Когнитивная наука это: КОГНИТИВНАЯ НАУКА • Большая российская энциклопедия

КОГНИТИВНАЯ НАУКА • Большая российская энциклопедия

Авторы: Б. М. Величковский

КОГНИТИ́ВНАЯ НАУ́КА, ис­сле­ду­ет по­зна­ва­тель­ные (ког­ни­тив­ные)про­цес­сы функ­цио­ни­ро­ва­ния моз­га и ме­ха­низ­мы ре­гу­ля­ции по­ве­де­ния у че­ло­ве­ка и жи­вот­ных. К. н. вклю­ча­ет в се­бя ряд об­лас­тей пси­хо­ло­гии (пре­ж­де все­го ког­ни­тив­ную пси­хо­ло­гию), ин­фор­ма­ти­ки (в осо­бен­но­сти раз­ра­бот­ки в об­лас­ти ис­кус­ст­вен­но­го ин­тел­лек­та, ком­пь­ю­тер­но­го зре­ния и ней­рон­ных се­тей), лин­гвис­ти­ки (ког­ни­тив­ная линг­ви­сти­ка), фи­ло­со­фии, ней­ро­фи­зио­ло­гии, ан­тро­по­ло­гии и др. на­ук, яв­ля­ясь, по­доб­но на­тур­фи­ло­со­фии, мас­штаб­ной по­пыт­кой соз­да­ния еди­ной нау­ки о взаи­мо­свя­зи при­ро­ды и мыш­ле­ния че­ло­ве­ка. От­ли­чи­тель­ной осо­бен­но­стью ког­ни­тив­но­го под­хо­да яв­ля­ет­ся ак­цент на оп­ре­де­ляю­щей ро­ли зна­ний в ре­гу­ля­ции по­ве­де­ния. Зна­ния по­ни­ма­ют­ся как внут­рен­ние ре­пре­зен­та­ции (мен­таль­ные мо­де­ли) сре­ды и са­мо­го ор­га­низ­ма, ко­то­рые мо­гут быть как осоз­нан­ны­ми (экс­пли­цит­ны­ми), так и не­осоз­нан­ны­ми (им­пли­цит­ны­ми). Сло­во «ког­ни­тив­ный» в уз­ком смыс­ле от­носит­ся к про­цес­сам при­об­ре­те­ния, хра­не­ния и ис­поль­зо­ва­ния зна­ний. В ши­ро­ком смыс­ле сло­ва к не­му от­но­сят так­же «ме­та­ког­ни­тив­ные» зна­ния о зна­нии, со­дер­жа­ния вос­при­ятия, со­цио­куль­тур­ные нор­мы и сте­рео­ти­пы, а ино­гда и моз­го­вые ме­ха­низ­мы, эмо­ции, по­ве­де­ние. Эта мно­го­знач­ность от­ра­жа­ет раз­но­об­ра­зие кон­тек­стов ког­ни­тив­ных ис­сле­до­ва­ний, су­ще­ст­во­ва­ние не­сколь­ких па­ра­дигм, со­от­но­ше­ние ко­то­рых из­ме­ня­ет­ся в хо­де раз­ви­тия ког­ни­тив­ной нау­ки.

Тер­мин «К. н.» поя­вил­ся в 1970-х гг.; пер­вая кон­фе­рен­ция по К. н. со­стоя­лась в 1979 в Сан-Дие­го (США). В сво­их ис­то­ках К. н. вос­хо­дит к ра­цио­на­ли­стич. тра­ди­ции в по­ста­нов­ке про­блем по­зна­ния, пред­став­лен­ной кон­цеп­ция­ми Р. Де­кар­та, Г. В. Лейб­ни­ца и И. Кан­та. В то же вре­мя пред­ста­ви­те­ли К. н. ори­ен­тиру­ют­ся на ме­то­до­ло­гию по­зи­ти­виз­ма, под­чёр­ки­вая зна­че­ние эм­пи­ри­че­ских, пре­ж­де все­го экс­пе­ри­мен­таль­ных, ис­сле­до­ва­ний, по­лу­чив­ших раз­ви­тие в фи­зио­ло­гии и пси­хо­ло­гии. Важ­ный ис­точ­ник К. н. свя­зан с ло­ги­ко-ма­те­ма­тич. и се­мио­тич. ра­бо­та­ми, за­ло­жив­ши­ми ос­но­ву для воз­ник­но­ве­ния ки­бер­не­ти­ки и ком­пь­ю­тер­ной ре­во­лю­ции 2-й пол. 20 в.

Пер­во­на­чаль­но объ­е­ди­не­ние дис­ци­п­лин про­ис­хо­ди­ло в рам­ках вы­чис­ли­тель­но­го под­хо­да (англ. computational ap­proach), при ко­то­ром вся­кая тео­рия долж­на бы­ла в яв­ном ви­де стро­ить­ся как ма­те­ма­тич. мо­дель или ком­пь­ю­тер­ная про­грам­ма. Центр. по­ло­же­ние в К. н. за­ни­ма­ли ра­бо­ты в об­лас­ти ис­кусств. ин­тел­лек­та, на­прав­лен­ные на мо­де­ли­ро­вание функ­ций па­мя­ти, ре­пре­зен­та­ции язы­ко­вых зна­че­ний и про­цес­сов ре­ше­ния за­дач. Ней­ро­фи­зио­ло­гич. ме­ха­низ­мы этих и др. ког­ни­тив­ных про­цес­сов прак­ти­че­ски не ин­те­ре­со­ва­ли ис­сле­до­ва­те­лей, т. к. счи­та­лось, что про­грамм­ная реа­ли­за­ция не за­ви­сит от кон­крет­но­го суб­стра­та (по­доб­но от­но­си­тель­ной не­за­ви­си­мо­сти про­грамм­но­го обес­пе­че­ния от уст­рой­ст­ва ком­пь­ю­те­ра). С по­яв­ле­ни­ем в кон. 20 в. но­вых ме­то­дов трёх­мер­но­го кар­ти­ро­ва­ния ра­бо­ты моз­га (англ. brain imaging) си­туа­ция из­ме­ни­лась. На пер­вый план вы­дви­ну­лась ког­ни­тив­ная ней­ро­нау­ка, та­кие за­да­чи, как вы­яв­ле­ние за­ко­но­мер­но­стей раз­ви­тия функ­цио­наль­ных сис­тем моз­га, их свя­зи с фе­но­ме­нами соз­на­ния и по­зна­ва­тель­ной ак­тивно­сти. Мо­де­ли­ро­ва­ние ста­ло осу­ще­ст­в­лять­ся пре­им. с по­мо­щью ис­кусств. ней­рон­ных се­тей, до­пус­каю­щих эле­мен­тар­ные фор­мы обу­че­ния и учёт кон­тек­ста. В свя­зи с рас­шиф­ров­кой ге­но­ма че­ло­ве­ка воз­рос ин­те­рес к по­ис­ку ге­не­тич. ос­нов отд. ког­ни­тив­ных функ­ций и ин­ди­ви­ду­аль­ных раз­ли­чий (ког­ни­тив­ная ге­но­ми­ка). Про­ис­хо­дит сбли­же­ние К. н. с раз­де­ла­ми ней­ро­фи­зио­ло­гии и био­ло­гии, изу­чаю­щи­ми эмо­цио­наль­ную и мо­ти­ва­ци­он­ную ре­гу­ля­цию по­ве­де­ния (аф­фек­тив­ная ней­ро­нау­ка), а так­же с по­ис­ком со­ци­аль­ных ме­ха­низ­мов транс­ля­ции куль­тур­но-ис­то­рич. опы­та (куль­тур­но-ис­то­ри­че­ская пси­хо­ло­гия).

Раз­ви­тие К. н. сти­му­ли­ру­ет­ся ря­дом об­ще­на­уч­ных и фи­лос. про­блем, свя­зан­ных, напр., с вы­яс­не­ни­ем ро­ли ра­цио­наль­но­го мыш­ле­ния в при­ня­тии ре­ше­ний (Г. Сай­мон и Д. Ка­не­ман). Др. груп­па про­блем свя­за­на с изу­че­ни­ем при­ро­ды мен­таль­ных ре­пре­зен­та­ций ок­ру­жаю­ще­го ми­ра. По мне­нию од­но­го из ве­ду­щих пред­ста­ви­те­лей ког­ни­тив­ной лин­гвис­ти­ки – Дж. Ла­коф­фа, все зна­че­ния име­ют в сво­ей ос­но­ве те­лес­ные ощу­ще­ния. Пред­ста­ви­те­ли т. н. эко­ло­гич. под­хо­да (Дж. Гиб­сон и его по­сле­до­ва­те­ли) стре­мят­ся во­об­ще от­ка­зать­ся от по­ня­тия «мен­таль­ные ре­пре­зен­та­ции», пе­ре­ори­ен­ти­руя ис­сле­до­ва­ния по прин­ци­пу «Не спра­ши­вай, что внут­ри тво­ей го­ло­вы, а спра­ши­вай, внут­ри че­го твоя го­ло­ва». Ак­ту­аль­ной для К. н. ос­та­ёт­ся клас­сич. про­бле­ма субъ­ек­та ак­тив­но­сти, в ча­ст­но­сти, как ги­по­те­тич. внут­рен­не­го на­блю­да­те­ля, «рас­смат­ри­ваю­ще­го» мен­таль­ные ре­пре­зен­та­ции внеш­них объ­ек­тов (од­ним из ва­ри­ан­тов этой про­бле­мы яв­ля­ет­ся про­бле­ма по­ни­ма­ния ре­чи: ес­ли мы по­ни­ма­ем об­ра­щён­ную к нам речь, пе­ре­во­дя её на ги­по­те­тич. язык мыс­ли, то как мы по­ни­ма­ем этот язык мыс­ли?), а так­же про­бле­ма сво­бо­ды во­ли и от­вет­ст­вен­но­сти че­ло­ве­ка за его по­ступ­ки (в свя­зи с изу­че­ни­ем ней­ро­фи­зио­ло­гич. ме­ха­низ­мов при­ня­тия ре­ше­ний и ини­циа­ции про­из­воль­ных и не­про­из­воль­ных дей­ст­вий).

На­ря­ду с фун­дам. ис­сле­до­ва­ния­ми всё бо­лее ин­тен­сив­но раз­ви­ва­ют­ся прак­тич. при­ло­же­ния К. н. Так, ког­ни­тив­ная ней­роп­си­хо­ло­гия и ней­роп­си­хи­ат­рия иг­ра­ют ве­ду­щую роль в реа­би­ли­та­ции па­ци­ен­тов с по­ра­же­ния­ми моз­га и за­бо­ле­ва­ния­ми цен­траль­ной нерв­ной сис­те­мы. За­да­чей ког­ни­тив­ной эр­го­но­ми­ки яв­ля­ет­ся оп­ти­ми­за­ция гра­фич. и ре­че­вых ин­тер­фей­сов, обес­пе­чи­ваю­щих взаи­мо­дей­ст­вие че­ло­ве­ка и ком­пь­ю­те­ра. К чис­лу воз­ни­каю­щих ког­ни­тив­ных тех­но­ло­гий от­но­сят­ся тех­но­ло­гии вир­ту­аль­ной ре­аль­но­сти, ин­тер­фей­сов, чув­ст­ви­тель­ных к вни­ма­нию и на­ме­ре­ни­ям поль­зо­ва­те­ля, ме­то­ды функ­цио­наль­ной ней­ро­ви­зуа­ли­за­ции, тех­но­ло­гии ди­аг­но­сти­ки эмо­ций, ан­тро­по­морф­ных аген­тов и др. Раз­ви­тие ког­ни­тив­ных тех­но­ло­гий тес­но свя­за­но с био-, на­но- и ин­фор­ма­ци­он­ны­ми тех­но­ло­гия­ми.

КОГНИТИВНАЯ НАУКА | это… Что такое КОГНИТИВНАЯ НАУКА?

ТолкованиеПеревод

КОГНИТИВНАЯ НАУКА

КОГНИТИВНАЯ НАУКА

(от лат. cognito — познание; англ. cognitive science — наука о процессах познания) — область междисциплинарных исследований, изучающая познание и высшие мыслительные процессы с помощью информационных моделей. Включает дисциплины: эпистемологию, когнитивную психологию, лингвистику, психолингвистику, нейробиологию и компьютерную науку.
Основания К.н. были заложены в исследовании математика А. Тьюринга по конечным автоматам (1936), которому удалось показать, что для проведения любого вычисления достаточно повторения элементарных операций. Тем самым открылись перспективы для проверки и реализации известной идеи Т. Гоббса и Дж. Буля, что мы шл ен ие есть вычисление. Проверяя эту идею, математик К. Шеннон предположил (1948), что информацию правомерно представить как выбор одной из двух равновероятных альтернатив, а количество передаваемой через канал связи информации может быть измерено в битах или с помощью двоичной системы счисления (бит — это двоичный разряд, который может принимать значение 0 или 1). Шеннон также показал, что в электрических цепях выполняются операции алгебры логики. В дальнейшем эти результаты были применены к изучению мозга. Уже в 1948 У. Мак-Каллок и У. Пите выдвинули гипотезу о том, что мышление как процесс обработки когнитивной информации в принципе может протекать в нейронных сетях. Несколько позднее ими же была разработана первая нейронная модель мозга, где взаимодействие между сетями нейронов имитировали логические операции пропозиционального исчисления. Этот подход получил развитие в работах нейрофизиолога К.

Лешли, который в 1951 предположил, что мозг следует рассматривать как динамичный комплекс, состоящий из многих взаимодействующих систем. Заметный вклад в становление К.н. внесли также работы Н. Винера и его коллег в области кибернетики и теории автоматов, позволившие объяснить некоторые характерные виды активности центральной нервной системы, отталкиваясь от аналогии между целенаправленным функционированием механических систем и соответствующими формами поведения людей. Эти открытия послужили основой для дальнейших систематических попыток описания общей структуры когнитивной системы человека и формирования когнитивной психологии. С кон. 1960-х гг. анализ природы человеческого познания с помощью информационных моделей становится скорее правилом, чем исключением.
Решающее влияние на исследования познавательных и мыслительных процессов в К.н. оказала компьютерная революция, способствовавшая формированию здесь двух основных направлений. Одно из них ориентируется на создание новых когнитивных компьютерных моделей (напр. , разработанная еще в 1958 А. Ньюэллом и Г. Саймоном программа «Логичный теоретик»), которые в принципе могли бы рассматриваться как достаточно адекватные имитации различных аспектов человеческого познания. Др. направление связано с разработкой экспертных систем, т.е. программ, обобщающих экспертный уровень знаний в конкретных областях и обеспечивающих выполнение предписанных задач.
В К.н. разработаны два стандартных вычислительных подхода к моделированию когнитивных систем. Первый, более ранний, классический подход — сим-волицизм (symbolicism) — рассматривает мышление в терминах обработки символьной информации. Второй подход — коннекционизм (connectionism) — исходит из аналогии мыслительных процессов множеству соединений между узлами в сети. К.н. стремится дать объяснения лишь тем механизмам, участвующим в ментальных процессах, которые эмпирически фиксируются психологией, напр. — рассуждения, планирование, распознавание объектов и т.д.

Философия: Энциклопедический словарь. — М.: Гардарики. Под редакцией А.А. Ивина. 2004.

КОГНИТИВНАЯ НАУКА

    КОГНИТИВНАЯ НАУКА (cognitive science) — комплекс наук, изучающих познание и высшие мыслительные процессы на основе применения теоретико-информационных моделей. Включает в себя исследования, проводимые в таких областях, как эпистемология, когнитивная психология, лингвистика, психолингвистика, психофизиология, нейробиолошя и компьютерная наука. Основания когнитивной науки были заложены исследованиями математика А. Тьюринга по конечным автоматам (1936). Ему удалось показать, что для проведения любого вычисления достаточно повторения элементарных операций. Тем самым открылись перспективы для проверки и реализации известной идеи Т. Гоббса и Д. Буля, что мышление есть вычисление. Проверяя эту идею, математик К. Шеннон предположил в 1948, что каждый элемент информации может быть представлен как выбор одной из двух равновероятных альтернатив, а количество передаваемой через канал связи информации может быть измерено с помощью двоичной системы счисления (в битах).

К. Шеннон также показал, что в электрических цепях выполняются операции алгебры логики. В дальнейшем эти результаты были применены к изучению мозга. Уже в 1948 У. Мак-Каллох и В. Питгс выдвинули гипотезу о том, что мышление как процесс обработки когнитивной информации в принципе может протекать в нейронных сетях. Несколько позднее ими же была разработана первая нейронная модель мозга, где взаимодействие между сетями нейронов имитировали логические операции пропозиционального исчисления. Этот подход получил развитие в работах нейрофизиолога К. Лешли, который в 1951 предположил, что мозг следует рассматривать как динамичный комплекс, состоящий из многих взаимодействующих систем. Заметный вклад в становление когнитивной науки внесли также работы Н. Винера и его коллег в области кибернетики и теории автоматов, позволившие объяснить некоторые характерные виды активности центральной нервной системы, отталкиваясь от аналогии между целенаправленным функционированием технических систем и соответствующими формами поведения людей.

Эти открытия послужили основой для дальнейших систематических попыток описания общей структуры когнитивной системы человека и формирования когнитивной психологии. С кон. 1960-х гг. анализ природы человеческого познания с помощью информационных моделей становится общепринятым подходом. Серьезное влияние на исследования познавательных и мыслительных процессов в когнитивной науке оказала компьютерная революция, быстрое развитие вычислительной техники. В результате здесь постепенно стало доминирующим направление, ориентированное на создание новых когнитивных компьютерных моделей (напр., разработанная еще в 1958 программа Логический Теоретик), которые в принципе могли бы рассматриваться как достаточно адекватные имитации различных аспектов человеческого познания. Другое направление связано с разработкой экспертных систем, т. е. программ, обобщающих экспертный уровень знаний в конкретных областях и обеспечивающих выполнение предписанных задач. Современные компьютерные когнитивные модели находят все более широкое применение в самых разнообразных областях науки, в той или иной мере касающихся человеческого познания, — нейрофизиологии, когнитивной психологии, психолингвистике, лингвистике, эпистемологии и т.

д.

    Лит.: Наиссер У. Познание и реальность. М., 1981; Anderson J. A. The Architecture of Cognition. Cambr., 1983; Gardner Η. The Mind’s New Science: A History of Cognitive Revolution. N. Y. 1985.

    И. П. Меркулов

Новая философская энциклопедия: В 4 тт. М.: Мысль. Под редакцией В. С. Стёпина. 2001.

.

Игры ⚽ Нужен реферат?

• КОГЕН
• КОГНИТИВНАЯ СИСТЕМА

Полезное

Что такое когнитивная наука? | Forcepoint

You are here

Home:Cyber ​​Edu:Cognitive Science

Cyber ​​Edu

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука определена, объяснена и исследована

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука — это изучение того, как работает, функционирует и ведет себя разум. Как научная область исследования когнитивная наука требует применения нескольких существующих дисциплин, таких как философия, нейробиология или искусственный интеллект, чтобы понять, как мозг принимает решение или выполняет задачу.

Когнитивная наука стремится понять интеллект и поведение, которые могут помочь людям во многих отношениях, таких как разработка образовательных программ или создание более интеллектуальных устройств.

Понимание поведения в киберпространстве с помощью UEBA

Узнайте, как

Когнитивная наука: краткая история

С незапамятных времен человек пытался понять свой собственный разум. Некоторые из первых писателей говорили о чуде мысли и о глупости и мудрости, на которые способно человечество, часто в равной мере. Аристотель, один из первых греческих философов, говорил о мозге и его многочисленных функциях и, в частности, о человеческом знании.

Однако только в 1800-х годах наука психология начала действительно развиваться, и в частности область экспериментальной психологии. Именно в это время ученые приняли теорию бихевиоризма; идея о том, что определенное поведение было запрограммировано и возникало как биологическая реакция на раздражители. В 1879 году Вильгельм Вундт основал свою психологическую лабораторию. Некоторое время спустя Зигмунд Фрейд провел серию тематических исследований в поддержку своих теорий и идей.

В 1950-х годов началась когнитивная революция, когда ряд исследователей из разных областей начали разрабатывать теории разума, основанные на вычислительных процедурах и сложных представлениях (Миллер, Бродбент, Хомский, Ньюэлл, Шоу, Саймон). В 1960-х годах преобладающей стала когнитивная психология (Талвинг, Сперлинг), а с 1970-х годов более шестидесяти университетов Европы и Северной Америки разработали программы когнитивной науки.

Когнитивные научные теории

Существует множество когнитивных научных теорий, которые представляют, как работает разум. К ним относятся:

• Формальная логика
• Правила
• Концепции
• Аналогии
• Изображения
• Коннекционизм
• Теоретическая неврология
• Байесовский
• Глубокое обучение

У всех этих теорий есть схема объяснения. Например, в случае понятий у людей есть набор понятий, которые устанавливают иерархии частей и видов и другие ассоциации.

Методы когнитивной науки

Ученые-когнитивисты сегодня часто занимаются вычислительным моделированием и теоретизированием в своем стремлении понять разум и интеллект. Обычно это включает эксперименты с добровольными человеческими субъектами. Например, студенты часто принимают участие в лабораторных экспериментах с различными типами мышления, которые изучаются в контролируемых условиях.

Эти эксперименты часто включают в себя дедуктивное мышление, когда испытуемым необходимо формировать и применять идеи для решения ряда различных задач. Один известный когнитивный эксперимент известен как тест Струпа. Участникам показывают слова на экране в различных цветах, и они говорят, какого цвета это слово. Проблема в том, что тест предназначен для того, чтобы запутать мозг, поэтому слово «красный» на самом деле может отображаться желтым шрифтом. Эти тесты предназначены для измерения логического мышления, а также для оценки того, насколько быстро мозг испытывает стресс, когда дает неправильный ответ.

Что дальше для когнитивных исследований?

Когнитивная наука родилась из нашего желания понять, кто мы, почему мы думаем и как мы ведем себя. По мере того, как мы узнаем больше о нервных путях, реакциях на стимулы и условия и балуемся такими технологиями, как искусственный интеллект, когнитивная наука становится чем-то большим, чем просто способом понять смысл жизни. Благодаря достижениям в методах и технологиях когнитивных экспериментов ученые приближаются к открытию прорывов, которые могли бы вылечить изнурительные заболевания, такие как болезнь Паркинсона, и к разработке компьютерных алгоритмов, которые могут имитировать работу мозга и устранять необходимость в людях.

Связанные

Отчет

Думая о мышлении: изучение предвзятости в кибербезопасности с помощью идей когнитивной науки

Отчет

Исследование серого пространства кибербезопасности с помощью идей когнитивной науки

электронная книга

6 предубеждений, искажающих ваши стратегии кибербезопасности

Gartner SASE: «Будущее сетевой безопасности — в облаке»

Получите отчет Gartner

Исследование человеческого разума и интеллекта

Когнитивная наука определяется как область исследования, которая взаимодействует с несколькими дисциплинами, такими как неврология, компьютерные науки, психология, искусственный интеллект (ИИ), философия, лингвистика и антропология, для понимания когнитивных функций. функционирование человеческого разума и лежащие в его основе психические процессы. В этой статье подробно рассказывается о когнитивной науке, ее основных методах и пяти лучших приложениях в реальном мире.

Содержание

• Что такое когнитивная наука?
• Ключевые методы когнитивной науки
• Топ-5 приложений когнитивной науки

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука относится к области исследования, которая взаимодействует с несколькими дисциплинами, такими как неврология, информатика, психология, искусственный интеллект (ИИ), философия, лингвистика и антропология, чтобы понять когнитивное функционирование человеческого разума и лежащие в его основе психические процессы. . Основное внимание уделяется пониманию природы человеческого разума и того, как он использует ментальные представления для реализации, обработки, преобразования и управления знаниями.

Исследователи когнитивных функций стремятся глубже понять человеческий интеллект и поведение, исследуя функции нервной системы, которые включают в себя важнейшие умственные способности, такие как восприятие, память, эмоциональный опыт, обучение, рассуждение, решение проблем, принятие решений и язык. История когнитивной науки восходит к 1950-м годам, совпавшим с появлением искусственного интеллекта.

По сути, когнитивная наука опирается на разработку репрезентативных структур разума и анализ вычислительных процедур, которые работают с этими структурами, чтобы лучше понять, как мыслительный процесс разворачивается в человеческом мозгу. Здесь мысленные представления аналогичны компьютерным структурам данных, а вычислительные процедуры аналогичны вычислительным алгоритмам, оперирующим этими структурами данных.

Когнитивная наука включает в себя несколько подходов к раскрытию природы мысленных представлений и вычислительных процедур. Наиболее часто используемые методы включают:

1. Модели на основе правил

Подход на основе правил обычно используется с 1970-х годов. Согласно этой модели, мышление представляет собой применение правил вывода типа «ЕСЛИ… ТО…» к символам для представления структуры языковых предложений.

Например, рассмотрим правило «ЕСЛИ вы бежите слишком быстро в марафоне, ТО получите травмы». Применение этого правила к символу «вы слишком быстро пробежали полный марафон» дает выходной символ «вы получите травмы». При использовании другого правила «ЕСЛИ вы страдаете от травм, ТО ваше тело должно отдохнуть 10 часов, чтобы восстановиться» к последнему символу получается символ «ваше тело должно отдыхать 10 часов, чтобы восстановиться».

Модели, основанные на правилах, играют решающую роль в моделировании сложных аспектов человеческого мышления, таких как использование языка или решение проблем. Такие подходы, основанные на правилах, широко использовались в области медицины для разработки экспертных систем для практических целей.

2. Коннекционистские модели

Коннекционистский подход появился в 1980-х годах и относился к моделям параллельно-распределенной обработки. Они используют искусственные нейронные сети (ИНС) для моделирования нейронных структур в мозге, чтобы имитировать человеческое мышление. В отличие от подходов, основанных на правилах, коннекционистские модели выполняют параллельные вычислительные процессы, а не последовательно.

Обычно системы, основанные на правилах, используют правила логического вывода для имитации феноменов мышления. Однако коннекционизм больше связан с одновременным удовлетворением нескольких критериев и ограничений обработки данных. Таким образом, коннекционистская модель используется в современных приложениях для распознавания лиц. Он также используется для понимания психологических аспектов, включающих изучение языка, что является ключом к расшифровке человеческого мышления.

3. Теоретическая нейронаука

Развитие теоретической нейронауки вышло на первый план с окончательной интеграцией модели, основанной на правилах, и коннекционистского подхода. Это произошло в 1990-е и 2000-е годы, когда когнитивная наука была связана с нейронаукой с развитием связанных с мозгом технологий и инструментов, таких как магнитно-резонансная томография (МРТ) и функциональная МРТ (фМРТ), которые могли наблюдать активность мозга в режиме реального времени в экспериментальных установках.

Более того, с появлением теоретической нейронауки были разработаны вычислительные модели, которые могли визуализировать возбуждение нейронов (активность мозга) внутри мозга. Это помогло расшифровать процесс принятия решений, сложный процесс (рассуждения высокого уровня), происходящий в области префронтальной коры головного мозга. Более того, эти модели также помогли лучше понять человеческие эмоции, связанные с областью миндалевидного тела мозга.

В частности, эта область объединила правила вывода и нейронные сети для создания моделей, которые могли бы имитировать гораздо больше психических функций, чем могли бы достичь отдельные модели, основанные на правилах, или коннекционистские модели.

4. Байесовские модели

Когнитивная наука в значительной степени опирается на байесовские модели для понимания психологических характеристик, таких как зрение, двигательный контроль, социальное познание, обучение и другие. В основе этих моделей лежит теорема Байеса, которая связывает факторы вероятности с человеческим пониманием. Такие модели также используются в современных робототехнических приложениях.

5. Модели глубокого обучения

Когнитивная наука использует искусственный интеллект для декодирования человеческого разума с 1950-х годов. Более того, благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта подходы глубокого обучения используются в таких приложениях, как игры, распознавание объектов, языковой перевод и других смежных областях.

На фундаментальном уровне глубокое обучение развивается на основе коннекционистских моделей и теоретической нейронауки. Однако он использует гораздо более сложные и продвинутые алгоритмы, а также нейронные сети, имеющие множество нейронных слоев. Сделав еще один шаг вперед, глубокое обучение теперь исследуется посредством обучения с подкреплением; в котором обучение сочетается с вознаграждением от предыдущих примеров для точной настройки модели.

• AlphaGo от DeepMind — пример такой модели обучения с подкреплением, которая победила игрока в го в 2016 году.

Сегодня глубокое обучение проникает в нейробиологию и приводит к значительному развитию в областях когнитивной психологии.

Помимо подходов, упомянутых выше, ментальные представления и вычисления, которые раскрывают детали того, как работает разум (как активируются нейроны при выполнении определенных задач), были исследованы с помощью когнитивных теорий логических правил, понятий, образов, предложений и аналогий.

Подробнее: 10 лучших алгоритмов машинного обучения в 2022 году

Ключевые методы когнитивной науки

Когнитивная наука объединяет различные взгляды и области для реализации научных исследований разума и интеллекта. Основные методы, используемые в когнитивной науке, включают психологические эксперименты, проводимые на людях, методы визуализации мозга и подходы к компьютерному моделированию.

Давайте разберемся с каждым методом подробнее:

1. Психологические/поведенческие эксперименты

Для количественной оценки и понимания разумного поведения необходимо изучать поведенческие реакции субъектов на различные стимулы, поскольку это показывает, как любые стимулы обрабатываются человеческим мозгом. Этого можно добиться, проводя психологические или поведенческие эксперименты с участием участников. Такие эксперименты показывают поведенческие черты и поведенческий выбор пользователей.

Эти эксперименты помогают отслеживать следующие переменные для вовлеченных участников:

• Время реакции участника: Эта переменная записывает период между предъявлением стимула и реакцией пользователя. Разрыв во времени в основном указывает на способность человека к познанию, на то, как он думает и как человек обрабатывает стимулы, что также говорит о врожденной природе человека.
• Психофизический ответ: Психофизические эксперименты относятся к области когнитивной психологии, в которой записываются реакции пользователя на определенные события, чтобы лучше понять когнитивные предубеждения субъекта и сенсорные реакции. Например, можно провести эксперименты, чтобы определить, как пользователь может реагировать на громкую музыку или сигналы дорожного движения. Он также может определить, как пользователи оценивают различные цветовые текстуры или реагируют на звуки, превышающие определенный порог.
• Отслеживание взгляда: Когнитивные процессы, такие как визуальное восприятие и языковая обработка, идентифицируются с помощью этой переменной. Когда пользователь сфокусирован на чем-то, его глаза какое-то время демонстрируют минимальное движение. Одним из примеров может быть отслеживание глаз субъекта во время выполнения онлайн-задачи. Наблюдение может показать скорость принятия решения и помочь понять, как заинтересованное лицо обработало решение.

2. Визуализация мозга

Визуализация мозга позволяет наблюдать активность мозга субъекта в режиме реального времени во время выполнения задачи. Он связывает поведение пользователя с когнитивной функцией мозга, чтобы получить представление о том, как мозг обрабатывает информацию. Методы визуализации мозга занимают центральное место в когнитивной нейробиологии.

Некоторые инструменты, используемые для визуализации:

• ОФЭТ (однофотонная эмиссионная компьютерная томография) и ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография): ОФЭКТ и ПЭТ вводят радиоактивные изотопы в кровь пользователя, которые переносятся дальше в мозг . Наблюдая за взаимодействием радиоактивных изотопов в мозге, можно выявить активные области мозга и сравнить их с неактивными.
• ЭЭГ (электроэнцефалография): ЭЭГ относится к размещению электродов на коже головы субъекта и регистрации возбуждения нейронов путем обнаружения электрических полей, которые нейроны в коре головного мозга генерируют как мысли и обрабатывают в мозгу.
• фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография): фМРТ регистрирует количество насыщенной кислородом крови, поступающей в мозг, при этом количество насыщенной кислородом крови прямо пропорционально активности нейронов в головном мозге. Этот показатель используется для определения областей мозга, которые выполняют определенную функцию.
• Оптическое изображение: Этот процесс использует инфракрасные передатчики и приемники для определения количества света, отраженного различными областями мозга. Поскольку оксигенированная и деоксигенированная кровь по-разному отражают свет, можно локализовать активные и неактивные области мозга на основе переменной отражения света.
• МЭГ (магнитоэнцефалография): Процесс МЭГ регистрирует магнитные поля вокруг коры головного мозга, подобно электродам ЭЭГ. Это помогает выявить активные области мозга, когда субъект подвергается определенной задаче.

3. Компьютерное моделирование

Компьютерное моделирование требует систематического представления проблемы, которую можно логично интерпретировать и решать. Здесь в игру вступает ментальное представление, о котором говорилось ранее. Здесь проверяются вычислительные модели, аналогичные мыслительным операциям, для оценки проводимых поведенческих или психологических экспериментов. Однажды построенные модели используются в будущем для оценки мозговой активности людей.

Фундаментальные подходы используются для целей моделирования:

• Символическое моделирование: В этом подходе психические функции отображаются на символы. Символическое когнитивное моделирование используется для исследования и моделирования когнитивного принятия решений, социального познания и организационного познания.
• Субсимвольное моделирование: Этот подход используется в коннекционистских моделях, которые обычно полагаются на нейронные сети. Коннекционистская модель основывается на том факте, что разум или мозг представляет собой композицию нескольких узлов, а его функции решения проблем являются результатом связей, которые соединяют такие узлы. ИНС лучше всего подходит для такой реализации.
• Гибридное моделирование: Гибридное моделирование сочетает в себе два или более подходов, таких как использование символических моделей для сопоставления с коннекционистскими моделями, которые помогают разрабатывать гибридные интеллектуальные системы. Более того, байесовские модели, полученные с помощью машинного обучения, также являются частью гибридного моделирования.

Все рассмотренные выше подходы используются либо как автономные вычислительные модели, либо как гибридные модели для моделирования когнитивных способностей, таких как язык, зрение, восприятие и т. д. Такие модели играют решающую роль в лучшем понимании человеческого познания и, в свою очередь, , позволяют разрабатывать интеллектуальные системы, обладающие способностями к принятию решений и рассуждениям наравне с человеческими.

К другим нейробиологическим методам, помогающим понять человеческий разум, относятся прямая стимуляция мозга, единичная запись и исследования вскрытия. При прямой стимуляции мозга к субъекту подается ток через электроды для улучшения когнитивных функций. В методе единичной записи используется система микроэлектродов для определения электрофизиологических реакций субъекта на один нейрон, пока субъект выполняет задание.

Посмертные исследования относятся к исследованиям мозга, проводимым на мозге человека после его смерти в случаях, когда субъект страдал каким-либо феноменологическим состоянием, таким как проблемы с речью, паралич или болезнь Альцгеймера.

Узнать больше: Что такое HCI (взаимодействие человека и компьютера)? Значение, важность, примеры и цели

Топ-5 приложений когнитивной науки

Когнитивная наука разрабатывает эмпирические теории разума, которые находят применение в нескольких областях, таких как образование, исследование операций, инженерия человеческого фактора, управление человеческими ресурсами, медицина и т. д. Давайте углубимся в роль, которую играет когнитивная наука в развитии каждой из этих областей.

1. Образование

Когнитивные науки вносят значительный вклад в академическую сферу, делая обучение более увлекательным. Здесь изучаются критические факторы, такие как визуальное восприятие или реакция на слуховые тоны, влияющие на учащегося, чтобы улучшить процесс обучения. Это достигается путем ответов на фундаментальные вопросы, такие как «как долго учащийся может оставаться полностью сосредоточенным на задаче?», «как мозг расшифровывает полученную информацию?» и «как можно избежать отвлекающих факторов, чтобы улучшить концентрацию?», которые помочь учителю развить понимание когнитивной психологии группы студентов в классе. Это помогает лучше разработать учебный план.

Кроме того, когнитивная наука также позволяет персонализировать учебные программы, что может помочь преподавателям разработать планы обучения, основанные на результатах, для учащихся со схожими когнитивными характеристиками. Преподавательский состав получает представление об умственных способностях учащихся с помощью визуальных и слуховых моделей поведения. Это позволяет им разрабатывать персонализированные академические программы для отдельных лиц на основе сигналов восприятия.

2. Исследование операций

Исследование операций — это область исследования, в которой применяются научные методы для беспрепятственного управления и администрирования военными, государственными, промышленными и коммерческими процессами путем принятия решений, ответственных за управление операциями системы. Это означает, что он фокусируется на том, как принимаются или должны приниматься управленческие решения, как обрабатывать данные, необходимые для эффективного принятия решений, и как реализовывать решения. На все эти вопросы отвечает когнитивная наука, поскольку принятие решений — это ментальное явление, и его лучше понять, разгадывая тайны человеческого разума.

Таким образом, когнитивная наука в исследованиях операций направлена ​​на улучшение работы существующих организационных и административных систем. Здесь когнитивная наука объединяет несколько других потоков знаний, таких как теория коммуникаций, теория принятия решений, поведенческие науки и общая теория систем, чтобы повысить результаты исследования операций.

3. Инженерия человеческого фактора

Инженерия человеческого фактора — это прикладная научная дисциплина, которая фокусируется на проектировании рабочего и жилого пространства на основе требований пользователя. Эта прикладная область возникла во время Второй мировой войны, когда новая военная техника была настолько сложной, что никому было трудно безопасно ее эксплуатировать. Это привлекло внимание к «человеческому фактору», поскольку стало необходимо разрабатывать оборудование, которым мог бы легко управлять каждый.

С выходом на передний план когнитивной науки развитие в направлении инженерии человеческого фактора набирало обороты. Сегодня основное внимание уделяется разработке продуктов, оборудования, объектов и сред с учетом их пригодности для людей и, в то же время, обеспечению повышения эффективности работы, выполняемой людьми.

Короче говоря, когнитивная наука работает рука об руку с областью человеческого фактора, применяя информацию, которая определяет человеческие когнитивные способности, психологические способности и поведение, при разработке систем, которые хорошо подходят для людей всех категорий.

4. Управление человеческими ресурсами

Отделы кадров наблюдают смену парадигмы в своей деятельности, поскольку HR-специалисты все чаще используют инструменты и приложения, раскрывающие человеческий интеллект. Когнитивные системы, использующие модели, управляемые данными, изучаются для найма, которые не только помогают в поиске и отслеживании талантов, но и определяют стили работы в компании. Кроме того, сотрудники отдела кадров также используют когнитивные инструменты для улучшения процесса принятия решений.

Бизнес-менеджеры также получают выгоду от когнитивных систем, поскольку информация членов команды передается им напрямую с помощью легкодоступных приложений и инструментов, что снижает нагрузку на специалистов по кадрам. Это позволяет членам отдела кадров выполнять другие задачи, такие как установление деловых отношений с новыми поставщиками/компаниями или предоставление стратегических рекомендаций высшему руководству и так далее.

5. Медицина

Когнитивно-научные психологические эксперименты и вычислительные модели сыграли ключевую роль в разработке подходящих подходов к медицинскому обоснованию, которые помогли диагностировать и лечить болезни, заболевания и недомогания. Более того, с ростом осведомленности о психическом здоровье решающее значение приобретает понимание когнитивных и нервных процессов, которые разворачиваются в здоровом уме. Именно здесь когнитивная наука играет ключевую роль.

Когнитивная наука также дает нам способы справиться с психическими проблемами, такими как депрессия, или даже справиться с такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера и шизофрения.

Ключевые разработки

Помимо приложений, рассмотренных выше, когнитивная наука также влияет на ряд других отраслей. Давайте посмотрим на современные тенденции, в которые когнитивная наука вносит огромный вклад.

• Общий искусственный интеллект : AGI намеревается разработать машины, демонстрирующие человеческие способности к рассуждению. Сегодня глубокие нейронные и мультимодальные нейронные сети используются в качестве инструментов обучения с подкреплением для создания полноценных систем ОИИ.
  С развитием когнитивной науки и искусственного интеллекта эксперты в этой области ожидают, что первая система ОИИ появится в течение следующих трех десятилетий.

• Интерфейсы мозг-машина: Интерфейсы мозг-машина обеспечивают прямую связь между нейронными структурами и машинами. Сегодня эти интерфейсы позволяют пользователям управлять своими протезами рук и ног, просто отдавая команды в уме (мыслях).
  В 2019 году Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выделило средства группе исследователей из Университета Карнеги-Меллона на разработку нейроинтерфейса, который можно носить как носимое устройство и который может записывать и моделировать активность мозга в режиме реального времени. Кроме того, такие компании, как Neuralink, пытаются разработать мозговые интерфейсы, которые позволят нам записывать и воспроизводить функции мозга.

• Визуализация мозга: Методы визуализации мозга позволяют понять, как мозг обрабатывает информацию. Кроме того, это также помогает исследовать, как болезнь может нарушить способность мозга обрабатывать данные.
  Проект «Человеческий мозг», финансируемый ЕС, начался в 2013 году с целью изучения сетей мозга, сознания и ИНС путем разработки полной модели нервной системы. Когнитивная наука является большой частью этого проекта. Точно так же группа ученых, работающих над проектом OpenWorm, успешно загрузила разум круглого червя (Caenorhabditis elegans) в робота по имени Lego с помощью программного обеспечения. Программное обеспечение заставляет робота думать, действовать и вести себя как червь.

Глядя на текущие разработки, можно сказать, что мы постепенно приближаемся к лучшему пониманию нашего разума и мозга. Благодаря таким усилиям мы лучше разрабатываем машины, которые могут «думать и действовать» самостоятельно.

Подробнее : Что такое сверхискусственный интеллект (ИИ)? Определение, угрозы и тенденции

Вывод

Когнитивная наука возникла благодаря человеческому желанию и любопытству лучше понять, как мы думаем и действуем и как мозг обрабатывает огромные объемы данных. С ростом сложности таких технологий, как искусственный интеллект, визуализация мозга и мощные нейронные интерфейсы, расшифровка разума стала намного проще.

Более того, когнитивные эксперименты и методы позволили нам изучить умственные способности, играющие роль в таких заболеваниях, как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера и шизофрения. Достижения в когнитивной науке также позволили нам разработать компьютерные алгоритмы, которые могут имитировать человеческий мозг. Если наше технологическое мастерство продолжит расти нынешними темпами, недалек тот день, когда мы сможем расшифровать значение каждой отдельной нейронной активности в мозгу.