Kognitivisme: Adakah kecerdasan kita buatan?

Asal-usul kognitivisme dan kecerdasan manusia

Asal-usul kognitivisme

THE kognitivisme adalah pendekatan dalam psikologi yang memfokuskan kepada mekanisme dalaman pemikiran, memperlakukan minda manusia sebagai sistem pemprosesan maklumat. Asal-usul pendekatan ini bermula terutamanya pada tahun 1950-an dan 1960-an, sebagai reaksi terhadap behaviorisme, yang sangat dominan pada masa itu dan yang memberi tumpuan secara eksklusif pada tingkah laku yang boleh diperhatikan, mengabaikan proses mental dalaman.

THE asas kognitivisme adalah berdasarkan karya tokoh terkenal seperti Jean Piaget, yang mengkaji perkembangan kognitif pada kanak-kanak, atau Noam Chomsky, yang kritikan terhadap psikologi behavioris dan teori pembelajaran lisan adalah penting untuk orientasi psikologi ke arah yang lebih mendalam. mengkaji minda dan keupayaannya.

Bukan kebetulan bahawa kemunculan kognitivisme bertepatan dengan kebangkitan sains komputer dan sibernetik, yang telah menyediakan model dan metafora baharu untuk mengkonseptualisasikan operasi minda. Contohnya, pemprosesan maklumat dalam ingatan, operasi algoritma, dan penggunaan model pengiraan untuk mewakili proses pemikiran.

Kecerdasan Manusia

L’kecerdasan manusia ialah fakulti kompleks yang merangkumi pelbagai kebolehan seperti penyelesaian masalah, pemahaman, pembelajaran, penyesuaian kepada konteks baharu, kreativiti, dan manipulasi simbol dan konsep. Dalam kerangka kognitivis, kecerdasan manusia sering dibayangkan sebagai hasil daripada proses kognitif yang boleh dipecahkan dan dianalisis secara saintifik.

Salah satu kemajuan besar dalam memahami kecerdasan manusia melalui prisma kognitivisme ialah perkembangan psikologi kognitif, satu disiplin yang didedikasikan untuk mengkaji proses mental dan pengaruhnya terhadap tingkah laku manusia. Penyelidikan neurosains juga telah menyumbang kepada pemahaman kita tentang kecerdasan, mendedahkan fungsi asas otak dan meneroka bagaimana struktur otak mengambil bahagian dalam proses kognitif.

Teori kecerdasan pelbagai, yang dicadangkan oleh ahli psikologi seperti Howard Gardner, juga telah memperkayakan perbahasan dengan mencadangkan bahawa kecerdasan bukanlah satu kebolehan umum, sebaliknya satu set kemahiran khusus dan bebas.

Tambahan pula, pemahaman semasa tentang kecerdasan manusia sangat dipengaruhi oleh kecerdasan buatan (AI). Secara paradoks, dalam usaha untuk mencipta mesin yang meniru kecerdasan manusia, penyelidik telah mendapat pandangan baharu tentang sifat kecerdasan kita sendiri.

Berulang-alik antara AI dan psikologi kognitif ini telah membawa kepada peningkatan dalam kedua-dua bidang, yang membawa kepada kemajuan yang ketara dalam pemahaman dan keupayaan kami untuk memodelkan proses intelektual.

Untuk membandingkan kecerdasan manusia kita dengan kecerdasan buatan, mari kita kembali ke asas AI untuk membuat kesimpulan:

Asas teori AI

Asas teori AI berakar umbi dalam bidang matematik dan sains komputer. Ia timbul sebahagian besarnya daripada penyelidikan dalam logik formal, algoritma, dan teori pengiraan yang dibangunkan oleh tokoh seperti Alan Turing dan John von Neumann. Asas ini termasuk:

• Kognisi pemodelan: yang bertujuan untuk menghasilkan semula proses mental manusia.
• Logik simbolik: yang berasaskan sistem perwakilan dan inferens pengetahuan.
• Pembelajaran mesin: yang membolehkan mesin belajar daripada data dan meningkatkan prestasinya.
• Pengoptimuman: yang bertujuan untuk mencari penyelesaian terbaik kepada masalah yang diberikan dalam konteks tertentu.
• Teori permainan: yang mengkaji keputusan strategik dalam situasi persaingan atau kerjasama.

Kecerdasan buatan simbolik vs sambungan

Dalam bidang AI, telah lama terdapat perbezaan utama antara dua pendekatan:kecerdasan buatan simbolik, sering dikaitkan dengan manipulasi simbol logik untuk mensimulasikan penaakulan manusia, dan model penyambung, yang mengambil inspirasi daripada struktur neuron otak untuk mencipta rangkaian saraf tiruan.

Kedua-dua falsafah ini menggambarkan persamaan dan perbezaan asas dalam AI:

• Pendekatan simbolik adalah berdasarkan pemahaman pengetahuan yang eksplisit dan formal, manakala pendekatan penghubung bergantung pada corak pembelajaran yang tersirat.
• AI simbolik selalunya lebih telus dan keputusannya lebih boleh dijelaskan, tetapi ia boleh dihadkan apabila berhadapan dengan kerumitan masalah dunia sebenar tertentu.
• AI Connectionist, terutamanya melalui pembelajaran mendalam, cemerlang dalam pengecaman corak dan pengurusan kuantiti data yang banyak, tetapi kadangkala mengalami kekurangan ketelusan (kotak hitam).

Pemprosesan maklumat: Perbandingan antara otak dan mesin

Pemprosesan maklumat adalah fungsi utama untuk memahami kerumitan otak manusia serta fungsi sistem komputer moden. Mari kita terokai persamaan dan perbezaan dalam cara otak dan mesin manusia memproses maklumat.

Kapasiti pemprosesan dan penyimpanan

Otak manusia mempunyai kira-kira 86 bilion neuron, setiap satu mampu membentuk berbilang sambungan sinaptik, membolehkannya melakukan tugas yang kompleks dengan kecekapan tenaga yang tinggi.

Sebaliknya, mesin semasa, walaupun mereka boleh mengurus dan menyimpan sejumlah besar data, masih memerlukan banyak tenaga untuk beroperasi dan kekurangan ketangkasan semula jadi otak untuk belajar dan menyesuaikan diri dengan kecekapan yang sama.

Pembelajaran dan kebolehsuaian

Otak manusia adalah luar biasa dalam hal pembelajaran dan kebolehsuaian. Terima kasih kepada neuroplastisitas, ia boleh menyusun semula dirinya, memperoleh kemahiran baharu dan menyesuaikan diri dengan situasi baharu. Mesin, melalui pembelajaran mesin dan rangkaian saraf tiruan, mula meniru keupayaan pembelajaran ini.

Walau bagaimanapun, walaupun algoritma yang paling maju seperti Pembelajaran Mendalam masih belum dapat menandingi kebolehan dalaman otak untuk memahami dan mengintegrasikan konsep abstrak secara organik.

Kelajuan pemprosesan

Apabila ia datang kepada kelajuan pemprosesan, mesin selalunya mempunyai kelebihan. Komputer boleh melakukan operasi matematik pada kelajuan yang tidak dapat ditandingi oleh otak manusia.

Walau bagaimanapun, membuat keputusan dan penyelesaian masalah yang kompleks dalam situasi yang samar-samar atau berubah adalah kawasan di mana otak cemerlang kerana keupayaannya untuk melaksanakan tugas selari dan membuat pertimbangan heuristik yang pantas.

Memahami konteks dan nuansa

Salah satu batasan mesin yang paling ketara berbanding dengan otak manusia ialah keupayaan mereka untuk memahami konteks dan nuansa. Otak luar biasa dalam memahami kehalusan bahasa, budaya, emosi dan faktor kontekstual lain, sesuatu yang mesin, walaupun kemajuan dalam AI, belum dikuasai sepenuhnya. Sistem AI seperti GPT-3 sedang mengambil langkah besar ke arah ini, tetapi masih banyak yang perlu dilakukan untuk mencapai pemahaman kontekstual yang sebenar.

Ringkasnya, perbandingan pemprosesan maklumat antara otak dan mesin adalah rumit dan menyerlahkan had dan keupayaan luar biasa kedua-dua sistem. Walaupun mesin maju dengan pantas, mereka masih belum sepenuhnya menggantikan proses kognitif manusia secara keseluruhannya.

Kewujudan bersama antara manusia dan mesin ini menawarkan peluang besar untuk masa depan, sama ada dalam meningkatkan keupayaan manusia atau dalam pembangunan AI yang canggih.

Kemajuan dalam pembelajaran mesin: ke arah penumpuan dengan kognitivisme?

Kebangkitan Kognitivisme

THE kognitivisme memberi tumpuan kepada kajian pemikiran dan proses mental, berusaha untuk memahami bagaimana manusia melihat, belajar, mengingat, dan menyelesaikan masalah. Sains kognitif ini menggunakan pelbagai disiplin seperti psikologi, neurobiologi, falsafah minda dan sains komputer untuk cuba memetakan seni bina dan fungsi otak manusia.

Persamaan antara pembelajaran mesin dan kognitivisme

Banyak prinsip pembelajaran mesin mencari gema dalam kognitivisme. Sebagai contoh, rangkaian saraf tiruan, yang direka bentuk untuk meniru fungsi neuron manusia, menunjukkan percubaan kejuruteraan untuk meniru pemprosesan maklumat seperti yang akan berlaku di dalam otak. Konsep seperti pembelajaran diselia dan tidak diselia juga mencerminkan beberapa proses pembelajaran manusia, walaupun dengan cara yang mudah.

Sumbangan pembelajaran mesin kepada kognitivisme

Pendekatan inovatif dalam pembelajaran mesin memberi sinar baru tentang perspektif kognitivisme. Dengan menghasilkan model yang boleh memproses set data yang kompleks dan besar-besaran, pembelajaran mesin menawarkan alat untuk menguji teori kognitif pada skala yang sebelum ini tidak dapat dibayangkan. Selain itu, membangunkan antara muka otak-komputer boleh merevolusikan cara kita memahami dan berinteraksi dengan otak manusia.

Penumpuan antara AI dan sains kognitif

Terdapat potensi penumpuan antara pembelajaran mesin dan sains kognitif. Lebih khusus lagi, pemodelan pengiraan daripada AI boleh membawa kepada pemahaman yang lebih baik tentang pemprosesan maklumat dalam manusia, dan sebaliknya, gerak hati tentang fungsi kognitif manusia boleh memberi inspirasi kepada seni bina algoritma baharu. Sesetengah penyelidik berpendapat bahawa penumpuan ini boleh membawa kepada bentuk AI yang lebih teguh, fleksibel dan mampu kecerdasan sebenar.

Akhirnya, yang pembelajaran mesin dan kognitivisme mengejar objektif selari: memahami dan mensimulasikan kecerdasan, sama ada buatan atau semula jadi. Menggabungkan kedua-dua bidang ini bukan sahaja dapat mempercepatkan pembangunan AI, tetapi juga memperdalam pemahaman kita tentang minda manusia. Walau bagaimanapun, kami masih di peringkat awal hubungan simbiotik ini, dan hanya masa depan yang akan menentukan potensi penuhnya.