Kognitivisme: Er intelligensen vår kunstig?

Opprinnelsen til kognitivisme og menneskelig intelligens

Opprinnelsen til kognitivisme

DE kognitivisme er en tilnærming innen psykologi som fokuserer på tankens indre mekanismer, og behandler menneskesinnet som et informasjonsbehandlingssystem. Opprinnelsen til denne tilnærmingen går hovedsakelig tilbake til 1950- og 1960-tallet, som en reaksjon på behaviorismen, som var veldig dominerende på den tiden og som utelukkende fokuserte på observerbar atferd, og neglisjerte interne mentale prosesser.

DE stiftelser kognitivisme er basert på arbeidet til bemerkelsesverdige skikkelser som Jean Piaget, som studerte kognitiv utvikling hos barn, eller Noam Chomsky, hvis kritikk av behavioristisk psykologi og teorier om verbal læring var en sentral for orienteringen av psykologi mot en mer dyptgående. studie av sinnet og dets kapasiteter.

Det er ingen tilfeldighet at fremveksten av kognitivisme faller sammen med fremveksten av informatikk og kybernetikk, som har gitt nye modeller og metaforer for konseptualisering av sinnets operasjoner. For eksempel informasjonsbehandling i minnet, algoritmiske operasjoner og bruk av beregningsmodeller for å representere tankeprosesser.

Menneskelig intelligens

L’menneskelig intelligens er et komplekst fakultet som omfatter ulike evner som problemløsning, forståelse, læring, tilpasning til nye kontekster, kreativitet og manipulering av symboler og konsepter. Innenfor den kognitivistiske rammen blir menneskelig intelligens ofte sett for seg som et resultat av kognitive prosesser som kan brytes ned og analyseres vitenskapelig.

Et av de store fremskrittene i å forstå menneskelig intelligens gjennom kognitivismens prisme har vært utviklingen av kognitiv psykologi, en disiplin dedikert til å studere mentale prosesser og deres innflytelse på menneskelig atferd. Nevrovitenskapelig forskning har også bidratt til vår forståelse av intelligens, avdekket den underliggende funksjonen til hjernen og utforsket hvordan hjernestrukturer deltar i kognitive prosesser.

Teorier om multippel intelligens, foreslått av psykologer som Howard Gardner, har også beriket debatten ved å antyde at intelligens ikke er en enkelt, generell evne, men snarere et sett med spesifikke og uavhengige ferdigheter.

Videre er dagens forståelse av menneskelig intelligens dypt påvirket av kunstig intelligens (AI). Paradoksalt nok, i forsøk på å lage maskiner som etterligner menneskelig intelligens, har forskere fått ny innsikt i naturen til vår egen intelligens.

Denne frem og tilbake mellom AI og kognitiv psykologi har ført til forbedringer på begge felt, noe som har ført til betydelige fremskritt i vår forståelse og evne til å modellere intellektuelle prosesser.

For å sammenligne vår menneskelige intelligens med kunstig intelligens, la oss gå tilbake til grunnlaget for AI for å trekke en konklusjon:

Det teoretiske grunnlaget for AI

Det teoretiske grunnlaget for AI er forankret i feltet matematikk og informatikk. De stammer i stor grad fra forskning innen formell logikk, algoritmer og beregningsteori utviklet av figurer som Alan Turing og John von Neumann. Disse stiftelsene inkluderer:

• Modellering av kognisjon: som søker å reprodusere menneskelige mentale prosesser.
• Symbolsk logikk: som er basert på kunnskapsrepresentasjon og slutningssystemer.
• Maskinlæring: som lar maskiner lære av data og forbedre ytelsen.
• Optimalisering: som har som mål å finne den beste løsningen på et gitt problem i en gitt kontekst.
• Spill teori: som studerer strategiske beslutninger i konkurranse- eller samarbeidssituasjoner.

Symbolsk vs konneksjonistisk kunstig intelligens

Innen AI har det lenge vært en hovedforskjell mellom to tilnærminger:symbolsk kunstig intelligens, ofte assosiert med manipulering av logiske symboler for å simulere menneskelig resonnement, og modeller koblingister, som henter inspirasjon fra nevronstrukturen i hjernen for å skape kunstige nevrale nettverk.

Disse to filosofiene illustrerer de grunnleggende parallellene og divergensene innen AI:

• Symbolske tilnærminger er basert på den eksplisitte og formaliserte forståelsen av kunnskap, mens konneksjonistiske tilnærminger er avhengige av implisitte læringsmønstre.
• Symbolsk AI er ofte mer gjennomsiktig og beslutningene mer forklarlige, men den kan begrenses når den står overfor kompleksiteten til visse problemer i den virkelige verden.
• Connectionist AI, spesielt gjennom dyp læring, utmerker seg i mønstergjenkjenning og håndtering av store datamengder, men lider noen ganger av mangel på åpenhet (black box).

Informasjonsbehandling: Sammenligning mellom hjerne og maskin

Informasjonsbehandling er en nøkkelfunksjon for å forstå kompleksiteten til den menneskelige hjernen så vel som funksjonen til moderne datasystemer. La oss utforske likhetene og forskjellene i hvordan menneskelige hjerner og maskiner behandler informasjon.

Behandlingskapasitet og lagring

Den menneskelige hjernen har omtrent 86 milliarder nevroner, som hver er i stand til å danne flere synaptiske forbindelser, slik at den kan utføre komplekse oppgaver med høy energieffektivitet.

På den annen side krever dagens maskiner, selv om de kan håndtere og lagre enorme mengder data, fortsatt mye energi å operere og mangler den naturlige smidigheten til hjernen til å lære og tilpasse seg med samme effektivitet.

Læring og tilpasningsevne

Den menneskelige hjernen er eksepsjonell når det gjelder læring og tilpasningsevne. Takket være nevroplastisitet kan den omstrukturere seg selv, tilegne seg nye ferdigheter og tilpasse seg nye situasjoner. Maskiner, gjennom maskinlæring og kunstige nevrale nettverk, begynner å imitere denne læringsevnen.

Men selv de mest avanserte algoritmene som f.eks Deep Learning kan ennå ikke matche hjernens iboende evne til å forstå og integrere abstrakte konsepter organisk.

Behandlingshastighet

Når det kommer til prosesseringshastighet, har maskiner ofte fordelen. Datamaskiner kan utføre matematiske operasjoner med en hastighet uten sidestykke for den menneskelige hjerne.

Imidlertid er beslutningstaking og kompleks problemløsning i tvetydige eller skiftende situasjoner områder hvor hjernen utmerker seg på grunn av sin evne til å utføre parallelle oppgaver og foreta raske heuristiske vurderinger.

Forstå kontekst og nyanser

En av de mest bemerkelsesverdige begrensningene til maskiner sammenlignet med menneskelige hjerner er deres evne til å forstå kontekst og nyanser. Hjernen er eksepsjonell til å forstå finessene i språk, kultur, følelser og andre kontekstuelle faktorer, noe som maskiner, til tross for fremskritt innen AI, ennå ikke har mestret fullt ut. AI-systemer som GPT-3 tar gigantiske skritt i denne retningen, men det er fortsatt mye å gjøre for å oppnå ekte kontekstuell forståelse.

Kort sagt, sammenligningen av informasjonsbehandling mellom hjerne og maskin er kompleks og fremhever de ekstraordinære grensene og egenskapene til begge systemene. Mens maskinene går raskt videre, har de ennå ikke helt erstattet menneskelige kognitive prosesser i sin helhet.

Denne sameksistensen mellom mennesker og maskiner gir enorme muligheter for fremtiden, enten det gjelder å forbedre menneskelige evner eller i utviklingen av avansert AI.

Fremskritt innen maskinlæring: mot konvergens med kognitivisme?

Kognitivismens oppvåkning

DE kognitivisme fokuserer på studiet av tanke og mentale prosesser, og søker å forstå hvordan mennesker oppfatter, lærer, husker og løser problemer. Denne kognitive vitenskapen trekker på ulike disipliner som psykologi, nevrobiologi, sinnsfilosofi og informatikk for å forsøke å kartlegge arkitekturen og funksjonen til den menneskelige hjernen.

Paralleller mellom maskinlæring og kognitivisme

Mange prinsipper for maskinlæring finne et ekko i kognitivisme. For eksempel demonstrerer kunstige nevrale nettverk, designet for å etterligne funksjonen til menneskelige nevroner, ingeniørforsøk på å replikere informasjonsbehandling slik den vil finne sted i hjernen. Begreper som veiledet og uovervåket læring gjenspeiler også noen menneskelige læringsprosesser, men på en forenklet måte.

Bidragene fra maskinlæring til kognitivisme

Innovative tilnærminger i maskinlæring kaste nytt lys over kognitivismens perspektiver. Ved å produsere modeller som kan behandle komplekse og massive datasett, tilbyr maskinlæring verktøy for å teste kognitive teorier i en skala som tidligere var utenkelig. I tillegg kan utvikling av hjerne-datamaskin-grensesnitt revolusjonere måten vi forstår og samhandler med den menneskelige hjernen.

Konvergens mellom AI og kognitiv vitenskap

Det er en potensiell konvergens mellom maskinlæring og kognitiv vitenskap. Mer spesifikt kan beregningsmodellering fra AI føre til bedre forståelser av informasjonsbehandling hos mennesker, og omvendt kan intuisjoner om menneskelig kognitiv funksjon inspirere til nye algoritmiske arkitekturer. Noen forskere hevder at denne konvergensen kan føre til former for AI som er mer robuste, fleksible og i stand til ekte intelligens.

Til slutt, den maskinlæring og kognitivisme forfølger parallelle mål: å forstå og simulere intelligens, enten det er kunstig eller naturlig. Å bringe disse to feltene sammen kan ikke bare akselerere utviklingen av AI, men også utdype vår forståelse av menneskesinnet. Imidlertid er vi fortsatt i de tidlige stadiene av dette symbiotiske forholdet, og bare fremtiden vil avgjøre dets fulle potensial.