认知科学下的ChatGPT

本书深入剖析了ChatGPT这类大型语言模型的工作原理，从Transformer架构到注意力机制，揭示了其“思考”的奥秘 。作者以生动笔触对比了机器与人类在语言理解、记忆和学习上的异同，例如AI的注意力机制是对人类选择性注意的计算模拟，而其“记忆”主要为参数编码的静态知识 。

本书不仅探讨了AI如何成为个性化学习导师和创意伙伴，赋能教育与知识生产 ，也直面了AI带来的挑战，如信息过载、算法偏见和AI幻觉等认知风险 。作者强调，人机协同的未来并非AI取代人类，而是通过优势互补，共同拓展智能疆界，重塑集体创造 。这本书引人深思，鼓励读者在AI时代保持批判性思维，驾驭技术，共创智慧未来 。