Cognició computacional

La computació del coneiximent (a voltes denominada ciència cognitiva computacional o psicologia computacional) és l'estudi de la base computacional del aprenentage i l'inferència per mig de models matemàtics, simulació per ordenador i experiments de comportament . En psicologia, és un enfocament que desenrolla models computacionals basats en resultats experimentals. Busca entendre la base darrere del método humà del processament de l'informació . Al principi, els científics cognitius computacionals varen buscar recuperar i crear una nova forma de la psicologia de Brentano .

Inteligència artificial

Hi ha dos propòsits principals per a la producció d'inteligència artificial: produir comportaments inteligents independentment de la calitat dels resultats i modelar els comportaments inteligents que es troben en la naturalea. Al començ de la seua existència, no hi havia necessitat de que l'inteligència artificial imitara el mateix comportament que el del coneiximent humà. Fins a la década de 1960, l'economiste Herbert Simon i Allen Newell varen intentar formalisar les habilitats humanes de resolució de problemes utilisant els resultats d'estudis sicològics per a desenrollar programes que implementen les mateixes tècniques de resolució de problemes que les persones. Els seus treballs varen assentar les bases per a la IA simbòlica i el coneiximent computacional, i inclús alguns alvanços per a la ciència cognitiva i la psicologia cognitiva .

El camp de la IA simbòlica es basa en la hipòtesis dels sistemes de símbols físics de Simon i Newell, que establix que l'expressió d'aspectes de l'inteligència cognitiva es pot conseguir per mig de la manipulació de símbols. No obstant, John McCarthy es va centrar més en el propòsit inicial de l'inteligència artificial, que és trencar l'essència del raonament llògic i abstracte, independentment de si els humans ampren o no el mateix mecanisme.

Durant les següents décades, el progrés que es va realisar en inteligència artificial va començar a centrar-se més en el desenroll de programes basats en la llògica i en el coneiximent, alluntant-se del propòsit original de la IA simbòlica. Els investigadors varen començar a creure que l'inteligència artificial simbòlica mai podria imitar alguns processos complexos del coneiximent humà com la percepció o l'aprenentage . L'impossibilitat percebuda llavors (des de que es refutó) d'implementar les emocions en la IA es va considerar un obstàcul en el camí per a conseguir un coneiximent similar a l'humà en les computadores. Els investigadors varen començar a adoptar un enfocament "subsimbólico" per a crear inteligència sense representar específicament eixe coneiximent. Este moviment va conduir a la disciplina emergent del modelació computacional, el conexionismo i l'inteligència computacional.

Modelació computacional

Ya que contribuïx més a la comprensió del coneiximent human que l'inteligència artificial, la modelació cognitiva computacional va sorgir de la necessitat de definir diverses funcionalitats cognitives (com la motivació, l'emoció o la percepció) representant-les en models computacionals de mecanismes i processos. Els models computacionals estudien sistemes complexos per mig de l'us d'algoritmes de moltes variables i extensos recursos computacionals per a produir simulació a ordenador. La simulació es conseguix ajustant variables, canviant una sola o inclús combinant-les, per a observar l'efecte en els resultats. Els resultats ajuden als científics a fer prediccions sobre lo que succeiria en el sistema real si ocorregueren eixos canvis similars.

Quan els models computacionals intenten imitar el coneiximent humà, es deuen conéixer tots els detalls de les funcions per a que es transferixquen i mostren correctament a través dels models, lo que permet als investigadors comprendre i provar a fondo una teoria existent perque cap variable és inútil i totes les variables són modificables. . Considerant un model de memòria construït per Atkinson i Shiffrin en 1968, va mostrar cóm l'ensaig conduïx a la memòria a llarc determini, a on s'almagasenaria l'informació que s'està provant. A pesar de l'alvanç que va conseguir en revelar el comés de la memòria, este model no brinda respostes a preguntes crucials com: ¿quanta informació es pot estudiar al mateix temps? ¿Quant temps tarda l'informació en transferir-se de l'experiment a la memòria a llarc determini? De manera similar, atres models computacionals plantegen més preguntes sobre el coneiximent de les que responen, lo que fa que les seues contribucions siguen molt manco significatives per a la comprensió del coneiximent humà que atres enfocaments cognitius. Una problema adicional de la modelació computacional és la seua falta d'objectivitat.

John Anderson en el seu model Control Adaptatiu del pensament- Racional (Adaptive Control of Thought-Rational, ACT-R) utilisa les funcions dels models computacionals i les troballes de la ciència del coneiximent. El model ACT-R es basa en la teoria de que el cervell es compon de varis mòduls que realisen funcions especialisades separades entre sí. El model ACT-R es classifica com un enfocament simbòlic de la ciència cognitiva.

Enllaços externs i bibliografia

• Grup Computacional de el MIT de Ciència Cognitiva
• Laboratori de còmput i coneiximent de NYU
• Laboratori computacional de Princeton de ciència cognitiva
• Laboratori de computació i cognició de Stanford
• Laboratori de Memòria i Decisió de la UCI [1] archivat en Wayback Machine.
• Jacob Feldman