Потеклото на когнитивизмот и човечката интелигенција
Потеклото на когнитивизмот
НА когнитивизам е пристап во психологијата кој се фокусира на внатрешните механизми на мислата, третирајќи го човечкиот ум како систем за обработка на информации. Потеклото на овој пристап датираат главно од 1950-тите и 1960-тите, како реакција на бихејвиоризмот, кој беше многу доминантен во тоа време и кој се фокусираше исклучиво на однесувања што може да се набљудуваат, занемарувајќи ги внатрешните ментални процеси.
НА темели на когнитивизмот се засноваат на работата на значајни личности како Жан Пјаже, кој го проучувал когнитивниот развој кај децата или Ноам Чомски, чија критика на бихејвиористичката психологија и теориите за вербално учење беше клуч за ориентацијата на психологијата кон подлабока проучување на умот и неговите капацитети.
Не е случајно што појавата на когнитивизмот се совпаѓа со подемот на компјутерската наука и кибернетиката, кои дадоа нови модели и метафори за концептуализирање на операциите на умот. На пример, обработка на информации во меморијата, алгоритамски операции и употреба на пресметковни модели за претставување на мисловните процеси.
Човечка интелигенција
L’човечка интелигенција е комплексен факултет кој опфаќа различни способности како што се решавање проблеми, разбирање, учење, адаптација на нови контексти, креативност и манипулација со симболи и концепти. Во когнитивистичката рамка, човечката интелигенција често се замислува како резултат на когнитивни процеси кои можат да се разложат и научно да се анализираат.
Еден од големите достигнувања во разбирањето на човековата интелигенција низ призмата на когнитивизмот е развојот на когнитивната психологија, дисциплина посветена на проучување на менталните процеси и нивното влијание врз човековото однесување. Истражувањето на невронауката, исто така, придонесе за нашето разбирање на интелигенцијата, откривајќи го основното функционирање на мозокот и истражувајќи како мозочните структури учествуваат во когнитивните процеси.
Теориите за повеќекратна интелигенција, предложени од психолозите како Хауард Гарднер, исто така ја збогатија дебатата со тоа што сугерираа дека интелигенцијата не е единствена, општа способност, туку збир на специфични и независни вештини.
Понатаму, сегашното разбирање на човечката интелигенција е под длабоко влијание на вештачката интелигенција (ВИ). Парадоксално, во обидот да се создадат машини кои имитираат човечка интелигенција, истражувачите добија нови сознанија за природата на нашата сопствена интелигенција.
Ова меѓусебна вештачка интелигенција и когнитивната психологија доведе до подобрувања во двете полиња, што доведе до значителен напредок во нашето разбирање и способност за моделирање на интелектуални процеси.
За да ја споредиме нашата човечка интелигенција со онаа на вештачката интелигенција, да се вратиме на основите на вештачката интелигенција за да извлечеме заклучок:
Теоретските основи на ВИ
Теоретските основи на вештачката интелигенција се вкоренети во областа на математиката и компјутерските науки. Тие главно произлегуваат од истражувањата во формалната логика, алгоритми и пресметковна теорија развиени од личности како Алан Туринг и Џон фон Нојман. Овие основи вклучуваат:
- Сознание за моделирање: која настојува да ги репродуцира човечките ментални процеси.
- Симболичка логика: кој се заснова на системи за претставување на знаење и заклучоци.
- Машинско учење: што им овозможува на машините да учат од податоците и да ги подобрат своите перформанси.
- Оптимизација: кој има за цел да го најде најдоброто решение за даден проблем во даден контекст.
- Теорија на игри: која ги проучува стратешките одлуки во ситуации на конкуренција или соработка.
Симболичка наспроти конекционистичка вештачка интелигенција
Во областа на вештачката интелигенција, долго време постои главна дивергенција помеѓу два пристапа:симболична вештачка интелигенција, често се поврзува со манипулација со логички симболи за симулирање на човечкото расудување и модели конекционисти, кои земаат инспирација од невронската структура на мозокот за да создадат вештачки невронски мрежи.
Овие две филозофии ги илустрираат основните паралели и дивергенции во ВИ:
- Симболичките пристапи се засноваат на експлицитно и формализирано разбирање на знаењето, додека конекционистичките пристапи се потпираат на имплицитни модели на учење.
- Симболичката вештачка интелигенција е често потранспарентна и нејзините одлуки пообјасниви, но може да биде ограничена кога ќе се соочиме со сложеноста на одредени реални проблеми.
- Конекционистичката вештачка интелигенција, особено преку длабоко учење, се истакнува во препознавањето на шаблони и управувањето со големи количини на податоци, но понекогаш страда од недостаток на транспарентност (црна кутија).
Обработка на информации: Споредба помеѓу мозокот и машината
Обработката на информации е клучна функција за разбирање на сложеноста на човечкиот мозок, како и функционирањето на современите компјутерски системи. Ајде да ги истражиме сличностите и разликите во тоа како човечкиот мозок и машини ги обработуваат информациите.
Капацитет за обработка и складирање
Човечкиот мозок има приближно 86 милијарди неврони, секој способен да формира повеќе синаптички врски, што му овозможува да извршува сложени задачи со висока енергетска ефикасност.
Од друга страна, сегашните машини, иако можат да ракуваат и складираат огромни количини на податоци, сепак бараат многу енергија за да работат и немаат природна агилност на мозокот за учење и прилагодување со истата ефикасност.
Учење и приспособливост
Човечкиот мозок е исклучителен кога станува збор за учење и приспособливост. Благодарение на невропластичноста, може да се реструктуира, да стекне нови вештини и да се прилагодува на новите ситуации. Машините, преку машинско учење и вештачките невронски мрежи, почнуваат да ја имитираат оваа способност за учење.
Сепак, дури и најнапредните алгоритми како што се Длабоко учење сè уште не може да одговара на вродената способност на мозокот да ги разбере и интегрира апстрактните концепти органски.
Брзина на обработка
Кога станува збор за брзината на обработка, машините често имаат предност. Компјутерите можат да вршат математички операции со брзина неспоредлива со човечкиот мозок.
Сепак, донесувањето одлуки и сложеното решавање на проблеми во двосмислени или променливи ситуации се области каде мозокот се истакнува поради неговата способност да извршува паралелни задачи и да донесува брзи хеуристички проценки.
Разбирање на контекстот и нијансите
Едно од најзначајните ограничувања на машините во споредба со човечкиот мозок е нивната способност да разберат контекст и нијанси. Мозокот е исклучителен во разбирањето на суптилностите на јазикот, културата, емоциите и другите контекстуални фактори, нешто што машините, и покрај напредокот во вештачката интелигенција, сè уште не го совладале целосно. Системите за вештачка интелигенција како GPT-3 преземаат огромни чекори во оваа насока, но има уште многу да се направи за да се постигне вистинско контекстуално разбирање.
Накратко, споредбата на обработката на информациите помеѓу мозокот и машината е сложена и ги истакнува извонредните граници и способности на двата системи. Додека машините напредуваат брзо, тие сè уште не ги замениле целосно човечките когнитивни процеси во целост.
Овој соживот помеѓу луѓето и машините нуди огромни можности за иднината, без разлика дали се работи за подобрување на човечките способности или за развој на напредна вештачка интелигенција.
Напредокот во машинското учење: кон конвергенција со когнитивизмот?
Будењето на когнитивизмот
НА когнитивизам се фокусира на проучување на мислите и менталните процеси, барајќи да разбере како луѓето ги перцепираат, учат, паметат и решаваат проблемите. Оваа когнитивна наука се базира на различни дисциплини како што се психологијата, невробиологијата, филозофијата на умот и компјутерската наука за да се обиде да ја мапира архитектурата и функционирањето на човечкиот мозок.
Паралели помеѓу машинското учење и когнитивизмот
Многу принципи на машинско учење најдете ехо во когнитивизмот. На пример, вештачките невронски мрежи, дизајнирани да го имитираат функционирањето на човечките неврони, демонстрираат инженерски обиди да ја реплицираат обработката на информации како што би се одвивала во мозокот. Концептите како што се надгледувано и ненадгледувано учење, исто така, одразуваат некои човечки процеси на учење, иако на поедноставен начин.
Придонесот на машинското учење за когнитивизмот
Иновативни пристапи во машинско учење фрли ново светло на перспективите на когнитивизмот. Со производство на модели кои можат да обработуваат сложени и масивни збирки на податоци, машинското учење нуди алатки за тестирање на когнитивните теории на скала што претходно беше незамислива. Дополнително, развојот на интерфејси мозок-компјутер може да го револуционизира начинот на кој го разбираме и комуницираме со човечкиот мозок.
Конвергенција помеѓу ВИ и когнитивните науки
Постои потенцијална конвергенција помеѓу машинско учење и когнитивните науки. Поконкретно, пресметковното моделирање од вештачката интелигенција може да доведе до подобро разбирање на обработката на информации кај луѓето, и обратно, интуициите за човечкото когнитивно функционирање може да инспирираат нови алгоритамски архитектури. Некои истражувачи тврдат дека оваа конвергенција може да доведе до форми на вештачка интелигенција кои се поцврсти, пофлексибилни и способни за вистинска интелигенција.
Конечно, на машинско учење и когнитивизмот имаат паралелни цели: разбирање и симулирање на интелигенција, без разлика дали е вештачка или природна. Соединувањето на овие две полиња не само што може да го забрза развојот на вештачката интелигенција, туку и да го продлабочи нашето разбирање за човечкиот ум. Сепак, сè уште сме во раните фази на оваа симбиотска врска и само иднината ќе го одреди нејзиниот целосен потенцијал.
