认知主义和人类智能的起源
认知主义的起源
这 认知主义 是一种心理学方法，专注于思维的内部机制，将人类思维视为一个信息处理系统。这种方法的起源主要可以追溯到 20 世纪 50 年代和 1960 年代，作为对行为主义的反应，行为主义在当时占据主导地位，只关注可观察的行为，忽视内部心理过程。
这 基础 认知主义的理论基础是一些著名人物的著作，例如让·皮亚杰（Jean Piaget）研究儿童认知发展，或诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky），他对行为主义心理学和语言学习理论的批判对于心理学走向更深入的方向至关重要。对心智及其能力的研究。
认知主义的出现与计算机科学和控制论的兴起同时发生并非巧合，计算机科学和控制论为概念化思维运作提供了新的模型和隐喻。例如，内存中的信息处理、算法操作以及使用计算模型来表示思维过程。
人类智能
L’人类智慧 是一种复杂的能力，涵盖多种能力，如解决问题、理解、学习、适应新环境、创造力以及符号和概念的操纵。在认知主义框架内，人类智能通常被设想为可以进行科学分解和分析的认知过程的结果。
通过认知主义的棱镜理解人类智力的伟大进步之一是认知心理学的发展，这是一门致力于研究心理过程及其对人类行为影响的学科。神经科学研究也有助于我们对智力的理解，揭示大脑的潜在功能并探索大脑结构如何参与认知过程。
霍华德·加德纳 (Howard Gardner) 等心理学家提出的多元智能理论也丰富了这场争论，认为智力不是一种单一的、一般的能力，而是一组特定的、独立的技能。
此外，当前对人类智能的理解深受人工智能（AI）的影响。矛盾的是，在寻求创造模仿人类智能的机器时，研究人员对我们自身智能的本质有了新的见解。
人工智能和认知心理学之间的这种反复导致了这两个领域的进步，从而导致我们对智力过程的理解和建模能力的显着进步。
为了将人类智能与人工智能进行比较，让我们回到人工智能的基础来得出结论：
人工智能的理论基础
人工智能的理论基础植根于数学和计算机科学领域。它们主要源于艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人对形式逻辑、算法和计算理论的研究。这些基础包括：
- 建模认知： 它试图重现人类的心理过程。
- 符号逻辑： 它基于知识表示和推理系统。
- 机器学习： 它允许机器从数据中学习并提高其性能。
- 优化： 其目的是在给定的上下文中找到给定问题的最佳解决方案。
- 博弈论： 研究竞争或合作情况下的战略决策。
符号人工智能与联结人工智能
在人工智能领域，两种方法之间长期以来存在主要分歧：符号人工智能，通常与模拟人类推理和模型的逻辑符号的操作相关 联结主义者，它从大脑的神经元结构中汲取灵感来创建人工神经网络。
这两种哲学阐释了人工智能内部的基本相似点和分歧点：
- 符号方法基于对知识的明确和形式化理解，而联结主义方法则依赖于内隐的学习模式。
- 符号人工智能通常更加透明，其决策也更容易解释，但在面对某些现实世界问题的复杂性时，它可能会受到限制。
- 连接主义人工智能，特别是通过深度学习，在模式识别和大量数据管理方面表现出色，但有时缺乏透明度（黑匣子）。
信息处理：大脑与机器的比较
信息处理是理解人脑复杂性以及现代计算机系统功能的关键功能。让我们探讨一下人脑和机器处理信息的异同。
处理能力及储存量
人脑拥有大约 860 亿个神经元，每个神经元都能够形成多个突触连接，使其能够以高能量效率执行复杂的任务。
另一方面，当前的机器虽然可以管理和存储大量数据，但仍然需要大量能量来运行，并且缺乏大脑以相同效率学习和适应的自然敏捷性。
学习和适应能力
人类大脑在学习和适应能力方面非常出色。由于神经可塑性，它可以自我重组，获得新技能并适应新情况。机器通过机器学习和人工神经网络，开始模仿这种学习能力。
然而，即使是最先进的算法，例如 深度学习 尚无法与大脑固有的有机理解和整合抽象概念的能力相匹配。
处理速度
当谈到处理速度时，机器往往具有优势。计算机可以以人脑无法比拟的速度执行数学运算。
然而，在模棱两可或不断变化的情况下做出决策和解决复杂问题是大脑擅长的领域，因为它能够执行并行任务并做出快速启发式判断。
了解上下文和细微差别
与人脑相比，机器最显着的局限性之一是它们理解上下文和细微差别的能力。大脑在把握语言、文化、情感和其他情境因素的微妙之处方面表现出色，尽管人工智能取得了进步，但机器尚未完全掌握这一点。人工智能系统如 GPT-3 正在朝这个方向迈出巨大的一步，但要实现真正的情境理解，还有很多工作要做。
简而言之，大脑和机器之间的信息处理比较是复杂的，突显了这两个系统非凡的局限性和能力。虽然机器正在迅速进步，但它们尚未完全取代人类的认知过程。
人类与机器的共存为未来提供了巨大的机遇，无论是在提高人类能力还是在开发先进人工智能方面。
机器学习的进展：走向与认知主义的融合？
认知主义的觉醒
这 认知主义 专注于思想和心理过程的研究，试图了解人类如何感知、学习、记忆和解决问题。这门认知科学借鉴了心理学、神经生物学、心灵哲学和计算机科学等多种学科，试图绘制人脑的结构和功能图。
机器学习和认知主义之间的相似之处
许多原则 机器学习 在认知主义中找到回声。例如，旨在模仿人类神经元功能的人工神经网络展示了复制大脑中发生的信息处理的工程尝试。监督学习和无监督学习等概念也反映了一些人类学习过程，尽管是以简化的方式。
机器学习对认知主义的贡献
创新方法 机器学习 为认知主义的观点提供了新的视角。通过生成可以处理复杂和海量数据集的模型，机器学习提供了以以前难以想象的规模测试认知理论的工具。此外，开发脑机接口可以彻底改变我们理解人脑以及与人脑交互的方式。
人工智能与认知科学的融合
两者之间存在潜在的趋同性 机器学习 和认知科学。更具体地说，人工智能的计算模型可以更好地理解人类的信息处理，相反，关于人类认知功能的直觉可以激发新的算法架构。一些研究人员认为，这种融合可能会导致人工智能形式更加强大、灵活并且能够实现真正的智能。
最后， 机器学习 认知主义追求平行的目标：理解和模拟智能，无论是人工的还是自然的。将这两个领域结合起来不仅可以加速人工智能的发展，还可以加深我们对人类思维的理解。然而，我们仍处于这种共生关系的早期阶段，只有未来才能决定其全部潜力。
