Когнітивна наука

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук
Когнітивна гексаграма, яка демонструє що когнітивна наука складається з кількох взаємопов'язаних наукових дисциплін

Когнітивістика (когнітивна наука) (лат. cognitio — пізнання) — міждисциплінарний науковий напрям, що об'єднує теорію пізнання, когнітивну психологію, нейрофізіологію, когнітивну лінгвістику і теорію штучного інтелекту.

У когнітивістиці спільно використовуються комп'ютерні моделі, взяті з теорії штучного інтелекту, і експериментальні методи, узяті з психології і фізіології вищої нервової діяльності, для розробки точних теорій роботи людського мозку.

Часто відзначають [Хто?], що когнітивістика багато в чому завдячує своєю появою вченню про ноосферу [Джерело?]. Ключовим технічним досягненням, які зробили когнітивістику можливою, стали нові методи сканування мозку. Томографія, електроенцефалографія та інші методи вперше дозволили зазирнути всередину мозку і отримати дані про його роботу. Важливу роль зіграли і все потужніші комп'ютери.

Прогрес у когнітивістиці, що спостерігається зараз, як вважають вчені, дозволить «розгадати загадку розуму», тобто описати і пояснити процеси в мозку людини, відповідальні за вищу нервову діяльність людини. Це дозволить створити системи так званого сильного штучного інтелекту, який буде володіти здібностями до самостійного навчання, творчості, вільного спілкування з людиною.

Складові когнітивістики[ред.ред. код]

До когнітивних наук також відносять експериментальну психологію, когнітивну антропологію, когнітивну географію.

Історія[ред.ред. код]

Передісторія когнітивної науки простежується з давньогрецьких філософських текстів (див. Менон (Платон)). Також, необхідно згадати таких авторів, як Рене Декарт, Девід Юм, Іммануїл Кант, Бенедикт Спіноза, Ніколя Мальбранш, П'єр Кабаніс, Ґотфрід Вільгельм Лейбніц та Джон Локк. Хоча вони зробили великий внесок у філософське відкриття розуму, і це у підсумку призвело до розвитку психології, вони працювали з абсолютно іншим набором інструментів та основних понять, ніж когнітивісти.

Сучасну культуру когнітивної науки можна простежити від кібернетиків 1930-х та 1940-х років, таких як Уоррен Мак-Каллок та Уолтер Пітс, які намагалися зрозуміти принципи організації розуму. Мак-Каллок і Пітс розробили перші варіанти того, що тепер відоме як штучна нейронна мережа.

Ще один попередник когнітивної науки існував на ранніх стадіях розвитку теорії алгоритмів та цифрового комп'ютера у 1940-х та 1950-х. Алан Тюрінг та Джон фон Нейман зіграли важливу роль у цих подіях. Сучасний комп'ютер, або машина фон Неймана, мав грати центральну роль у когнітивній науці як в якості метафори для розуму, так і в якості інструменту для проведення досліждень.

В 1959 році Ноам Чомскі опублікував нищівну рецензію на книгу Береса Фредеріка Скінера Вербальна поведінка. На той час у біхевіористській парадигмі Скіннера домінує психологія: більшість психологів зосереджені на функціональних зв'язках між стимулом і реакцією, без утверджувань внутрішніх уявлень. Чомскі стверджує, що для того, щоб пояснити мову, нам потрібна така теорія як генеративна граматика, яка не лише пояснює внутрішні уявлення, але і характеризує їх основну мету.

Термін когнітивна наука був запропонований Крістофером Лонге-Хіггінсом у 1973 в коментарі до Звіту Лайтхілла, у якому йшлося про дослідження тогочасного стану штучного інтелекту. [1] У тому ж десятилітті були засновані журнали Когнітивна наука та Товариство когнітивної науки. [2] У 1982 році коледж Вассар став першою установою у світі, яка надає ступінь бакалавра в галузі когнітивної науки. [3]

У 1970-х та на початку 1980-х багато когнітивних наукових досліджень було зосереджено на можливостях штучного інтелекту. Деякі дослідники, наприклад Марвін Мінський, створювали комп'ютерні програми такими мовами як Лісп, щоб спробувати формально охарактеризувати дії, що пережила людина, наприклад, в процесі прийняття рішень та вирішення проблем, з метою кращого розуміння ходу людської думки, а також створення штучного розуму. Цей підхід відомий як "символічний ШІ".

Зрештою, межа символічної дослідницької програми ШІ стала очевидною. Наприклад, здавалося нереальним всебічно перерахувати людські знання в форму, що використовувала комп'ютерна програма. Наприкінці 80-х і 90-х років спостерігався підйом нейронної мережі та конективізму як дослідницької парадигми. Відповідно до цієї точки зору, яку часто пов'язують з психологом Джеймсом Мак-Клеландом та Девідом Румельхартом, розум можна охарактеризувати як сукупність складних асоціацій, представлених у вигляді розшарованої мережі. Нещодавно символічна та конективістська моделі були об'єднані, що дозволяє скористатися перевагами обох форм пояснення. [4]

Принципи[ред.ред. код]

Рівні аналізу[ред.ред. код]

Основний принцип когнітивної науки полягає в тому, що повне розуміння розуму/мозку не може бути досягнуто шляхом вивчення тільки одного рівня. Прикладом може бути проблема запам'ятовування номера телефону і посилання на нього згодом. Один з підходів до розуміння цього процесу полягає в тому, щоб вивчити поведінку шляхом прямого спостереження. Людині можуть представити номер телефону, а потім, з деякою затримкою, попросять його згадати. Тоді можна виміряти точність відповіді. Інший підхід полягає у вивченні збуджень окремих нейронів у той час як людина намагається згадати номер телефону. Жоден з цих експериментів не може повністю пояснити, як працює процес запам'ятовування номера телефону. Навіть якщо технологія окреслення кожного нейрону в мозку в режимі реального часу була б доступна, і було відомо, коли збуджується кожен нейрон, все одно буде неможливо дізнатися, як саме те чи інше збудження нейронів трансформується у поведінку спостережуваного. Таким чином, необхідне розуміння того, як пов'язані один з одним ці два рівні. Вивчення того чи іншого явища з різних сторін створює більш глибоке розуміння процесів, що відбуваються в мозку та призводять до певної поведінки. Девід Мар [5] дав знаменитий опис трьох рівнів аналізу:

  1. Теорія алгоритмів, що зазначає цілі розрахунків.
  2. Представлення та алгоритм, що дають уявлення про вхідні та вихідні дані, а також алгоритм, який перетворює їх одне в одного.
  3. Апаратна реалізація, що показує, як можуть бути фізично реалізовані алгоритм та представлення.

Міждисциплінарний характер[ред.ред. код]

Когнітивна наука є міждисциплінарною областю разом з іншими науками різних галузей, в тому числі психологія, неврологія, лінгвістика, філософія свідомості, інформатика, антропологія, соціологія та біологія. Когнітивна наука на відміну від багатьох інших наук має тенденцію дивитися на світ за межами розуму. Поле досліджень когнітивної науки зазвичай сумісне з фізичними науками і використовує наукові методи та моделювання, часто порівнюючи вихідні результати моделей з аспектами поведінки людини. Існують деякі сумніви, чи є єдиною когнітивна наука. Тому вважають за краще говорити про когнітивні науки у множині. [6]

Багато, але не всі вчені, що вважають себе когнітивістами, мають функціоналістичний погляд на розум і вважають, що психічні стани класифікуються функціонально. За деякими версіями функціоналізму, не лише людські систем, а й системи інших видів тварин, чужих форм життя або просунутих комп'ютерів можуть, в принципі, мати психічні стани.

Термін Когнітивна наука[ред.ред. код]

Термін "когнітивна" в когнітивній науці "використовується для будь-якого виду психічної роботи або структури, що можуть бути вивчені в точних термінах" (Джордж Лакоф та Марк Джонсон , 1999). Ця концепція є дуже широкою, і не слід плутати з тим, як "когнітивний" використовується в деяких традиціях аналітичної філософії, де термін має справу лише з формальними правилами.

Найбільш ранні записи із словом "когнітивний" в Оксфордському словнику англійської мови означають приблизно "те, що стосується дії або процесу пізнання". Перший запис 1586 року показує, що слово свого часу використовувалось в контексті обговорення теорії пізнаня Платона.

Сфера[ред.ред. код]

Когнітивна наука охоплює широке коло питань, що стосуються пізнання. Соціальні та культурні чинники, емоції, свідомість, тваринний інтелект, порівняльний та еволюційний підходи часто засновані на ключових філософських конфліктах. Ще одним важливим питання, пов'язаним з розумом, є кваліа, якого когнітивні науки, як правило, уникають. Обговорення цього питання іноді обмежується лише відзначенням кваліа як філософськи-відкритим. Однак, дехто в співтоваристві когнітивної науки вважає, що ці теми є актуальними, і пропагує важливість їх вивчення. [7]

Нижче наведені деякі з основних тем, якими займається когнітивна наука. Це не вичерпний список, але він покриває досить широкий спектр інтелектуальної поведінки.

Штучний інтелект[ред.ред. код]

Докладніше: Штучний інтелект

"... Основним внеском Ш.І. та когнітивних наук в психологію була модель обробки інформації людського мислення, в якій метафору мозок-як-комп'ютер потрібно розуміти буквально. " AAAI Web pages.

Штучний інтелект (ШІ) включає в себе дослідження когнітивних явищ в машинах. Однією з практичних цілей для ШІ є реалізація аспектів людського інтелекту в комп'ютерах. Комп'ютери широко використовуються також як інструмент для вивчення когнітивних явищ. Імітаційне моделювання використовується для вивчення того, як можна структуровати людський розум.[8]

Існує дискусія з приводу того, що розум найкраще розглядати або як величезний масив невеликих, але індивідуально слабких елементів (наприклад, нейронів), або як набір високорівневих структур, таких як символи, схеми, плани і правила. Згіно з попередніми поглядами, для вивчення розуму використовується конективізм, останні ж підкреслюють символьні обчислення. Один із способів розгляду цього питання є визначення, чи можна точно імітувати людський мозок за допомогою комп'ютера без точного моделювання нейронів, що входять до складу людського мозку.

Увага[ред.ред. код]

Докладніше: Увага

Увага - це вибір важливої інформації. Людський розум отримує мільйони стимулів, і він повинен мати спосіб вирішити, як цю інформацію обробити. Увага іноді розглядається як прожектор, тобто можна освітлити лише певний набір інформації. Експерименти, які підтримують цю метафору, включають тест дихотичного прослуховування (Чері, 1957) та дослідження сприйняття сліпоти (Мак та Рок, 1998). У тесті диходичного прослуховування суб'єкт сприймає на слух два різні за змістом чи звучанням повідомлення, по одному у кожне вухо; він має зосередитися тільки на одному з повідомлень.

Знання та обробка мови[ред.ред. код]

Можливість дізнаватися та розуміти мову є надзвичайно складним процесом. Мова набувається протягом перших кількох років життя, і всі люди можуть набувати мову вміло в нормальних умовах. Деякі з рушійних питань, що стосуються вивчення процесів обробки мови мозком, включають: (1) Який ступінь знання мови, вроджений або набутий? (2) Чому дорослим важче вивчити другу мову, ніж немовлятам набути першу? (3) Яким чином люди в стані зрозуміти речення?

Вивчення мови коливається від дослідження звукової форми слова зі значенням слова до цілих фраз. Лінгвістика часто ділить обробку мови на правопис, фонологію та фонетику, морфологію, синтаксис, семантику та прагматику. Аспекти мови можна вивчати в кожному з цих компонентів та їх взаємодії.

Вивчення обробки мови в когнітивній науці тісно пов'язане з галуззю лінгвістики. Лінгвістика традиційно вивчається як частина гуманітарних наук, включаючи вивчення історії, літератури та мистецтва. В останні п'ятдесят років (або близько того), все більше і більше дослідників вивчають знання та використання мови як когнітивного явища. Лінгвісти визначили, що люди чудово знають правила, які керують їх власними словами. Таким чином, лінгвісти повинні вдаватися до непрямих методів, щоб визначити, що являють собою ці правила, якщо, звичайно, такі існують. У будь-якому випадку, якщо мова дійсно регулюються правилами, вони виявляються непрозорими для свідомої уваги.

Навчання та розвиток[ред.ред. код]

Навчання та розвиток є процесами, за допомогою яких ми набуваємо знань та інформацію з плином часу. Немовлята народжуються з малою кількістю знань або без них (в залежності від визначення знання), але вони швидко набувають здатність використовувати мову, ходити, впізнавати людей та предмети. Дослідження в області навчання і розвитку прагне пояснити механізми, за допомогою якого ці процеси можуть мати місце.

Головне питання в дослідженні когнітивного розвитку є ступінь, в якій певні здібності є вродженими або набутими. Нативістична точка зору підкреслює, що деякі функції є вродженими для організму і визначаються його генетичним фондом. Емпірична точка зору, з іншого боку, підкреслює, що певні здібності набуваються з навколишнього середовища. Темою серйозних дебатів залишається як генетична інформація може керувати когнітивним розвитком. В області оволодіння мовою дехто (наприклад, Стівен Пінкер) [9] стверджуює, що конкретна інформація, що містить універсальні граматичні правила повинна міститися в генах, тоді як інші (Джефрі Ельман і колеги з Rethinking Innateness) стверджують, що твердження Пінкера біологічно нереальні. На їх думку, гени визначають архітектуру системи навчання, але конкретні "факти" про те, як працює граматика, можуть бути отримані лише в результаті досвіду.

Пам'ять[ред.ред. код]

Докладніше: Пам'ять

Пам'ять дозволяє зберігати інформацію для подальшого використання. Існує думка, що пам'ять складається з довгострокових та короткострокових "сховищ". Довготривала пам'ять дозволяє зберігати інформацію протягом тривалого часу (днів, тижнів, років). Ми ще не знаємо практичну межу довгострокової пам'яті. Короткочасна пам'ять дозволяє зберігати інформацію протягом короткого терміну (кілька секунд або хвилин).

Пам'ять також часто групують в декларативні та процедурні форми. Декларативна пам'ять - згруповані в підмножини семантичних та епізодичних форм пам'яті - допомагає запам'ятовувати факти та конкретні знання, значення і (наприклад, "Хто був першим президентом України?", або «Що я їв на сніданок чотири дні тому?"). Процедурна пам'ять дозволяє запам'ятати дії та двигун послідовності (наприклад, як їздити на велосипеді).

Когнітивні дослідження пам'яті зосереджені на тому, як пам'ять має вплив на пізнавальний процес, а також на взаємозв'язок між пізнанням і пам'яттю.

Сприйняття і дія[ред.ред. код]

Куб або кут. Приклад оптичної ілюзії
Докладніше: Сприйняття

Сприйняття - це можливість отримувати інформацію через відчуття та оброблювати її певним чином. Зір та слух - два домінуючі почуття, які дозволяють нам сприймати навколишнє середовище. Деякі питання дослідження зорового сприйняття включають: (1) Як ми можемо розпізнати об'єкти? (2) Чому ми бачимо безперервне візуальне середовище, хоча ми зосереджуємо зір лише на його невеликих фрагментах в будь-який момент часу? Одним з інструментів для вивчення зорового сприйняття є оптична ілюзія. Зображення праворуч є прикладом бістабільного сприйняття.

Методи досліджень[ред.ред. код]

Існує безліч різних методик для вивчення когнітивної науки. Оскільки наука є міждисциплінарною, дослідження часто перетинаються в кількох областях, спираючись на методи дослідження психології, неврології, інформатики та теорії систем.

Поведінкові експерименти[ред.ред. код]

Для того щоб отримати опис того, що є розумною поведінкою, необхідно вивчити поведінку саму по собі. Цей тип дослідження тісно пов'язаний з когнітивною психологією та психофізіологією. Вимірюючи поведінкові реакції на різні стимули, можна зрозуміти те, як ці стимули будуть оброблені. Левандовскі та Строметц (2009) розглянули колекцію інноваційних застосувань поведінкових вимірювань у психології, включаючи поведінкові сліди, поведінкові спостереження та поведінковий вибір. [10] Поведінкові сліди вказують на поведінку, що сталась, але актор не присутній (наприклад, сміття в корзині або покази електричного лічильника). Поведінкові спостереження пов'язані з прямими свідками актора, що бере участь у поведінці (наприклад, спостерігаючи, як близька людина знаходиться поруч з іншою людиною). Поведінкові варіанти присутні, коли людина обирає між двома або більше варіантами (наприклад, поведінка голосування).

  • Час реакції. Час між поданням стимулу і відповідною реакцією може вказувати на відмінності між двома когнітивними процесами, а також на природу деяких речей. Наприклад, якщо в завданні пошуку час реакції змінюється пропорційно з числом елементів, то очевидно, що цей когнітивний процес пошуку включає в себе послідовну, а не паралельну обробку.
  • Психофізіологічні відповіді. Психофізіологічні експерименти - це старий психологічний прийом, перейнятий з когнітивної психології. Співвідношення суб'єктивних масштабів між людьми може показати пізнавальні або сенсорні упередження в порівнянні з реальними фізичними вимірами. Ось кілька прикладів:
    • Однакові рішення для кольорів, тонів, текстури і т.д.
    • Поріг відмінності кольорів, тонів, текстури і т.д.
  • Ай-трекінг. Ця методика використовується для вивчення різних пізнавальних процесів, перш за все зорового сприйняття та обробки мови. Фіксація точки очей пов'язана з фокусом уваги людини. Таким чином, за допомогою моніторингу руху очей ми можемо вивчати те, яка інформація обробляється в даний момент часу. Ай-трекінг дозволяє вивчати пізнавальні процеси в дуже короткочасових масштабах. Рухи очей відображають прийняття рішень і дають нам певне уявлення про те, яким чином ці рішення можуть бути оброблені.

Нейровізуалізація[ред.ред. код]

Нейровізуалізація включає в себе аналіз діяльності мозку при виконанні різних когнітивних завдань. Це дозволяє пов'язати поведінку та функції мозку, щоб допомогти зрозуміти, як саме обробляється інформація. Зображення мозку часто використовується в когнітивній нейронауці.

  • Електроенцефалографія. ЕЕГ вимірює електричні поля, що генеруються великими популяціями нейронів в корі головного мозку, шляхом розташування ряду електродів на голові суб'єкта.
  • Функціональна магнітно-резонансна томографія. МРТ вимірює відносну кількість кисню у крові, що тече в різних частинах мозку. Більша кількість кисню в крові в конкретному регіоні корелює із збільшенням нейронної активності в цій частині головного мозку. Це дозволяє локалізувати певні функції в різних областях мозку.
  • Оптичні зображення. Ця техніка використовує інфрачервоні передавачі і приймачі для вимірювання кількості світла, що відображується кров'ю у різних областях головного мозку. Венозна кров та кров, насичена киснем, відображає різну кількість світла, тому ми можемо вивчити, які області є активнішими (тобто ті, які мають вищий рівень кисня в крові). Цей метод є дуже безпечним і може бути використаний для вивчення мозку немовлят.
  • Магнітоенцефалографія. МЕГ вимірює магнітні поля в результаті активності кори головного мозку. МЕГ використовує SQUID для виявлення крихітних магнітних полів.

Моделювання[ред.ред. код]

Імітаційне моделювання вимагає математичного та логічного формального представлення проблеми. Моделювання може допомогти нам зрозуміти функціональну організацію конкретного когнітивного явища. Є два основні підходи до когнітивного моделювання. Перший орієнтований на абстрактні психічні функції розуму і працює за допомогою символів, а другий орієнтований на нервові та асоціативні властивості людського мозку, і називається підсимволічним.

  • Символічне моделювання розвинулось з парадигм інформатики з використанням технологій, основаних на Knowledge-based systems, а також філософської точки зору. Воно було розроблене першими дослідниками-когнітивістами і згодом використовувалось для експертних систем. З початку 1990-х років символічне моделювання було узагальнене для дослідження людини як моделі інтелекту. Останнім часом, особливо в контексті когнітивного процесу прийняття рішень, символічне когнітивне моделювання поширюється на соціально-когнітивний підхід.
  • Підсимволічне моделювання включає в себе моделі нейронної мережі. Конективізм грунтується на ідеї про те, що розум/мозок складається з простих вузлів, а потужність системи йде в першу чергу від наявності та способу зв'язку між простими вузлами. Нейронні мережі є "підручником" реалізації цього підходу. Деякі критики підходу вважають, що в той час як ці моделі дають уявлення про те, як працює система, вони не мають сили, тому що пояснення роботи складних систем зв'язку навіть з простими правилами є надзвичайно складним .

Всі ці підходи мають тенденцію бути узагальненими у вигляді інтегрованих обчислювальних моделей синтетичного/абстрактного інтелекту для того, щоб бути застосованими до пояснення і вдосконалення індивідуального та соціального прийняття рішень та психології міркувань.

Примітки[ред.ред. код]

  1. Longuet-Higgins, H. C. (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. W. H. Freeman.
  6. Miller, G. A. (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, e.g. 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, e.g. What is Cognitive Science?, while other reputable sources that cover both qualia and cog sci do not draw any obvious connection between them, e.g. 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, 3 (2009) (6) С. 992–1002. — DOI:10.1111/j.1751-9004.2009.00229.

Посилання (англ.)[ред.ред. код]

  • Baumgartner, P., et al. Eds. (1995). Speaking Minds: Interviews With Twenty Eminent Cognitive Scientists. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  • Bechtel, W. et al. Ed. (1999). A Companion to Cognitive Science. Blackwell Companions to Philosophy. Malden, MA: Blackwell Publishers.
  • Damasio, A. R. (1994). Descartes' Error: Emotion, Reason and the Human Brain. New York: Grosset/Putnam.
  • Gardner, H. (1985). The Mind's New Science. New York: Basic Books.
  • Gazzaniga, M. S. Ed. (1996). Conversations in the Cognitive Neurosciences. New York: The MIT Press.
  • Hunt, M. (1982). The Universe Within: A New Science Explores the Human Mind. Brighton: The Harvester Press.
  • Lakoff, G and Johnson, M. (1999). Philosophy In The Flesh. New York: Basic Books.
  • Port, Robert F. and vanGelder, Tim (1995). Mind as Motion: Explorations in the Dynamics of Cognition. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN 0262161508 .
  • Sun, Ron & L. Bookman, (eds.), Computational Architectures Integrating Neural and Symbolic Processes. Kluwer Academic Publishers, Needham, MA. 1994.
  • Thagard, P. (2nd, 2005). Mind : Introduction to Cognitive Science. Cambridge, MA: The MIT Press.
  • Thelen, Esther and Smith, Linda B. (1996). A Dynamic Systems Approach to the Development of Cognition and Action. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN 026270059X .
  • Gardner, Howard (1987). The Minds New Science: A History of the Cognitive Revolution. New York: Basic Books.

Детальніше[ред.ред. код]

Загальне
Класичні праці
Визначення
Публікації і видавці

Зовнішні посилання[ред.ред. код]

Див. також[ред.ред. код]