
- バーンスタイン、ダグラス; ナッシュ、ペギー・W. (2006). 『心理学要点』ホートン・ミフリン・ハーコート. ISBN 978-0-618-71312-7。
- ベスト, ジョン・B. (1995).認知心理学（第4版）. ウェスト出版社. ISBN 978-0-314-04445-7。
- ビッグス、スティーブン、マテン、ダスティン・ストークス (2014)「感覚の分類」。ストークス、ダスティン、マテン、スティーブン・ビッグス編『知覚とその様相』オックスフォード大学出版局、 pp . 1-20。ISBN 978-0-19-938161-6。
- ブラウ、マルティン;プリチャード、ダンカン(2005)。認識論 A ～ Z。エディンバラ大学出版局。ISBN 978-0-7486-2213-9。
- ブラックモア、スーザン（2013）『意識入門』ラウトレッジ、ISBN 978-1-4441-2827-7。
- ブロイヤー, ジュリアーネ; ハヌス, ダニエル; ピカ, シモーネ; グレイ, ラッセル; ウオミニ, ナタリー (2020). 「動物の認知に対する新旧のアプローチ：『認知は一つではない』」. Journal of Intelligence . 8 (3): 28. doi : 10.3390/jintelligence8030028 . PMC 7555673. PMID 32630788 .
- Bringsjord, Selmer; Govindarajulu, Naveen Sundar (2024). 「人工知能」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究室. 2024年5月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年5月6日閲覧。
- バックナー、キャメロン、ガーソン、ジェームズ (2025). 「コネクショニズム」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月7日閲覧。
- バッツ、マーティン V. (2021)。 「強いAIを目指して」。KI-Künstliche Intelligenz。35 (1): 91–101 .土井: 10.1007/s13218-021-00705-x。
- ケイン、MJ (2016). 『認知科学の哲学』 ポリティ・プレス. ISBN 978-1-5095-0205-9。
- キャッソン, ロナルド・W. (2001). 「認知人類学」. ウィルソン, ロバート・A.、ケイル, フランク・C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 120– 122. ISBN 978-0-262-73144-7。
- セルロ、カレン・A. (2005). 「認知社会学」.社会理論百科事典. SAGE. doi :10.4135/9781412952552.n46. ISBN 978-0-7619-2611-5。
- Chand, Suma P.; Kuckel, Daniel P.; Huecker, Martin R. (2025). 「認知行動療法」. StatPearls . StatPearls Publishing . 2025年8月17日閲覧。
- ケメロ, アンソニー (1999). 「経験的・形而上学的反表象主義」. リーグラー, アレクサンダー; ペシュル, マルクス; スタイン, アストリッド (編). 『認知科学における表象の理解』 . シュプリンガー. pp. 39– 47. doi :10.1007/978-0-585-29605-0_5. ISBN 978-0-306-46286-3。
- Chen, Zhaoman (2023). 「人工知能を活用した青少年ソーシャルワークモデルの探究」. Hung, Jason C.、Yen, Neil Y.、Chang, Jia-Wei (編著). 『フロンティアコンピューティング：理論、技術、応用』（FC 2022） . Springer. pp. 1138– 1146. ISBN 978-981-99-1428-9。
- コール, デイビッド・A.、キャラン, アンナ・C.、ディッキンズ, トーマス・E.、チザム, ジェームズ・S. (2015).「進化と胎児期発達：進化論的視点」. ラム, マイケル・E. (編). 『児童心理学・発達科学ハンドブック 社会情動的プロセス』. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. pp. 57– 105. ISBN 978-1-118-95387-7。
- コーレン、スタンリー; ワード、ローレンス・M. (1989). 『感覚と知覚』（第3版）. ハーコート・ブレース・ジョバノビッチ出版社. ISBN 978-0-15-579647-8。
- クラウダー、ジェームズ、カーボン、ジョン・N、フリース、シェリ (2013). 人工認知アーキテクチャ. シュプリンガー・サイエンス＆ビジネス・メディア. ISBN 978-1-4614-8072-3。
- クラムリーII、ジャック・S.（2006年）『心の哲学入門』ロウマン＆リトルフィールド出版社、ISBN 978-0-7425-7212-6。
- クラムリーII、ジャック・S.（2009年）『認識論入門』（第2版）ブロードビュー・プレス、ISBN 978-1-77048-156-5。
- デイヴィー、グラハム、スターリング、クリストファー、フィールド、アンディ (2014). Complete Psychology. Routledge. ISBN 978-1-4441-4530-4。
- デイヴィス、マーティン (2001). 「意識」. ロバート・A. ウィルソン、フランク・C. カイル編. 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 190– 193. ISBN 978-0-262-73144-7。
- デ・ワール、フランス; ランティング、フランス (2023). 『ボノボ：忘れられた類人猿』 カリフォルニア大学出版局. ISBN 978-0-520-35128-8。
- ダウデン、ブラッドリーH. (2020). 論理的推論(PDF) .（以前のバージョンについては、Dowden、Bradley Harris（1993）を参照。Logical Reasoning。Wadsworth Publishing Company。ISBN 978-0-534-17688-4。）
- Dresler, Martin; Sandberg, Anders; Bublitz, Christoph; Ohla, Kathrin; Trenado, Carlos; Mroczko-Wąsowicz, Aleksandra; Kühn, Simone; Repantis, Dimitris (2019). 「脳のハッキング：認知機能強化の次元」. ACS Chemical Neuroscience . 10 (3): 1137– 1148. doi :10.1021/acschemneuro.8b00571. hdl : 2066/202660 .
- ドレイファス, ヒューバート・L. (1991). 「ソクラテス的およびプラトン的認知主義の源泉」. スミス, J.C. (編). 『認知科学の歴史的基礎』 . シュプリンガー・ドルドレヒト. pp. 1– 17. doi :10.1007/978-94-009-2161-0_1. ISBN 978-94-009-2161-0。
- Dumont, K. (2008). 「2. 研究方法と統計」. Nicholas, Lionel (編). 『心理学入門』 . ケープタウン大学出版局. pp. 9– 48. ISBN 978-1-919895-02-4。
- エルドリッジ、スティーブン (2025). 「認知バイアス」.ブリタニカ百科事典. ブリタニカ百科事典. 2025年8月25日閲覧.
- エンゲルマン, ヤン・B.; ムルクハイス, マノン; ティン, チ・チュン (2019). 「脳測定と操作法」. シュラム, アーサー; ウレ, アルヤシュ (編). 『実験経済学における研究方法と応用ハンドブック』 . エドワード・エルガー出版. pp. 142– 172. ISBN 978-1-78811-056-3。
- アイゼンク, マイケル・W.; キーン, マーク・T. (2015).認知心理学（第7版）. Psychology Press. ISBN 978-1-84872-415-0。
- Fabio, Rosa Angela; Caprì, Tindara; Romano, Martina (2019). 「制御されたプロセスから自動的なプロセスへ、そして再び制御されたプロセスへ：文脈的特徴の役割」. Europe's Journal of Psychology . 15 (4): 773– 788. doi :10.5964/ejop.v15i4.1746. PMC 7909205. PMID 33680159 .
- フォコニエ、ジル (2006). 「認知言語学」. ネイデル、リン (編).認知科学百科事典. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- フィオレッティ、グイド (2024). 「人工認知」. ウォール、フリーデリケ、チェン、シュウ・ヘン、ライトナー、ステファン (編). 『オックスフォード・ハンドブック・オブ・エージェントベース・コンピューテーショナル・マネジメント・サイエンス』. オックスフォード大学出版局. doi :10.1093/oxfordhb/9780197668122.013.3. ISBN 978-0-19-766812-2。
- フォーダー、ジェリー・A.；ピリシン、ゼノン・W.（1997年）「コネクショニズムと認知アーキテクチャ：批判的分析」ハウゲランド、ジョン（編）『マインド・デザイン：哲学、心理学、人工知能』MIT出版。ISBN 978-0-262-58153-0。
- フォカス、アタナシオス・S. (2023). 「人工知能は人間の思考に到達できるか？」PNAS Nexus . 2 (12). doi : 10.1093/pnasnexus/pgad409 . PMC 11004553 .
- フリーデンバーグ、ジェイ、シルバーマン、マイケル・スパイヴィー（2022年）『認知科学：心の研究入門』 （第4版）SAGE出版。ISBN 978-1-5443-8015-5。
- フリス、クリス・D (2008). 「社会認知」.王立協会哲学論文集 B: 生物科学. 363 (1499): 2033– 2039. doi :10.1098/rstb.2008.0005. PMID 18292063.
- ガロッティ、キャスリーン・M. (2015).認知心理学：実験室の内と外（第5版）. SAGE. ISBN 978-1-4522-3032-0。
- ゲルマン、ロシェル、ベアード、ジョディ A. (2001). 「認知発達」. ウィルソン、ロバート A.、ケイル、フランク C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 128– 129. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ジェンナロ、ロッコ・J.「意識」。インターネット哲学百科事典。2024年4月6日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年4月19日閲覧。
- ギルバート、ダニエル (2001). 「社会認知」. ロバート・A・ウィルソン、フランク・C・ケイル編. 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 777– 778. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ダニエル・ゴーファー、クリスティーナ・イアニ (2006). 「注意」. リン・ネイデル編著.認知科学百科事典. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- グルーム、デイヴィッド（2005年）『認知心理学入門：プロセスと障害』Psychology Press. ISBN 978-0-203-97798-9。
- グロス、リチャード（2020年）『心理学：心と行動の科学』（第8版）ホッダー・エデュケーション。ISBN 978-1-5104-6846-7。
- ハース、ジュリア (2020). 「道徳認知の二つの理論」. ホルツマン、ジェフリー・S.、ヒルト、エリザベス (編). 『神経科学は規範的含意を持つのか？』 国際倫理・法律・技術図書館 第22巻. シュプリンガー・インターナショナル・パブリッシング. pp. 59– 79. doi :10.1007/978-3-030-56134-5_4. ISBN 978-3-030-56134-5。
- ポール・ヘイガー（2012年）「インフォーマル・ラーニング：日常生活」ピーター・ジャーヴィス、メアリー・H・ワッツ編『ラウトレッジ国際学習ハンドブック』ラウトレッジ、 207～ 215頁。ISBN 978-0-415-57130-2。
- ハリナ、マルタ (2023). 「比較認知の方法」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月15日閲覧.
- HarperCollins (2022). 「認知」.アメリカン・ヘリテージ辞典. HarperCollins Publishers . 2025年7月25日閲覧。
- HarperCollins (2022a). 「インド・ヨーロッパ語の語根付録」.アメリカン・ヘリテージ辞典. HarperCollins Publishers. § gnō- . 2025年7月25日閲覧。
- ハウザー、マーク・D. (2001). 「霊長類の認知」. ウィルソン、ロバート・A.、ケイル、フランク・C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 666– 667. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ヘリアー、ジェニファー・L. (2014). 「序論：神経科学概観」. ヘリアー、ジェニファー・L. (編). 『脳、神経系、そしてその疾患』 . ブルームズベリー出版. pp. xxxi– xxxvi. ISBN 978-1-61069-338-7。
- ホード, TF (1993). 『コンサイス・オックスフォード英語語源辞典』. オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-283098-2。
- フッド, ラルフ・W. (2013). 「心理学における方法論」. ルネホフ, アン・L.C.、オビエド, ルイス (編). 『科学と宗教百科事典』 . シュプリンガー. pp. 1314– 1322. doi :10.1007/978-1-4020-8265-8_695. ISBN 978-1-4020-8265-8. 2024年5月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ハワード, スカーレット R.; バロン, アンドリュー B. (2024). 「動物の認知能力の限界を理解する」. Current Biology . 34 (7): R294 – R300 . Bibcode :2024CBio...34.R294H. doi :10.1016/j.cub.2024.02.043. PMID 38593777.
- ハウィット、デニス、クレイマー、ダンカン（2011年）『心理学研究法入門』（第3版）ピアソン・エデュケーション、ISBN 978-0-273-73499-4。
- フーフェンディーク、レベッカ、ワイルド、マルクス (2015). 「6. 学部とモジュール性」. ドミニク・ペルラー編『学部：歴史』 . オックスフォード大学出版局. pp. 254– 298. ISBN 978-0-19-993527-7。
- ジャウォースキー、ウィリアム（2011年）『心の哲学：包括的入門』（第1版）ワイリー・ブラックウェル社、ISBN 978-1-4443-3367-1。
- カバトバ、O.プテコバ、S.マルティンコバ、J.スーケンニコヴァ、M. (2016)。 「ミニ精神状態検査とモントリオール認知評価法の心理測定的特徴の分析」。臨床ソーシャルワークと健康介入。7 (2)。土井：10.22359/cswhi_7_2_08。
- カティヤル、サルタク。カティヤル、カルパナ（2021）。 「認知科学への最近の動向: ロボットからヒューマノイドまで」。人間とロボットのインタラクションのためのコグニティブ コンピューティング: 19–49 . doi :10.1016/B978-0-323-85769-7.00012-4。
- カトゥーン、ナイマ編（2012年）。一般心理学。ピアソン教育インド。ISBN 978-81-317-5999-8。
- キム・ジェグウォン (2005). 「心：哲学の諸問題」. テッド・ホンデリッチ編. 『オックスフォード哲学要覧』. オックスフォード大学出版局. pp. 607– 612. ISBN 978-0-19-926479-7. 2024年4月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- Kuhlmeier, Valerie A.; Boysen, Sarah T. (2006). 「動物の認知」. Nadel, Lynn (編). 『認知科学百科事典』 . John Wiley & Sons. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- ローレンス、スティーブン、エリック・マーゴリス (2015). 「5. 概念の生得主義と神経可塑性」. エリック・マーゴリス、ローレンス、スティーブン (編) 『概念的心：概念研究の新たな方向性』. MIT Press. pp. 117– 148. ISBN 978-0-262-02863-9。
- リーヒー、トーマス・ハーディ（2017年）『心理学の歴史：古代から近代へ』ラウトレッジ、ISBN 978-1-317-22849-3。
- Litvak, P.; Lerner, JS (2009). 「認知バイアス」. Sander, David; Scherer, Klaus (編). Oxford Companion to Emotion and the Affective Sciences . Oxford University Press. pp. 89– 90. ISBN 978-0-19-871219-0。
- ロウ、E. ジョナサン (2000). 『心の哲学入門』ケンブリッジ大学出版局. ISBN 978-0-521-65428-9. 2023年7月19日閲覧。
- Mareschal, Denis (2006). 「認知発達：その計算モデル」Nadel, Lynn編著.認知科学百科事典. John Wiley & Sons. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- マトリン、マーガレット W. (2013)。認知(第 8 版)。ジョン・ワイリー＆サンズ。ISBN 978-1-118-14896-9。
- リチャード・E・メイヤー（2006年）「指導と認知」ネイデル・リン編『認知科学百科事典』ジョン・ワイリー・アンド・サンズ、doi :10.1002/0470018860、ISBN 978-0-470-01619-0。
- メラーズ、バーバラ・A. (2006). 「意思決定」. ネイデル、リン編著. 『認知科学百科事典』 . ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- ミッテン, スティーブン・J. (2001). 「認知考古学」. ウィルソン, ロバート・A.、ケイル, フランク・C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 122– 124. ISBN 978-0-262-73144-7。
- モーゼス, ルイス・J.; ベアード, ジョディ・A. (2001). 「メタ認知」. ウィルソン, ロバート・A.; キール, フランク・C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ネアーン、ジェームズ・S. (2011).心理学（第5版）. Cengage Learning. ISBN 978-0-8400-3310-9。
- ニューカム、ノラ・S. (2006). 「発達」. ネイデル、リン編著. 『認知科学百科事典』 . ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- ネイス、ウィム・デ (2018). 「二重過程理論2.0：入門」. デ・ネイス、ウィム（編）. 『二重過程理論2.0』 . ラウトレッジ. pp. 1-4 . ISBN 978-1-138-70064-2。
- ヌネス、テレジーニャ（2011年10月5日）「論理的推論と学習」。ゼール、ノーバート・M（編）『学習科学百科事典』、シュプリンガー・サイエンス＆ビジネス・メディア、 2066～ 2069頁。ISBN 978-1-4419-1427-9。
- ペア、ジョセフ・J. (2014). 『学習の科学』 心理学出版. ISBN 978-1-317-76279-9。
- ポメランツ、ジェームズ・R. (2006). 「知覚：概要」. ネイデル、リン編著.認知科学百科事典. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- ラニー、マイケル；シモダ、トッド (2001). 「教育」. ウィルソン、ロバート・A.；ケイル、フランク・C. (編). 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 261– 262. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ラファエル、マイケル・W. (2017). 「認知社会学」.オックスフォード書誌. doi :10.1093/obo/9780199756384-0187 . 2025年8月18日閲覧。
- リード、スティーブン・K.（2007年）『認知：理論と応用』（第7版）トムソン・ワズワース社、ISBN 978-0-495-09156-1。
- ライヒャーツ、ジョー (2013). 「帰納法、演繹法、アブダクション法」. フリック、ウーヴェ編. 『SAGE 質的データ分析ハンドブック』. SAGE. pp. 123– 135. ISBN 978-1-4462-9669-1。
- ライスバーグ、ダニエル（2010年）『認知：心の科学を探る』（第4版）WWノートン社、ISBN 978-0-393-93048-1。
- レスコーラ、マイケル (2024). 「思考言語仮説」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月9日閲覧.
- レスコーラ、マイケル (2025). 「心の計算理論」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月8日閲覧.
- レブリン、ラッセル（2013年）『認知：理論と実践』ワース出版社、ISBN 978-0-7167-5667-5。
- ロビンズ、フィリップ (2017). 「心のモジュール性」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2021年2月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年4月16日閲覧。
- サントス, LR; カラマッツァ, A. (2005). 「領域特異性仮説：カテゴリー特異性欠乏症に関する発達的・比較的観点」. フォード, エマー; ハンフリーズ, グリン (編). 『脳と心におけるカテゴリー特異性』 . 心理学出版. pp. 1-24 . ISBN 978-1-135-42625-5。
- シャーフ、ローレン・フルー・ヴァンシックル (2008).「感覚と知覚の研究方法」. スティーブン・F・デイビス編.実験心理学研究方法ハンドブック. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. pp. 263– 284. ISBN 978-0-470-75672-0。
- Schenk, H. Jochen; Seabloom, Eric W. (2010年8月5日). 「植物のシグナルと毒素の進化生態学：概念的枠組み」. Baluška, František; Ninkovic, Velemir (編). 生態学的視点から見た植物コミュニケーション. Springer Science & Business Media. ISBN 978-3-642-12162-3. 2022年12月20日閲覧。
- サール、ジョン・R. (2004). 『マインド：簡潔な入門』オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-515733-8。
- Segundo-Ortin, Miguel; Calvo, Paco (2022). 「植物における意識と認知」. WIREs Cognitive Science . 13 (2) e1578. doi : 10.1002/wcs.1578 . PMID 34558231.
- シャピロ、ローレンス、スポールディング、シャノン (2025). 「具体化された認知」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月7日閲覧.
- シーメンス、ジョージ。マルモレホ＝ラモス、フェルナンド。ガブリエル、フィレンツェ。メデイロス、ケルシー。マローネ、レベッカ。ヨクシモビッチ、スレッコ。デ・ラート、マールテン（2022）。 「人間と人工の認知」。コンピュータと教育: 人工知能。3 100107.土井: 10.1016/j.caeai.2022.100107。
- Slijepcevic, Predrag (2024). 「認知生物学の原理とバイオ文明の概念」. BioSystems . 235. doi :10.1016/j.biosystems.2023.105109.
- スロマン、スティーブン (2001). 「認知アーキテクチャ」. ロバート・A・ウィルソン、フランク・C・ケイル編. 『MIT認知科学百科事典 (MITECS)』 . MIT出版. pp. 124– 126. ISBN 978-0-262-73144-7。
- スミス, EE (2001). 「認知心理学：歴史」. スメルサー, ニール・J.、バルテス, ポール・B. (編).国際社会行動科学百科事典. エルゼビア. pp. 2140– 2147. ISBN 978-0-08-043076-8。
- ソルソ, ロバート L.; マクリン, オットー H. (2000). 「認知心理学：分野の歴史」. カズディン, アラン E. (編).心理学百科事典第2巻. アメリカ心理学会. pp. 150– 153. ISBN 978-1-55798-187-5。
- ステッツ、ジャン・E. (2016). 「道徳観における合理主義と直観主義：社会学的視点」ブランド、コルデュラ編著『道徳心理学における二重過程理論：理論的、経験的、実践的考察への学際的アプローチ』シュプリンガー、pp. 345– 366. ISBN 978-3-658-12053-5。
- スティーブンス、アリソンNP; スティーブンス、ジェフリーR. (2012). 「動物の認知」. Nature Education Knowledge . 3 (11).
- ストリックランド、ボニー・ルース編（2001年）『ゲイル心理学百科事典（第2版）』ゲイル・グループ、ISBN 978-0-7876-4786-5。
- スウェラー、ジョン (2011). 「認知負荷理論」.学習と動機づけの心理学. 55 : 37–76 . doi :10.1016/B978-0-12-387691-1.00002-8.
- Taylor, J. Eric T.; Taylor, Graham W. (2021). 「人工認知：実験心理学は説明可能な人工知能の創出にどのように役立つか」Psychonomic Bulletin & Review . 28 (2): 454– 475. doi : 10.3758/s13423-020-01825-5 . PMID 33159244.
- ポール・タガード (2023). 「認知科学」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年7月22日閲覧.
- トゥルンチェリト、デイヴィッド・A.「認識論」。インターネット哲学百科事典。2022年1月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年7月12日閲覧。
- ヴァイナ、ルシア・M. (2006). 「マー、デイヴィッド」. ネイデル、リン編. 『認知科学百科事典』 . ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. doi :10.1002/0470018860. ISBN 978-0-470-01619-0。
- ヴァン・ギュリック、ロバート (2025). 「意識」.スタンフォード哲学百科事典. スタンフォード大学形而上学研究所. 2025年8月2日閲覧.
- ヴァン・フック、カレン (2001). 「認知言語学」. ロバート・A. ウィルソン、フランク・C. キール編. MIT認知科学百科事典 (MITECS) . MIT出版. pp. 134– 135. ISBN 978-0-262-73144-7。
- ヴァン・ローイ、アイリス。ゲスト、オリビア。アドルフィ、フェデリコ。ロナルド・デ・ハーン。コロコロバ、アントニナ。リッチ、パトリシア（2024）。 「認知科学の理論ツールとしての AI の再利用」。計算脳と行動。7 (4): 616–636。土井:10.1007/s42113-024-00217-5。
- ヴァーノン、デイヴィッド（2014年）『人工認知システム入門』MIT出版、ISBN 978-0-262-02838-7。
- ヴァーノン、デイヴィッド、ホフステン、クレス・フォン、ファディガ、ルチアーノ (2011). 『ヒューマノイドロボットの認知発達のためのロードマップ』 Springer Science & Business Media. ISBN 978-3-642-16904-5。
- ワスカン、ジョナサン. 「コネクショニズム」.インターネット哲学百科事典. 2025年8月9日閲覧。
- ワイズバーグ、ジョシュ. 「意識の難問」.インターネット哲学百科事典. 2023年7月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年4月22日閲覧。
