De oorsprong van cognitivisme en menselijke intelligentie
De oorsprong van het cognitivisme
DE cognitivisme is een benadering in de psychologie die zich richt op de interne mechanismen van het denken, waarbij de menselijke geest wordt behandeld als een informatieverwerkingssysteem. De oorsprong van deze benadering gaat voornamelijk terug tot de jaren vijftig en zestig, als reactie op het behaviorisme, dat destijds zeer dominant was en zich uitsluitend richtte op waarneembaar gedrag, waarbij interne mentale processen werden verwaarloosd.
DE fundamenten van het cognitivisme zijn gebaseerd op het werk van opmerkelijke figuren als Jean Piaget, die de cognitieve ontwikkeling bij kinderen bestudeerde, of Noam Chomsky, wiens kritiek op de behavioristische psychologie en theorieën over verbaal leren van cruciaal belang was voor de oriëntatie van de psychologie op een meer diepgaande ontwikkeling. studie van de geest en zijn capaciteiten.
Het is geen toeval dat de opkomst van het cognitivisme samenvalt met de opkomst van de computerwetenschap en de cybernetica, die nieuwe modellen en metaforen hebben opgeleverd voor het conceptualiseren van de werking van de geest. Bijvoorbeeld informatieverwerking in het geheugen, algoritmische bewerkingen en het gebruik van computermodellen om denkprocessen weer te geven.
Menselijke intelligentie
L’menselijke intelligentie is een complex vermogen dat diverse vaardigheden omvat, zoals probleemoplossing, begrip, leren, aanpassing aan nieuwe contexten, creativiteit en manipulatie van symbolen en concepten. Binnen het cognitivistische raamwerk wordt menselijke intelligentie vaak gezien als het resultaat van cognitieve processen die wetenschappelijk kunnen worden afgebroken en geanalyseerd.
Een van de grote vorderingen bij het begrijpen van menselijke intelligentie door het prisma van het cognitivisme is de ontwikkeling van de cognitieve psychologie geweest, een discipline die zich toelegt op het bestuderen van mentale processen en hun invloed op menselijk gedrag. Neurowetenschappelijk onderzoek heeft ook bijgedragen aan ons begrip van intelligentie, door het onderliggende functioneren van de hersenen bloot te leggen en te onderzoeken hoe hersenstructuren deelnemen aan cognitieve processen.
Theorieën over meervoudige intelligentie, voorgesteld door psychologen als Howard Gardner, hebben het debat ook verrijkt door te suggereren dat intelligentie niet een enkelvoudig, algemeen vermogen is, maar eerder een reeks specifieke en onafhankelijke vaardigheden.
Bovendien wordt het huidige begrip van menselijke intelligentie diepgaand beïnvloed door kunstmatige intelligentie (AI). Paradoxaal genoeg hebben onderzoekers, door machines te creëren die de menselijke intelligentie nabootsen, nieuwe inzichten verworven in de aard van onze eigen intelligentie.
Dit heen en weer schakelen tussen AI en de cognitieve psychologie heeft geleid tot verbeteringen op beide terreinen, wat heeft geleid tot aanzienlijke vooruitgang in ons begrip en vermogen om intellectuele processen te modelleren.
Om onze menselijke intelligentie te vergelijken met die van kunstmatige intelligentie, gaan we terug naar de fundamenten van AI om een conclusie te trekken:
De theoretische grondslagen van AI
De theoretische grondslagen van AI zijn geworteld in het gebied van de wiskunde en de informatica. Ze komen grotendeels voort uit onderzoek naar formele logica, algoritmen en computationele theorie, ontwikkeld door figuren als Alan Turing en John von Neumann. Deze grondslagen omvatten:
- Cognitie modelleren: die tot doel heeft menselijke mentale processen te reproduceren.
- Symbolische logica: die gebaseerd is op kennisrepresentatie- en gevolgtrekkingssystemen.
- Machinaal leren: waardoor machines van data kunnen leren en hun prestaties kunnen verbeteren.
- Optimalisatie: die tot doel heeft de beste oplossing te vinden voor een bepaald probleem in een bepaalde context.
- Spel theorie: die strategische beslissingen bestudeert in situaties van concurrentie of samenwerking.
Symbolische versus connectionistische kunstmatige intelligentie
Op het gebied van AI bestaat er al lange tijd een groot verschil tussen twee benaderingen:symbolische kunstmatige intelligentie, vaak geassocieerd met de manipulatie van logische symbolen om menselijke redeneringen en modellen te simuleren Connectionisten, die inspiratie halen uit de neuronale structuur van de hersenen om kunstmatige neurale netwerken te creëren.
Deze twee filosofieën illustreren de fundamentele parallellen en verschillen binnen AI:
- Symbolische benaderingen zijn gebaseerd op het expliciete en geformaliseerde begrip van kennis, terwijl connectionistische benaderingen berusten op impliciete leerpatronen.
- Symbolische AI is vaak transparanter en haar beslissingen beter verklaarbaar, maar kan beperkt zijn als ze wordt geconfronteerd met de complexiteit van bepaalde problemen in de echte wereld.
- Connectionistische AI blinkt, vooral door deep learning, uit in patroonherkenning en het beheer van grote hoeveelheden data, maar lijdt soms onder een gebrek aan transparantie (black box).
Informatieverwerking: vergelijking tussen hersenen en machine
Informatieverwerking is een sleutelfunctie voor het begrijpen van de complexiteit van het menselijk brein en het functioneren van moderne computersystemen. Laten we de overeenkomsten en verschillen onderzoeken in de manier waarop menselijke hersenen en machines informatie verwerken.
Verwerkingscapaciteit en opslag
Het menselijk brein heeft ongeveer 86 miljard neuronen, die elk meerdere synaptische verbindingen kunnen vormen, waardoor het complexe taken met een hoge energie-efficiëntie kan uitvoeren.
Aan de andere kant hebben de huidige machines, hoewel ze enorme hoeveelheden gegevens kunnen beheren en opslaan, nog steeds veel energie nodig om te kunnen werken en missen ze de natuurlijke behendigheid van de hersenen om met dezelfde efficiëntie te leren en zich aan te passen.
Leren en aanpassingsvermogen
Het menselijk brein is uitzonderlijk als het gaat om leren en aanpassingsvermogen. Dankzij neuroplasticiteit kan het zichzelf herstructureren, nieuwe vaardigheden verwerven en zich aanpassen aan nieuwe situaties. Machines beginnen dit leervermogen, via machine learning en kunstmatige neurale netwerken, te imiteren.
Maar zelfs de meest geavanceerde algoritmen zoals Diep leren kan nog niet tippen aan het inherente vermogen van de hersenen om abstracte concepten organisch te begrijpen en te integreren.
Verwerkingssnelheid
Als het om verwerkingssnelheid gaat, zijn machines vaak in het voordeel. Computers kunnen wiskundige bewerkingen uitvoeren met een snelheid die ongeëvenaard is door het menselijk brein.
Het nemen van beslissingen en het oplossen van complexe problemen in dubbelzinnige of veranderende situaties zijn echter gebieden waarin de hersenen uitblinken vanwege hun vermogen om parallelle taken uit te voeren en snelle heuristische oordelen te vellen.
Context en nuances begrijpen
Een van de meest opvallende beperkingen van machines in vergelijking met menselijke hersenen is hun vermogen om context en nuance te begrijpen. Het brein is uitzonderlijk in het begrijpen van de subtiliteiten van taal, cultuur, emoties en andere contextuele factoren, iets dat machines, ondanks de vooruitgang op het gebied van AI, nog niet volledig onder de knie hebben. AI-systemen zoals GPT-3 We zetten gigantische stappen in deze richting, maar er moet nog veel gedaan worden om echt contextueel begrip te bereiken.
Kortom, de vergelijking van informatieverwerking tussen hersenen en machine is complex en benadrukt de buitengewone beperkingen en mogelijkheden van beide systemen. Hoewel machines zich snel ontwikkelen, hebben ze de menselijke cognitieve processen nog niet volledig vervangen.
Deze coëxistentie tussen mens en machine biedt enorme kansen voor de toekomst, of het nu gaat om het verbeteren van de menselijke capaciteiten of om de ontwikkeling van geavanceerde AI.
Vooruitgang in machine learning: richting convergentie met cognitivisme?
Het ontwaken van het cognitivisme
DE cognitivisme richt zich op de studie van gedachten en mentale processen, waarbij wordt geprobeerd te begrijpen hoe mensen problemen waarnemen, leren, onthouden en oplossen. Deze cognitieve wetenschap maakt gebruik van verschillende disciplines zoals psychologie, neurobiologie, filosofie van de geest en informatica om te proberen de architectuur en het functioneren van het menselijk brein in kaart te brengen.
Parallellen tussen machinaal leren en cognitivisme
Veel principes van machinaal leren een echo vinden in het cognitivisme. Kunstmatige neurale netwerken, ontworpen om de werking van menselijke neuronen na te bootsen, demonstreren bijvoorbeeld technische pogingen om informatieverwerking te repliceren zoals deze in de hersenen zou plaatsvinden. Concepten als begeleid en onbewaakt leren weerspiegelen ook enkele menselijke leerprocessen, zij het op een vereenvoudigde manier.
De bijdragen van machinaal leren aan het cognitivisme
Innovatieve benaderingen in machinaal leren nieuw licht werpen op de perspectieven van het cognitivisme. Door modellen te produceren die complexe en enorme datasets kunnen verwerken, biedt machinaal leren hulpmiddelen voor het testen van cognitieve theorieën op een schaal die voorheen ondenkbaar was. Bovendien zou de ontwikkeling van brein-computerinterfaces een revolutie teweeg kunnen brengen in de manier waarop we het menselijk brein begrijpen en ermee omgaan.
Convergentie tussen AI en cognitieve wetenschappen
Er is een potentiële convergentie tussen de machinaal leren en cognitieve wetenschappen. Meer specifiek kan computationele modellering op basis van AI leiden tot een beter begrip van de informatieverwerking bij mensen, en omgekeerd kunnen intuïties over het menselijk cognitief functioneren nieuwe algoritmische architecturen inspireren. Sommige onderzoekers beweren dat deze convergentie zou kunnen leiden tot vormen van AI die robuuster en flexibeler zijn en in staat zijn tot echte intelligentie.
eindelijk, de machinaal leren en cognitivisme streven parallelle doelstellingen na: het begrijpen en simuleren van intelligentie, zowel kunstmatig als natuurlijk. Het samenbrengen van deze twee velden zou niet alleen de ontwikkeling van AI kunnen versnellen, maar ook ons begrip van de menselijke geest kunnen verdiepen. We bevinden ons echter nog in de beginfase van deze symbiotische relatie, en alleen de toekomst zal het volledige potentieel ervan bepalen.
