认知温度计：机器学习与逻辑复杂度

研究提出将机器学习模型作为“认知温度计”，以更客观地衡量语义复杂度，解释人类心智的语义范畴表征与语言偏好。研究表明，逻辑与机器学习在相对复杂度及语义类型学效应上多呈现收敛结果；而在产生分歧时，机器学习比逻辑复杂度具有更好的解释力。这一路径为连接符号逻辑与联结主义 AI 提供了统一的复杂度研究框架。