Когнитивистика что это простыми словами: Когнитивистика — что это

Когнитивистика | это… Что такое Когнитивистика?

Когнитивистика (когнитивная наука) (лат. cognitio — познание) — междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта.

В когнитивистике 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.

Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль сыграли и всё более мощные компьютеры.

Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике, как полагают учёные, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность.

Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком.

Содержание 1 Составляющие когнитивистики 2 Ссылки 3 См. также 4 Литература

Составляющие когнитивистики

• Искусственный интеллект
• Когнитивная психология
• Когнитивная лингвистика
• Когнитивная этология
• Математическая логика
• Неврология
• Нейробиология
• Нейрофизиология
• Философия сознания

К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию познания, нейронауку, когнитивную антропологию, когнитивную географию, психолингвистику, нейролингвистику.

Ссылки

• CogLab — Что такое когнитивная наука
• Когнитология
• Когнитивная наука
• Учебный курс по когнитологии
• Когнитивные аспекты языковой деятельности человека
• Российская ассоциация искусственного интеллекта

См.

также

• Когнитивная лингвистика
• Когнитивная география
• Когнитивная графика
• Когнитивная психология
• Когнитивная психотерапия
• Когнитивная этология
• Представление знаний
• Философия сознания

Литература

• Лангаккер Р. У. Когнитивная грамматика. — М.: ИНИОН РАН, 1992. — 56 с.
• Лакофф Дж. Когнитивное моделирование. Язык и интеллект. — М.: «Прогресс», 1996. — 416 с.
• Краткий словарь когнитивных терминов. / Под общ. ред. Е. С. Кубряковой. — М.: Филол. ф-т МГУ им. М. В. Ломоносова, 1997. — 245 с.
• Величковский Б. М. Когнитивная наука: основы психологии познания. В 2-х тт. — М. : Смысл : Издательский центр «Академия», 2006.
• Когнитивная наука и интеллектуальные технологии: Реф. сб. АН СССР. — М.: Ин-т науч. информ. по обществ. наукам, 1991. — 228 с.
• Казначеев В. П. Учение В. И. Вернадского о биосфере и ноосфере. — Новосибирск: Наука, 1989. — 248 с. — ISBN 5-02-029200-1.
• Вернадский В. И. Биосфера и ноосфера / Сост. В. С. Неаполитанская, А. А. Косоруков, И. Н. Нестерова. — М.: Наука, 1989. — 261 с.
• Вернадский В. И. Биосфера мысли и наброски. — М.: Изд. дом «Ноосфера», 2001. — 244 с.
• Моисеев Н. Н. Алгоритмы развития. — М.: Мир, 1974. — 304 с.
• Моисеев Н. Н. Быть или не быть человечеству. — М.: Россия молодая, 1999. — 288 с.

Науки         

О когнитивистике на русском / Хабр

Всем здравствуйте. Я когнитивист-теоретик. На протяжении своей недолгой научной карьеры я пытаюсь объяснить родственникам и друзьям, чем занимаюсь. Этот пост консолидирует некоторые мои ответы о том, что такое когнитивистика, что делать, если объект вашего изучения — самый чернейший ящик, почему междисциплинарные исследования с отсутствием единой методологии — это ОК, и есть ли шансы извлечь из всего этого какую-то пользу. Спойлер: да, недаром крупные западные университеты ежегодно штампуют когнитивистов в промышленном масштабе, и все они куда-то (благополучно) деваются.

В изложении я буду придерживаться пусть и упрощенного, но профессионального языка моей специальности, чтобы, кроме всего прочего, донести атмосферу. Если это станет препятствием для понимания и диалога — жалуйтесь!

Что изучаем?

Когнитивистика или когнитивная наука (или науки, но об этом ниже) — общий термин, описывающий научное направление, начавшее свое формирование в 1950-е годы и занимающееся вопросами, связанными с разумом на различных уровнях описания.  Эти вопросы включают в себя, как и напрямую связанные с работой мозга (как работает мозг? какова связь между мозгом и разумом?), так и более общие, касающиеся поведения разумных агентов, их взаимодействия с друг другом и окружающей средой, а также способов обработки различного вида информации. Вышеперечисленные темы могут изучаться под разными углами и с использованием разных подходов и методологий.

Традиционно когнитивистика включает в себя шесть дисциплин:

Вот такую картинку из Википедии многие, наверно, видели (Wikimedia Commons)

Предполагается, что ни одна из дисциплин в одиночку не располагает теоретическим и практическим аппаратом, достаточным для полного понимания разума. В то же время, конкретные вопросы и темы ассоциируются преимущественно с какой-то одной.

Самая древняя из перечисленных дисциплин — философия. Ещё Платон и Аристотель (IV век дo н.э.) интересовались вопросами, связанными с разумом. В современной когнитивистике философия скорее ближе к Аристотелю — не умозрительная, а активно базирующаяся на научных результатах и наблюдениях. Занимается философия в основном глобальными вопросами о природе разума, теоретическим описанием его работы на основе прикладных результатов, нормативностью и вопросами методологий других когнитивных наук.

В середине 19-ого века от философии как научное направление отпочковалась психология, в основе которой лежит эмпирический подход — наблюдение и эксперимент. Вопросы психологии в основном касаются ментальных процессов и поведения. На сегодняшний день многие исследователи-психологи сочетают поведенческие эксперименты с компьютерным моделированием или измерением каких-то параметров мозговой активности, так как считается, что ментальные процессы напрямую связаны с работой мозга. (:

Собственно, про то, как ментальные процессы воплощены в биологических — это к нейронауке, самой молодой из всей шестёрки. Первым человеком, предположившим в конце 19-го(!) века, что функциональной единицей мозга является нейронная клетка, был испанский патолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль. Однако конкретные теории, связывающие умственную деятельность и поведение с нейронной деятельностью, начали получать распространение много позже, так как не было подходящих инструментов для изучения. Изобретение функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в 1980-х и развитие идеи нейронных сетей можно считать точками становления современной когнитивной нейронауки.

Сантьяго Рамон-и-Кахаль еще очень красиво рисовал (Wikimedia Commons)

Лингвистика имеет отношение к когнитивистике в двух контекстах. Во-первых, это, конечно, связь между языком и мышлением. Язык — как минимум наш основной способ выражения мысли. Как максимум, он тождественен самому процессу мышления (хотя я лично так не считаю). Следовательно, изучение структуры языка, его восприятия и использования способно многое прояснить и про внутренние когнитивные процессы. Второй контекст — коммуникация и социальный аспект разума, к чему имеет отношение и антропология, которая изучает социальную среду, культуру и их влияние на человека, например, в формировании его убеждений и поведения.

Ну и напоследок, компьютерные науки. Про их роль в когнитивистике я напишу как-нибудь отдельно (нужно много места), но, если коротко, значение очень, очень велико. Это и идея «мозг = компьютер», и теории разных когнитивных архитектур, и обратная инженерия, и инструменты моделирования когнитивных процессов… 

Но так что же получается, когнитивистика — это не единая наука?

Ну, это как посмотреть. С одной стороны, действительно, разные подотрасли когнитивистики используют разные терминологические аппараты и исследовательские инструменты. Поэтому люди, которые используют термин «когнитивные наукИ», по-своему правы. C другой стороны, часто и вопросы, и методологии подотраслей имеют глубокую связь. Например, восприятие языка напрямую связано с работой мозга на множестве уровней, которые включают в себя и обработку аудио сигнала, и строение синтактической структуры языка, и сложные системы убеждений. Все эти уровни взаимодействуют друг с другом. Проблема — связать их в стройную систему.

Характер связи между дисциплинами и уровнями — вопрос открытый. Профессор Университета Торонто Джон Вервеке, например, выделяет три потенциальных характера связи между дисциплинами и соответствующих им подхода к когнитивистике:

Первый подход — номинализм, или когнитивистика как обобщающий термин для нескольких отдельных наук. Основная проблема с первым подходом — игнорирование наличия комплексной системы, а следовательно, ее влияния на и взаимодействия с составными частями.

Второй подход — интердисциплинарный эклектицизм. Cогласно этому подходу, дисциплины сообщаются между собой, оставаясь при этом самодостаточными. Такой подход подразумевает необходимость изучения смежных областей для более глубокого понимания причинно-следственных связей, но без цели трансформации их в единую науку. Интердисциплинарный эклектицизм — часто недостаточно сильная, нестабильная позиция, имеющая тенденцию распадаться в номинализм.

Третий подход — синоптическая интеграция. Синоптическая интеграция подразумевает создание единого теоретического поля и языка, описывающего и связывающего когнитивные процессы на разных уровнях в общую систему, взаимопроникновение и глубокое влияние дисциплин на друг друга. Потенциальная опасность этого подхода заключается в его возможной радикализации до полного редуктивизма — попытки сведения всех когнитивных процессов к одному базовому уровню, например, нейронному. Такого рода нейро-редукционизм был широко распространён среди когнитивистов второй волны и все еще встречается среди некоторых современных нейро-ученых. Подробнее об этой идее и чем она может быть проблематична — в одном из следующих постов. Пока же, я только хочу отметить, что синоптическая интеграция не обязательно подразумевает под собой полный редукционизм.

Таким образом, «наука» когнитивистика или «науки» – вопрос во многом мировоззренческий. Я сторонница синоптической интеграции, и для меня «когнитивные науки» — это скорее ситуация в настоящем времени, а «когнитивная наука» — потенциальный результат успешно проделанной работы.

Объект изучения – черный ящик

Так в чем состоит сложность интеграции субдисциплин и уровней анализа различных процессов? Во-первых, мозг — во многом до сих пор черный ящик. Что еще хуже, разум — даже не ящик. Позиции, поддерживающие полностью физический характер разума в классическом понимании проблематичны ненамного меньше, чем, например, дуалистические, различающие ментальные и физические объекты. Физикалисты часто сталкиваются с трудностями, когда речь заходит о феноменологии или субъективном опыте (хотя эти вопросы начинают все активнее разрабатываться), дуалисты (и нейтральные монисты) — в попытках объяснить возможность влияния ментального на физическое. Эта проблема, на русском языке носящая ужасное название «психофизическая» (по-английски звучит как “the mind-body problem”), в современной трактовке чаще всего приписывается Декарту, хотя истоки ее прослеживаются вплоть до 400-х годов до н.э. Если у вас есть свободные выходные для ее решения, вот куда можно себя приложить. Отличный шанс сделать что-то полезное и остаться в истории (:

Даже с точки зрения физикалистов, тем не менее, границы разума (физические или структурные) не обязательно совпадают с границами мозга или даже тела, а такие тесно связанные с разумом понятия как, например, сознание или личность (неточный перевод английского «self», предлагайте другие), еще более концептуально неоднозначны. Об этом тоже, возможно, я напишу как-нибудь позже. 

Потыкав палочкой используя разные известные методы (или изобретая новые), можно заполучить информацию о структуре мозга, поведении человека и корреляции между, например, поведением и различными параметрами вроде локализации и интенсивности мозговой активности. К сожалению, как анализ, так и синтез этой информации не всегда прямолинеен. Для начала изоляция конкретных процессов в мозге — вопрос совсем не тривиальный. Во-первых, из-за обширности деятельности и многозадачности, а во-вторых, из-за того, что мы не всегда знаем, какой уровень анализа является верным (т.е. на что вообще смотреть). В глобальном плане это ведет к ошибочным или даже псевдонаучным парадигмам, как, например, уже ископаемая френология — вычисление психологических характеристик по строению черепа.

Френология – псевдонука. Тем не менее, не стоит к ней относиться совсем уж презрительно. Нейрология берет свои истоки именно там и до сих пор включает в себя идеи френологического толка. (Wikimedia Commons)

В локальном — к ошибкам экспериментального дизайна (не то измерили, не учли зависимые переменные…) и ошибкам интерпретации (измерили то, что хотели измерить, но вывод сделали неверный). К этому добавляются еще и существенные недочеты методологии использования существующих технических инструментов. Взять, к примеру, утконоса дохлого лосося, любимого студентами-нейрологами.

Рыба в сканере (Bennett, Miller & Wolford 2009)

Эксперимент с лососем, наделавший в свое время много шума и получивший в 2012 году Шнобелевскую премию, был призван привлечь внимание научного сообщества к проблеме статистической обработки результатов фМРТ. Прочитать про него по-английски можно, например, здесь, но если коротко, то отсутствие поправки на множественную проверку гипотез влечет к наблюдению когнитивной деятельности у мертвой рыбы. Возвращаясь к проблеме интерпретации, показательно еще и то, что некоторые восприняли аргумент в пользу проведения определенного типа статистического анализа за успешную попытку полной дискредитации фМРТ как исследовательского инструмента.

Поведенческая составляющая экспериментов тоже не без проблем. Если такие внешние сигналы организма, как пульс, движение зрачков и температура тела легко (и, допустим, уместно) регистрируются, то огромная часть экспериментов связанных, например, с феноменологическими аспектами базируется на самоотчетах, которые ненадежны как минимум ввиду субъективности оценочных шкал, а часто и ввиду концептуальных неточностей в постановке вопросов. Грамотное составление опросников с учетом факторов влияния — настоящее искусство. Что еще интересно, даже если самоотчет максимально объективен, существует опасность «функциональной иллюзии» (не технический термин!). Например, попытка с помощью опросников выяснить является ли личность непрерывной на протяжении жизни не вполне корректна, если эта непрерывность является иллюзией, созданной организмом для его «осознанной части» в целях самосохранения. Такая вот конспирология.

Поскольку исследования строятся на предыдущих исследованиях, бардак часто приумножается. И хотя в целом проблемы интерпретации и методологии существуют во всех науках, когнитивные, в силу особенностей объекта изучения, этим грешат особенно часто.

Наконец, eще одна проблема интеграции когнитивных наук заключается в том, что языки дисциплин и разных подуровней не совпадают и не переносятся друг на друга напрямую. А там, где переносятся, мы часто не знаем о сходствах и трансферах между дисциплинами ввиду банального отсутствия коммуникации между специалистами. В итоге, при наличии высокой компетенции в подотраслях, синтеза знаний не происходит.

Что же делать?

Такое состояние дел заставляет некоторых скептиков сомневаться в потенциальной возможности значительного прогресса как в синоптической интеграции дисциплин, так и научном изучении разума в принципе. На мой взгляд, гораздо интереснее аргументы против когнитивистики, имеющие метафизический «априори» характер, хотя и те, и другие кажутся мне несколько пораженческими. Метафизические аргументы в большинстве своем говорят о теоретической невозможности полного познания разума разумом или мозга мозгом. Очень упрощая — сидя внутри коробочки, нельзя узнать, как она выглядит снаружи. Однако такие аргументы апеллируют к определенным интерпретациям знания, понимания, симуляции и так далее, которые не обязательно являются единственно допустимыми, потенциально универсально важными или самыми продуктивными. Даже будучи выстроенными корректно, теоретические аргументы такого рода часто без надобности «перекрывают водопровод во всем доме», в том числе для достижимых и локальных задач.

Что касается большого количества тупиковых исследовательских программ в прошлом, то они, на мой взгляд, прежде всего знак проделанной работы, который в контексте сложности и небольшого возраста решаемой задачи сигнализирует скорее о прогрессе, чем его отсутствии. В конце концов, когнитивной революции нет еще 70-ти лет, а одному из важнейших инструментов изучения мозга, ФМРТ например, и 35-ти — промежуток времени, укладывающийся в одну человеческую жизнь.

Чтобы у вас не создалось впечатления бесполезности когнитивистики, внизу несколько выборочных достижений в случайном порядке.

1. Прогресс в диагностике и лечении психических расстройств — прямой результат развития парадигмы разум = мозг. Осознание того, что расстройства психики имеют биологическую основу, открыло дорогу разработке медикаментозных методов лечения (и уменьшению стигматизации этих расстройств в обществе). В то же время связь между мозгом и мышлением имеет и обратное направление, позволяя достаточно успешно применять немедикаментозные способы вроде когнитивно-поведенческой терапии для лечения, например, депрессии и неврозов.

2. Другое достижение — открытие, что мозг нейропластичен на протяжении всей жизни, т. е. нейронные сети могут изменяться посредством роста и реорганизации, хоть и в меньшей степени, чем в детстве (долгое время читалось, что во взрослом возрасте пластичности почти нет). Нейропластичность важна для обучения, памяти или, например, реабилитации после черепно-мозговых травм, и может быть довольно радикальной, вплоть до полного изменения функций определенных частей мозга. Более того, при наличии понимания работы отдельных когнитивных систем, нейропластичность можно эксплуатировать. Например, активно разрабатываются способы сенсорного замещения для незрячих людей. Изображение с видеокамеры топографически переводится в звук, и пациенты учатся его интерпретировать. С небольшой тренировкой они могут с помощью камеры различать разные объекты в помещении и считывать эмоции с лиц. При этом процессе, со временем начинает наблюдаться активация нейронов в зрительной части мозга, несмотря на то что оптический нерв никак не задействован. Все это вряд ли похоже на зрение в классическом понимании, но идея крутая.

   Сенсорное замещение (Amir Amedi/Cell Biology)

3. Достижения в области искусственного интеллекта у многих на слуху. Здесь можно упомянуть, например, AlphaGo в качестве успешного примера машинного обучения без использования алгоритмов специфичных для игры (из чего следует, что применённый в программе подход можно использовать для других задач). Более поздняя версия AlphaGo Zero, превзошедшая предыдущую версию меньше, чем за месяц, вообще обучалась игре с нуля, тренируясь исключительно сама с собой. Значителен прогресс и в работе с языком (чат-боты, переводчики, генераторы поэзии, анализаторы тональности текста…). Помимо выполнения своих прямых прикладных функций, такие программы, основанные на искусственных нейронных сетях, демонстрируют, как некоторые свойства языка могут быть реализованы с помощью коннекционистских подходов. Это потенциально важно для развития дискуссии о человеческой когнитивной архитектуре в целом, так как многие противники коннекционизма часто приводят доводы, связанные именно с неприспособленностью коннекционистских подходов для решения языковых задач.

4. Нобелевская премия по медицине в 2014 году была присуждена за открытие так называемых нейронов места. Совместно с еще более «свежими» координатными нейронами и нейронами границ, они отвечают за осуществление навигации в пространстве. Нейроны места активируются при нахождении в определенном положении в физическом пространстве. Координатные — размечают пространство ровной шестиугольной сеткой, а нейроны границ активируются при нахождении, собственно, у границы доступного помещения. Вот прям так буквально. Человеческая «система GPS» сама по себе очень интересна, но есть предположение, что тот же механизм лежит и в основе мышления, т.е. мы ориентируемся в концептуальных пространствах так же, как и в физических. К последнему заявлению пока много вопросов, но некоторые косвенные подтверждения есть (как и совместимость такого способа кодировки информации с некоторыми другими теориями о мышлении).

   Активация нейронов места, координатных нейронов и нейронов границ (Sanders et al. 2015)

5. Еще мы знаем, что память реконструктивна. Мы не запоминаем события, как они есть. Формирование воспоминаний происходит интегративно, под влиянием разных факторов, например контекста и эмоций, а при попытке вспомнить конкретное событие память тоже трансформируется. Понимать это полезно, например, при допросе свидетелей и принятии решений, основанных на их показаниях. Есть и исследования по изменению памяти. Например, разрабатываются препараты, направленные на излечение наркозависимости посредством влияния на белки, участвующие в формировании памяти, и устранения ранее сформированной привязанности.

Это несколько несвязанных примеров. Конечно, все эти достижения можно классифицировать как достижения конкретных дисциплин из шестиугольника. Тем не менее, они либо базируются на исследовательском опыте из нескольких областей, либо имеют важные применения и последствия для одной и более других когнитивных наук. К вопросу о синоптической интеграции, многие исследования, помимо своей прямой цели, служат своего рода «подкормом» для философов. Например, с одной стороны, изучение детского мышления позволяет создавать более эффективные образовательные программы для людей разного возраста и в целом способствовать развитию. С другой стороны, исследования в области психологии развития помогают теоретикам уточнять классификацию метальных процессов и разбираться с нашей когнитивной архитектурой, например, делать более уверенные предложения о связи тех или иных процессов. Кросскультурные и кросс-языковые исследования тоже имеют такой «двойной эффект». С практической точки зрения, они, например, помогают оптимально выстраивать коммуникацию, а с теоретической — распознавать какие процессы и механизмы универсальны, а какие формируются под воздействием внешних факторов. Из кросс-языковых экспериментов, напимер, мы знаем, что возможность восприятия оттенков одного цвета зависит от наличия понятий (слов) для обозначения этих оттенков. Следовательно, визуальное восприятие немного «когнитивно проницаемо», т. е. в некоторой степени зависит от понятийного аппарата человека (и так далее). Конечно, для того чтобы использовать экспериментальную литературу таким образом и выстраивать связи между, казалось бы, далекими областями, нужно много читать.Поэтому есть необходимость именно в теоретиках с широким научным кругозором, способных к интеграции знаний из смежных дисциплин, созданию концептуальных систем и грамотной интерпретации экспериментальных данных. К этому, собственно, и стремимся.

На этом пока все.

Спасибо за внимание. Я подумываю превратить этот пост в полноценную серию, затрагивающую актуальные теоретические и практические вопросы, историю когнитивистики, а также вопросы из серии «куда пойти учиться» и «что почитать». Если это вам интересно, напишите в комментариях. Предложения, пожелания и вопросы приветствуются.

Что такое когнитивная наука? | Forcepoint

You are here

Home:Cyber ​​Edu:Cognitive Science

Cyber ​​Edu

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука определена, объяснена и исследована

Что такое когнитивная наука?

Когнитивная наука — это изучение того, как работает, функционирует и ведет себя разум.

Как научная область исследования когнитивная наука требует применения нескольких существующих дисциплин, таких как философия, нейробиология или искусственный интеллект, чтобы понять, как мозг принимает решение или выполняет задачу. Когнитивная наука стремится понять интеллект и поведение, которые могут помочь людям во многих отношениях, таких как разработка образовательных программ или создание более интеллектуальных устройств.

Понимание поведения в киберпространстве с помощью UEBA

Узнайте, как

Когнитивная наука: краткая история

С незапамятных времен человек пытался понять свой собственный разум. Некоторые из первых писателей говорили о чуде мысли и о глупости и мудрости, на которые способно человечество, часто в равной мере. Аристотель, один из первых греческих философов, говорил о мозге и его многочисленных функциях и, в частности, о человеческом знании.

Однако только в 1800-х годах наука психология начала действительно развиваться, и в частности область экспериментальной психологии. Именно в это время ученые приняли теорию бихевиоризма; идея о том, что определенное поведение было запрограммировано и возникало как биологическая реакция на раздражители. В 1879 году Вильгельм Вундт основал свою психологическую лабораторию. Некоторое время спустя Зигмунд Фрейд провел серию тематических исследований в поддержку своих теорий и идей.

В 1950-х годов началась когнитивная революция, когда ряд исследователей из разных областей начали разрабатывать теории разума, основанные на вычислительных процедурах и сложных представлениях (Миллер, Бродбент, Хомский, Ньюэлл, Шоу, Саймон). В 1960-х годах преобладающей стала когнитивная психология (Талвинг, Сперлинг), а с 1970-х годов более шестидесяти университетов Европы и Северной Америки разработали программы когнитивной науки.

Когнитивные научные теории

Существует множество когнитивных научных теорий, которые представляют, как работает разум. К ним относятся:

• Формальная логика
• Правила
• Концепции
• Аналогии
• Изображения
• Коннекционизм
• Теоретическая неврология
• Байесовский
• Глубокое обучение

У всех этих теорий есть схема объяснения. Например, в случае понятий у людей есть набор понятий, которые устанавливают иерархии частей и видов и другие ассоциации.

Методы когнитивной науки

Ученые-когнитивисты сегодня часто занимаются вычислительным моделированием и теоретизированием в своем стремлении понять разум и интеллект. Обычно это включает эксперименты с добровольными человеческими субъектами. Например, студенты часто принимают участие в лабораторных экспериментах с различными типами мышления, которые изучаются в контролируемых условиях.

Эти эксперименты часто включают в себя дедуктивное мышление, когда испытуемым необходимо формировать и применять идеи для решения ряда различных задач. Один известный когнитивный эксперимент известен как тест Струпа. Участникам показывают слова на экране в различных цветах, и они говорят, какого цвета это слово. Проблема в том, что тест предназначен для того, чтобы запутать мозг, поэтому слово «красный» на самом деле может отображаться желтым шрифтом. Эти тесты предназначены для измерения логического мышления, а также для оценки того, насколько быстро мозг испытывает стресс, когда дает неправильный ответ.

Что дальше для когнитивных исследований?

Когнитивная наука родилась из нашего желания понять, кто мы, почему мы думаем и как мы ведем себя. По мере того, как мы узнаем больше о нервных путях, реакциях на стимулы и условия и балуемся такими технологиями, как искусственный интеллект, когнитивная наука становится чем-то большим, чем просто способом понять смысл жизни. Благодаря достижениям в методах и технологиях когнитивных экспериментов ученые приближаются к открытию прорывов, которые могли бы вылечить изнурительные заболевания, такие как болезнь Паркинсона, и к разработке компьютерных алгоритмов, которые могут имитировать работу мозга и устранять необходимость в людях.

Связанные

Отчет

Думая о мышлении: изучение предвзятости в кибербезопасности с помощью идей когнитивной науки

Отчет

Исследование серого пространства кибербезопасности с помощью идей когнитивной науки

электронная книга

6 предубеждений, искажающих ваши стратегии кибербезопасности

Gartner SASE: «Будущее сетевой безопасности — в облаке»

Получите отчет Gartner

Исследование человеческого разума и интеллекта

Когнитивная наука определяется как область исследования, которая взаимодействует с несколькими дисциплинами, такими как неврология, компьютерные науки, психология, искусственный интеллект (ИИ), философия, лингвистика и антропология, для понимания когнитивных функций. функционирование человеческого разума и лежащие в его основе психические процессы. В этой статье подробно рассказывается о когнитивной науке, ее основных методах и пяти лучших приложениях в реальном мире.

Содержание

• 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 на основе правил

Подход на основе правил 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 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.

Обычно 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, эта 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 развивается 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 — пример 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, которые раскрывают 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 визуальное 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 задачи. 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.
• Оптическое изображение: 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 головного мозга, подобно электродам ЭЭГ. Это помогает выявить активные области мозга, когда субъект подвергается определенной задаче.

3. Компьютерное моделирование

Компьютерное моделирование требует систематического представления проблемы, которую можно логично интерпретировать и решать. 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.

Фундаментальные подходы используются для целей моделирования:

• Символическое моделирование: В этом подходе психические функции отображаются на 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 задачу.

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 исследованиях 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.