Bilişselciliğin ve insan zekasının kökenleri
Bilişselciliğin kökenleri
THE bilişselcilik düşüncenin iç mekanizmalarına odaklanan, insan zihnini bir bilgi işlem sistemi olarak ele alan bir psikoloji yaklaşımıdır. Bu yaklaşımın kökenleri esas olarak 1950’li ve 1960’lı yıllara, o dönemde oldukça baskın olan ve yalnızca gözlemlenebilir davranışlara odaklanan, içsel zihinsel süreçleri göz ardı eden davranışçılığa bir tepki olarak dayanmaktadır.
THE vakıflar Bilişselcilik teorileri, çocuklarda bilişsel gelişim üzerine çalışan Jean Piaget veya davranışçı psikoloji ve sözel öğrenme teorilerine yönelik eleştirileri, psikolojinin daha derinlemesine bir yaklaşıma yönlendirilmesi için temel oluşturan Noam Chomsky gibi önemli isimlerin çalışmalarına dayanmaktadır. Zihin ve kapasitelerinin incelenmesi.
Bilişselciliğin ortaya çıkışının, zihnin işlemlerini kavramsallaştırmaya yönelik yeni modeller ve metaforlar sağlayan bilgisayar bilimi ve sibernetiğin yükselişiyle örtüşmesi tesadüf değildir. Örneğin, bellekte bilgi işleme, algoritmik işlemler ve düşünce süreçlerini temsil etmek için hesaplamalı modellerin kullanılması.
İnsan Zekası
Beninsan zekası problem çözme, anlama, öğrenme, yeni bağlamlara uyum sağlama, yaratıcılık, sembol ve kavramları kullanma gibi çeşitli yetenekleri kapsayan karmaşık bir yetidir. Bilişselci çerçevede, insan zekası genellikle bilimsel olarak parçalanabilen ve analiz edilebilen bilişsel süreçlerin sonucu olarak tasavvur edilir.
İnsan zekasını bilişselcilik prizması aracılığıyla anlamadaki en büyük ilerlemelerden biri, zihinsel süreçleri ve bunların insan davranışı üzerindeki etkilerini incelemeye adanmış bir disiplin olan bilişsel psikolojinin gelişimi olmuştur. Sinirbilim araştırmaları aynı zamanda zekayı anlamamıza, beynin temel işleyişini ortaya çıkarmamıza ve beyin yapılarının bilişsel süreçlere nasıl katıldığını keşfetmemize de katkıda bulunmuştur.
Howard Gardner gibi psikologlar tarafından öne sürülen çoklu zeka teorileri de zekanın tek bir genel yetenek değil, spesifik ve bağımsız beceriler dizisi olduğunu öne sürerek tartışmayı zenginleştirdi.
Ayrıca, mevcut insan zekası anlayışı yapay zekadan (AI) derinden etkilenmektedir. Paradoksal bir şekilde, insan zekasını taklit eden makineler yaratmaya çalışan araştırmacılar, kendi zekamızın doğasına dair yeni anlayışlar kazandılar.
Yapay zeka ile bilişsel psikoloji arasındaki bu gidiş-geliş, her iki alanda da gelişmelere yol açarak, entelektüel süreçleri modelleme anlayışımızda ve yeteneğimizde önemli ilerlemelere yol açtı.
İnsan zekamızı yapay zekayla karşılaştırmak için yapay zekanın temellerine dönerek bir sonuca varalım:
Yapay zekanın teorik temelleri
Yapay zekanın teorik temelleri matematik ve bilgisayar bilimi alanlarına dayanmaktadır. Bunlar büyük ölçüde Alan Turing ve John von Neumann gibi isimler tarafından geliştirilen biçimsel mantık, algoritmalar ve hesaplamalı teori araştırmalarından kaynaklanmaktadır. Bu temeller şunları içerir:
- Bilişi modelleme: insanın zihinsel süreçlerini yeniden üretmeyi amaçlamaktadır.
- Sembolik mantık: Bilgi temsili ve çıkarım sistemlerine dayalıdır.
- Makine öğrenme: Bu da makinelerin verilerden öğrenmesine ve performanslarını artırmasına olanak tanır.
- Optimizasyon: Belirli bir bağlamda belirli bir soruna en iyi çözümü bulmayı amaçlayan bir yaklaşımdır.
- Oyun Teorisi: Rekabet veya işbirliği durumlarında stratejik kararları inceleyen bilim dalı.
Sembolik ve bağlantıcı yapay zeka
Yapay zeka alanında iki yaklaşım arasında uzun zamandır temel bir farklılık var:sembolik yapay zekaGenellikle insan muhakemesini simüle etmek için mantıksal sembollerin ve modellerin manipülasyonuyla ilişkilendirilir. bağlantıcılarYapay sinir ağları oluşturmak için beynin nöron yapısından ilham alan bir teknoloji.
Bu iki felsefe, yapay zeka içindeki temel paralellikleri ve farklılıkları göstermektedir:
- Sembolik yaklaşımlar bilginin açık ve resmileştirilmiş anlayışına dayanırken bağlantıcı yaklaşımlar örtük öğrenme kalıplarına dayanır.
- Sembolik yapay zeka genellikle daha şeffaftır ve kararları daha açıklanabilir, ancak gerçek dünyadaki bazı sorunların karmaşıklığıyla karşılaşıldığında sınırlı olabilir.
- Bağlantıcı yapay zeka, özellikle derin öğrenme yoluyla, örüntü tanıma ve büyük miktarlardaki verinin yönetilmesinde üstündür, ancak bazen şeffaflık eksikliğinden (kara kutu) muzdariptir.
Bilgi işleme: Beyin ve makine arasındaki karşılaştırma
Bilgi işleme, insan beyninin karmaşıklığını ve modern bilgisayar sistemlerinin işleyişini anlamak için önemli bir işlevdir. İnsan beyni ve makinelerin bilgiyi işleme biçimindeki benzerlikleri ve farklılıkları keşfedelim.
İşleme kapasitesi ve depolama
İnsan beyninde, her biri birden fazla sinaptik bağlantı kurabilen ve karmaşık görevleri yüksek enerji verimliliğiyle yerine getirebilen yaklaşık 86 milyar nöron vardır.
Öte yandan, mevcut makineler, büyük miktarlarda veriyi işleyip depolayabilmelerine rağmen, çalışmak için hala çok fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor ve beynin aynı verimlilikle öğrenme ve uyum sağlama konusunda doğal çevikliğinden yoksun.
Öğrenme ve uyum sağlama
İnsan beyni öğrenme ve uyum sağlama konusunda olağanüstüdür. Nöroplastisite sayesinde kendini yeniden yapılandırabilir, yeni beceriler kazanabilir ve yeni durumlara uyum sağlayabilir. Makineler, makine öğrenimi ve yapay sinir ağları aracılığıyla bu öğrenme yeteneğini taklit etmeye başlıyor.
Ancak en gelişmiş algoritmalar bile Derin Öğrenme Henüz beynin soyut kavramları organik olarak anlama ve bütünleştirme konusundaki doğal yeteneğiyle eşleşemiyor.
İşleme hızı
İşleme hızı söz konusu olduğunda makinelerin çoğu zaman avantajı vardır. Bilgisayarlar matematiksel işlemleri insan beyninin ulaşamayacağı bir hızda gerçekleştirebilmektedir.
Ancak belirsiz veya değişen durumlarda karar verme ve karmaşık problem çözme, paralel görevleri yerine getirme ve hızlı buluşsal kararlar verme yeteneği nedeniyle beynin üstün olduğu alanlardır.
Bağlamı ve nüansları anlamak
İnsan beyniyle karşılaştırıldığında makinelerin en dikkate değer sınırlamalarından biri, bağlamı ve nüansı anlama yetenekleridir. Beyin, dilin, kültürün, duyguların ve diğer bağlamsal faktörlerin inceliklerini kavrama konusunda olağanüstüdür; bu, yapay zekadaki gelişmelere rağmen makinelerin henüz tam anlamıyla ustalaşamadığı bir şeydir. AI sistemleri gibi GPT-3 Bu yönde dev adımlar atıyoruz ancak gerçek bağlamsal anlayışa ulaşmak için hâlâ yapılması gereken çok şey var.
Kısacası, beyin ile makine arasındaki bilgi işlemenin karşılaştırılması karmaşıktır ve her iki sistemin olağanüstü sınırlarını ve yeteneklerini vurgulamaktadır. Makineler hızla ilerlemesine rağmen henüz tam olarak insanın bilişsel süreçlerinin yerini alamadı.
İnsanlar ve makineler arasındaki bu bir arada varoluş, ister insan yeteneklerinin geliştirilmesinde ister gelişmiş yapay zekanın geliştirilmesinde olsun, geleceğe yönelik muazzam fırsatlar sunuyor.
Makine öğrenimindeki ilerlemeler: bilişselcilikle yakınsamaya doğru mu?
Bilişselciliğin Uyanışı
THE bilişselcilik İnsanların nasıl algıladığını, öğrendiğini, hatırladığını ve sorunları nasıl çözdüğünü anlamaya çalışarak düşünce ve zihinsel süreçlerin incelenmesine odaklanır. Bu bilişsel bilim, insan beyninin mimarisini ve işleyişini haritalandırmaya çalışmak için psikoloji, nörobiyoloji, zihin felsefesi ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır.
Makine öğrenimi ve bilişselcilik arasındaki paralellikler
Birçok ilke makine öğrenme Bilişselcilikte bir yankı bulun. Örneğin, insan nöronlarının işleyişini taklit etmek üzere tasarlanan yapay sinir ağları, bilgi işlemeyi beyinde gerçekleşecek şekilde kopyalamaya yönelik mühendislik girişimlerini göstermektedir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi kavramlar da basitleştirilmiş bir şekilde de olsa bazı insan öğrenme süreçlerini yansıtır.
Makine öğreniminin bilişselciliğe katkıları
Yenilikçi yaklaşımlar makine öğrenme bilişselcilik perspektiflerine yeni bir ışık tutmaktadır. Makine öğrenimi, karmaşık ve devasa veri kümelerini işleyebilen modeller üreterek, bilişsel teorileri daha önce hayal bile edilemeyecek bir ölçekte test etmek için araçlar sunuyor. Ek olarak, beyin-bilgisayar arayüzlerinin geliştirilmesi, insan beynini anlama ve onunla etkileşim kurma biçimimizde devrim yaratabilir.
Yapay zeka ve bilişsel bilimler arasındaki yakınlaşma
arasında potansiyel bir yakınlaşma vardır. makine öğrenme ve bilişsel bilimler. Daha spesifik olarak, yapay zekadan elde edilen hesaplamalı modelleme, insanlarda bilgi işlemenin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir ve bunun tersine, insanın bilişsel işleyişine ilişkin sezgiler, yeni algoritmik mimarilere ilham verebilir. Bazı araştırmacılar bu yakınlaşmanın daha sağlam, esnek ve gerçek zeka yeteneğine sahip yapay zeka biçimlerine yol açabileceğini öne sürüyor.
Son olarak, makine öğrenme ve bilişselcilik paralel hedefleri takip eder: ister yapay ister doğal olsun, zekayı anlamak ve simüle etmek. Bu iki alanı bir araya getirmek yalnızca yapay zekanın gelişimini hızlandırmakla kalmayacak, aynı zamanda insan zihnine dair anlayışımızı da derinleştirecektir. Ancak bu simbiyotik ilişkinin henüz başlangıç aşamasındayız ve onun tam potansiyelini yalnızca gelecek belirleyecek.
