4399家里的故事攻略西蒙怎么过

具体步骤如下：

1. 墙上的照片后有橙色数字5，打开过道里的台灯，有黄色数字6，冰箱上是蓝色数字2，2. 数字组合526输入黄色台灯下的抽屉，得厕纸，给父亲

2. 进厕所，取几样道具

3. 钩子钩住过道天花板上的环，进入阁楼

4. 金属盘放厨房柜子里的机器上，转动蓝色和绿色圆环让它们的箭头和同色的点对准

5. 把手装厨房抽屉，得磁带，交给父亲，得钥匙

6. 钥匙开厨房门，进后院

7. 西蒙游戏，点开始，记住彩环亮起的顺序和次数，然后重复按一遍，系统会让彩环从1个到4个都亮起，点好以后出照片碎片

8. 根据卧室红叉所提示位置，用绿铲子挖沙，得电池，装手电筒里

9. 电筒照阁楼，取胶带和照片碎片

10. 移动手电筒，直到3颗星星的黑色影子和墙上的星星图案重合，找到此时鼠标所在的位置，得时间提示2:35，调挂钟时间

11. 收齐照片碎片，用胶带粘合，交给妈妈，直到对话结束，拿到钥匙，开杰克的门

12. 床上有一封信，读完信，游戏结束了（从阁楼上的报纸的新闻可以直到，杰克已经在海里淹死了）

20世纪50年代以后，西蒙的研究方向发生了重大转移，逐渐转向了认知心理学和人工智能领域。西蒙认为，社会科学缺乏像自然科学一样的科学性，社会科学需要借鉴自然科学严格和精确的研究方法，才能成为真正意义上的科学。同时，在西蒙看来，经济学、管理学、心理学等学科所研究的课题，实际上都是“人的决策过程和问题求解过程”。要想真正理解组织内的决策过程，就必须对人及其思维过程有更深刻的了解。因此，借助于计算机技术的发展，西蒙与同事纽厄尔等人一起开始尝试用计算机来模拟人的行为，从而创建了认知心理学和人工智能研究新领域。西蒙认为，人的思维过程和计算机运行过程存在着一致性，都是对符号的系列加工，因此，可以用计算机来模拟人脑的工作。他甚至大胆地预言，人脑能做的事，计算机同样也可以完成。“初级知觉和记忆程序（EPAM）”和“通用问题求解系统（GPS）”等人工智能软件的问世，部分证实了西蒙的预言。

当时人工智能的主要学派有下列三家：①符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限理性原理。这一学派认为人工智能源于数理逻辑。在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流学派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。②联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机走向市场打下了坚实的基础。③行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。他们对人工智能发展历史具有不同的看法，这一学派认为人工智能源于控制论。

西蒙在人工智能中做出的最基本贡献，是他提出了“物理符号系统假说”PSSH(Physical Symbol System Hypothesis)。在这一意义上，他是符号主义学派的创始人和代表人物之一。他的基本观点是：知识的基本元素是符号，智能的基础依赖于知识，研究方法则是用计算机软件和心理学方法进行宏观上的人脑功能的模拟。符号主义的主要依据是两个基本原理：①物理符号系统假设原理。②由西蒙提出的有限合理性原理。这一学说鼓励着人们对人工智能进行全面的探索。西蒙认为，任何一个物理符号系统如果是有智能的，则肯定能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样六种 *** 作。反之，能执行这六种 *** 作的任何系统，也就一定能够表现出智能。根据这个假设，我们可以推出以下结论：人是具有智能的，因此人是一个物理符号系统；计算机是一个物理符号系统，因此它必具有智能；计算机能模拟人，或者说能模拟人的大脑功能。

1956年，西蒙、纽厄尔和另一位著名学者约翰·肖(John Cliff Shaw)一起，成功开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT(1ogic Theorist) ,从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。在卡内基-梅隆大学的计算机实验室，西蒙和纽厄尔从分析人类解答数学题的技巧入手，让一些人对各种数学题作周密的思考，要求他们不仅写出求解的答案，而且要说出自己推理的方法和步骤。通过对实例的大量观察，西蒙和纽厄尔广泛收集了人类求解一般性问题的各种方案。他们发现，人们求解数学题时，通常采用试凑的办法。试凑时并不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索的范围。人类证明数学定理也有类似的思维规律，通过把一个复杂问题分解成几个简单的子问题，以及利用已知常量代入未知变量等方法，用已知的公理、定理或解题规则进行试探性推理，直到所有的子问题最终都变成已知的，然后根据记忆中的公理和已被证明的定理，运用代入法、替换法来解决子问题，最终解决整个问题。人类求证数学定理同样也是一种启发式搜索，与电脑下棋的原理有异曲同工之妙。在这一基础上，他们利用“逻辑理论家”程序向数学定理发起挑战，建立了机器证明数学定理的启发式搜索法，并用计算机证明了罗素、怀特海的数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理（1963年，经过改进的“逻辑理论家”程序在一部更大的电脑上，最终完成了第二章全部52条数学定理的证明）。

基于这一成功，西蒙和纽厄尔把“逻辑理论家”程序扩充到了人类求解一般问题的过程，设想用机器模拟具有普遍意义的人类思维活动。“逻辑理论家”受到了人们的高度评价，认为它是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正意义上的成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的第一个实际的证明。在开发“逻辑理论家”程序的过程中，西蒙首次提出并成功应用了“链表”（list）作为基本的数据结构，并设计与实现了表处理语言IPL (Information Processing Language)。在人工智能的历史上，IPL是所有表处理语言的始祖，也是最早使用递归子程序的语言。其基本元素是符号，并首次引进表处理方法。IPL最基本的数据结构是表结构，可用以代替存储地址或有规则的数组，这有助于将程序员从繁琐的细节中释放出来而在更高的水平上思考问题。IPL的另一特点是引进了生成器，每次产生一个值，然后挂起，等待被调用，在调用时从被挂起的地方开始。早期的很多人工智能程序都是用表处理语言编制而成的。表处理语言本身也因此经历了一个发展与完善的过程，其最后一个版本IPLⅤ可以处理树形结构的表。

1956年夏天，数十名来自数学、心理学、神经学、计算机科学与电气工程等各领域的学者聚集在位于美国新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯学院，讨论如何用计算机模拟人的行为，并根据麦卡锡(J．McCarthy，1971年图灵奖获得者)的建议，正式把这一学科领域命名为“人工智能”(Artificial Intelligence)。会议的召开标志着人工智能这一学科正式诞生。赫伯特·西蒙指出，人工智能的研究是学会怎样编制计算机程序来完成人类机智的行为。西蒙带到会议上去的“逻辑理论家”是当时惟一可以工作的人工智能软件，引起了与会代表的极大兴趣与关注。因此，西蒙、纽厄尔，以及达特茅斯会议的发起人麦卡锡和明斯基(M．L．Minsky，1969年图灵奖获得者)，被公认为是人工智能的奠基人。他们四人于1960年组成了第一个人工智能研究小组，有力地推动了人工智能的发展。

1960年，西蒙夫妇做了一个有趣的心理学实验，这个实验表明人类解决问题的过程是一个搜索的过程，其效率取决于启发式函数(heuristic function)。在这个实验的基础上，西蒙、纽厄尔和肖又一次成功地合作开发了能解答11种类型不同问题的“通用问题求解系统”GPS(General Problem Solver)。这一求解系统的基本原理，是找出目标要求与当前态势之间的差异，选择有利于消除差异的 *** 作，以逐步缩小差异并最终达到目标。西蒙曾多次强调指出，科学发现只是一种特殊类型的问题求解，因此也可以用计算机程序来实现。1976～1983年间，西蒙和兰利(Pat W．Langley)、布拉茨霍夫(Gary L.Bradshaw)合作，设计了有六个版本的BACON系统发现程序，重新发现了一系列著名的物理、化学定律，证明了西蒙的上述论点。从而开拓出人工智能中“问题求解”的一大领域。

西蒙转向计算机技术后，就一直研究计算机下棋问题。1966年，西蒙、纽厄尔和贝洛尔(Baylor)合作，开发了最早的下棋程序MATER。1997年，IBM的“深蓝”(Deep Blue)计算机打败了白俄罗斯的国际特级大师卡斯帕罗夫以后，81岁的西蒙还和俄亥俄州立大学的人工智能专家T．Munakata一起，在《ACM通信》杂志的8月号上发表了《人工智能给我们的教训》(AI Lessons)一文，对此事进行了评论，指出一个运行于计算机上的国际象棋程序拥有2600分等级分，相当于白俄罗斯国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的级别水平。

西蒙在人工智能方面的另一大贡献，是发展与完善了语义网络的概念和方法，把它作为知识表示(knowledge representation)的一种通用手段，并取得了很大成功。在知识表示方法中，语义网络(semantic network)是—种重要而有效的方法。这种表示法是奎林(M．R．Quillian)在20世纪60年代后期提出来的，作为人类联想记忆的一个显示心理学模型。奎林在开发TLC系统(Teachable Language Comprehender)中用它来描述英语的词义，模拟人类的联想记忆。但用语义网络作为一般的知识表示方法，则是西蒙在1970年研究自然语言理解的过程中把它的各种概念基本明确下来的。20世纪70年代中期，西蒙和CAD专家依斯特曼(C．M．Eastman) 合作，研究住宅的自动空间综合，不仅开了“智能大厦”(intelligent building)的先河，还成为智能CAD即ICAD研究的开端。

起源于20世纪60年代末70年代初，当前受到极大重视的决策支持系统DSS(Decision Support System)，其概念的核心是关于决策模式的理论，而这个理论也是由西蒙奠定基础的。在不确定条件下的决策模型除了贝叶斯模型外，另一个比较重要的理论模型是采用Von Neumann-Morgenstern效用函数的期望值最大模型。西蒙在《人的模型》一书中形成了电子计算机能模拟人的思维的思想，开始了人工智能的系列研究。针对效用函数的期望值最大模型，西蒙提出了有限合理性模型。有限合理性模型的基本思想是：首先，所有的决策者涉及到的是一个有限的范围；其次，我们不能对将来给出一个概率值，但最好有一个关于将来事件的大致概念；第三，如果后者不以前者为转移的话，我们在一个领域中的愿望可能与在另一个领域中的愿望完全不同；最后，我们更注重搜集信息而不是分析需求，在收集信息后，最通常的抉择是基于直觉。基于西蒙关于决策模式的理论，凯恩(P. G. Keen)提出了一种设计方法，称为“自适应法”(self-adaptive method)，把决策支持系统当成一种自适应系统，由DSS应用系统、DSS生成系统和DSS工具三个技术层次组成，由决策者运行，且能适应时间的变化。西蒙曾称赞这样的系统“能适应三个时间范围内的各种变化，即在短期运行中，系统能在一个相对狭窄的范围内寻求答案；在中期运行中，系统能通过修改其功能和活动而学会适应；在长期运行中，系统能发展到适应差别极大的行为风格和功能”。这些研究，使计算机技术与管理决策紧密连接起来。

外国人学中文课堂游戏选编

教外国人学中文课堂游戏一：BINGO游戏

先让外国学生在本子上画九个格，每个格内填写一个听到的汉字，最后当老师念完后，老师选3个汉字念出来，只要外国学生把这3个汉字填写在一条线上，便可获胜,得到一个BINGO。该游戏适合汉字，词语的课程教学。

教外国人学中文课堂游戏二:找颜色

老师说出某物体名称，然后要求外国学生说出该物体的颜色，并试着说出一个完整的句子。

例如：老师说：树。学生说：树是绿的。

教外国人学中文课堂游戏三、西蒙的命令。

在外国人学中文的课堂中，中文教师在黑板上用简笔画画出西蒙，介绍西蒙的英语名字叫simon。在听力训练中由他发出命令。当大家听到“Simon says，'起立'！”大家立即站起来，“Simon says，'坐下'！”大家就坐下。否则什么也别做。若谁做错了，就暂时退出游戏，不犯错者为赢。例如：“Simon says摸摸你的头或把手放在桌子上”。

教外国人学中文课堂游戏四: 碰地雷

在教外国人学中文课堂教学中，学生不太愿意跟读，用此法可以收到不错的效果。在一个词下放一个地雷，这个词是不能读的，如果学生不小心跟读，就是踩到雷了。大家一起数一二三,发出地雷爆炸的声音，向他砸过去！有趣，气氛也好，学生在玩中也学得扎实！

教外国人学中文课堂游戏五：此呼彼应

中文教师把生词依次写在黑板上，教授完毕后，拿出相应的卡片。卡片如果放在正确的单词下面，学生就和老师一起读生词，否则就保持沉默，做错的学生会导致全班班级积分减少。

教外国人学中文课堂游戏六：拍皮球

这个游戏比较适合数字的教学练习。（1）学生分两组坐在原位，合上眼，教师为两组打分。(2)教师拍皮球，学生默数教师拍了几下。假设教师拍了19下。(3) 教师突然停下，问一个学生：多少？该学生应该答，19个。如果他答对了，该组得分，并由该学生接替教师拍球，游戏继续进行，如果他讲错了，就让别的学生纠正。(4) 哪组学生得分多，就为胜者。(5) 变化：教师拍球时可以在中间来个停顿。如先拍4下，停一停，再拍3下，接着问：多少？学生应答“七”或“四加三是七。”

教外国人学中文课堂游戏七：各就各位

(1) 中文教师读一段对话对话或课文，也可以读一段自己编的短文。

(2) 让几个学生担任对话课文中的角色（或人或人物）。

(3) 教师先把整段文章念一遍或讲一遍。

(4) 教师在讲述第二遍的时候，每提到一个人或物，扮演该角色的学生就得马上站起来，如教师讲：星期六下午，一群小学生在打扫教室。看，王海正在擦窗户。就要起立）

(5) 变化：可编排其内容，如在公园。

(6) 作用：培养学生理解短文内容，找出关键词的能力。

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