Когнитивная наука

Когнитивная гексаграмма, которая демонстрирует что когнитивная наука состоит из нескольких взаимосвязанных дисциплин

Когнитивистика (когнитивная наука) ( лат. cognitio - Познание) - междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологии, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта.

В когнитивистици совместно используются компьютерные модели, взятые из теории искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии и физиологии высшей нервной деятельности, для разработки точных теорий работы человеческого мозга.

Часто отмечают [ Кто? ] что когнитивистика во многом обязана своим появлением учению о ноосфере [ ]. Ключевым техническим достижениям, которые сделали когнитивистика возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография, электроэнцефалография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить данные о его работе. Важную роль сыграли и все более мощные компьютеры.

Прогресс в когнитивистици, что наблюдается сейчас, как считают ученые, позволит "разгадать загадку разума", то есть описать и объяснить процессы в мозга человека, отвечающие за высшей нервной деятельности человека. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободного общения с человеком.


1. Составляющие когнитивистики

К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию, когнитивную антропологию, когнитивную географию.


2. История

Предыстория когнитивной науки прослеживается с древнегреческих философских текстов (см. Менон (Платон)). Также необходимо упомянуть таких авторов, как Рене Декарт, Дэвид Юм, Иммануил Кант, Бенедикт Спиноза, Николя Мальбранш, Пьер Кабанис, Готфрид Вильгельм Лейбниц и Джон Локк. Хотя они внесли большой вклад в философское открытие ума, и это в итоге привело к развитию психологии, они работали с совершенно другим набором инструментов и основных понятий, чем когнитивисты.

Современную культуру когнитивной науки можно проследить от кибернетиков 1930-х и 1940-х годов, таких как Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питс, которые пытались понять принципы организации ума. Мак-Каллок и Питс разработали первые варианты того, что теперь известно как искусственная нейронная сеть.

Еще один предшественник когнитивной науки существовал на ранних стадиях развития теории алгоритмов и цифрового компьютера в 1940-х и 1950-х. Алан Тьюринг и Джон фон Нейман сыграли важную роль в этих событиях. Современный компьютер, или машина фон Неймана, должен был играть центральную роль в когнитивной науке как в качестве метафоры для ума, так и в качестве инструмента для проведения дослиждень.

В 1959 году Ноам Чомски опубликовал сокрушительную рецензию на книгу бересте Фредерика Скинера Вербальная поведение. К тому времени в бихевиористской парадигме Скиннера доминирует психология: большинство психологов сосредоточены на функциональных связях между стимулом и реакцией, без утверждаемые внутренних представлений. Хомский утверждает, что для того, чтобы объяснить язык, нужна такая теория как генеративные грамматика, которая не только объясняет внутренние представления, но и характеризует их основной цели.

Срок когнитивная наука был предложен Кристофером Лонге-Хиггинсом в 1973 в комментарии к Отчету Лайтхилл, в котором говорилось об исследовании тогдашнего состояния искусственного интеллекта. [1] В том же десятилетии были основаны журналы Когнитивная наука и Общество когнитивной науки. [2] В 1982 году колледж Вассар стал первым учреждением в мире, которая предоставляет степень бакалавра в области когнитивной науки. [3]

В 1970-х и начале 1980-х многие когнитивных научных исследований было сосредоточено на возможностях искусственного интеллекта. Некоторые исследователи, например Марвин Минский, создавали компьютерные программы следующих языках как Лисп, чтобы попытаться формально охарактеризовать действия, пережил человек, например, в процессе принятия решений и решения проблем, с целью лучшего понимания хода человеческой мысли, а также создание искусственного разума. Этот подход известен как "символический ИИ".

Наконец, граница символической исследовательской программы ИИ стала очевидной. Например, казалось нереальным всесторонне перечислить человеческие знания в форму, использовала компьютерная программа. В конце 80-х и 90-х годов наблюдался подъем нейронной сети и конективизму как исследовательской парадигмы. Согласно этой точке зрения, которую часто связывают с психологом Джеймсом Мак-Клеланд и Дэвидом Румельхартом, разум можно охарактеризовать как совокупность сложных ассоциаций, представленных в виде расслоенной сети. Недавно символическая и конективистська модели были объединены, что позволяет воспользоваться преимуществами обеих форм объяснения. [4]


3. Принципы

3.1. Уровни анализа

Основной принцип когнитивной науки состоит в том, что полное понимание разума / мозга не может быть достигнуто путем изучения только одного уровня. Примером может быть проблема запоминания номера телефона и ссылки на него позже. Один из подходов к пониманию этого процесса состоит в том, чтобы изучить поведение путем прямого наблюдения. Человеку могут представить номер телефона, а затем, с некоторой задержкой, попросят его вспомнить. Тогда можно измерить точность ответа. Другой подход заключается в изучении возбуждений отдельных нейронов в то время как человек пытается вспомнить номер телефона. Ни один из этих экспериментов не может полностью объяснить, как работает процесс запоминания номера телефона. Даже если технология определения каждого нейрона в мозге в режиме реального времени была бы доступна, и было известно, когда возбуждается каждый нейрон, все равно будет невозможно узнать, как то или иное возбуждение нейронов трансформируется в поведение наблюдаемого. Таким образом, необходимо понимание того, как связаны друг с другом эти два уровня. Изучение того или иного явления с разных сторон создает более глубокое понимание процессов, происходящих в мозге и приводят к определенному поведению. Дэвид Мар [5] дал знаменитый описание трех уровней анализа:

  1. Теория алгоритмов, отмечает цели расчетов.
  2. Представление и алгоритм, которые дают представление о сетевым трафиком, а также алгоритм, который преобразует их друг в друга.
  3. Аппаратная реализация, что показывает, как могут быть физически реализованы алгоритм и представление.

3.2. Междисциплинарный характер

Когнитивная наука является междисциплинарной областью вместе с другими науками различных отраслей, в том числе психология, неврология, лингвистика, философия сознания, информатика, антропология, социология и биология. Когнитивная наука в отличие от многих других наук имеет тенденцию смотреть на мир за пределами ума. Поле исследований когнитивной науки обычно совместимо с физическими науками и использует научные методы и моделирования, часто сравнивая выходные результаты моделей с аспектами поведения человека. Существуют некоторые сомнения, является единственной когнитивная наука. Поэтому предпочитают говорить о когнитивных науки во множественном числе. [6]

Многие, но не все ученые, которые считают себя когнитивистамы, имеют функционалистичний взгляд на ум и считают, что психические состояния классифицируются функционально. По некоторым версиям функционализма, не только человеческие систем, но и системы других видов, чуждых форм жизни или продвинутых компьютеров могут, в принципе, иметь психические состояния.


3.3. Срок Когнитивная наука

Термин "когнитивная" в когнитивной науке "используется для любого вида психической деятельности или структуры, которые могут быть изучены в точных терминах" (Джордж Лакоф и Марк Джонсон, 1999). Эта концепция очень широкой, и не следует путать с тем, как "когнитивный" используется в некоторых традициях аналитической философии, где срок имеет дело лишь с формальными правилами.

Самые ранние записи со словом "когнитивный" в Оксфордском словаре английского языка означают примерно "то, что касается действия или процесса познания". Первая запись 1586 показывает, что слово свое время использовалось в контексте обсуждения теории познаний Платона.


4. Сфера

Когнитивная наука охватывает широкий круг вопросов, касающихся познания. Социальные и культурные факторы, эмоции, сознание, животный интеллект, сравнительный и эволюционный подходы часто основаны на ключевых философских конфликтах. Еще одним важным вопрос, связанным с умом, является квалиа, которого когнитивные науки, как правило, избегают. Обсуждение этого вопроса иногда ограничивается празднованием квалиа как философски-открытым. Однако, некоторые в сообществе когнитивной науки считает, что эти темы являются актуальными, и пропагандирует важность их изучения. [7]

Ниже приведены некоторые из основных тем, которыми занимается когнитивная наука. Это не исчерпывающий список, но он покрывает достаточно широкий спектр интеллектуального поведения.


4.1. Искусственный интеллект

"... Основным вкладом Ш.И. и когнитивных наук в психологию была модель обработки информации человеческого мышления, в которой метафору мозг-как компьютер нужно понимать буквально." AAAI Web pages.

Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя исследования когнитивных явлений в машинах. Одной из практических целей для ИИ является реализация аспектов человеческого интеллекта в компьютерах. Компьютеры широко используются также как инструмент для изучения когнитивных явлений. Имитационное моделирование используется для изучения того, как можно структуроваты человеческий разум. [8]

Существует дискуссия по поводу того, что разум лучше рассматривать либо как огромный массив небольших, но индивидуально слабых элементов (например, нейронов), либо как набор высокоуровневых структур, таких как символы, схемы, планы и правила. Сгон с предыдущими взглядами, для изучения разума используется конективизм, последние же подчеркивают символьные вычисления. Один из способов рассмотрения этого вопроса является определение, можно точно имитировать человеческий мозг с помощью компьютера без точного моделирования нейронов, входящих в состав человеческого мозга.


4.2. Внимание

Внимание - это выбор важной информации. Человеческий разум получает миллионы стимулов, и он должен иметь способ решить, как эту информацию обработать. Внимание иногда рассматривается как прожектор, т.е. можно осветлить только определенный набор информации. Эксперименты, которые поддерживают эту метафору, включают тест дихотичного прослушивания (Чери, 1957) и исследования восприятия слепоты (Мак и Рок, 1998). В тесте диходичного прослушивания субъект воспринимает на слух два разных по содержанию или звучанию сообщения по одному в каждое ухо, он должен сосредоточиться только на одном из сообщений.


4.3. Знание и обработка речи

Возможность узнавать и понимать язык является чрезвычайно сложным процессом. Язык приобретается в течение первых нескольких лет жизни, и все люди могут приобретать язык умело в нормальных условиях. Некоторые из движущих вопросов, касающихся изучения процессов обработки речи мозгом, включают: (1) Какова степень знания языка, врожденный или приобретенный? (2) Почему взрослым труднее выучить второй язык, чем младенцам приобрести первую? (3) Каким образом люди в состоянии понять предложение?

Изучение языка колеблется от исследования звуковой формы слова со значением слова до целых фраз. Лингвистика часто делит обработку языка на правописание, фонологию и фонетику, морфологию, синтаксис, семантику и прагматику. Аспекты языка можно изучать в каждом из этих компонентов и их взаимодействия.

Изучение обработки речи в когнитивной науке тесно связано с областью лингвистики. Лингвистика традиционно изучается как часть гуманитарных наук, включая изучение истории, литературы и искусства. В последние пятьдесят лет (или около того), все больше и больше исследователей изучают знание и использование языка как когнитивного явления. Лингвисты определили, что люди прекрасно знают правила, которые управляют их собственными словами. Таким образом, лингвисты должны прибегать к косвенным методам, чтобы определить, что представляют собой эти правила, если, конечно, таковые имеются. В любом случае, если речь действительно регулируются правилами, они оказываются непрозрачными для сознательного внимания.


4.4. Обучение и развитие

Обучение и развитие являются процессами, с помощью которых мы приобретаем знания и информацию с течением времени. Младенцы рождаются с малым количеством знаний или без них (в зависимости от определения знания), но они быстро приобретают способность использовать язык, ходить, узнавать людей и предметы. Исследования в области обучения и развития стремится объяснить механизмы, с помощью которого эти процессы могут иметь место.

Главный вопрос в исследовании когнитивного развития является степень, в которой определенные способности являются врожденными или приобретенными. Нативистична точка зрения подчеркивает, что некоторые функции являются врожденными для организма и определяются его генетическим фондом. Эмпирическая точка зрения, с другой стороны, подчеркивает, что определенные способности приобретаются из окружающей среды. Темой серьезных дебатов остается генетическая информация может управлять когнитивным развитием. В области овладения языком некоторые (например, Стивен Пинкер) [9] стверджуюе, что конкретная информация, содержащая универсальные грамматические правила должна содержаться в генах, тогда как другие (Джефри Эльман и коллеги из Rethinking Innateness) утверждают, что утверждение Пинкер биологически нереальны. По их мнению, гены определяют архитектуру системы обучения, но конкретные "факты" о том, как работает грамматика, могут быть получены только в результате опыта.


4.5. Память

Память позволяет хранить информацию для дальнейшего использования. Существует мнение, что память состоит из долгосрочных и краткосрочных "хранилищ". Долговременная память позволяет хранить информацию в течение длительного времени (дней, недель, лет). Мы еще не знаем практическую границу долговременной памяти. Кратковременная память позволяет хранить информацию в течение короткого срока (несколько секунд или минут).

Память также часто группируют в декларативные и процедурные формы. Декларативная память - сгруппированы в подмножества семантических и эпизодических форм памяти - помогает запоминать факты и конкретные знания, значение и (например, "Кто был первым президентом Украины?" или "Что я ел на завтрак четыре дня назад?"). Процедурная память позволяет запомнить действия и двигатель последовательности (например, как ездить на велосипеде).

Когнитивные исследования памяти сосредоточены на том, как память влияет на познавательный процесс, а также на взаимосвязь между познанием и памятью.


4.6. Восприятие и действие

Куб или угол. Пример оптической иллюзии

Восприятие - это возможность получать информацию через ощущение и обрабатывать ее определенным образом. Зрение и слух - два доминирующих чувства, которые позволяют нам воспринимать окружающую среду. Некоторые вопросы исследования зрительного восприятия включают: (1) Как мы можем распознать объекты? (2) Почему мы видим непрерывное визуальная среда, хотя мы сосредотачиваем зрение только на его небольших фрагментах в любой момент времени? Одним из инструментов для изучения зрительного восприятия является оптическая иллюзия. Изображение справа является примером БИСТАБИЛЬНЫЙ восприятия.


5. Методы исследований

Существует множество различных методик для изучения когнитивной науки. Поскольку наука является междисциплинарной, исследования часто пересекаются в нескольких областях, опираясь на методы исследования психологии, неврологии, информатики и теории систем.

5.1. Поведенческие эксперименты

Для того чтобы получить описание того, что является разумным поведением, необходимо изучить поведение саму по себе. Этот тип исследования тесно связан с когнитивной психологией и психофизиологией. Измеряя поведенческие реакции на различные стимулы, можно понять, как эти стимулы будут обработаны. Левандовски и Строметц (2009) рассмотрели коллекцию инновационных приложений поведенческих измерений в психологии, включая поведенческие следы, поведенческие наблюдения и поведенческий выбор. [10] Поведенческие следы указывают на поведение, произошла, но актер не присутствует (например, мусор в корзине или показы электрического счетчика). Поведенческие наблюдения связаны с прямыми свидетелями актера, участвующего в поведении (например, наблюдая, как близкий человек находится рядом с другим человеком). Поведенческие варианты присутствуют, когда человек выбирает между двумя или более вариантами (например, поведение голосования).

  • Время реакции. Время между подачей стимула и ответной реакцией может указывать на различия между двумя когнитивными процессами, а также на природу некоторых вещей. Например, если в задании поиска время реакции изменяется пропорционально с числом элементов, то очевидно, что этот когнитивный процесс поиска включает в себя последовательную, а не параллельную обработку.
  • Психофизиологические ответа. Психофизиологические эксперименты - это старый психологический прием, проникнутое по когнитивной психологии. Соотношение субъективных масштабов между людьми может показать познавательные или сенсорные предубеждения по сравнению с реальными физическими измерениями. Вот несколько примеров:
    • Одинаковые решение для цветов, тонов, текстуры и т.д.
    • Порог различия цветов, тонов, текстуры и т.д.
  • Ай-трекинг. Эта методика используется для изучения различных познавательных процессов, прежде всего зрительного восприятия и обработки речи. Фиксация точки глаз связана с фокусом внимания человека. Таким образом, с помощью мониторинга движения глаз мы можем изучать, какая информация обрабатывается в данный момент времени. Ай-трекинг позволяет изучать познавательные процессы в очень кратковременной масштабах. Движения глаз отражают принятия решений и дают нам некоторое представление о том, каким образом эти решения могут быть обработаны.

5.2. Нейровизуализация

Нейровизуализация включает в себя анализ деятельности мозга при выполнении различных когнитивных задач. Это позволяет связать поведение и функции мозга, чтобы помочь понять, как обрабатывается информация. Изображение мозга часто используется в когнитивной нейронауке.

  • Однофотонная эмиссионная компьютерная томография и позитрон-эмиссионная томография. ОФЭКТ и ПЭТ используют радиоактивные изотопы, которые вводятся в кровь субъекта и попадают в мозг. Наблюдая, какие области мозга занимает радиоактивный изотоп, мы можем увидеть, какие участки мозга активны по сравнению с другими.
  • Электроэнцефалография. ЭЭГ измеряет электрические поля, генерируемые большими популяциями нейронов в коре головного мозга, путем расположения ряда электродов на голове субъекта.
  • Функциональная магнитно-резонансная томография. МРТ измеряет относительное количество кислорода в крови, что течет в различных частях мозга. Большее количество кислорода в крови в конкретном регионе коррелирует с увеличением нейронной активности в этой части головного мозга. Это позволяет локализовать определенные функции в различных областях мозга.
  • Оптические изображения. Эта техника использует инфракрасные передатчики и приемники для измерения количества света, отображается кровью в различных областях головного мозга. Венозная кровь и кровь, насыщенная кислородом, отражает разное количество света, поэтому мы можем изучить, какие области являются активными (т.е. те, которые имеют более высокий уровень кислорода в крови). Этот метод является очень безопасным и может быть использован для изучения мозга младенцев.
  • Магнитоэнцефалография. МЭГ измеряет магнитные поля в результате активности коры головного мозга. МЭГ использует SQUID для выявления крошечных магнитных полей.

5.3. Моделирование

Имитационное моделирование требует математического и логического формального представления проблемы. Моделирование может помочь нам понять функциональную организацию конкретного когнитивного явления. Есть два основных подхода к когнитивного моделирования. Первый ориентирован на абстрактные психические функции ума и работает с помощью символов, а второй ориентирован на нервные и ассоциативные свойства человеческого мозга, и называется пидсимволичним.

  • Символическое моделирование развилось из парадигм информатики с использованием технологий, основанных на Knowledge-based systems, а также философской точки зрения. Оно было разработано первыми исследователями когнитивистамы и впоследствии использовалось для экспертных систем. С начала 1990-х годов символическое моделирование было обобщенное для исследования человека как модели интеллекта. В последнее время, особенно в контексте когнитивного процесса принятия решений, символическое когнитивное моделирование распространяется на социально-когнитивный подход.
  • Пидсимволичне моделирования включает в себя модели нейронной сети. Конективизм основывается на идее о том, что разум / мозг состоит из простых узлов, а мощность системы идет в первую очередь от наличия и способа связи между простыми узлами. Нейронные сети являются "учебником" реализации этого подхода. Некоторые критики подхода считают, что в то время как эти модели дают представление о том, как работает система, они не имеют силы, потому что объяснения работы сложных систем связи даже с простыми правилами чрезвычайно сложным.

Все эти подходы имеют тенденцию быть обобщенным в виде интегрированных вычислительных моделей синтетического / абстрактного интеллекта для того, чтобы быть примененными к объяснению и совершенствованию индивидуального и социального решений и психологии соображений.


6. Примечания

  1. Longuet-Higgins, HC (1973). "Comments on the Lighthill Report and the Sutherland Reply", in Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council, 35-37
  2. Cognitive Science Society
  3. http://cogsci.vassar.edu/about/index.html
  4. Artur S. d'Avila Garcez, Luis C. Lamb and Dov M. Gabbay. Neural-Symbolic Cognitive Reasoning. Cognitive Technologies. Springer, 2008, ISBN 978-3-540-73245-7, 2008.
  5. Marr, D. (1982). Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. WH Freeman.
  6. Miller, GA (2003). The cognitive revolution: a historical perspective. Trends in Cognitive Sciences, 7, 141-144.
  7. A number of authors consider the qualia problem to be part of the cognitive science field, EG Some Philosophical Issues In Cognitive Science: qualia, intentionality, and the mind-body problem, Qualia: The Hard Problem, and indeed the entire discipline of philosophy as being part of the cog sci field, EG What IS Cognitive Science?, while other reputable sources that cover both qualia and cog sci do not draw any obvious connection between them, EG The Stanford Encyclopedia Of Philosophy (Jan 2008 online edition) does have full -Size Articles On Both Qualia And COG Sci, but qualia are not even mentioned in the cog sci article while cog sci is not mentioned in the qualia article.
  8. Sun, Ron (ed.) (2008). The Cambridge Handbook of Computational Psychology. Cambridge University Press, New York.
  9. {{Cite journal | author = Pinker S., Bloom P. | title = Natural language and natural selection | year = 1990 | journal = Behavioral and Brain Sciences | issue = 4 | pages = 707-784 | volume = 13 | doi = 10.1017/S0140525X00081061
  10. Actions can speak as loud as words: Measuring behavior in psychological science / / Social and Personality Psychology Compass. - Т. 3. - (2009) (6) С. 992-1002. DOI : 10.1111/j.1751-9004.2009.00229.