譯者序
原書前言
第1部分緒論
第1章導言
1.1定性推理在生活中的應用
1.1.1水的加熱
1.1.2冷水會比熱水更易凝結嗎
1.1.3季節
1.1.4球會撞上嗎
1.1.5瑞文推理測驗
1.1.6道德決策
1.2定性推理在人類認知中的重要性
1.3本書概述
第2章表征概要
2.1結構化關繫表征的重要性
2.2邏輯、形式主義和精確性
2.2.1語法
2.3圖式、框架和用例 ?
2.4本體和知識庫
2.5謂詞詞彙的豐富性和結構
2.6摘要：表征評估
第3章推理概要
3.1計算復雜度和可操作性
3.2演繹、溯因和歸納
3.3模式匹配與合一
3.3.1知識存儲和檢索
3.4封閉世界假設
3.5概率
第4章類比
4.1心理動機表征約定
4.2結構映射理論
4.3結構映射理論的心理學依據
4.4類比處理的計算模型
4.4.1匹配
4.4.2檢索
4.4.3概括
4.5類比在人類認知中的重要意義
第2部分動態性
第5章分量
5.1實數
5.2實數的有限近似
5.3有限代數與模糊邏輯
5.4符號
5.5順序關繫
5.6數值區間
5.7數量級
5.8無窮小
5.9狀態值
5.10小結
第6章分量間的關繫
6.1為何使用定性數學
6.1.1可靠性
6.1.2少的知識
6.1.3因果關繫
6.2QP理論中的定性數學
6.2.1直接影響
6.2.2間接影響
6.2.3組合性及知識的適度擴展
6.2.4與關繫相關的其他信息
6.3自然度
6.4表達力
6.5流和因果序
6.6小結
第7章定性過程理論
7.1建模過程的模擬
7.2模型片段
7.3QP理論的本體論
7.4定性表征的基本推論
7.4.1模型制定
7.4.2確定活動
7.4.3影響解析
7.4.4極限分析
7.5封裝歷史
7.6小結
第8章QP理論應用舉例
8.1流體建模
8.2存在及其重要性
8.3容器內液體的表述方法
8.4氣體表述方法
8.5相變
8.6水沸騰及其後果
8.7再談冰箱中的冰塊
8.8運動建模
8.9材料建模
8.10振蕩器建模
8.11穩定性分析
8.12討論
第9章因果關繫
9.1什麼是因果關繫
9.2QP理論的因果關繫
9.3因果關繫的傳播
9.3.1融合模型中的因果關繫
9.3.2因果順序
9.4認知科學中因果關繫的其他概念
9.5小結
第10章變化的定性模擬及推理
10.1定性模擬
10.2存在性及連續性
10.3定性推理的正確性
10.3.1相空間
第11章建模
11.1例子：一個蒸汽推進裝置
11.2成分建模
11.2.1建模標準
11.2.2建模假設和約束
11.2.3結構抽像
11.3模型公式化算法
11.4如何制定模型
第12章動力學模擬
12.1心理模型和可運行性
12.2人類定性推理：性原理還是類比
12.2.1記憶經驗模型
12.2.2部分泛化模型
12.2.3因果注釋經驗模型
12.2.4類屬域理論
12.3基於相似性的定性模擬
12.3.1一種基於原型相似性的定性模擬器
12.4心理影響
12.4.1具有專業知識的記憶依賴分布
12.4.2新手 /專家檢索模式的差異
12.4.3應提高專業知識的因素
12.5討論
12.6小結
第13章語言動態
13.1動機
13.2將定性表征重鑄為語言框架
13.3QP理論在英語中的體現
13.3.1數量
13.3.2序數關繫
13.3.3影響
13.3.4模型片段碎片和流程
13.4證據
13.4.1語料庫分析
13.4.2與語義學其他方面的兼容性
13.4.3自然語言理解的例子
13.5其他說明
第3部分空間
第14章定性空間推理：一個理論框架
14.1關於空間運動的推理
14.2度量圖 /位置詞彙模型
14.2.1貧困猜想
14.3MD/PV模型的其他例子
14.4心理學的分類/坐標模型
14.5一個統一說明
第15章定性空間計算
15.1案例：區域連接演算
15.2運算集合
15.2.1拓撲相交模型
15.2.2距離計算
15.2.3定向計算
15.3推理問題
15.4小結
第16章理解草圖和圖表
16.1草圖和圖表的研究
16.2草圖理解的nuSketch模型
16.3CogSketch：表示和處理
16.4學習空間介詞
16.5關於描述的推理
16.6建模視覺問題的解決
16.6.1幾何類比
16.6.2Raven矩陣
16.6.3怪異任務
16.6.4什麼是有效的視覺問題解決者
16.7小結
第4部分學習與推理
第17章學習與概念變化
17.1物理領域的心理模型框架
17.2原型歷史學習
17.3通過原型歷史統計構建首要因素知識
17.4分布式知識、解釋結構和概念變化
17.5通過跨領域類比學習
17.6小結
第18章常識推理
18.1為何常識推理無效
18.2關於常識的一些心理學考慮
18.3常識的定量
18.3.1數值的類比估計
18.3.2定性表示可以增強相似性
18.3.3粗略推理的策略
18.3.4這個模型究竟如何
18.4概念隱喻中的定性表征
18.5社交推理
18.5.1情感建模
18.5.2責備任務
18.5.3道德決策
18.6小結
第19章專家推理
19.1工程因素
19.1.1

如何對連續變化的世界進行推理分析，是認知科學的重要議題之一。在我的團隊及其他學者數十年來對人工智能（AI）領域中定性推理課題的研究基礎上，我們完成了《定性表征——人們如何推理和學習連續變化的世界》的撰寫。大多數定性推理文獻呈現了很強的人工智能知識背景，其實並非如此，因為我認為它與認知科學極為相關。本書試圖彌合兩種思路間的差距，使定性推理研究所提出的見解和想法，能夠為廣大認知科學家所用。我們希望通過本書幫助AI科學家和工程師，使其更好地理解AI與認知科學其他分支間的聯繫，因為認知科學研究初就是為了獲得跨學科知識和見解而開展的。
致謝
《定性表征——人們如何推理和學習連續變化的世界》編寫工作的順利進行得益於多方支持。此項工作開始於2012年，當時我和我的妻子Dedre Gentner都是德國德曼霍斯特先進教育研究學院的學者，感謝那裡的同事為我們營造了愉悅且高效的工作環境；感謝亞歷山大.馮.洪堡基金會頒發的洪堡研究獎，給予了我們慷慨的財政援助；感謝多所為本項工作提供資金支持的美國機構，它們分別是海軍研究辦公室、空軍科學研究局、國防部高級研究計劃局、國家科學基金會，後者通過我們的空間智能與學習中心給予贊助。除上述機構外，IBM公司也提供了慷慨的支持。
另一類至關重要的支持來自於多學科的同行們，他們對於《定性表征——人們如何推理和學習連續變化的世界》給出了精深且周詳的建議和意見。在此，要特別感謝提出寶貴意見的Johan de Kleer、Pat Hayes、IanHorswill、Christian Freksa和Robert Kahler；還要感謝Lance Rips、Sue Hespos和Nora Newcombe，基於他們的幫助，心理學家和其他認知科學家更為清楚地認識到識別事物時所存在的諸多研究盲點，同時也使我掌握了更多相關信息。Ernie Davis就本書提出了大量極具深度的建議和反饋。2014年春季，參與我研究生研討會的學生們也發現了書中的不少問題，並提出一些改進方法，他們分別是David Barbella、Joe Blass、Maria Chang、Subu Kandaswamy、Chen Liang、Clifton McFate、Matthew McLure、Grant Sheldon和Stephen Zeng。在書稿準備過程中，Carrie Ost提供了無私的幫助。即便如此，相信本書依然會有不足之處，而後將繼續完善。
我們的貓Archie和Nero也以它們自己的方式照顧著我，Archie喜歡趴在我的腿上，助我伏案工作，而Nero則在我持續工作不知夜深之時，進入書房，喚我休息。
後，我還想對為《定性表征——人們如何推理和學習連續變化的世界》編寫做出貢獻的諸位學生、同行及同事們表達誠摯的感謝。科學研究是個團隊協作的過程，我很榮幸能在美國西北大學及其他研究場所，與互相激勵、相互促進的團隊攜手工作。
Evanston