Originile cognitivismului și inteligenței umane
Originile cognitivismului
THE cognitivism este o abordare în psihologie care se concentrează pe mecanismele interne ale gândirii, tratând mintea umană ca pe un sistem de procesare a informațiilor. Originile acestei abordări datează în principal din anii 1950 și 1960, ca reacție la behaviorism, care era foarte dominant la acea vreme și care se concentra exclusiv pe comportamente observabile, neglijând procesele mentale interne.
THE fundatii ale cognitivismului se bazează pe lucrările unor figuri notabile precum Jean Piaget, care a studiat dezvoltarea cognitivă la copii, sau Noam Chomsky, a cărui critică a psihologiei behavioriste și a teoriilor învățării verbale a fost un esențial pentru orientarea psihologiei către o mai aprofundată. studiul minții și al capacităților sale.
Nu întâmplător apariția cognitivismului coincide cu ascensiunea informaticii și a ciberneticii, care au furnizat noi modele și metafore pentru conceptualizarea operațiilor minții. De exemplu, procesarea informațiilor în memorie, operații algoritmice și utilizarea modelelor de calcul pentru a reprezenta procesele gândirii.
Inteligența umană
L’inteligența umană este o facultate complexă care cuprinde abilități diverse, cum ar fi rezolvarea de probleme, înțelegerea, învățarea, adaptarea la noi contexte, creativitatea și manipularea simbolurilor și conceptelor. În cadrul cognitivist, inteligența umană este adesea imaginată ca rezultat al proceselor cognitive care pot fi defalcate și analizate științific.
Unul dintre marile progrese în înțelegerea inteligenței umane prin prisma cognitivismului a fost dezvoltarea psihologiei cognitive, o disciplină dedicată studierii proceselor mentale și influenței acestora asupra comportamentului uman. Cercetarea în neuroștiință a contribuit, de asemenea, la înțelegerea noastră a inteligenței, descoperind funcționarea de bază a creierului și explorând modul în care structurile creierului participă la procesele cognitive.
Teoriile inteligenței multiple, propuse de psihologi precum Howard Gardner, au îmbogățit dezbaterea, sugerând că inteligența nu este o singură abilitate generală, ci mai degrabă un set de abilități specifice și independente.
În plus, înțelegerea actuală a inteligenței umane este profund influențată de inteligența artificială (AI). În mod paradoxal, în căutarea de a crea mașini care imită inteligența umană, cercetătorii au dobândit noi perspective asupra naturii propriei noastre inteligențe.
Acest dus-întors între AI și psihologia cognitivă a condus la îmbunătățiri în ambele domenii, ducând la progrese semnificative în înțelegerea și capacitatea noastră de a modela procesele intelectuale.
Pentru a compara inteligența noastră umană cu cea a inteligenței artificiale, să revenim la bazele AI pentru a trage o concluzie:
Bazele teoretice ale IA
Bazele teoretice ale IA sunt înrădăcinate în domeniul matematicii și al informaticii. Ele provin în mare parte din cercetările în logica formală, algoritmi și teoria computațională dezvoltate de figuri precum Alan Turing și John von Neumann. Aceste fundații includ:
- Modelarea cogniției: care caută să reproducă procesele mentale umane.
- Logica simbolica: care se bazează pe reprezentarea cunoștințelor și sistemele de inferență.
- Învățare automată: care permite mașinilor să învețe din date și să își îmbunătățească performanța.
- Optimizare: care are ca scop găsirea celei mai bune soluții la o problemă dată într-un context dat.
- Teoria jocului: care studiază deciziile strategice în situaţii de competiţie sau cooperare.
Inteligența artificială simbolică vs conexionistă
În domeniul AI, a existat de multă vreme o divergență principală între două abordări:inteligența artificială simbolică, adesea asociat cu manipularea simbolurilor logice pentru a simula raționamentul uman și modele conexionişti, care se inspiră din structura neuronală a creierului pentru a crea rețele neuronale artificiale.
Aceste două filozofii ilustrează paralelele și divergențele fundamentale din AI:
- Abordările simbolice se bazează pe înțelegerea explicită și formalizată a cunoștințelor, în timp ce abordările conecționiste se bazează pe modele implicite de învățare.
- Inteligența artificială simbolică este adesea mai transparentă și deciziile sale mai explicabile, dar poate fi limitată atunci când se confruntă cu complexitatea anumitor probleme din lumea reală.
- Inteligența artificială conecționistă, în special prin învățarea profundă, excelează în recunoașterea modelelor și gestionarea unor cantități mari de date, dar uneori suferă de o lipsă de transparență (cutie neagră).
Procesarea informațiilor: comparație între creier și mașină
Procesarea informațiilor este o funcție cheie pentru înțelegerea complexității creierului uman, precum și a funcționării sistemelor informatice moderne. Să explorăm asemănările și diferențele în modul în care creierul uman și mașinile procesează informațiile.
Capacitate de procesare și stocare
Creierul uman are aproximativ 86 de miliarde de neuroni, fiecare capabil să formeze conexiuni sinaptice multiple, permițându-i să îndeplinească sarcini complexe cu o eficiență energetică ridicată.
Pe de altă parte, mașinile actuale, deși pot manipula și stoca cantități uriașe de date, totuși necesită multă energie pentru a funcționa și le lipsește agilitatea naturală a creierului de a învăța și de a se adapta cu aceeași eficiență.
Învățare și adaptabilitate
Creierul uman este excepțional când vine vorba de învățare și adaptabilitate. Datorită neuroplasticității, se poate restructura, dobândi noi abilități și se poate adapta la situații noi. Mașinile, prin învățarea automată și rețelele neuronale artificiale, încep să imite această capacitate de învățare.
Cu toate acestea, chiar și cei mai avansați algoritmi precum Invatare profunda nu poate încă să se potrivească cu capacitatea inerentă a creierului de a înțelege și integra organic concepte abstracte.
Viteză de procesare
Când vine vorba de viteza de procesare, mașinile au adesea avantajul. Calculatoarele pot efectua operații matematice cu o viteză de neegalat de creierul uman.
Cu toate acestea, luarea deciziilor și rezolvarea problemelor complexe în situații ambigue sau în schimbare sunt domenii în care creierul excelează datorită capacității sale de a îndeplini sarcini paralele și de a face judecăți euristice rapide.
Înțelegerea contextului și a nuanțelor
Una dintre cele mai notabile limitări ale mașinilor în comparație cu creierul uman este capacitatea lor de a înțelege contextul și nuanța. Creierul este excepțional în a înțelege subtilitățile limbajului, culturii, emoțiilor și a altor factori contextuali, ceva pe care mașinile, în ciuda progreselor în IA, nu l-au stăpânit încă pe deplin. Sisteme AI precum GPT-3 fac pași uriași în această direcție, dar mai sunt multe de făcut pentru a obține o adevărată înțelegere contextuală.
Pe scurt, comparația procesării informațiilor dintre creier și mașină este complexă și evidențiază limitele și capacitățile extraordinare ale ambelor sisteme. În timp ce mașinile avansează rapid, ele nu au înlocuit încă în întregime procesele cognitive umane în întregime.
Această coexistență între oameni și mașini oferă oportunități imense pentru viitor, fie în îmbunătățirea capacităților umane, fie în dezvoltarea IA avansată.
Progrese în învățarea automată: spre convergența cu cognitivism?
Trezirea cognitivismului
THE cognitivism se concentrează pe studiul gândirii și al proceselor mentale, căutând să înțeleagă modul în care oamenii percep, învață, își amintesc și rezolvă problemele. Această știință cognitivă se bazează pe diverse discipline, cum ar fi psihologia, neurobiologia, filosofia minții și informatica pentru a încerca să cartografieze arhitectura și funcționarea creierului uman.
Paralele între învățarea automată și cognitivism
Multe principii ale învățare automată găsi un ecou în cognitivism. De exemplu, rețelele neuronale artificiale, concepute pentru a imita funcționarea neuronilor umani, demonstrează încercările ingineriei de a reproduce procesarea informațiilor așa cum ar avea loc în creier. Concepte precum învățarea supravegheată și nesupravegheată reflectă și unele procese de învățare umană, deși într-un mod simplificat.
Contribuțiile învățării automate la cognitivism
Abordări inovatoare în învățare automată aruncă o lumină nouă asupra perspectivelor cognitivismului. Prin producerea de modele care pot procesa seturi de date complexe și masive, învățarea automată oferă instrumente pentru testarea teoriilor cognitive la o scară care înainte era de neimaginat. În plus, dezvoltarea interfețelor creier-calculator ar putea revoluționa modul în care înțelegem și interacționăm cu creierul uman.
Convergența dintre AI și științe cognitive
Există o potențială convergență între învățare automată și științe cognitive. Mai precis, modelarea computațională din IA poate duce la o mai bună înțelegere a procesării informațiilor la oameni și, invers, intuițiile despre funcționarea cognitivă umană pot inspira noi arhitecturi algoritmice. Unii cercetători susțin că această convergență ar putea duce la forme de IA care sunt mai robuste, mai flexibile și mai capabile de inteligență adevărată.
În cele din urmă, cel învățare automată iar cognitivismul urmărește obiective paralele: înțelegerea și simularea inteligenței, fie că este artificială sau naturală. Adunarea acestor două domenii ar putea nu numai să accelereze dezvoltarea IA, ci și să ne aprofundeze înțelegerea minții umane. Cu toate acestea, suntem încă în fazele incipiente ale acestei relații simbiotice și doar viitorul îi va determina întregul potențial.
