認知主義と人間の知性の起源
認知主義の起源
ザ 認知主義 心理学におけるアプローチであり、人間の心を情報処理システムとして扱い、思考の内部メカニズムに焦点を当てます。このアプローチの起源は、主に 1950 年代と 1960 年代に遡ります。行動主義は当時非常に支配的であり、観察可能な行動のみに焦点を当て、内部の精神的プロセスを無視していました。
ザ 基礎 認知主義の理論は、子供の認知発達を研究したジャン・ピアジェや、行動主義心理学と言語学習理論の批判が心理学をより深い方向に向ける上で極めて重要な役割を果たしたノーム・チョムスキーなどの著名な人物の研究に基づいています。心とその能力の研究。
認知主義の出現が、心の働きを概念化するための新しいモデルや比喩を提供したコンピューター科学とサイバネティクスの台頭と一致しているのは偶然ではありません。たとえば、メモリ内での情報処理、アルゴリズム操作、思考プロセスを表現するための計算モデルの使用などです。
人間の知性
L’人間の知性 問題解決、理解、学習、新しい状況への適応、創造性、記号や概念の操作など、多様な能力を網羅する複合的な能力です。認知主義の枠組みの中で、人間の知性は、科学的に分解して分析できる認知プロセスの結果として構想されることがよくあります。
認知主義のプリズムを通して人間の知性を理解する上での大きな進歩の 1 つは、精神プロセスとそれが人間の行動に及ぼす影響を研究する専門分野である認知心理学の発展です。神経科学の研究は、脳の根底にある機能を明らかにし、脳の構造が認知プロセスにどのように関与しているかを調査することで、知能の理解にも貢献してきました。
ハワード・ガードナーなどの心理学者によって提案された多重知能の理論も、知能が単一の一般的な能力ではなく、特定の独立したスキルのセットであることを示唆することで議論を豊かにしました。
さらに、人間の知能に関する現在の理解は、人工知能 (AI) の影響を大きく受けています。逆説的ですが、研究者たちは人間の知能を模倣する機械の開発を目指して、私たち自身の知能の性質について新たな洞察を獲得しました。
AI と認知心理学の間のこの往復は、両方の分野の改善につながり、知的プロセスの理解とモデル化能力の大幅な進歩につながりました。
人間の知能と人工知能の知能を比較するために、AI の基礎に立ち返って結論を導き出しましょう。
AIの理論的基礎
AI の理論的基礎は、数学とコンピューター サイエンスの分野に根ざしています。これらは主に、アラン チューリングやジョン フォン ノイマンなどの人物によって開発された形式論理、アルゴリズム、計算理論の研究から生まれました。これらの基盤には次のものが含まれます。
- 認知のモデリング: 人間の精神プロセスを再現しようとしています。
- 記号論理: これは知識表現と推論システムに基づいています。
- 機械学習: これにより、マシンはデータから学習し、パフォーマンスを向上させることができます。
- 最適化： これは、特定の状況で特定の問題に対する最適な解決策を見つけることを目的としています。
- ゲーム理論： 競争または協力の状況における戦略的決定を研究します。
シンボリック人工知能 vs コネクショニスト人工知能
AI の分野では、長い間、次の 2 つのアプローチの間に主な相違がありました。象徴的な人工知能、多くの場合、人間の推論やモデルをシミュレートするための論理シンボルの操作に関連付けられます。 コネクショニスト、脳の神経構造からインスピレーションを得て人工ニューラルネットワークを作成します。
これら 2 つの哲学は、AI 内の基本的な類似点と相違点を示しています。
- 記号的アプローチは知識の明示的かつ形式的な理解に基づいていますが、コネクショニスト的アプローチは暗黙的な学習パターンに依存しています。
- 多くの場合、シンボリック AI はより透明性が高く、その決定はより説明可能ですが、特定の現実世界の問題の複雑さに直面すると、限界が生じる可能性があります。
- コネクショニスト AI は、特に深層学習を通じて、パターン認識と大量のデータの管理に優れていますが、透明性の欠如 (ブラック ボックス) に悩まされることがあります。
情報処理：脳と機械の比較
情報処理は、人間の脳の複雑さと現代のコンピューター システムの機能を理解するための重要な機能です。人間の脳と機械が情報を処理する方法の類似点と相違点を探ってみましょう。
処理能力とストレージ
人間の脳には約 860 億個のニューロンがあり、それぞれが複数のシナプス接続を形成できるため、高いエネルギー効率で複雑なタスクを実行できます。
一方、現在のマシンは、膨大な量のデータを管理および保存できますが、動作するには依然として多量のエネルギーを必要とし、同じ効率で学習して適応するための脳本来の機敏性が欠けています。
学習と適応力
人間の脳は学習能力と適応能力において優れています。神経可塑性のおかげで、それ自体を再構築し、新しいスキルを獲得し、新しい状況に適応することができます。機械は、機械学習と人工ニューラル ネットワークを通じて、この学習能力を模倣し始めています。
ただし、次のような最も高度なアルゴリズムであっても、 ディープラーニング 抽象的な概念を有機的に理解して統合するという脳本来の能力にはまだ匹敵しません。
処理速度
処理速度に関しては、多くの場合、マシンが有利です。コンピューターは、人間の脳には匹敵しない速度で数学的演算を実行できます。
しかし、曖昧な状況や変化する状況における意思決定や複雑な問題解決は、並列タスクを実行し、ヒューリスティックな判断を迅速に行う脳の能力により、脳が優れた領域となります。
文脈とニュアンスを理解する
人間の脳と比較した機械の最も顕著な限界の 1 つは、文脈やニュアンスを理解する能力です。脳は、言語、文化、感情、その他の状況要因の微妙な点を把握することに優れていますが、AI が進歩したにもかかわらず、機械はまだ完全には習得していません。 AIシステムのようなもの GPT-3 はこの方向に向けて大きな一歩を踏み出していますが、真の文脈の理解を達成するにはまだやるべきことがたくさんあります。
つまり、脳と機械の情報処理の比較は複雑であり、両方のシステムの並外れた限界と機能を浮き彫りにしています。機械は急速に進歩していますが、まだ人間の認知プロセス全体を完全に置き換えることはできません。
人間と機械のこの共存は、人間の能力の向上や高度な AI の開発において、将来に向けて計り知れない機会をもたらします。
機械学習の進歩: 認知主義との収束に向けて?
認知主義の目覚め
ザ 認知主義 思考と精神的プロセスの研究に焦点を当て、人間がどのように問題を認識し、学習し、記憶し、解決するかを理解しようとします。この認知科学は、心理学、神経生物学、心の哲学、コンピューターサイエンスなどのさまざまな分野を利用して、人間の脳の構造と機能をマッピングしようとします。
機械学習と認知主義の類似点
多くの原則 機械学習 認知主義のエコーを見つけてください。たとえば、人間のニューロンの機能を模倣するように設計された人工ニューラル ネットワークは、脳内で行われる情報処理を再現する工学的試みを実証しています。教師あり学習や教師なし学習などの概念も、簡略化された形ではありますが、人間の学習プロセスの一部を反映しています。
機械学習の認知主義への貢献
革新的なアプローチ 機械学習 認知主義の視点に新たな光を当てる。機械学習は、複雑で大規模なデータセットを処理できるモデルを作成することにより、以前は想像もできなかった規模で認知理論をテストするためのツールを提供します。さらに、ブレイン・コンピューター・インターフェースの開発は、人間の脳を理解し、それと対話する方法に革命をもたらす可能性があります。
AIと認知科学の融合
間には収束する可能性があります。 機械学習 そして認知科学。より具体的には、AI による計算モデリングは人間の情報処理の理解を深めることができ、逆に人間の認知機能についての直観が新しいアルゴリズム アーキテクチャにインスピレーションを与える可能性があります。一部の研究者は、この収束によって、より堅牢で柔軟性があり、真の知能を発揮できる AI の形態が生まれる可能性があると主張しています。
最後に、 機械学習 と認知主義は、人工的か自然的かを問わず、知能の理解とシミュレーションという並行した目的を追求します。これら 2 つの分野を統合することで、AI の開発が加速するだけでなく、人間の心の理解も深まる可能性があります。しかし、私たちはまだこの共生関係の初期段階にあり、その可能性を最大限に発揮できるかどうかは未来によって決まります。
