connectionist

核心含义

本义指“联结主义的”，源于联结主义（connectionism）这一认知科学和人工智能领域的理论。联结主义认为认知或智能行为是由大量简单单元（如神经元）相互联结、并行处理而产生的。由此引申，作为形容词时描述与这种理论相关的方法、模型或观点，如“connectionist model”（联结主义模型）；作为名词时指“联结主义者”，即支持或研究该理论的人。各义项间的关系紧密：形容词义项直接源于理论名称，名词义项则指代该理论的实践者。

构词与来源

词根为“connect”（连接），源自拉丁语“connectere”（意为“绑在一起”），由“com-”（共同）和“nectere”（系、绑）组成。后缀“-ion”构成名词“connection”（连接），再加“-ist”构成名词“connectionist”（联结主义者），或加“-istic”构成形容词“connectionistic”，但“connectionist”本身也常用作形容词。记忆时可拆解为“connection”（连接）+“-ist”（人/主义的），即“研究连接的人”或“与连接相关的”。

什么场合用

该词主要用于学术写作，特别是认知科学、人工智能、神经科学、心理学和哲学领域。在专业论文、教材和学术报告中，它描述基于神经网络的模型或理论，语气正式、技术性强。在科普文章或新闻报道中偶尔出现，但通常需解释背景。日常口语和商务邮件中极少使用，除非在特定技术讨论中。在文学作品中几乎不出现。各场景下含义一致，但学术语境中更强调其理论内涵，科普语境中可能更通俗地指“神经网络式的”。

用法要点

作为形容词时，通常置于名词前作定语，如“connectionist network”（联结主义网络），也可作表语，如“The approach is connectionist.”（这种方法属于联结主义）。作为名词时，可数，指人，如“a connectionist”（一位联结主义者）。注意不要与“connection”混淆，后者是普通名词。易错点：在学术写作中，有时误用为“connectional”，但标准术语是“connectionist”。

词义辨析

与“neural”相比，“neural”更直接指神经或神经元，而“connectionist”强调联结主义理论框架。例如，“neural network”可指生物神经网络，也可指人工神经网络，但“connectionist network”特指联结主义范式下的人工神经网络。与“associational”相比，“associational”强调联想，而“connectionist”强调分布式表征和并行处理。在描述认知模型时，“connectionist”比“computational”更具体，后者泛指计算模型。当强调理论背景时用“connectionist”，当强调物理结构时用“neural”。

使用提示

该词属于学术术语，语域较高，适用于正式、专业语境。在非专业场合使用可能显得生僻。中性词，无褒贬色彩。常见误用包括将“connectionist”与“connectional”混用，或误以为它仅指“有联系的”意思，实则特指联结主义理论。此外，在描述历史人物时，应确保其确为联结主义者，避免滥用。

搭配用法

• connectionist model联结主义模型
• connectionist network联结主义网络
• connectionist approach联结主义方法
• connectionist theory联结主义理论
• connectionist framework联结主义框架
• connectionist architecture联结主义架构
• connectionist learning联结主义学习

实用例句

The connectionist approach to language acquisition emphasizes the role of neural networks in learning.

Many cognitive scientists now adopt connectionist models to explain human reasoning.

As a connectionist, she argues that symbols emerge from subsymbolic processes.

Connectionist networks are trained through adjusting the weights of connections between units.

The debate between symbolic and connectionist paradigms remains central to AI research.