过去的几十年里，美国大学越来越注重交叉学科研究，即汲取不同学科的知识与研究方法来探索新的问题。实际上人类在科学领域的许多重大突破都是由多个领域专家通力合作而实现的，学界近年来开始逐渐意识到交叉学科的重要性，并鼓励跳出传统的学科研究方法，多与其他学科相互交流。
美国大学目前最当红的交叉学科之一就是认知科学（Cognitive Science）。认知科学涉猎领域极广，包括心理学、计算机科学、神经科学、数学、语言学、哲学、生物学等等。
正在上高中的你，不管将来是想要成为神经科学家、心理学家、语言学家、哲学家、人类学家，或者想要进入人工智能领域，让机器也能像人类大脑一样思考，大学都可以考虑学习认知科学专业。以下是我们为大家精心挑选的6本书，让你在认知科学的知识海洋中畅游。
How the Mind Works (1997)
心智探奇
作者丨Steven Pinker
加拿大裔美国人、认知科学家、哈佛大学心理学教授Steven Pinker可以算是认知科学领域最知名、最受欢迎的作家了。他于1997年出版的《心智探奇》一书是认知神经科学领域颠覆性的著作，从进化角度为探究认知与意识设立了基本框架，将大脑当做一个计算处理器来看待。
大脑就像阿波罗太空船一样，是为解决许多工程学问题而设计的，包含多个高科技系统，每个系统负责解决各自不同的问题。本书将以这些问题开场，这些问题既可以是机器人的设计规范，也可以是心理学的主题。
尽管《心智探奇》中的一些理论方法受到现代科学家的质疑，但这本书依然不失为认知科学的入门好书，十分流畅易读，用简洁明了的方式解释了认知科学的许多重要原理，不管是初学者还是专家都能从中有所收获，不愧为普利策奖入围畅销书。
如果你对心理语言学感兴趣，也可读一下Pinker更早的一本著作《The Language Instinct: How the Mind Creates Language（语言本能：人类语言进化的奥秘）》，这本书讲述了语言认知功能的进化历程。
The Analogical Mind: Perspectives from Cognitive Science (2001)
本书收录了来自多个领域顶尖专家的论文，论证人类认知主要是一个关系（relational）引擎，而不是计算（computational）引擎。正如Douglas Hofstadter在本书结语中所说的那样，类比（analogy）是人类认知的核心，而不是计算和逻辑功能。也就是说人类最主要的认知方式不是计算和逻辑，而更多地是通过考察事物之间的关系，通过类比来认识新的事物。
上文介绍的Pinker的著作是面向大众的科普读物，而这本论文集则更偏学术一些，因此会比较难读，但如果能够花时间啃下来的话会大有收获。许多常见的认知科学理论将大脑比作一台计算机，而这本书则对这种看法提出了有力的反驳，因此初学者也应该听听这两种对立的意见。
如果你有志从事哲学研究，推荐阅读：
Theory of Knowledge: The 1913 Manuscript
作者丨伯特兰·罗素
尽管在此之前就已经有人试图为“认知”下定义，但著名数学逻辑家、分析哲学家伯特兰·罗素所著《Theory of Knowledge》可以说是第一本对思想与经验的逻辑与分析机制进行深度探讨的作品。不幸的是，罗素在遭到另一位著名分析哲学家维特根斯坦的批评之后就完全放弃了这部作品，留下了500多页的手稿而没有进行发表，直到罗素死后十多年才被人发现。
不管怎样，罗素的这本著作将感觉和经验信息的“数据”想象为构建空间、时间、物质和原因的基础，尽管遭到了维特根斯坦的批判，仍不失为帮助理解人类理性的好书。
如果你有志从事计算机科学与人工智能研究，推荐阅读：
The Emperor’s New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics (1989; 2002)
皇帝新脑：有关电脑、人脑及物理定律
作者：Roger Penrose
Penrose在本书的开头提出了一个看似激进但实际上并不激进的看法：意识并不纯粹是计算性的，不能被现有的物理理论完全充分地解释。Penrose接着提出了以下一连串的问题：
心智（mind）究竟是什么？心智真的存在吗？假设心智存在的话，心智的功能在多大程度上依赖于与之相关的物理结构？心智可以独立于物理结构而存在吗？还是说心智只是物理结构的功能？不管是哪种情况，这个物理结构必须是自然生理性（大脑）的吗，还是说也可以是人造的电子设备？心智是否受物理定律的约束？所谓的物理定律又是什么？
接着作者逐一对这些问题进行了解答，其简单易读的写作风格让初学者也能轻松弄懂，同时也不失科学严谨性。总的来说，Penrose的观点是计算机器受限于一个确定性的系统（至少在目前的计算机技术阶段），因此无法复制人类意识的非确定特性。
另外值得一提的是，计算机与人工智能之父阿兰·图灵于1950年在牛津大学哲学期刊《Mind》发表了一篇人工智能论文《Computing Machinery and Intelligence》，在这篇论文中他首次提出了著名的“图灵测试”的概念，用来测试一台机器是否能够表现出与人类无异的认知行为。图灵系统地阐述了机器智能面临的挑战，并设想了如何让机器获得人类认知能力的方法，不过图灵似乎大大低估了人脑算法的复杂性，且不论人类大脑究竟是否可以被简化为算法。
如果你对人机交互工程学与计算机科学感兴趣，推荐阅读：
The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition (2013)
设计心理学
作者丨Don Norman
认知科学可不只是抽象的数学理论和咬文嚼字的哲学，认知科学同时也探究我们与周围世界互动的方式。Don Norman这本充满洞察力又十分实用的著作，一针见血地指出了认知和行为模式（根植于认知结构）与产品设计相互作用的方式。如果你觉得某个手机app十分难用，或者某个房间里的电灯开关特别难找的话，在Norman看来这并不是你的错，而是app和电灯开关产品设计的错！
如果你对产品设计、以人为中心的工程学，或者人机交互感兴趣的话，《设计心理学》就是你的必读书目。即使不是以此为业的同学，这本轻松诙谐的书也十分值得一读，让你意识到生活中许多不合理的设计。
如果你有志从事神经科学研究，推荐阅读：
Images of Mind (1994)
作者丨Michael Posner及Marcus Reichle
大多数认知科学家试图以推导的方式重建人类思维的潜在认知和处理结构。从表面现象——例如我们使用的语言或作出的决定，推导出导致这些语言或决定的计算机制。认知科学家Michael Posner和神经学与放射学教授Marcus Reichle决定采取完全不同的办法。他们使用正电子发射断层扫描（PET）来形成大脑工作时的活动图像，以观察心理活动在大脑中产生的变化。
他们的研究成果虽然有时代的局限性，但依然在多个方面都具有突破性，让我们了解到大脑的各个部分都对应着哪些功能。最重要的是，我们第一次能够看到“思考”这个活动在大脑中显现出来，这就为动物认知提供了新的研究方法，即提供刺激然后看大脑具体哪个部分产生了活动。
认知科学这门迷人的交叉学科正在以前所未有的速度横扫美国学界，近年来大热的人工智能和机器学习正是以此为基础的。如果你有志在大学里学习认知科学或相关学科，不妨抽空读一读这6本好书，为未来的职业发展打下兴趣的基础。
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