Когнитивная наука

редактировать
Междисциплинарное научное исследование разума и его процессов

Рисунок, подтверждающий области, способствующие рождению когнитивной науки, включая лингвистика, нейробиология, искусственный интеллект, философия, антропология и психология

Когнитивная наука - междисциплинарное, научное исследование разума и его процессов. Он исследует природу, задачи и функции познания (в широком смысле). Когнитивные методы обрабатывают и преобразовывают, уделяют особое внимание, как нервные системы обрабатывают и преобразовывают информацию. Психические способности, вызывающие озабоченность у когнитивистов, включают язык, восприятие, память, внимание, рассуждение и эмоция ; чтобы понять эти способности, когнитивные ученые заимствуют из таких областей, как лингвистика, психология, искусственный интеллект, философия, нейробиология и антропология. Типичный анализ когнитивной науки уровни организации, от обучения и принятия решений до логики и планирования; от нейронной схемы до модульной организации мозга. Одна из фундаментальных концепций когнитивной науки заключается в том, что «мышление лучше всего можно понять в терминах репрезентативных структур в разуме и вычислительных процедурах, которые работают с этими структурами».

Цель когнитивной науки - понять интеллекта в надежде, что это приведет к лучшему пониманию разума и обучению, а также к разработке интеллектуальных устройств. Когнитивные науки зародились как интеллектуальное движение в 1950-х годах, часто называемое когнитивной революцией.

Содержание
  • 1 Принципы
    • 1.1 Уровни анализа
    • 1.2 Междисциплинарный характер
    • 1.3 Когнитивная наука: термин
  • 2 Область действия
    • 2.1 Искусственный интеллект
    • 2.2 Внимание
    • 2.3 Знание и обработка языка
    • 2.4 Обучение и развитие
    • 2.5 Память
    • 2.6 Восприятие и действие
    • 2.7 Сознание
  • 3 Методы исследования
    • 3.1 Поведенческие эксперименты
    • 3.2 Визуализация мозга
    • 3.3 Вычислительное моделирование
    • 3.4 Нейробиологические методы
  • 4 Основные выводы
  • 5 История
  • 6 Критика
  • 7 Известные исследователи
  • 8 Названия
  • 9 См. Также
  • 10 Ссылки
  • 11 Внешние ссылки
Принципы

Уровни анализа

Центральный принцип когнитивной науки состоит в том, что полного понимания разума / мозга нельзя достичь, изучая только один уровень. Примером может служить проблема с запоминанием номера телефона и последующим его вызовом. Один из подходов к пониманию этого процесса - изучение поведения посредством прямого наблюдения или натуралистического наблюдения. Человеку можно было предоставить номер телефона и попросить его вспомнить через некоторое время; тогда можно было измерить точность. Другой подход к измерению когнитивных способностей - это изучение срабатываний отдельных нейронов, когда человек пытается запомнить номер телефона. Ни один из этих экспериментов сам по себе не может полностью объяснить, как работает процесс запоминания телефонного номера. Даже если бы доступная технология для представления нейронов в мозгу в реальном времени и было бы известно, когда каждый нейрон срабатывает, все равно было бы невозможно узнать, как конкретное срабатывание нейронов переводится в наблюдаемое поведение. Таким образом, понимание того, как эти два уровня соотносятся друг с другом, является обязательным. Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт говорит, что «новым наукам о разуме необходимо расширить кругозор, чтобы охватить как живой человеческий опыт, так и возможности трансформации, присущие человеческому опыту». Это может быть обеспечено путем учета процесса на функциональном уровне. Изучение конкретных явлений на нескольких уровнях позволяет лучше понять, что происходит в мозге и вызывают к определенному поведению. Марр известное описание трех уровней анализа:

  1. Вычислительная теория, определяющая цели вычислений;
  2. Представление и алгоритмы, представление о входах и выходах и алгоритмы, преобразующие один в другой; и
  3. аппаратная реализация или то, как алгоритм и представление могут быть физически реализованы.

Междисциплинарный характер

Когнитивная наука - это междисциплинарная область, в которой участвуют представители различных областей, включая психолог, нейробиология, лингвистика, философия разума, информатика, антропология и биология. Когнитивные ученые работают сообща в надежде понять разум и его взаимодействие с окружающим миром, как это делают другие науки. Область считает себя совместимой с физическими науками и использует научный метод, а также моделирование или моделирование, часто сравнивая выходные данные моделей с аспектами человеческого познания. Как и в области психологии, есть некоторые сомнения в существовании единой когнитивной науки, что побудило некоторых исследователей отдать предпочтение «когнитивным наукам» во множественном числе.

Многие, но не все, кто считает себя когнитивистами, пользуются функционалистской точки зрения на сознание - точки зрения, согласно психическим и процессам, которые объясняют их функции - тем, что они делают. Согласно теории функционализма множественной реализуемости, даже нечеловеческие системы, такие как роботы и компьютеры, могут быть отнесены к категории обладающих познанием.

Когнитивная наука: термин

Термин «когнитивный» в «когнитивной науке» используется для «любого вида умственной деятельности или структуры, которые могут быть изучены в точных терминах» (Лакофф и Джонсон, 1999). Эта концептуализация очень широка, и ее не следует путать с тем, как «когнитивный» используется в некоторых традициях аналитической философии, где «когнитивный» имеет отношение только к формальным правилам и условной семантике истины.

Самые ранние записи слова «когнитивный» в OED предполагают, что оно примерно означает «относящийся к действию или процессу познания». Первая запись, датированная 1586 годом, показывает, что это слово когда-то использовалось в контексте обсуждения платонических теорий знания. Большинство представителей когнитивной науки, по-видимому, не верят, что область исследования - это изучение чего-то определенного числа представителей науки, как знания, искал Платон.

Объем

Когнитивная наука - это обширная область, охватывающий широкий круг вопросов широкий спектр тем познания. Следует признать, что когнитивная наука не всегда в равной степени занимает все темами, которые имеют отношение к природе и функционированию разума. Среди философов классические когнитивисты степени недооценивали или избегали социальные и культурные факторы, эмоции, сознание, познания животных и сравнительной и эволюционной психологии. Однако с упадком бихевиоризма внутренние состояния, такие как аффекты и эмоции, а также осознание и скрытое внимание снова стали доступными. Например, теории локального и воплощенного познания учитывают текущее состояние окружающей среды, а также роль тела в познании. С новым акцентом на обработке информации, наблюдаемого поведения больше не было отличительной чертой психологической теории, а было моделированием или записью психических состояний.

Ниже приведены некоторые из основных тем, которыми занимается когнитивная наука. Это далеко не полный список. См. Список тем когнитивной науки для ознакомления со списком различных областей этой области.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) включает изучение когнитивных явлений в машинах. Одна из практических целей ИИ - реализовать аспекты человеческого интеллекта в компьютерех. Компьютеры также широко используются в качестве инструмента изучения когнитивных явлений. Вычислительное моделирование использует имитационное моделирование для обучения структуры человеческого интеллекта. (См. § Вычислительное моделирование.)

В этой области ведутся споры о том, лучше ли рассматривать как огромный массив маленьких, но по отдельным слабым элементам (т.е. нейронов) или как набор структур более высокого уровня, таких как символы, схемы, планы и правила. Первая точка зрения использует коннекционизм для изучения разума, тогда как вторая делает упор на символические вычисления. Один из способов взглянуть на проблему заключается в том, можно ли точно смоделировать человеческий мозг на компьютере без точного моделирования нейронов, составляющих человеческий мозг.

Внимание

Внимание - это выделение информации информации. Человеческий разум бомбардирует систему стимулирования, и он должен иметь возможность решить, из этой информации обрабатывать. Иногда воспринимается как луч прожектора, что означает, что можно пролить свет только на специальный набор информации. Эксперименты, подтверждающие этот метафору, включают задание дихотического слушания (Cherry, 1957) и исследования слепоты невнимания (Mack and Rock, 1998). Вче дихотического слушания задают испытуемые засыпают два разных сообщения, по одному в каждое ухо, и просят сосредоточиться только на одном из сообщений. В конце эксперимента, когда его спрашивают о содержании автоматических сообщений, субъекты не сообщают об этом.

Знание и обработка языка

A хорошо структура известный пример дерева фраз . Это один из способов представления человеческого языка, который показывает, как различные компоненты представлены иерархически.

Способность изучать и понимать язык - сложный процесс. Язык приобретается в течение нескольких лет жизни, и все люди при нормальных обстоятельствах могут овладеть языком на профессиональном уровне. Основная движущая сила в теоретической лингвистической области - это открытие абстрактной природы языка, чтобы его было изучать таким образом. Некоторые из главных исследовательских вопросов при изучении того, как мозг сам обрабатывает язык, включают: (1) В какой степени лингвистические знания являются врожденными или приобретенными? (2) Почему взрослым сложнее овладеть вторым языком, чем для младенцам, чтобы выучить свой первый язык? и (3) Как люди могут понимать новые предложения?

Изучение языковой обработки простирается от исследования звуковых паттернов речи до значения слов и целых предложений. Лингвистика часто делит обработку языка на орфографию, фонетику, фонологию, морфологию, синтаксис, семантика и прагматика. Многие аспекты языка можно изучить на каждом из этих компонентов и их изучения.

Изучение языковой обработки в когнитивной науке вместе с областью лингвистики. Лингвистика традиционно изучалась как часть гуманитарных наук, включая исследования истории, искусства и литературы. Изучали использование языка как когнитивный феномен, основная проблема заключалась в том, как можно получить и использовать знание языка. Лингвисты представляют, что, хотя люди формируют предложения, которые, по-видимому, управляются очень сложными системами, они совершенно не осознают правила, управляющие их собственными речью. Таким образом, лингвисты должны прибегать к каким-либо косвенным методам, чтобы определить, какими могут быть эти правила, если действительно правила как таковые существуют. Если речь действительно регулируется любом случае, они кажутся непрачными для любого сознательного рассмотрения.

Обучение и развитие

Обучение и развитие - это процессы, посредством которых мы приобретаем знания и информацию с течением времени. Младенцы рождаются с небольшими знаниями или без них (в зависимости от того, как быстро знание), но они приобретают способность использовать язык, ходить и узнавать людей и предметы. Исследования в области обучения и развития на объяснение механизмов, посредством которых происходят эти процессы.

Главный вопрос при изучении когнитивного развития - это врожденная или приобретенная способность определенных способностей. Это часто оформляется в рамках дебатов о природе и воспитании. Точка зрения нативистов подчеркивает, что особенности являются врожденными для организма и его генетической одаренностью. С другой стороны, точка зрения эмпирика подчеркивает, что способность усваивается из окружающей среды. Очевидно, что для нормального развития ребенка необходимы генетические факторы, так и факторы окружающей среды, остаются серьезные споры о том, как генетическая информация может определять когнитивное развитие. В области овладения языка, например, некоторые (такие как Стивен Пинкер ) утверждали, что конкретная информация, содержащая универсальные грамматические правила, должна содержаться в генах, тогда как другие (такие как Джеффри Элман) и его коллеги в статье Переосмысление врожденности ) утверждали, что утверждение Пинкера биологически нереалистичны. Они утверждают, что гены определяют среду обучающей системы, но что утверждают «факты» о том, как работает грамматика, можно узнать только в результате опыта.

Память

позволяет нам хранить информацию для последующего поиска. Часто думают, что память из долгосрочного, так и из краткосрочного накопления. Долговременная память позволяет нам хранить информацию в течение длительных периодов времени (дней, недель, лет). Мы еще не знаем практического предела емкости долговременной памяти. Кратковременная память позволяет нам хранить информацию за короткие промежутки времени (секунды или минуты).

Память также часто подразделяется на декларативную и процедурную формы. Декларативная память - сгруппированная в подмножества семантических и эпизодических форм памяти - относится к нашей в отношении фактов и конкретных знаний, конкретных значений и переживаний (например, « Яблоки едят? »Или« Что я ел на завтрак четыре дня назад? »). Процедурная память позволяет нам запоминать действия и двигательные следовать (например, как ездить на велосипеде) и часто называется неявным знанием или памятью.

Ученые-когнитивисты изучают память так же, как и психологи, но, как правило, больше внимания уделяют, как память влияет на когнитивные процессы и взаимосвязь между познанием и памятью. Одним из примеров этого может быть: какие психические процессы происходят у человека, чтобы восстановить давно утерянные воспоминания? Или, что отличает когнитивный процесс распознавания (видение намеков на что-то до того, как это запомнить, или воспоминание в контексте) и вспоминание (получение воспоминания, как «заполнить пустое место»)?

Восприятие и действие

Куб Неккера, пример оптической иллюзии Оптическая иллюзия. Квадрат A имеет тот же оттенок серого, что и квадрат B. См. иллюзию шахматной тени.

Восприятие - это способность принимать информацию через чувства и обрабатывать ее каким-либо образом. Зрение и слух - два доминирующих чувства, которые позволяют нам воспринимать нашу среду. Некоторые вопросы при изучении визуального восприятия, например, включают: (1) Как мы можем распознавать объекты ?, (2) Почему мы воспринимаем непрерывную визуальную среду, если мы видим только небольшие фрагменты в любом из них. время? Одним из инструментов изучения зрительного восприятия является изучение того, как люди обрабатывают оптические иллюзии. Изображение от куба Неккера является примером бистабильного восприятия, то есть куб можно интерпретировать как ориентированный в двух разных направлениях.

Изучение тактильных (тактильных ), обонятельных и вкусовых стимулов относится также к сфере восприятия..

Действие выполняется для ссылок на вывод системы. У людей это достигается за счет двигательных факторов. Пространственное планирование и движение, производство речи и сложные двигательные движения - все это аспекты действия.

Сознание

Сознание - это осознание того, является ли что-то настоящим объектом или чем-то внутри нас самих. Это помогает уму обрести способность переживать или чувствовать себя .

Методы исследования

Для изучения когнитивной науки используется множество различных методологий. Поскольку эта область является в высшей степени междисциплинарной, исследования часто охватывают несколько областей, опираясь на методы исследования из систем психологии, нейробиологии, информатики и . теория.

Поведенческие эксперименты

Чтобы получить описание того, что составляет разумное поведение, нужно изучить само поведение. Этот тип исследований тесно связан с исследованиями в когнитивной психологии и психофизике. Измеряя поведенческие реакции на различные стимулы, можно кое-что понять о том, как эти стимулы обрабатываются. Левандовски и Стромец (2009) рассмотрели набор инновационных способов использования поведенческих измерений в психологии, включая поведенческие следы, поведенческие наблюдения и поведенческий выбор. Поведенческие следы - это свидетельства, указывающие на то, что поведение имело место, но субъект отсутствует (например, мусор на парковке или показания электросчетчика). Наблюдения за поведением включают непосредственное наблюдение за актером, участвующим в поведении (например, наблюдение за тем, насколько близко человек сидит рядом с другим человеком). Поведенческий выбор - это когда человек выбирает один из двух или более вариантов (например, поведение при голосовании, выбор наказания для другого участника).

  • Время реакции. Время между предъявлением стимула и соответствующей реакцией может указывать на различия между двумя когнитивными процессами и может указывать на некоторые вещи об их природе. Например, если в поисковой задаче время реакции изменяется пропорционально количеству элементов, то очевидно, что этот когнитивный процесс поиска включает последовательную, а не параллельную обработку.
  • Психофизические реакции. Психофизические эксперименты - это старая психологическая техника, которую переняла когнитивная психология. Обычно они предполагают вынесение суждений о некоторых физических свойствах, например громкость звука. Корреляция субъективных шкал между людьми может показывать когнитивные или сенсорные искажения по сравнению с фактическими физическими измерениями. Некоторые примеры включают:
    • оценки сходства цветов, тонов, текстур и т. Д.
    • пороговые различия для цветов, тонов, текстур и т. Д.
  • Отслеживание взгляда. Эта методология используется для изучения различных когнитивных процессов, в первую очередь визуального восприятия и обработки речи. Точка фиксации глаз связана с фокусом внимания человека. Таким образом, отслеживая движения глаз, мы можем изучить, какая информация обрабатывается в данный момент времени. Айтрекинг позволяет нам изучать когнитивные процессы в чрезвычайно короткие сроки. Движения глаз отражают принятие решений в режиме онлайн во время выполнения задачи и дают нам некоторое представление о том, как эти решения могут быть обработаны.

Визуализация мозга

Изображение головы человека с мозгом. Стрелка указывает положение гипоталамуса.

Визуализация мозга включает анализ активности в головном мозге при выполнении различных задач. Это позволяет нам связать поведение и функции мозга, чтобы понять, как обрабатывается информация. Различные типы методов визуализации различаются по своему временному (основанному навремени) и пространственному (основанному на этом) разрешению. Визуализация мозга часто используется в когнитивной неврологии.

  • однофотонной эмиссионной компьютерной томографии и позитронно-эмиссионной томографии. ОФЭКТ и ПЭТ используют радиоактивные изотопы, которые вводятся в кровоток и поглощаются мозгом. Наблюдая, какие области мозга поглощают радиоактивный изотоп, мы можем увидеть, какие области мозга более активны, чем другие области. ПЭТ имеет такое же пространственное разрешение, что и фМРТ, но очень низкое временное разрешение.
  • Электроэнцефалография. ЭЭГ измеряет электрические поля, создаваемые большими популяциями нейронов коры головного мозга, помещая серию электродов на кожу головы пациента. Этот метод очень высокое временное разрешение.
  • Функциональная магнитно-резонансная томография. ФМРТ измеряет относительное количество насыщенной кислородом крови, поступающей в разные части мозга. Предполагается, что более насыщенная кислородом кровь в области коррелирует с нервной активностью в этой части мозга. Это позволяет нам локализовать функции функции в разных областях мозга. ФМРТ имеет умеренное пространственное и временное разрешение.
  • Оптическое изображение. В этом методе используются инфракрасные передатчики и приемники для измерения коэффициента отражения света кровью вблизи различных областей мозга. Насыщенная кислородом и деоксигенированная кровь показывает свет в разной степени, мы можем изучить, какие области более активны (то есть те, в крови более насыщена кислородом). Оптическое изображение имеет умеренное временное разрешение, но плохое пространственное разрешение. Его преимущество также в том.
  • Магнитоэнцефалография. МЭГ измеряет магнитные поля, вызывающие в результате корковой активности. Он похож на ЭЭГ, за исключением того, что он имеет улучшенное пространственное разрешение, поскольку измеряемые им магнитные поля не так размыты или ослаблены кожей головы, мозговыми оболочками и т. Д., Как электрическая активность, измеренная на ЭЭГ. MEG использует датчики SQUID для обнаружения крошечных магнитных полей.

Вычислительное моделирование

искусственная нейронная сеть с двумя уровнями.

Вычислительные модели требуют математически и логически формального представления. Компьютерные модели используются при моделировании и экспериментальной проверке различных конкретных и общих свойств интеллекта. Вычислительное моделирование может помочь нам понять функциональную организацию конкретного когнитивного явления. Подходы к когнитивному моделированию можно разделить на следующие категории: (1) символические, на абстрактных ментальных функциях разумного разума посредством символов; (2) субсимволический - о нейронных и ассоциативных свойствах человеческого мозга; и (3) через символико-субсимволическую границу, включая гибрид.

  • Символьное моделирование возникло из парадигм информатики с использованием технологий систем, основанных на знаниях, а также с философской точки зрения (например, «Старый добрый искусственный интеллект» (GOFAI ))). Они были разработаны первыми исследователями когнитивных функций и позже использовались в информационной инженерии для экспертных систем. С начала 1990-х годов он был обобщен в systemics для исследования функциональных моделей человеческого интеллекта, таких как personoids, и параллельно был разработан как SOAR Окружающая среда. В последнее время, особенно в контексте принятия когнитивных решений, символическое когнитивное моделирование было расширено до социально-когнитивного подхода, включая социальное и организационное познание, взаимосвязанное с подсимволическим бессознательным слоственнымем.
  • Подсимволическое моделирование включает модели коннекционистов / нейронных сетей. Коннекционизм основан на идее, что разум / мозг из простых узлов, а его способность решать проблемы проистекает из связей между ними. Нейронные сети - учебные реализации этого подхода. Некоторые критики этого подхода считают, что хотя модели подходят к биологической реальности как к представлению того, как работает система, этим моделям не хватает объяснительной силы, потому что даже в системах, наделенных простыми соединениями, высокая сложность делает их менее интерпретируемыми в их системах. соединении
  • Другие подходы, набирающие популярность, включают (1) теорию динамических систем, теорию, (2) отображение символических моделей на коннекционистские модели (нейросимволическая интеграция или гибридные интеллектуальные системы ), а также (3) и байесовские модели, которые часто взяты из машинного обучения.

. Всеобщие вышеперечисленные подходы обычно обобщаются в виде интегрированных вышеперечисленных моделей синтетического / абстрактного интеллекта для объяснения и улучшения и индивидуальных социальных / организационных принятия решений и рассуждений.

нейробиологических методов

Метод исследования ds, заимствованные непосредственно из нейробиологии и нейропсихологии, также могут помочь нам понять аспекты интеллекта. Эти методы позволяют нам понять, как разумное поведение реализуется в физической системе.

Ключевые результаты

Когнитивная наука породила модели человека когнитивного предубеждения и восприятие риска и оказал влияние на развитие поведенческих финансовых, составляющих часть экономики. Это также дало начало новой теории философии математики и множеству теорий искусственного интеллекта, убеждения и принуждения. Он стал известен в философии языка и эпистемологии, а также составляет существенное крыло современной лингвистики. Области когнитивной науки сыграли роль в понимании функциональных систем мозга (и функциональных дефицитов), начиная от производства речи до обработки слуха и зрительного восприятия. Он добился прогресса в понимании того, как поврежденные области мозга влияют на познание, и помогло раскрыть основные причины и результаты определенных дисфункций, таких как дислексия, анопия, и пренебрежение полушарием.

История

Когнитивные науки зародились как интеллектуальное движение в 1950-х годах, названное когнитивной революцией. Когнитивная наука имеет предысторию, восходящую к древнегреческим философским текстам (см. Платон Менон и Аристотель Де Анима ); и включает таких писателей, как Декарт, Дэвид Хьюм, Иммануил Кант, Бенедикт де Спиноза, Николас Мальбранш, Пьер Кабанис, Лейбниц и Джон Локк. Однако, хотя эти авторы ранние внесли большой вклад в философское открытие разума, и это произошло в результате к развитию психологии, они работали с совершенно другим набором инструментов и основных концепций, чем у когнитивистов..

Современную культуру когнитивной науки можно проследить до первых кибернетиков 1930-х и 1940-х годов, таких как Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс, которые стремились понять организующие принципы разума. Маккаллох и Питтс разработали первые варианты того, что сейчас известно как искусственные нейронные сети, модели вычислений, вдохновленные структурой биологических нейронных сетей.

Другим предшественником была ранняя разработка теория вычислений и цифровая вычислительная машина в 1940-х и 1950-х годах. Курт Гёдель, Алонсо Черч, Алан Тьюринг и Джон фон Нейман сыграли важную роль в этих разработках. Современный компьютер, или машина фон Неймана, будет играть центральную роль в когнитивной науке как метафора для разума и как инструмент для исследования.

Первый пример экспериментов по когнитивным наукам, проводимым в академическом учреждении, произошел в Школе менеджмента Sloan при Массачусетском технологическом институте, учрежденной J.C.R. Ликлайдер работает в отделе психологии и проводит эксперименты с использованием компьютерной памяти в качестве модели человеческого познания.

В 1959 году Ноам Хомский опубликовал резкий обзор Б. Книга Ф. Скиннера Вербальное поведение. В то время бихевиористская парадигма Скиннера доминировала в области психологии в Штатах. Большинство психологов настроены на функциональные возможности между стимулом и реакцией, не полагаясь на внутренние представления. Хомский утверждал, что для объяснения языка нам нужна теория вроде порождающей грамматики, которая не только приписывает внутренние представления, но и характеризует их основной порядок.

Термин когнитивная наука был введен Кристофером Лонге-Хиггинсом в его комментариях 1973 года к отчету Лайтхилла, который касался современного состояния Искусственного Интеллект исследование. В то же десятилетие были основаны журнал Cognitive Science и Cognitive Science Society. Учредительное собрание Общества когнитивных наук было проведено в Калифорнийском университете в Сан-Диего в 1979 году, в результате чего когнитивная наука стала всемирно заметным предприятием. В 1972 году Хэмпширский колледж начал первую программу бакалавриата по когнитивным наукам под руководством. В 1982 году при помощи профессора Стиллингса колледж Вассара стал первым в мире учебным заведением, предоставившим степень бакалавра в области когнитивных наук. В 1986 году в Калифорнийском университете в Сан-Диего был основан первый в мире факультет когнитивных наук.

. В 1970-х и начале 1980-х годов, по мере расширения доступа к компьютерам, исследования искусственного интеллекта расширились.. Такие исследователи, как Марвин Мински, писали компьютерные программы на таких языках, как LISP, чтобы попытаться формально охарактеризовать шаги, которые прошли люди, например, при принятии решений и решении проблем, в надежда на лучшее понимание <Вернуться мысли, а также надежда на создание искусственного разума. Этот подход известен как «символический ИИ».

В конце концов ограничения программы исследования символическогоИ стали очевидны. Например, кажется нереальным полностью перечислить человеческие знания в форме, пригодной для символической компьютерной программы. В конце 80-х и 90-х годах в качестве исследовательской парадигмы стали знакомой нейронные сети и коннекционизм. С этой точки зрения, которую часто приписывают Джеймсу МакКлелланду и Дэвиду Рамелхарту, разум можно охарактеризовать как набор сложных ассоциаций, представленных в виде многоуровневой сети. Критики утверждают, что есть некоторые феномены, которые лучше отражаются в символических моделях, и что коннекционистские модели часто настолько сложны, что обладают небольшой объяснительной силой. Недавно были объединены символические и коннекционистские модели, что позволило использовать обе формы объяснения. Хотя и коннекционизм, и символический подход оказались полезными для проверки различных гипотез и исследования подходов к пониманию аспектов познания и функций мозга более низкого уровня, ни один из них не является биологически реалистичным и, следовательно, оба страдают недостаточной нейробиологической достоверностью. Коннекционизм оказался полезным для компьютерного исследования того, как познание возникает в процессе развития и происходит в человеческом мозге, и предоставил альтернативы строго специфическим для предметной области / общему предметному подходу. Например, такие ученые, как Джефф Элман, Лиз Бейтс и Аннет Кармилофф-Смит, предположили, что сети в мозге возникают в результате динамического взаимодействия между ними и окружающей средой.

Критика

См. Критика когнитивной психологии.

Известные исследователи
ИмяГод рожденияГод участияВклад (я)
Дэвид Чалмерс 19661995Дуализм, трудная проблема сознания
Дэниел Деннет 19421987Предложил вычислительные системы перспектива (Модель с несколькими чертежами )
Джон Сирл 19321980Китайская комната
Дуглас Хофштадтер 19451979Гёдель, Эшер, Бах
Джерри Фодор 19351968, 1975Функционализм
Марвин Мински 19271970-е, начало 1980-хНаписал компьютерные программы на таких языках, как LISP, чтобы попытаться формально охарактеризовать этапы, через которые проходят люди, такие как принятие решений. и решение проблем
Кристофер Лонге-Хиггинс 19231973Создал термин когнитивная наука
Ноам Хомски 19281959Опубликовал рецензию на книгу Б.Ф. Скиннера Вербальное поведение, которая начала когнитивный подход против господствовавшего тогда бихевиоризма
Джордж Миллер 19201956Написал о возможностях человеческого мышления через ментальные представления
Герберт Саймон 19161956Соавтор Logic Theory Machine и General Problem Solver с теорией Аллена Ньюэлла, EPAM (элементарный воспринимающий и запоминающий), принятие организационных решений
Джон Маккарти 19271955Создал термин «искусственный интеллект» и организовал знаменитую Дартмутскую конференцию летом 1956 года, которая положила начало искусственному интеллекту как области
Маккаллоха и Питтса 1930–1940-х годовПервые разработки искусственных нейронных сетей
Дж. CR Licklider 1915Основание школы менеджмента Слоуна в Массачусетском технологическом институте
Дедре Гентнер 1983Разработка теории отображения структуры из рассуждений по аналогии
Аннет Кармилофф-Смит 19381992Объединение нейробиологии и вычислительной модели в теории когнитивного развития
Элеонора Рош 19381976Разработка теории прототипов категоризации

Некоторые из наиболее признанных имен в когнитивной науке обычно либо самые противоречивые, либо наиболее цитируемые. В философии некоторые знакомые имена включают Дэниела Деннета, который пишет с точки зрения вычислительных систем, Джон Сёрл, известный своим спорным аргументом Китайская комната, и Джерри Фодор, сторонник функционализма.

Среди других есть Дэвид Чалмерс, который защищает дуализм и известен тем, что формулирует проблему трудную сознание. и Дуглас Хофштадтер, известный тем, что написал Гёдель, Эшер, Бах, который ставит под сомнение природу слов и мысли.

В области лингвистики Ноам Хомский и Джордж Лакофф оказали влияние (оба также стали известными как политические комментаторы). В искусственный интеллект, Марвин Мински, Герберт А. Саймон и Аллен Ньюэл л видны.

Популярные имена в области психологии: Джордж А. Миллер, Джеймс Макклелланд, Филип Джонсон-Лэрд и Стивен. Пинкер. Антропологи Дэн Спербер, Эдвин Хатчинс и Скотт Атран участвовали в совместных проектах с когнитивными и социальными психологами, политологами и биологами-эволюционистами в попытках разработки общей теории формирования культуры, религии и политические ассоциации.

Вычислительные теории (с моделями и симуляциями) также были разработаны Дэвидом Румелхартом, Джеймсом Макклелландом и Филипом Джонсон-Лэрдом.

Другие материалы были сделаны Марвином Мински и Ноамом Хомски.

Намингс

Эпистемика - термин, введенный в 1969 г. Эдинбургским университетом, основавшим его Школу эпистемики. Эпистемику следует отличать от эпистемологии в том смысле, что эпистемология - это философская теория познания, тогда как эпистемология означает научное изучение знания.

Кристофер Лонге-Хиггинс определил это как «построение формальных моделей процессов (перцептивных, интеллектуальных и лингвистических), с помощью которых достигаются и передаются знания и понимание». В своем эссе 1978 года «Эпистемика: регулятивная система» Теория познания », Элвин Дж. Голдман утверждает, что ввел термин «эпистемика» для описания переориентации эпистемологии. Голдман утверждает, что его эпистемология является продолжением традиционной эпистемологии. Эпистемика в версии Голдмана, незначительно отличается от традиционной эпистемологии в ее союзе с психологией познания; эпистемика делает упор на детальном изучении психических процессов и механизмов обработки информации, которые приводят к знанию или убеждениям.

В середине 1980-х Школа Эпистемики был переименован в Центр когнитивных наук (CCS). В 1998 году CCS был включен в структуру Школы информатики Эдинбургского университета.

См. также
  • Философский портал
  • Психологический портал
Очерки
  • Наброски человеческого интеллекта - тематическое дерево, представляющее черты, способности, модели и области исследования человеческого интеллекта и т. д.
  • Краткое изложение мысли - тематическое дерево, которое включает многие виды мыслей, типы мышления, аспекты мышления, связанные области, и др.
Источники
Внешние ссылки
Последняя правка сделана 2021-05-15 13:59:26
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте