Познание это процесс деятельности человека основным содержанием которого: Виды знаний — что это, определение и ответ

Рис. 1. Виды познания

Рис. 2. Чувственное и рациональное познание

• Что такое когнитивная наука?
• Ключевые методы когнитивной науки
• Топ-5 приложений когнитивной науки

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука относится к области исследования, которая взаимодействует с несколькими дисциплинами, такими как неврология, информатика, психология, искусственный интеллект (ИИ), философия, лингвистика и антропология, чтобы понять когнитивное функционирование человеческого разума и лежащие в его основе психические процессы. . Основное внимание уделяется пониманию природы человеческого разума и того, как он использует ментальные представления для реализации, обработки, преобразования и управления знаниями.

Исследователи когнитивных функций стремятся глубже понять человеческий интеллект и поведение, исследуя функции нервной системы, которые включают в себя важнейшие умственные способности, такие как восприятие, память, эмоциональный опыт, обучение, рассуждение, решение проблем, принятие решений и язык. История когнитивной науки восходит к 1950-м годам, совпавшим с появлением искусственного интеллекта.

По сути, когнитивная наука опирается на разработку репрезентативных структур разума и анализ вычислительных процедур, которые работают с этими структурами, чтобы лучше понять, как мыслительный процесс разворачивается в человеческом мозгу. Здесь мысленные представления аналогичны компьютерным структурам данных, а вычислительные процедуры аналогичны вычислительным алгоритмам, оперирующим этими структурами данных.

Когнитивная наука включает в себя несколько подходов к раскрытию природы мысленных представлений и вычислительных процедур. Наиболее часто используемые методы включают:

1. Модели, основанные на правилах

Подход, основанный на правилах, обычно используется с 1970-х годов. Согласно этой модели, мышление представляет собой применение правил вывода типа «ЕСЛИ… ТО…» к символам для представления структуры языковых предложений.

Например, рассмотрим правило «ЕСЛИ вы бежите слишком быстро в полном марафоне, ТО получите травмы». Применение этого правила к символу «вы слишком быстро пробежали полный марафон» дает выходной символ «вы получите травмы». При использовании другого правила «ЕСЛИ вы страдаете от травм, ТО ваше тело должно отдохнуть 10 часов, чтобы восстановиться» к последнему символу получается символ «ваше тело должно отдыхать 10 часов, чтобы восстановиться».

Модели, основанные на правилах, играют решающую роль в моделировании сложных аспектов человеческого мышления, таких как использование языка или решение проблем. Такие подходы, основанные на правилах, широко использовались в области медицины для разработки экспертных систем для практических целей.

2. Коннекционистские модели

Коннекционистский подход появился в 1980-х годах и относился к моделям параллельно-распределенной обработки. Они используют искусственные нейронные сети (ИНС) для моделирования нейронных структур в мозге, чтобы имитировать человеческое мышление. В отличие от подходов, основанных на правилах, коннекционистские модели выполняют параллельные вычислительные процессы, а не последовательно.

Как правило, системы, основанные на правилах, используют правила логического вывода для имитации феноменов мышления. Однако коннекционизм больше связан с одновременным удовлетворением нескольких критериев и ограничений обработки данных. Таким образом, коннекционистская модель используется в современных приложениях для распознавания лиц. Он также используется для понимания психологических аспектов, включающих изучение языка, что является ключом к расшифровке человеческого мышления.

3. Теоретическая нейронаука

Развитие теоретической нейронауки вышло на первый план с окончательной интеграцией модели, основанной на правилах, и коннекционистского подхода. Это произошло в 1990-е и 2000-е годы, когда когнитивная наука была связана с нейронаукой с развитием связанных с мозгом технологий и инструментов, таких как магнитно-резонансная томография (МРТ) и функциональная МРТ (фМРТ), которые могли наблюдать активность мозга в режиме реального времени в экспериментальных установках.

Более того, с появлением теоретической нейронауки были разработаны вычислительные модели, которые могли визуализировать возбуждение нейронов (активность мозга) внутри мозга. Это помогло расшифровать процесс принятия решений, сложный процесс (рассуждения высокого уровня), происходящий в области префронтальной коры головного мозга. Более того, эти модели также помогли лучше понять человеческие эмоции, связанные с областью миндалевидного тела мозга.

В частности, область объединила правила вывода и нейронные сети для создания моделей, которые могли бы имитировать гораздо больше психических функций, чем могли бы достичь отдельные модели, основанные на правилах, или коннекционистские модели.

4. Байесовские модели

Когнитивная наука в значительной степени опирается на байесовские модели для понимания психологических характеристик, таких как зрение, двигательный контроль, социальное познание, обучение и другие. В основе этих моделей лежит теорема Байеса, которая связывает факторы вероятности с человеческим пониманием. Такие модели также используются в современных робототехнических приложениях.

5. Модели глубокого обучения

Когнитивная наука использует искусственный интеллект для декодирования человеческого разума с 1950-х годов. Более того, благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта подходы глубокого обучения используются в таких приложениях, как игры, распознавание объектов, языковой перевод и других смежных областях.

На фундаментальном уровне глубокое обучение разрабатывается на основе коннекционистских моделей и теоретической нейронауки. Однако он использует гораздо более сложные и продвинутые алгоритмы, а также нейронные сети, имеющие множество нейронных слоев. Сделав еще один шаг вперед, глубокое обучение теперь исследуется посредством обучения с подкреплением; в котором обучение сочетается с вознаграждением от предыдущих примеров для точной настройки модели.

• AlphaGo от DeepMind является примером такой модели обучения с подкреплением, которая победила игрока в го в 2016 году.

Сегодня глубокое обучение проникает в нейробиологию и приводит к значительному развитию в областях когнитивной психологии.

Помимо подходов, упомянутых выше, ментальные представления и вычисления, раскрывающие детали того, как работает разум (как активируются нейроны при выполнении определенных задач), были исследованы с помощью когнитивных теорий логических правил, понятий, образов, предложений и аналогий.

Подробнее: 10 лучших алгоритмов машинного обучения в 2022 году

Ключевые методы когнитивной науки

Когнитивная наука объединяет различные взгляды и области для реализации научных исследований разума и интеллекта. Основные методы, используемые в когнитивной науке, включают психологические эксперименты, проводимые на людях, методы визуализации мозга и подходы к компьютерному моделированию.

Давайте разберемся с каждым методом подробнее:

1. Психологические/поведенческие эксперименты

Для количественной оценки и понимания разумного поведения необходимо изучать поведенческие реакции субъектов на различные стимулы, поскольку это показывает, как любые стимулы обрабатываются человеческим мозгом. Этого можно добиться, проводя психологические или поведенческие эксперименты с участием участников. Такие эксперименты показывают поведенческие черты и поведенческий выбор пользователей.

Эти эксперименты помогают отслеживать следующие переменные для вовлеченных участников:

• Время реакции участника: Эта переменная записывает период между предъявлением стимула и реакцией пользователя. Разрыв во времени в основном указывает на способность человека к познанию, на то, как он думает и как человек обрабатывает стимулы, что также говорит о врожденной природе человека.
• Психофизический ответ: Психофизические эксперименты относятся к области когнитивной психологии, в которой записываются реакции пользователя на определенные события, чтобы лучше понять когнитивные предубеждения субъекта и сенсорные реакции. Например, можно провести эксперименты, чтобы определить, как пользователь может реагировать на громкую музыку или сигналы дорожного движения. Он также может определить, как пользователи оценивают различные цветовые текстуры или реагируют на звуки, превышающие определенный порог.
• Отслеживание взгляда: Когнитивные процессы, такие как зрительное восприятие и языковая обработка, идентифицируются с помощью этой переменной. Когда пользователь сфокусирован на чем-то, его глаза какое-то время демонстрируют минимальное движение. Одним из примеров может быть отслеживание глаз субъекта во время выполнения онлайн-задачи. Наблюдение может показать скорость принятия решения и помочь понять, как заинтересованное лицо обработало решение.

2. Визуализация мозга

Визуализация мозга позволяет наблюдать активность мозга субъекта в режиме реального времени во время выполнения задания. Он связывает поведение пользователя с когнитивной функцией мозга, чтобы получить представление о том, как мозг обрабатывает информацию. Методы визуализации мозга занимают центральное место в когнитивной нейробиологии.

Некоторые инструменты, используемые для визуализации:

• ОФЭТ (однофотонная эмиссионная компьютерная томография) и ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография): ОФЭКТ и ПЭТ вводят радиоактивные изотопы в кровь пользователя, которые переносятся дальше в мозг . Наблюдая за взаимодействием радиоактивных изотопов в мозге, можно выявить активные области мозга и сравнить их с неактивными.
• ЭЭГ (электроэнцефалография): ЭЭГ относится к размещению электродов на коже головы субъекта и регистрации возбуждения нейронов путем обнаружения электрических полей, которые нейроны в коре головного мозга генерируют как мысли и обрабатывают в мозгу.
• фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография): фМРТ регистрирует количество насыщенной кислородом крови, поступающей в мозг, при этом количество насыщенной кислородом крови прямо пропорционально активности нейронов в головном мозге. Этот показатель используется для определения областей мозга, которые выполняют определенную функцию.
• Оптическая визуализация: Этот процесс использует инфракрасные передатчики и приемники для определения количества света, отраженного различными областями мозга. Поскольку оксигенированная и деоксигенированная кровь по-разному отражают свет, можно локализовать активные и неактивные области мозга на основе переменной отражения света.
• МЭГ (магнитоэнцефалография): Процесс МЭГ регистрирует магнитные поля вокруг коры, подобно электродам ЭЭГ. Это помогает выявить активные области мозга, когда субъект подвергается определенной задаче.

3. Вычислительное моделирование

Вычислительное моделирование требует систематического представления проблемы, которая логична для интерпретации и решения. Здесь в игру вступает ментальное представление, о котором говорилось ранее. Здесь проверяются вычислительные модели, аналогичные мыслительным операциям, для оценки проводимых поведенческих или психологических экспериментов. Однажды построенные модели используются в будущем для оценки мозговой активности людей.

Для целей моделирования используются фундаментальные подходы:

• Символическое моделирование: В этом подходе психические функции отображаются в символы. Символическое когнитивное моделирование используется для исследования и моделирования когнитивного принятия решений, социального познания и организационного познания.
• Субсимвольное моделирование: Этот подход используется в коннекционистских моделях, которые обычно полагаются на нейронные сети. Коннекционистская модель основывается на том факте, что разум или мозг представляет собой композицию нескольких узлов, а его функции решения проблем являются результатом связей, которые соединяют такие узлы. ИНС лучше всего подходит для такой реализации.
• Гибридное моделирование: Гибридное моделирование сочетает в себе два или более подходов, таких как использование символических моделей для сопоставления с коннекционистскими моделями, которые помогают разрабатывать гибридные интеллектуальные системы. Более того, байесовские модели, полученные с помощью машинного обучения, также являются частью гибридного моделирования.

Все рассмотренные выше подходы используются либо как автономные вычислительные модели, либо как гибридные модели для моделирования когнитивных способностей, таких как язык, зрение, восприятие и т. д. Такие модели играют решающую роль в лучшем понимании человеческого познания и, в свою очередь, , позволяют разрабатывать интеллектуальные системы, обладающие способностями к принятию решений и рассуждениям наравне с человеческими.

К другим нейробиологическим методам, помогающим понять человеческий разум, относятся прямая стимуляция мозга, единичная запись и исследования вскрытия. При прямой стимуляции мозга к субъекту подается ток через электроды для улучшения когнитивных функций. В методе единичной записи используется система микроэлектродов для определения электрофизиологических реакций субъекта на один нейрон, пока субъект выполняет задание.

Посмертные исследования относятся к исследованиям мозга, проводимым на мозге человека после его смерти в случаях, когда субъект страдал каким-либо феноменологическим состоянием, таким как проблемы с речью, паралич или болезнь Альцгеймера.

Узнать больше: Что такое HCI (взаимодействие человека и компьютера)? Значение, важность, примеры и цели

Топ-5 приложений когнитивной науки

Когнитивная наука разрабатывает эмпирические теории разума, которые находят применение в нескольких областях, таких как образование, исследование операций, инженерия человеческого фактора, управление человеческими ресурсами, медицина и т. д. Давайте углубимся в роль, которую играет когнитивная наука в развитии каждой из этих областей.

1. Образование

Когнитивные науки вносят значительный вклад в академическую сферу, делая обучение более увлекательным. Здесь изучаются критические факторы, такие как визуальное восприятие или реакция на слуховые тоны, влияющие на учащегося, чтобы улучшить процесс обучения. Это достигается путем ответов на фундаментальные вопросы, такие как «как долго учащийся может оставаться полностью сосредоточенным на задаче?», «как мозг расшифровывает полученную информацию?» и «как можно избежать отвлекающих факторов, чтобы улучшить концентрацию?», которые помочь учителю развить понимание когнитивной психологии группы студентов в классе. Это помогает лучше разработать учебный план.

Кроме того, когнитивная наука также позволяет персонализировать учебные программы, что может помочь преподавателям разработать планы обучения, основанные на результатах, для учащихся со схожими когнитивными характеристиками. Преподавательский состав получает представление об умственных способностях учащихся с помощью визуальных и слуховых моделей поведения. Это позволяет им разрабатывать персонализированные академические программы для отдельных лиц на основе сигналов восприятия.

2. Исследование операций

Исследование операций — это область исследования, в которой применяются научные методы для беспрепятственного управления и администрирования военными, государственными, промышленными и коммерческими процессами путем принятия решений, ответственных за управление операциями системы. Это означает, что он фокусируется на том, как принимаются или должны приниматься управленческие решения, как обрабатывать данные, необходимые для эффективного принятия решений, и как реализовывать решения. На все эти вопросы отвечает когнитивная наука, поскольку принятие решений — это ментальное явление, и его лучше понять, разгадывая тайны человеческого разума.

Таким образом, когнитивная наука в исследовании операций направлена ​​на улучшение работы существующих организационных и административных систем. Здесь когнитивная наука объединяет несколько других потоков знаний, таких как теория коммуникаций, теория принятия решений, поведенческие науки и общая теория систем, чтобы повысить результаты исследования операций.

3. Инженерия человеческого фактора

Инженерия человеческого фактора — это прикладная научная дисциплина, которая фокусируется на проектировании рабочего и жилого пространства на основе требований пользователя. Эта прикладная область возникла во время Второй мировой войны, когда новая военная техника была настолько сложной, что никому было трудно безопасно ее эксплуатировать. Это привлекло внимание к «человеческому фактору», поскольку стало необходимо разрабатывать оборудование, которым мог бы легко управлять каждый.

С выходом на передний план когнитивной науки развитие в направлении инженерии человеческого фактора набирало обороты. Сегодня основное внимание уделяется разработке продуктов, оборудования, объектов и сред с учетом их пригодности для людей и, в то же время, обеспечению повышения эффективности работы, выполняемой людьми.

Короче говоря, когнитивная наука работает рука об руку с областью человеческого фактора, применяя информацию, которая определяет человеческие когнитивные способности, психологические способности и поведение, при разработке систем, которые хорошо подходят для людей всех категорий.

4. Управление человеческими ресурсами

Отделы кадров наблюдают смену парадигмы в своей деятельности, поскольку HR-специалисты все чаще используют инструменты и приложения, раскрывающие человеческий интеллект. Когнитивные системы, использующие модели, управляемые данными, изучаются для найма, которые не только помогают в поиске и отслеживании талантов, но и определяют стили работы в компании. Кроме того, сотрудники отдела кадров также используют когнитивные инструменты для улучшения процесса принятия решений.

Бизнес-менеджеры также получают выгоду от когнитивных систем, поскольку информация членов команды передается им напрямую с помощью легкодоступных приложений и инструментов, что снижает нагрузку на специалистов по кадрам. Это позволяет членам отдела кадров выполнять другие задачи, такие как установление деловых отношений с новыми поставщиками/компаниями или предоставление стратегических рекомендаций высшему руководству и так далее.

5. Медицина

Когнитивно-научные психологические эксперименты и вычислительные модели сыграли ключевую роль в разработке подходящих подходов к медицинскому обоснованию, которые помогли диагностировать и лечить болезни, заболевания и недомогания. Более того, с ростом осведомленности о психическом здоровье решающее значение приобретает понимание когнитивных и нервных процессов, которые разворачиваются в здоровом уме. Именно здесь когнитивная наука играет ключевую роль.

Когнитивная наука также дает нам способы справиться с психическими проблемами, такими как депрессия, или даже справиться с такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера и шизофрения.

Ключевые разработки

Помимо приложений, рассмотренных выше, когнитивная наука также влияет на ряд других отраслей. Давайте посмотрим на современные тенденции, в которые когнитивная наука вносит огромный вклад.

• Общий искусственный интеллект : AGI намеревается разработать машины, демонстрирующие человеческие способности к рассуждению. Сегодня глубокие нейронные и мультимодальные нейронные сети используются в качестве инструментов обучения с подкреплением для создания полноценных систем ОИИ.
  С развитием когнитивной науки и искусственного интеллекта эксперты в этой области ожидают, что первая система ОИИ появится в течение следующих трех десятилетий.

• Интерфейсы мозг-машина: Интерфейсы мозг-машина обеспечивают прямую связь между нейронными структурами и машинами. Сегодня эти интерфейсы позволяют пользователям управлять своими протезами рук и ног, просто отдавая команды в уме (мыслях).
  В 2019 году Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выделило средства группе исследователей из Университета Карнеги-Меллона на разработку нейроинтерфейса, который можно носить как носимое устройство и который может записывать и моделировать активность мозга в режиме реального времени. Кроме того, такие компании, как Neuralink, пытаются разработать мозговые интерфейсы, которые позволят нам записывать и воспроизводить функции мозга.

• Визуализация мозга: Методы визуализации мозга позволяют понять, как мозг обрабатывает информацию. Кроме того, это также помогает исследовать, как болезнь может нарушить способность мозга обрабатывать данные.
  Проект «Человеческий мозг», финансируемый ЕС, начался в 2013 году с целью изучения сетей мозга, сознания и ИНС путем разработки полной модели нервной системы. Когнитивная наука является большой частью этого проекта. Точно так же группа ученых, работающих над проектом OpenWorm, успешно загрузила разум круглого червя (Caenorhabditis elegans) в робота по имени Lego с помощью программного обеспечения. Программное обеспечение заставляет робота думать, действовать и вести себя как червь.

Глядя на текущие разработки, можно сказать, что мы постепенно приближаемся к лучшему пониманию нашего разума и мозга. Благодаря таким усилиям мы лучше разрабатываем машины, которые могут «думать и действовать» самостоятельно.

Подробнее : Что такое сверхискусственный интеллект (ИИ)? Определение, угрозы и тенденции

Вывод

Когнитивная наука возникла благодаря человеческому желанию и любопытству лучше понять, как мы думаем и действуем и как мозг обрабатывает огромные объемы данных. С ростом сложности таких технологий, как искусственный интеллект, визуализация мозга и мощные нейронные интерфейсы, расшифровка разума стала намного проще.

Более того, когнитивные эксперименты и методы позволили нам изучить умственные способности, играющие роль в таких заболеваниях, как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера и шизофрения. Достижения в когнитивной науке также позволили нам разработать компьютерные алгоритмы, которые могут имитировать человеческий мозг. Если наше технологическое мастерство продолжит расти нынешними темпами, недалек тот день, когда мы сможем расшифровать значение каждой отдельной нейронной активности в мозгу.

Эта статья помогла вам лучше понять когнитивную науку? Прокомментируйте ниже или дайте нам знать на Facebook Открывает новое окно , Twitter Открывает новое окно 9006 6 или LinkedIn Открывает новое окно .