Geneza kognitywizmu i inteligencji człowieka
Początki kognitywizmu
TO kognitywizm to podejście w psychologii skupiające się na wewnętrznych mechanizmach myślenia, traktujące ludzki umysł jako system przetwarzania informacji. Początki tego podejścia sięgają głównie lat 50. i 60. XX wieku, jako reakcja na bardzo dominujący wówczas behawioryzm, skupiający się wyłącznie na zachowaniach obserwowalnych, zaniedbując wewnętrzne procesy psychiczne.
TO podwaliny kognitywizmu opierają się na pracach wybitnych postaci, takich jak Jean Piaget, który badał rozwój poznawczy u dzieci, czy Noam Chomsky, którego krytyka psychologii behawiorystycznej i teorii uczenia się werbalnego była kluczowa dla ukierunkowania psychologii na bardziej dogłębne badanie umysłu i jego możliwości.
To nie przypadek, że pojawienie się kognitywizmu zbiega się z rozwojem informatyki i cybernetyki, które dostarczyły nowych modeli i metafor konceptualizacji działań umysłu. Na przykład przetwarzanie informacji w pamięci, operacje algorytmiczne i wykorzystanie modeli obliczeniowych do reprezentowania procesów myślowych.
Ludzka inteligencja
L’ludzka inteligencja to złożona zdolność, która obejmuje różnorodne umiejętności, takie jak rozwiązywanie problemów, rozumienie, uczenie się, dostosowywanie się do nowych kontekstów, kreatywność oraz manipulowanie symbolami i koncepcjami. W ujęciu kognitywistycznym inteligencję ludzką często postrzega się jako wynik procesów poznawczych, które można rozłożyć i przeanalizować naukowo.
Jednym z największych postępów w rozumieniu ludzkiej inteligencji przez pryzmat kognitywizmu był rozwój psychologii poznawczej, dyscypliny poświęconej badaniu procesów umysłowych i ich wpływu na ludzkie zachowanie. Badania z zakresu neurologii również przyczyniły się do zrozumienia inteligencji, odkrywając podstawowe funkcjonowanie mózgu i badając, w jaki sposób struktury mózgowe uczestniczą w procesach poznawczych.
Teorie inteligencji wielorakiej zaproponowane przez psychologów takich jak Howard Gardner również wzbogaciły debatę, sugerując, że inteligencja nie jest pojedynczą, ogólną zdolnością, ale raczej zestawem konkretnych i niezależnych umiejętności.
Co więcej, na obecne rozumienie ludzkiej inteligencji duży wpływ ma sztuczna inteligencja (AI). Paradoksalnie, próbując stworzyć maszyny naśladujące ludzką inteligencję, badacze uzyskali nowy wgląd w naturę naszej własnej inteligencji.
To wzajemne przenikanie się sztucznej inteligencji i psychologii poznawczej doprowadziło do ulepszeń w obu dziedzinach, co doprowadziło do znacznego postępu w naszym zrozumieniu i zdolności do modelowania procesów intelektualnych.
Aby porównać naszą ludzką inteligencję z inteligencją sztucznej inteligencji, wróćmy do podstaw sztucznej inteligencji i wyciągnijmy wniosek:
Teoretyczne podstawy AI
Teoretyczne podstawy sztucznej inteligencji mają swe korzenie w obszarze matematyki i informatyki. Wywodzą się one w dużej mierze z badań nad logiką formalną, algorytmami i teorią obliczeniową opracowanych przez takie postacie jak Alan Turing i John von Neumann. Do tych fundamentów należą:
- Modelowanie poznania: która ma na celu odtworzenie ludzkich procesów umysłowych.
- Logika symboliczna: opiera się na systemach reprezentacji wiedzy i wnioskowaniu.
- Nauczanie maszynowe: co pozwala maszynom uczyć się na podstawie danych i poprawiać swoją wydajność.
- Optymalizacja: którego celem jest znalezienie najlepszego rozwiązania danego problemu w danym kontekście.
- Teoria gry: który bada decyzje strategiczne w sytuacjach konkurencji lub współpracy.
Symboliczna a koneksjonistyczna sztuczna inteligencja
W dziedzinie sztucznej inteligencji od dawna istnieje główna rozbieżność między dwoma podejściami:symboliczna sztuczna inteligencja, często związane z manipulowaniem symbolami logicznymi w celu symulowania ludzkiego rozumowania i modeli koneksjoniści, które czerpią inspirację ze struktury neuronowej mózgu w celu tworzenia sztucznych sieci neuronowych.
Te dwie filozofie ilustrują podstawowe podobieństwa i rozbieżności w obrębie sztucznej inteligencji:
- Podejścia symboliczne opierają się na wyraźnym i sformalizowanym rozumieniu wiedzy, podczas gdy podejścia koneksjonistyczne opierają się na ukrytych wzorcach uczenia się.
- Symboliczna sztuczna inteligencja jest często bardziej przejrzysta, a jej decyzje łatwiejsze do wyjaśnienia, ale może zostać ograniczona w obliczu złożoności pewnych problemów w świecie rzeczywistym.
- Koneksjonistyczna sztuczna inteligencja, szczególnie poprzez głębokie uczenie się, przoduje w rozpoznawaniu wzorców i zarządzaniu dużymi ilościami danych, ale czasami cierpi na brak przejrzystości (czarna skrzynka).
Przetwarzanie informacji: porównanie mózgu i maszyny
Przetwarzanie informacji jest kluczową funkcją pozwalającą zrozumieć złożoność ludzkiego mózgu, a także funkcjonowanie współczesnych systemów komputerowych. Przyjrzyjmy się podobieństwom i różnicom w sposobie, w jaki ludzkie mózgi i maszyny przetwarzają informacje.
Możliwości przetwarzania i przechowywania
Ludzki mózg ma około 86 miliardów neuronów, z których każdy jest zdolny do tworzenia wielu połączeń synaptycznych, co pozwala mu wykonywać złożone zadania z dużą efektywnością energetyczną.
Z drugiej strony, obecne maszyny, choć mogą przetwarzać i przechowywać ogromne ilości danych, nadal wymagają dużo energii do działania i brakuje im naturalnej sprawności mózgu do uczenia się i adaptacji z taką samą wydajnością.
Uczenie się i zdolność adaptacji
Ludzki mózg jest wyjątkowy, jeśli chodzi o zdolność uczenia się i adaptacji. Dzięki neuroplastyczności może się zrestrukturyzować, zdobyć nowe umiejętności i dostosować się do nowych sytuacji. Maszyny, dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznym sieciom neuronowym, zaczynają naśladować tę zdolność uczenia się.
Jednak nawet najbardziej zaawansowane algorytmy, takie jak Głęboka nauka nie są jeszcze w stanie dorównać wrodzonej zdolności mózgu do organicznego rozumienia i integrowania abstrakcyjnych pojęć.
Szybkość przetwarzania
Jeśli chodzi o szybkość przetwarzania, przewagę mają często maszyny. Komputery mogą wykonywać operacje matematyczne z szybkością nieporównywalną z ludzkim mózgiem.
Jednak podejmowanie decyzji i złożone rozwiązywanie problemów w niejednoznacznych lub zmieniających się sytuacjach to obszary, w których mózg przoduje ze względu na zdolność do wykonywania równoległych zadań i dokonywania szybkich ocen heurystycznych.
Zrozumienie kontekstu i niuansów
Jednym z najbardziej zauważalnych ograniczeń maszyn w porównaniu z ludzkim mózgiem jest ich zdolność rozumienia kontekstu i niuansów. Mózg wyjątkowo potrafi uchwycić subtelności języka, kultury, emocji i innych czynników kontekstowych, a jest to coś, czego maszyny pomimo postępu w sztucznej inteligencji nie opanowały jeszcze w pełni. Systemy AI, takie jak GPT-3 podejmują ogromne kroki w tym kierunku, ale nadal pozostaje wiele do zrobienia, aby osiągnąć prawdziwe zrozumienie kontekstowe.
Krótko mówiąc, porównanie przetwarzania informacji między mózgiem a maszyną jest złożone i uwydatnia niezwykłe ograniczenia i możliwości obu systemów. Chociaż maszyny rozwijają się szybko, nie zastąpiły jeszcze całkowicie ludzkich procesów poznawczych.
To współistnienie ludzi i maszyn oferuje ogromne możliwości na przyszłość, czy to w zakresie poprawy ludzkich możliwości, czy rozwoju zaawansowanej sztucznej inteligencji.
Postępy w uczeniu maszynowym: w stronę konwergencji z kognitywizmem?
Przebudzenie kognitywizmu
TO kognitywizm koncentruje się na badaniu procesów myślowych i umysłowych, starając się zrozumieć, w jaki sposób ludzie postrzegają, uczą się, zapamiętują i rozwiązują problemy. Ta nauka kognitywna czerpie z różnych dyscyplin, takich jak psychologia, neurobiologia, filozofia umysłu i informatyka, próbując zmapować architekturę i funkcjonowanie ludzkiego mózgu.
Podobieństwa pomiędzy uczeniem maszynowym a kognitywizmem
Wiele zasad nauczanie maszynowe znaleźć oddźwięk w kognitywizmie. Na przykład sztuczne sieci neuronowe, zaprojektowane tak, aby naśladować funkcjonowanie ludzkich neuronów, demonstrują inżynieryjne próby odtworzenia przetwarzania informacji tak, jak miałoby to miejsce w mózgu. Pojęcia takie jak uczenie się pod nadzorem i bez nadzoru również odzwierciedlają niektóre procesy uczenia się człowieka, choć w uproszczony sposób.
Wkład uczenia maszynowego w kognitywizm
Innowacyjne podejście w nauczanie maszynowe rzucają nowe światło na perspektywy kognitywizmu. Tworząc modele, które mogą przetwarzać złożone i ogromne zbiory danych, uczenie maszynowe oferuje narzędzia do testowania teorii poznawczych na skalę, która wcześniej była niewyobrażalna. Ponadto rozwój interfejsów mózg-komputer może zrewolucjonizować sposób, w jaki rozumiemy ludzki mózg i współdziałamy z nim.
Konwergencja sztucznej inteligencji i nauk kognitywnych
Istnieje potencjalna zbieżność pomiędzy nauczanie maszynowe i nauk kognitywnych. Mówiąc dokładniej, modelowanie obliczeniowe oparte na sztucznej inteligencji może prowadzić do lepszego zrozumienia przetwarzania informacji u ludzi i odwrotnie, intuicje dotyczące funkcjonowania poznawczego człowieka mogą inspirować nowe architektury algorytmiczne. Niektórzy badacze twierdzą, że ta zbieżność może prowadzić do powstania form sztucznej inteligencji, które są solidniejsze, bardziej elastyczne i zdolne do prawdziwej inteligencji.
Wreszcie, nauczanie maszynowe i kognitywizm realizują równoległe cele: zrozumienie i symulowanie inteligencji, sztucznej lub naturalnej. Połączenie tych dwóch dziedzin mogłoby nie tylko przyspieszyć rozwój sztucznej inteligencji, ale także pogłębić naszą wiedzę o ludzkim umyśle. Jednak wciąż jesteśmy na wczesnym etapie tej symbiotycznej relacji i dopiero przyszłość określi jej pełny potencjał.
