Izvori kognitivizma in človeške inteligence
Začetki kognitivizma
THE kognitivizem je pristop v psihologiji, ki se osredotoča na notranje mehanizme mišljenja in obravnava človeški um kot sistem za obdelavo informacij. Začetki tega pristopa segajo predvsem v 50. in 60. leta 20. stoletja, kot reakcija na biheviorizem, ki je bil takrat zelo dominanten in se je osredotočal izključno na opazovana vedenja, zanemarjajoč notranje mentalne procese.
THE fundacije kognitivizma temeljijo na delu uglednih osebnosti, kot sta Jean Piaget, ki je proučeval kognitivni razvoj pri otrocih, ali Noam Chomsky, čigar kritika bihevioristične psihologije in teorij verbalnega učenja je bila ključna za usmeritev psihologije v bolj poglobljeno preučevanje uma in njegovih zmožnosti.
Ni naključje, da pojav kognitivizma sovpada z vzponom računalništva in kibernetike, ki sta ponudila nove modele in metafore za konceptualizacijo delovanja uma. Na primer obdelava informacij v spominu, algoritemske operacije in uporaba računalniških modelov za predstavitev miselnih procesov.
Človeška inteligenca
L’človeška inteligenca je kompleksna sposobnost, ki zajema različne sposobnosti, kot so reševanje problemov, razumevanje, učenje, prilagajanje novim kontekstom, ustvarjalnost in manipulacija simbolov in konceptov. V kognitivističnem okviru je človeška inteligenca pogosto zamišljena kot rezultat kognitivnih procesov, ki jih je mogoče razčleniti in znanstveno analizirati.
Eden od velikih napredkov pri razumevanju človeške inteligence skozi prizmo kognitivizma je bil razvoj kognitivne psihologije, discipline, ki se posveča preučevanju duševnih procesov in njihovega vpliva na človeško vedenje. Nevroznanstvene raziskave so prav tako prispevale k našemu razumevanju inteligence, saj so odkrile osnovno delovanje možganov in raziskale, kako možganske strukture sodelujejo v kognitivnih procesih.
Teorije o večkratni inteligenci, ki so jih predlagali psihologi, kot je Howard Gardner, so prav tako obogatile razpravo s tem, da trdijo, da inteligenca ni ena sama splošna sposobnost, temveč skupek specifičnih in neodvisnih veščin.
Poleg tega na trenutno razumevanje človeške inteligence močno vpliva umetna inteligenca (AI). Paradoksalno je, da so raziskovalci v iskanju ustvarjanja strojev, ki posnemajo človeško inteligenco, pridobili nov vpogled v naravo naše lastne inteligence.
Ta povratna spremenljivost med umetno inteligenco in kognitivno psihologijo je pripeljala do izboljšav na obeh področjih, kar je privedlo do pomembnega napredka v našem razumevanju in sposobnosti modeliranja intelektualnih procesov.
Če želimo našo človeško inteligenco primerjati z umetno inteligenco, se vrnimo k temeljem umetne inteligence in potegnemo zaključek:
Teoretične osnove AI
Teoretični temelji umetne inteligence izvirajo iz področja matematike in računalništva. V veliki meri izhajajo iz raziskav formalne logike, algoritmov in računalniške teorije, ki so jih razvili osebnosti, kot sta Alan Turing in John von Neumann. Ti temelji vključujejo:
- Modeliranje kognicije: ki skuša reproducirati človekove mentalne procese.
- Simbolična logika: ki temelji na predstavitvi znanja in sistemih sklepanja.
- Strojno učenje: ki strojem omogoča učenje iz podatkov in izboljšanje njihove učinkovitosti.
- Optimizacija: katerega namen je najti najboljšo rešitev za določen problem v danem kontekstu.
- Teorija iger: ki proučuje strateške odločitve v situacijah konkurence ali sodelovanja.
Simbolična proti konekcionistični umetni inteligenci
Na področju umetne inteligence že dolgo obstaja velika razlika med dvema pristopoma:simbolna umetna inteligenca, ki je pogosto povezana z manipulacijo logičnih simbolov za simulacijo človeškega razmišljanja in modelov povezovalci, ki črpajo navdih iz nevronske strukture možganov za ustvarjanje umetnih nevronskih mrež.
Ti dve filozofiji ponazarjata temeljne vzporednice in razlike znotraj AI:
- Simbolni pristopi temeljijo na eksplicitnem in formaliziranem razumevanju znanja, konekcionistični pristopi pa na implicitnih učnih vzorcih.
- Simbolni AI je pogosto bolj pregleden in njegove odločitve bolj razložljive, vendar je lahko omejen, ko se sooči s kompleksnostjo določenih problemov v resničnem svetu.
- Connectionist AI, zlasti s pomočjo globokega učenja, je odličen pri prepoznavanju vzorcev in upravljanju velikih količin podatkov, vendar včasih trpi zaradi pomanjkanja preglednosti (črna škatla).
Obdelava informacij: Primerjava med možgani in strojem
Obdelava informacij je ključna funkcija za razumevanje kompleksnosti človeških možganov kot tudi delovanja sodobnih računalniških sistemov. Raziščimo podobnosti in razlike v tem, kako človeški možgani in stroji obdelujejo informacije.
Zmogljivost predelave in skladiščenje
Človeški možgani imajo približno 86 milijard nevronov, od katerih je vsak sposoben oblikovati več sinaptičnih povezav, kar jim omogoča izvajanje kompleksnih nalog z visoko energetsko učinkovitostjo.
Po drugi strani pa sedanji stroji, čeprav lahko obdelujejo in shranjujejo ogromne količine podatkov, še vedno potrebujejo veliko energije za delovanje in nimajo naravne agilnosti možganov, da bi se učili in prilagajali z enako učinkovitostjo.
Učenje in prilagodljivost
Človeški možgani so izjemni, ko gre za učenje in prilagodljivost. Zahvaljujoč nevroplastičnosti se lahko prestrukturira, pridobi nove veščine in se prilagodi novim situacijam. Stroji s pomočjo strojnega učenja in umetnih nevronskih mrež začenjajo posnemati to sposobnost učenja.
Vendar tudi najnaprednejši algoritmi, kot je npr Globoko učenje se še ne morejo kosati z inherentno sposobnostjo možganov, da organsko razumejo in povezujejo abstraktne koncepte.
Hitrost obdelave
Ko gre za hitrost obdelave, so stroji pogosto v prednosti. Računalniki lahko izvajajo matematične operacije s hitrostjo, ki je neprimerljiva s človeškimi možgani.
Vendar sta odločanje in reševanje zapletenih problemov v dvoumnih ali spreminjajočih se situacijah področji, kjer možgani blestijo zaradi svoje sposobnosti izvajanja vzporednih nalog in hitrega hevrističnega presojanja.
Razumevanje konteksta in nians
Ena najbolj opaznih omejitev strojev v primerjavi s človeškimi možgani je njihova sposobnost razumevanja konteksta in nians. Možgani so izjemni pri dojemanju tankosti jezika, kulture, čustev in drugih kontekstualnih dejavnikov, česar stroji kljub napredku umetne inteligence še niso povsem obvladali. Sistemi umetne inteligence, kot so GPT-3 delajo velikanske korake v tej smeri, vendar je treba še veliko storiti, da bi dosegli resnično kontekstualno razumevanje.
Skratka, primerjava obdelave informacij med možgani in stroji je zapletena in poudarja izjemne omejitve in zmožnosti obeh sistemov. Čeprav stroji hitro napredujejo, še niso v celoti nadomestili človeških kognitivnih procesov.
To sobivanje med ljudmi in stroji ponuja neizmerne priložnosti za prihodnost, bodisi pri izboljšanju človeških zmogljivosti bodisi pri razvoju napredne umetne inteligence.
Napredek v strojnem učenju: proti zbliževanju s kognitivizmom?
Prebujanje kognitivizma
THE kognitivizem se osredotoča na preučevanje miselnih in duševnih procesov ter poskuša razumeti, kako ljudje zaznavajo, se učijo, si zapomnijo in rešujejo probleme. Ta kognitivna znanost se opira na različne discipline, kot so psihologija, nevrobiologija, filozofija duha in računalništvo, da bi poskušala preslikati arhitekturo in delovanje človeških možganov.
Vzporednice med strojnim učenjem in kognitivizmom
Številna načela strojno učenje najti odmev v kognitivizmu. Na primer, umetne nevronske mreže, zasnovane tako, da posnemajo delovanje človeških nevronov, prikazujejo inženirske poskuse posnemanja obdelave informacij, kot bi potekala v možganih. Koncepti, kot sta nadzorovano in nenadzorovano učenje, prav tako odražajo nekatere človeške učne procese, čeprav na poenostavljen način.
Prispevki strojnega učenja h kognitivizmu
Inovativni pristopi v strojno učenje vrgel novo luč na perspektive kognitivizma. Z izdelavo modelov, ki lahko obdelujejo zapletene in ogromne nabore podatkov, strojno učenje ponuja orodja za testiranje kognitivnih teorij v obsegu, ki si ga prej ni bilo mogoče predstavljati. Poleg tega bi lahko razvoj vmesnikov možgani-računalnik spremenil način razumevanja in interakcije s človeškimi možgani.
Konvergenca med AI in kognitivnimi znanostmi
Obstaja potencialna konvergenca med strojno učenje in kognitivne znanosti. Natančneje, računalniško modeliranje iz umetne inteligence lahko vodi do boljšega razumevanja obdelave informacij pri ljudeh, in obratno, intuicije o človeškem kognitivnem delovanju lahko navdihnejo nove algoritemske arhitekture. Nekateri raziskovalci trdijo, da bi ta konvergenca lahko vodila do oblik umetne inteligence, ki so bolj robustne, prilagodljive in sposobne prave inteligence.
Končno, strojno učenje in kognitivizem zasledujeta vzporedne cilje: razumevanje in simuliranje inteligence, bodisi umetne ali naravne. Združevanje teh dveh področij ne bi samo pospešilo razvoja umetne inteligence, ampak tudi poglobilo naše razumevanje človeškega uma. Vendar smo še vedno v zgodnjih fazah tega simbiotskega odnosa in šele prihodnost bo določila njegov polni potencial.
