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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|The Necessity of Control
At any one point in time, multiple processes are happening in a person’s mind: The focus of attention moves continuously from one point in the environment to another, perceptual representations are created anew for every shift in attention, what is seen and heard serve as reminders of information stored in memory, recalled memories trigger reflections or choices among options and so on. How are these multitudinous processes coordinated? Although neuroscientists have been able to map many functions onto different areas of the brain, they have not found any Neural Self, nothing analogous to the central processing unit in a computer, no center of operations from which the workings of all other brain modules are controlled. This suggests a view of mind as a distributed system in which processes occur in parallel but independently of each other, without any overarching organization.
In addition to the subjective experience of having a self – of being a person, not an aggregate of interacting but separate processes – two related observations limit the accuracy of a purely distributed model of mind. First, processing is selective. The processes that occur at any moment in time constitute a small subset of the infinitely many processes that could have occurred at that time. The memories that are retrieved in some period of time constitute a small subset of all the memories that could have been retrieved during that period, and the inferences drawn are few compared to the many inferences the person could have drawn. A pure distributed view implies that what is selected in one area of cognition is independent of what is selected in another, because there is no center to coordinate the different selections. But when we are engaged in a task, our cognitive processes work in concert, with attention being allocated in such a way as to select the information in our environment that enables our memory processes to retrieve exactly the knowledge that our reasoning processes need to decide which action to perform next.
Furthermore, the parallelism that invites the distributional view is limited. It is true that perception, memory retrieval, reasoning and decision making are intertwined and happen in parallel, but it is equally true that $\mathrm{I}$, as a person, do one thing at a time: make breakfast, get dressed, teach a class, answer e-mail, revise a book chapter and so on. Although cognitive processes occur in parallel, intentional actions are, by and large, carried out sequentially. Even when we appear to be doing two things at once, as in using a cell phone while driving, careful measurements show that such situations are better understood in terms of rapid switching back and forth between the two tasks rather than in terms of true parallelism. ${ }^{29}$ Only when two simple, repetitive perceptualmotor tasks have been practiced over and over again can they be carried out in a truly parallel manner. Such rare exceptions aside, intentional action is sequential.
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|The Turing-Newell Vision
The insight that an intelligent agent – be it animal, human, robot or space alien – can be modeled in a precise way by specifying its representations, its basic processes and its control structure independently of their material embodiment was first formulated explicitly by the British mathematician and World War II code breaker Alan Turing in the 1930s. ${ }^{32}$ It is one of the foundational insights of the cognitive sciences and the basis for the design of general purpose, programmable computers like the laptop on which this book was written.
The transfer of this type of theory into psychology was the collective achievement of the founding generation of cognitive psychologists, including, among others, Donald Broadbent, Jerome Bruner, Noam Chomsky, Allan Collins, George A. Miller, Ulric Neisser, Allen Newell, Donald A. Norman, Zenon Pylyshyn, Roger C. Schank and Herbert Simon. In a pioneering 1958 paper, quoted at the beginning of this chapter, Allen Newell, J. C. Shaw and Herbert A. Simon turned Turing’s insight into a radical and novel concept of psychological explanation: To explain a behavior (or a regularity therein) is to specify a program, that is, a control structure, a set of processes and a stock of representations, that generates this behavior (or regularity). ${ }^{33}$ To verify that the program does indeed generate the explanatory target, implement the program, run it on a computer and observe whether the behavior or the regularity is, in fact, produced. Explanation is reenactment. This intellectual move created modern cognitive psychology as a distinct discipline.
In two papers published in 1972 and 1973, Newell developed this idea into a vision for cognitive psychology. ${ }^{34}$ The end goal of cognitive psychology is not a long list of representation-process-control triplets, one for each phenomenon that we want to explain, but – and this is Newell’s radical idea – a single system that explains all behavioral regularities and phenomena. We specify the mental representations, the repertoire of basic processes and the control structure once and for all. The only component that varies from explanation to explanation is the content of the representations; that is, exactly what knowledge we hypothesize that the person or persons brought to bear in the course of the cognitive performance to be explained. Ten years after Newell’s proposal, John R. Anderson coined the label “cognitive architecture” for such a specification and the term stuck. The ACT-R theory proposed by Anderson, arguably the most influential theory in 2oth-century cognitive psychology, is a sustained attempt to carry out Newell’s theoretical program. ${ }^{35}$ Figure 2.2 is a sketch of the cognitive architecture as understood by most cognitive psychologists. The trick in the cognitive architecture game is to specify exactly the right system. A specification is correct if the resulting system solves cognitive tasks in the same way (or ways) as people, and if it exhibits the same behavioral regularities and phenomena as people. Newell’s vision was, and remains, the only clear, complete and coherent concept of what it means to have a unified theory of human cognition, analogous to the Final Theory of Everything that some physicists suspect might be within their reach.
深度学习代写
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|The Necessity of Control
在任何一个时间点，人的头脑中都在发生多种过程:注意力的焦点不断地从环境中的一个点移动到另一个点，每次注意力的转移都会产生新的感知表象，所看到和听到的东西会提醒人们记忆中存储的信息，回忆起的记忆会触发反思或在选项中做出选择，等等。这些众多的过程是如何协调的?尽管神经科学家已经能够将许多功能映射到大脑的不同区域，但他们还没有发现任何神经自我，没有类似于计算机中的中央处理单元的东西，也没有控制所有其他大脑模块工作的操作中心。这暗示了一种思想的观点，认为它是一个分布式系统，在这个系统中，各个过程并行发生，但彼此独立，没有任何总体组织。
除了拥有自我的主观体验——作为一个人，不是相互作用的集合，而是独立的过程——两个相关的观察限制了纯粹分布式思维模型的准确性。首先，加工是有选择性的。在任何时刻发生的过程只是当时可能发生的无限多过程的一个小子集。在一段时间内被检索到的记忆只占在这段时间内被检索到的所有记忆的一小部分，与这个人可能得出的许多推断相比，得出的推断很少。纯粹的分布式观点意味着，一个认知区域的选择与另一个认知区域的选择是独立的，因为没有中心来协调不同的选择。但当我们从事一项任务时，我们的认知过程是协同工作的，我们的注意力被分配到这样一种方式，即在我们的环境中选择信息，使我们的记忆过程能够准确地检索我们的推理过程需要的知识，以决定下一步该采取什么行动。
此外，引起分布视图的并行性是有限的。的确，感知、记忆提取、推理和决策是相互交织、并行发生的，但同样真实的是，作为一个人，每次只做一件事:做早餐、穿衣服、教课、回复电子邮件、修改一本书的章节等等。虽然认知过程是并行发生的，但总的来说，有意的行为是顺序进行的。即使我们似乎同时在做两件事，比如开车时打电话，仔细的测量表明，这种情况更容易理解为在两项任务之间快速来回切换，而不是真正的并行性。${}^{29}$只有当两个简单的、重复的感知运动任务被反复练习时，它们才能以真正平行的方式进行。除了这些罕见的例外，有意的行为是连续的。
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|The Turing-Newell Vision
智能主体——无论是动物、人类、机器人还是外星人——可以通过指定其表征、基本过程和控制结构而独立于其物质具体化，以一种精确的方式进行建模。这一见解最早是由英国数学家、二战密码破译者艾伦·图灵在20世纪30年代明确提出的。${}^{32}$它是认知科学的基本见解之一，也是设计通用的、可编程的计算机(如编写本书的笔记本电脑)的基础。
将这种类型的理论转移到心理学中是认知心理学家的共同成就，其中包括唐纳德·布罗德本特、杰罗姆·布鲁纳、诺姆·乔姆斯基、艾伦·柯林斯、乔治·a·米勒、乌尔里克·内瑟、艾伦·纽维尔、唐纳德·a·诺曼、Zenon Pylyshyn、罗杰·c·尚克和赫伯特·西蒙。在本章开头引用的一篇1958年的开创性论文中，艾伦·纽维尔、j·c·肖和赫伯特·a·西蒙将图灵的洞察力转化为一个激进而新颖的心理解释概念:要解释一种行为(或其中的规律)，就要指定一个程序，即一个控制结构、一组过程和一组表征，这些程序产生了这种行为(或规律)。${}^{33}$为了验证程序确实产生了解释性目标，实现该程序，在计算机上运行它，观察是否实际上产生了行为或规律。解释就是重演。这一智力运动使现代认知心理学成为一门独特的学科。
在1972年和1973年发表的两篇论文中，纽厄尔将这一观点发展成为认知心理学的愿景。认知心理学的最终目标不是一长串表征-过程-控制三元组，即我们想要解释的每一种现象都对应一个三元组，而是——这是纽厄尔的激进思想——一个能解释所有行为规律和现象的单一系统。我们一劳永逸地指定了心理表征，基本过程的曲目和控制结构。不同解释之间唯一不同的部分是表征的内容;也就是说，我们假设这个人或几个人在认知表现的过程中承担了什么知识。在Newell提出这个建议的十年之后，John R. Anderson为这样的规范创造了“认知架构”这个标签，并沿用了这个术语。安德森提出的ACT-R理论可以说是20世纪认知心理学中最具影响力的理论，它是对纽厄尔理论纲领的持续尝试。${}^{35}$图2.2是大多数认知心理学家所理解的认知架构草图。认知架构游戏的诀窍在于准确指定正确的系统。如果结果系统以与人相同的方式(或方式)解决认知任务，并且表现出与人相同的行为规律和现象，那么规范就是正确的。纽维尔的设想，过去是，现在仍然是，唯一清晰、完整和连贯的概念，关于人类认知的统一理论意味着什么，类似于一些物理学家怀疑可能触手可及的“最终万物理论”。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
