摘 要：联结主义是一种采用人工神经网络来研究和解释人类智力活动的认知理论。本文对其主要观点、特点等进行了研究并在此基础上总结出联结主义理论对我国的外语教学的七点启示：要善于发挥汉语的正迁移作用；要先语言再规则；培养学生自主学习外语的能力；要求学生适度的强化学习；高度关注频率；重视语言输出，要勤学苦练。
关键词：联结主义；外语教学
[中图分类号]H319.3
[文献标识码]A
1 . 联结主义理论的主要观点
联结主义是一种通过采用人工神经网络（artificial neural network： ANN）对信息进行并行加工的方法来研究和解释人类智力活动的认知理论。该理论以哲学和数学理论等为根基，以神经科学为基础，融合信息科学、人工智能、心理科学等学科，于上世纪80年代中后期取代符号表征理论也即认知主义（cognitivism）而成为认知科学的主导理论。
联结主义的倡导者常把联结主义出现之前的那些认知理论称作“经典理论”。在很大程度上，联结主义是对经典理论的反思而产生的，具有如下一些具体的观点和看法。
关于知识及其表征。在联结主义理论提出之前，人们习惯认为知识都是显性地储存在神经系统的某一个或者某一些特定单元之中。但是联结主义认为，信息在特定单元里只作短时储存，长期储存则以单元之间联结的形式存在，也就是说，单元及其联结的网络构成知识。这就意味着，所有的知识都是联结的，但却是含糊的、隐性的，不是清晰地存在于某些单元之中。关于知识的表征，联结主义强调知识的“分布表征”（distributed representation）而不是符号主义所采用的“局部表征”（localist representation）。“局部表征”强调网络中的单元与每一个观念之间是清清楚楚的一对一的关系，这是一种孤立的、静止的表征方式。而“分布表征”则认为知识是由分布在不同位置的单元互动形成的某种联结以及联结的权重来表征的，这是一种联系的、动态的表征方法（李平，2002：166）。
关于学习。联结主义认为，知识学习的过程就是学习分布的表征的过程，是改变或修正单元之间的联结权重的过程，是原来的联结消失而产生一种新的联结关系的过程，其核心问题就是单元之间联结权重的调整和改变的问题。也就是说，学习过程是经过调节单元与单元之间的关系来完成的，而调节单元与单元之间的关系又是经过改变单元与单元之间的权重来完成的。一旦联结网络中相应的单元都由适当的权重联结好了，学习的过程也就完成了。
关于语义。联结主义认为，单个的单元不存在语义内容，语义是经验的而非先验的，是在学习过程中通过改变单元的能量和单元之间的联结而获得的，语义系统是动态的、可变的，随着相同经验的重复而得到强化，随着不同经验的积累而变化。
关于学习类型。联结主义认为，学习可划分为监督学习（supervised learning）、强化学习（reinforcement learning）和无监督学习（unsupervised learning）三种。监督学习也称为有导师学习，它是指由一位外部导师给网络提供详尽的反馈形式，即无论网络何时产生输出，导师均给其提供关于期望输出的详细说明。监督学习非常类似于儿童在教师指导下的学习，因而被称为有导师学习。对于这种学习，网络在能完成工作前必须进行学习和训练。当网络对于给定的输入能产生所需要的输出时，就可以认为网络的学习和训练已经完成。强化学习是指在有外界强化信号的条件下所进行的学习。因此，从本质上说，强化学习也是一种监督学习。无监督学习又称为无导师学习，它是指网络在缺乏外界任何形式的反馈条件下的一种学习。就是说，在这种学习模式中，网络的权重调节没有受到任何外来教师的影响，但在网络内部却对其性能进行监控，网络在输入信号中不断地寻找规律，并根据网络的功能进行适应调节。尽管在这种学习没有受到外来影响，但网络仍需要一些信息以进行自组织。无监督学习强调的是加工单元之间的协调，如果外界输入激活了加工单元中的某一节点，则整个加工单元群的活性随之增加，相反就会引起整个加工单元的抑制效应。无监督学习具有很诱人的性质，因为从某种意义上说网络是在自己指导自己（贾林祥，2002：11）。
关于语言习得。联结主义认为，在一定的语言环境中，语言学习者会注意到语言输入中某些语言形式反复出现的现象，使语言形式之间逐渐形成联结，并从各种联结中抽绎出具有一定概括性的规律。这种联结和规律因反复被激活而逐步得到强化，语言习得因此而产生（王初明，2001：13）。
2 . 联结主义模型的基本特点
联结主义不限于一种模型，而是包括一系列模型。但是，无论是哪个模型，都普遍地具有如下特点。
（1）知识分布式地表征和存贮。传统的符号加工系统是以局域性的、内容寻址的方式来对知识进行表征。联结主义网络中，知识并不储存于特定的单元之中，而是以相互作用的激活模式扩散在整个网络中，或者说知识储存于神经网络的联结权重之中。与此相对应，网络采用分布表征的方式来加工信息。分布式表征能同时满足多重约束，可以节约大量的单元，加快加工速度。
（2）具有并行结构和并行加工机制。联结主义网络不但在结构上是并行的，而且其所有的运行处理也都是并行的，在同一层次内的所有的加工单元都是同时进行操作。
（3）具有自学习、自组织和自适应性。联结主义网络的运行依靠的不是网络设计者的设计，而是自身可以从过去的经验中学习，具有很强的学习功能，其所学内容即使未被明确“指示”，也能从训练数据中学会推广。不仅如此，联结主义模型还和人脑一样具有自组织和自适应性。
（4）具有高度的系统性。神经网络系统具有高度的整体性和系统性，各个子系统之间具有很强的相互联系和相互协调的能力。整个系统的行为和子系统的相互联结有密切关系，而不是仅仅取决于各子系统各自的特点。正因为如此，这种系统性也被称为非局域性。
（5）具有非线性。像人脑一样，联结主义模型的活动具有非线性（non-linear）的特点，因而能够很好地处理自然界的各种非线性问题。
（6）具有高效性。网络系统采用并行分布的信息加工模式，无论是单个的神经元还是整个网络，都同时有信息储存和信息处理的双重功能。虽然单个神经元的信息加工速度比较慢，但是，当大量的神经元同时并行地对信息进行处理时，其反应速度就会相当快，体现网络的高效性。
（7）具有很强的容错性。由于信息是分布地储存在整个网络中，并且网络在运行过程中是由单元集体地工作，因此，当单个或者少数单元缺失或者受到损伤时，如果其联结权重不大，就不会影响信息处理，对整个系统的功能几乎不会产生影响。
（8）具有非凸性。非凸性是指系统的能量函数有多个极值，即系统有多个稳定的平衡态。联结主义模型是一种具有多个稳定状态的模型，它反映了各个人脑之间的差异。
（9）具有非定常性。所谓定常，就是一个系统的结构参数是固定的常数。而联结主义的模型是可以通过训练来修改权值的，具有非定常性。
（10）具有连续性和亚符号性。网络每增加一种特性，单元间权重构象的表征就会改变。全部构象构成了网络的状态空间。网络构象的变化是一个连续而渐变的过程，每一个构象都是状态空间的一个点。此外，联结主义还用“亚符号”来表征亚概念。亚概念是指一种个体直觉体验到、但是尚未升华为语言的概念。
3 . 联结主义理论对我国外语教学的启示
我国学生的外语学习是在学生业已学会了汉语的基础上进行的。联结主义的理论观点和研究成果等对于我国的外语教学具有积极的启迪作用，必将有助于提高我国学生的外语学习水平。
第一，要善于发挥汉语的正迁移作用。汉语对外语的迁移作用是客观存在的，不可回避，其作用有正迁移和负迁移两种。作为老师，要善于利用正迁移来减轻学生的学习压力，使学生的外语学习事半功倍，要善于把主要时间和精力放在汉语可能产生负迁移的内容上面，通过大量和反复的输入，调整和改变学生头脑中原来固有的联结权重，形成适合外语规则的语言形式之间的新的联结和极强的联结权重，进而学得外语。
第二，要先语言再规则。如前面所说，联结主义认为网络中并无任何规则的表征，但是，行为结果却能外在地“浮现”出规则的效应，好像这种行为的后面有规则在发挥作用。这其实就是科学地验证了外语教学中语言规则教授的顺序问题。母语习得表明，从来没有一个操母语者是先学语言规则再学活生生的语言的，相反，他可能不知何谓语言规则，却能说出完全符合语言规则的无数的话来。外语教学其实也应该是这样，即首先要保证给学生大量的语言输入，使学生所学地道自然，而后，在此基础上发挥监督学习的作用，逐步地让学生学习和掌握一些外语的语言规则，提高其语言表达的准确性和规范性。 第三，培养学生自主学习外语的能力。联结主义认为，网络可以在缺乏外界任何形式的反馈条件下进行无监督学习，即进行无导师学习。此时，尽管网络的权重调节没有受到任何外来教师的影响，但是，网络会在输入信号中不断地寻找规律，并根据网络的功能进行适应调节。这也就是说，联结主义理论为自主学习模式的构建提供了理论支持和认知基础，证明了学生自主学习外语是可能的。
第四，要求学生适度的强化学习。联结主义所说的强化学习，是指在有外界强化信号的条件下所进行的学习，从本质上说，强化学习也是一种监督学习。强化学习的实质，就是在比较短的时间内加大输入的力度，比较快速地加强外语语言形式之间的联结和联结的权重。与母语学习相比，外语学习不可能具有大量的时间条件，因此适当集中一些时间，使学习者密集接触外语，提高学习效率，从理论上是会产生一定的好效果的。我国外语培训界在寒假、暑假举办的短期培训班的存在，也客观上证明了这一点。所以，外语老师要善于对学生所学进行一定的强化。
第六，重视语言输出。联结主义的三个学习规则中有一个是反向传播规则，即著名的BP学习规则。这一规则适用于自我学习，因为该规则认为整个学习过程信息除了正向传播之外还有反向传播的存在。信息如果在输出层得不到期望输出，就转为反向传播，把误差信号沿原连接路径返回，并通过修改各层神经元的联结权重，使误差信号最小。这对外语学习的借鉴意义在于：通过说和写等语言输出活动，学习者能反馈性地了解自己哪些知识掌握了，哪些还需要巩固，从而明白自己该努力的方向。
第七，要勤学苦练。联结主义的人工神经网络具有很强的学习功能，但最终经过训练学会某种技能是网络反复学习的结果。同样，在不具备良好外语学习环境的情况下，要想学好外语，学习者就必须有大量的时间和大量的训练作保证，因而勤奋和刻苦是必不可少的，除此之外，几乎没有别的捷径可走。
联结主义通过计算机模拟人脑的工作原理来研究人的认知活动与规律，为认知科学的发展展示了广阔的前景。虽然现在的联结主义模型的工作与真正的人脑的工作还相差很远，但是，其理论观点和所取得的研究成果对于外语学习和外语教学不无启迪。
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