Asal usul kognitivisme dan kecerdasan manusia
Asal usul kognitivisme
ITU kognitivisme adalah pendekatan dalam psikologi yang berfokus pada mekanisme internal pemikiran, memperlakukan pikiran manusia sebagai sistem pemrosesan informasi. Asal usul pendekatan ini terutama dimulai pada tahun 1950-an dan 1960-an, sebagai reaksi terhadap behaviorisme, yang sangat dominan pada saat itu dan berfokus secara eksklusif pada perilaku yang dapat diamati, mengabaikan proses mental internal.
ITU yayasan Kognitivisme didasarkan pada karya tokoh-tokoh terkenal seperti Jean Piaget, yang mempelajari perkembangan kognitif pada anak-anak, atau Noam Chomsky, yang kritiknya terhadap psikologi behavioris dan teori pembelajaran verbal sangat penting untuk orientasi psikologi ke arah yang lebih mendalam. mempelajari pikiran dan kapasitasnya.
Bukan suatu kebetulan bahwa kemunculan kognitivisme bertepatan dengan kebangkitan ilmu komputer dan sibernetika, yang telah memberikan model dan metafora baru untuk mengkonseptualisasikan cara kerja pikiran. Misalnya pemrosesan informasi dalam memori, operasi algoritmik, dan penggunaan model komputasi untuk merepresentasikan proses berpikir.
Kecerdasan Manusia
akukecerdasan manusia adalah fakultas kompleks yang mencakup beragam kemampuan seperti pemecahan masalah, pemahaman, pembelajaran, adaptasi terhadap konteks baru, kreativitas, dan manipulasi simbol dan konsep. Dalam kerangka kognitivis, kecerdasan manusia sering kali dibayangkan sebagai hasil proses kognitif yang dapat dipecah dan dianalisis secara ilmiah.
Salah satu kemajuan besar dalam memahami kecerdasan manusia melalui prisma kognitivisme adalah perkembangan psikologi kognitif, suatu disiplin ilmu yang didedikasikan untuk mempelajari proses mental dan pengaruhnya terhadap perilaku manusia. Penelitian ilmu saraf juga berkontribusi pada pemahaman kita tentang kecerdasan, mengungkap fungsi dasar otak, dan mengeksplorasi bagaimana struktur otak berpartisipasi dalam proses kognitif.
Teori kecerdasan majemuk, yang dikemukakan oleh psikolog seperti Howard Gardner, juga memperkaya perdebatan dengan menyatakan bahwa kecerdasan bukanlah suatu kemampuan umum yang tunggal, melainkan seperangkat keterampilan yang spesifik dan independen. .
Selain itu, pemahaman saat ini tentang kecerdasan manusia sangat dipengaruhi oleh kecerdasan buatan (AI). Paradoksnya, dalam upaya menciptakan mesin yang meniru kecerdasan manusia, para peneliti mendapatkan wawasan baru tentang sifat kecerdasan kita sendiri.
Perpaduan antara AI dan psikologi kognitif telah menghasilkan kemajuan di kedua bidang tersebut, yang mengarah pada kemajuan signifikan dalam pemahaman dan kemampuan kita untuk memodelkan proses intelektual.
Untuk membandingkan kecerdasan manusia dengan kecerdasan buatan, mari kita kembali ke dasar AI untuk menarik kesimpulan:
Landasan teoritis AI
Landasan teoritis AI berakar pada bidang matematika dan ilmu komputer. Mereka sebagian besar muncul dari penelitian di bidang logika formal, algoritma, dan teori komputasi yang dikembangkan oleh tokoh-tokoh seperti Alan Turing dan John von Neumann. Yayasan tersebut antara lain:
- Kognisi pemodelan: yang berupaya mereproduksi proses mental manusia.
- Logika simbolis: yang didasarkan pada representasi pengetahuan dan sistem inferensi.
- Pembelajaran mesin: yang memungkinkan mesin belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya.
- Pengoptimalan: yang bertujuan untuk menemukan solusi terbaik terhadap masalah tertentu dalam konteks tertentu.
- Teori permainan: yang mempelajari keputusan strategis dalam situasi persaingan atau kerjasama.
Kecerdasan buatan simbolik vs koneksionis
Di bidang AI, telah lama terdapat perbedaan utama antara dua pendekatan:kecerdasan buatan simbolis, sering dikaitkan dengan manipulasi simbol logika untuk mensimulasikan penalaran dan model manusia koneksionis, yang mengambil inspirasi dari struktur saraf otak untuk membuat jaringan saraf tiruan.
Kedua filosofi ini menggambarkan persamaan dan perbedaan mendasar dalam AI:
- Pendekatan simbolik didasarkan pada pemahaman pengetahuan yang eksplisit dan formal, sedangkan pendekatan koneksionis mengandalkan pola pembelajaran implisit.
- AI simbolik seringkali lebih transparan dan keputusannya lebih mudah dijelaskan, namun bisa jadi terbatas ketika dihadapkan pada kompleksitas masalah tertentu di dunia nyata.
- AI yang bersifat koneksionis, khususnya melalui pembelajaran mendalam, unggul dalam pengenalan pola dan pengelolaan data dalam jumlah besar, namun terkadang mengalami kekurangan transparansi (kotak hitam).
Pemrosesan informasi: Perbandingan antara otak dan mesin
Pemrosesan informasi adalah fungsi utama untuk memahami kompleksitas otak manusia serta fungsi sistem komputer modern. Mari kita jelajahi persamaan dan perbedaan cara otak manusia dan mesin memproses informasi.
Kapasitas pemrosesan dan penyimpanan
Otak manusia memiliki sekitar 86 miliar neuron, masing-masing mampu membentuk banyak koneksi sinaptik, memungkinkannya melakukan tugas-tugas kompleks dengan efisiensi energi yang tinggi.
Di sisi lain, mesin saat ini, meskipun dapat mengelola dan menyimpan data dalam jumlah besar, masih memerlukan banyak energi untuk beroperasi dan kurang memiliki ketangkasan alami otak untuk belajar dan beradaptasi dengan efisiensi yang sama.
Pembelajaran dan kemampuan beradaptasi
Otak manusia luar biasa dalam hal pembelajaran dan kemampuan beradaptasi. Berkat neuroplastisitas, ia dapat merestrukturisasi dirinya sendiri, memperoleh keterampilan baru, dan beradaptasi dengan situasi baru. Mesin, melalui pembelajaran mesin dan jaringan saraf tiruan, mulai meniru kemampuan pembelajaran ini.
Namun, bahkan algoritma paling canggih sekalipun seperti Pembelajaran Mendalam belum bisa menandingi kemampuan bawaan otak untuk memahami dan mengintegrasikan konsep-konsep abstrak secara organik.
Kecepatan pemrosesan
Dalam hal kecepatan pemrosesan, mesin sering kali memiliki keunggulan. Komputer dapat melakukan operasi matematika dengan kecepatan yang tidak tertandingi oleh otak manusia.
Namun, pengambilan keputusan dan penyelesaian masalah yang kompleks dalam situasi yang ambigu atau berubah-ubah adalah area di mana otak unggul karena kemampuannya untuk melakukan tugas-tugas paralel dan membuat penilaian heuristik yang cepat.
Memahami konteks dan nuansa
Salah satu keterbatasan mesin yang paling mencolok dibandingkan otak manusia adalah kemampuannya memahami konteks dan nuansa. Otak luar biasa dalam memahami seluk-beluk bahasa, budaya, emosi, dan faktor kontekstual lainnya, sesuatu yang belum sepenuhnya dikuasai oleh mesin, meskipun ada kemajuan dalam AI. Sistem AI seperti GPT-3 Mereka mengambil langkah besar ke arah ini, namun masih banyak yang harus dilakukan untuk mencapai pemahaman kontekstual yang sebenarnya.
Singkatnya, perbandingan pemrosesan informasi antara otak dan mesin sangatlah kompleks dan menyoroti batasan dan kemampuan luar biasa dari kedua sistem. Meskipun mesin berkembang pesat, namun mesin belum sepenuhnya menggantikan proses kognitif manusia secara keseluruhan.
Koeksistensi antara manusia dan mesin menawarkan peluang besar di masa depan, baik dalam meningkatkan kemampuan manusia atau dalam pengembangan AI yang canggih.
Kemajuan dalam pembelajaran mesin: menuju konvergensi dengan kognitivisme?
Kebangkitan Kognitivisme
ITU kognitivisme berfokus pada studi tentang pemikiran dan proses mental, berusaha memahami bagaimana manusia memandang, belajar, mengingat, dan memecahkan masalah. Ilmu kognitif ini mengacu pada berbagai disiplin ilmu seperti psikologi, neurobiologi, filsafat pikiran dan ilmu komputer untuk mencoba memetakan arsitektur dan fungsi otak manusia.
Paralel antara pembelajaran mesin dan kognitivisme
Banyak prinsip pembelajaran mesin menemukan gema dalam kognitivisme. Misalnya, jaringan saraf tiruan, yang dirancang untuk meniru fungsi neuron manusia, menunjukkan upaya rekayasa untuk mereplikasi pemrosesan informasi seperti yang terjadi di otak. Konsep seperti pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi juga mencerminkan beberapa proses pembelajaran manusia, meskipun dalam cara yang disederhanakan.
Kontribusi pembelajaran mesin terhadap kognitivisme
Pendekatan inovatif dalam pembelajaran mesin memberi pencerahan baru pada perspektif kognitivisme. Dengan menghasilkan model yang dapat memproses kumpulan data yang kompleks dan masif, pembelajaran mesin menawarkan alat untuk menguji teori kognitif pada skala yang sebelumnya tidak terbayangkan. Selain itu, mengembangkan antarmuka otak-komputer dapat merevolusi cara kita memahami dan berinteraksi dengan otak manusia.
Konvergensi antara AI dan ilmu kognitif
Ada potensi konvergensi antara pembelajaran mesin dan ilmu kognitif. Lebih khusus lagi, pemodelan komputasi dari AI dapat menghasilkan pemahaman yang lebih baik tentang pemrosesan informasi pada manusia, dan sebaliknya, intuisi tentang fungsi kognitif manusia dapat menginspirasi arsitektur algoritmik baru. Beberapa peneliti berpendapat bahwa konvergensi ini dapat menghasilkan bentuk AI yang lebih kuat, fleksibel, dan mampu menghasilkan kecerdasan yang sesungguhnya.
Akhirnya, itu pembelajaran mesin dan kognitivisme mengejar tujuan paralel: memahami dan mensimulasikan kecerdasan, baik buatan maupun alami. Menggabungkan kedua bidang ini tidak hanya dapat mempercepat pengembangan AI, namun juga memperdalam pemahaman kita tentang pikiran manusia. Namun, kita masih berada pada tahap awal dari hubungan simbiosis ini, dan hanya masa depan yang akan menentukan potensi penuhnya.
