问题解决是人类最重要的高级智能活动之一。启发式搜索可以提高问题解决效率,是人类和AI(Artificial Intelligence)问题解决的基本方法,也是人工智能和人类智能之间存在差距的主要方面。然而,人类问题求解中启发式搜索的认知神经机制至今研究不多,而且传统人工智能的启发式搜索方法不能满足网络问题解决和网络智能WI(Web intelligence)的需要。　　 针对这两个问题,本课题使用ACT-R计算认知模型结合功能磁共振成像fMRI实验以及认知行为实验的方法,采用便于探索人类启发式搜索认知神经机制的简化四方趣题为实验材料,以探究人脑启发式问题解决的实现机制为目标,建立了不同情境下启发式搜索实现的认知计算模型,为缩短人工智能和人类智能在启发式搜索的距离进行探索性的研究,并为下一代搜索引擎、网络问题求解系统中的启发式搜索等研究提供认知依据。本文主要研究内容包括:　　 1)研究问题解决中启发规则应用的认知机制。规则应用是指在已知明确的解题路径情况下,直接应用规则求解问题的过程。以简化四方趣题为实验范式,设计了4类有锚任务和7类启发规则。在理论分析部分,提出规则应用过程是目标约束和信息约束下对信息进行选择、整合和提取的过程。并分别提出了信息选择、信息整合和信息提取的认知假设以及它们在4类任务上的实现过程。在实验验证部分通过fMRI实验及其同步行为实验获得了每类问题求解的反应时以及探索性分析和确认性分析中激活的脑区活动模式,实验结果从行为数据和脑功能数据两方面进行验证,为理论假设的合理性提供数据支持。进一步的,建立了ACT-R仿真模型模拟4类问题求解的启发规则应用过程,包括了信息选择、信息整合和信息提取过程,模型预测了行为反应时和5个预定义脑区的BOLD效应模式。预测结果通过与真实实验结果拟合,行为数据拟合度接近1,预定义脑区BOLD效应拟合度0.88,为模型合理性和有效性提供了证据,验证了理论假设的合理性。　　 2)研究问题解决中启发规则选择机制和搜索机制。规则选择是指在不知道明确的解题路径情况下,针对两个候选规则选择哪一个规则求解的问题。同样以简化四方趣题为范式,含2类无锚任务。理论分析中提出了规则选择的认知假设并分析规则选择背后的原因。实验证部分通过fMRI实验同步行为数据获取被试选择规则的比例,验证了规则选择的假设,并通过对时间代价分析和fMRI数据确认性分析的BOLD效应激活程度分析验证了认知代价趋于最小化在规则选择中的潜在影响。规则搜索是指在不知道明确的解题路径情况下,如何通过搜索获取问题解决路径从而求解问题的过程。还是以无锚任务为范式,在理论分析部分,提出了搜索过程的认知假设,提出了信息效用在规则搜索中的作用。在实验验证部分,通过建立ACT-R计算认知模型验证了规则搜索中内部目标导向视觉注意的信息约束搜索假设,并合理解释了信息效用趋于最大化对于规则搜索实现的潜在影响。　　 3)研究问题解决中启发规则应用和启发规则搜索的认知差异性。以有锚任务和无锚任务为问题解决范式,各设计2类任务。理论分析部分,对两类任务的实现过程进行对比性分析,并分别提出了规则应用过程和规则搜索过程的对比假设,指出导致两者的不同点在于目标约束不一样。实验验证部分,从fMRI实验及同步行为实验,获得了行为反应时上的时间差异以及fMRI实验确认性分析结果的BOLD效应值激活程度上的差异；同时通过ACT-R计算认知模型的行为反应时预测结果和BOLD效应预测结果验证认知假设的合理性和有效性,从ACT-R模型输出的信息加工过程进一步获得了两类任务在信息加工上的差异性。总结出了规则应用过程和规则搜索过程中目标约束的不同导致了两类任务在干扰信息加工、有效信息加工、启发规则应用、搜索路径长度等方面存在差异。　　 4)研究问题解决中启发式搜索的策略应用和启发式搜索中模块协作机制。在策略应用研究中,理论分析部分提出了内部记忆指导的目标递归策略和外部刺激指导的视觉感知策略的综合策略假设。实验验证部分,通过对fMRI实验过程的分析和结果分析获取真实情境下综合策略应用的数据证据；同时通过ACT-R仿真模型模拟过程和预测结果获得了综合策略应用的理论证据。在启发式搜索的模块协作机制研究中,主要探讨目标模块和视觉模块的协同工作机制,以有锚任务中问号的搜索实现为例。理论分析部分,提出了问号搜索实现的两个对比性假设。实验验证部分,从fMRI实验中提取目标模块和视觉模块对应脑区的BOLD效应值,通过.ACT-R建立两个认知模型,对比两模型下的预测值和真实值的拟合结果,证实了目标模块和视觉模块共同协作实现对问号进行搜索的合理性。　　 本文在研究方法上借鉴了国外研究者的先进经验,采用ACT-R进行行为建模和脑功能建模,并结合fMRI实验及其同步行为实验共同验证,这在国内是首次使用。研究内容上也是一个新的尝试,属于探索性研究。主要创新点包括:　　 1)提出已知问题解决路径下启发规则应用的认知机制,即规则应用过程是目标约束和信息约束下对信息进行选择、整合和提取的过程。首次从信息加工角度探讨人脑信息选择、信息整合和信息提取的详细认知过程,并通过实验验证。提出目标约束和信息约束在启发规则应用中的主要作用。　　 2)提出未知问题解决路径下启发规则选择和规则搜索的认知机制,提出简约规则选择假设和规则搜索实现是内在目标指导视觉注意地信息约束搜索假设,并通过实验验证。把认知代价和信息效用引入人脑认知规律研究,并通过实验验证在人类启发式搜索中认知代价趋于最小化、信息效用趋于最大化可能是规则选择和规则搜索实现中潜在的认知规律。提出内在目标约束和信息约束在启发规则搜索中的主要作用。　　 3)提出启发规则应用和启发规则搜索的信息加工差异性,提出两者的主要差异在于前者是外在目标约束和信息约束的搜索,后者是内在目标约束和信息约束的搜索,并通过实验获得两者认知加工上的差异。　　 4)提出问题解决中启发式搜索实现的有效策略是内部指导结合外部刺激指导的综合策略,并通过实验验证了目标递归策略和视觉刺激策略的综合使用过程。提出启发式问题解决是外部感知系统和内在加工系统协同工作的作用,通过信息加工模型结合脑影像实验验证了目标(工作记忆)指导视觉选择性搜索问号的过程。　　 本文对人类问题求解中启发式搜索的认知机制进行了探索性的研究,也获得了初步的结论。通过本文研究,促进了对人脑自身活动规律的认识,也促进了对人脑问题解决中启发式搜索认知规律的认识,为缩短人工智能和人类智能在启发式搜索上的差距提供了一定的认知基础。　　 鉴于时间关系和研究水平的局限性,本文研究也存在较多不足之处,体现在:问题解决范式与现实世界中启发式搜索任务存在距离,是属于知识贫乏的问题解决范式；单纯从信息加工角度分析和研究,没有探究学习过程；研究注重的是信息加工的方式而非信息加工的内容;只是进行共性研究,考虑统一模型,没有考虑个性化模型,可能导致某些潜在有意义的个性化数据丢失以及与实际结果有一定的偏差。