认知科学的几个基础理论问题-智能科学
人工智能基础知识点总结
人工智能基础知识点总结在当今科技飞速发展的时代,人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)已经成为了一个热门话题。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车,从医疗诊断到金融风险预测,人工智能的应用无处不在。
然而,要真正理解人工智能,我们需要掌握一些基础的知识点。
一、什么是人工智能简单来说,人工智能就是让机器模拟人类的智能行为。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、思考、推理和解决问题。
但需要明确的是,人工智能目前还远未达到人类智能的复杂程度和全面性。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就,它经历了几个重要的阶段。
早期的探索可以追溯到上世纪 50 年代,当时科学家们就开始尝试让计算机具备智能。
然而,由于技术和理论的限制,进展较为缓慢。
在 80 年代和 90 年代,随着计算机性能的提升和算法的改进,人工智能迎来了新的发展机遇,尤其是在专家系统和机器学习领域取得了一定的成果。
近年来,随着大数据的出现和计算能力的大幅提升,深度学习技术的突破使得人工智能取得了令人瞩目的成就,如图像识别、语音识别等领域的准确率得到了极大提高。
三、人工智能的分类人工智能可以分为以下几类:1、弱人工智能(Narrow AI):也称为狭义人工智能,是指专注于完成特定任务的人工智能系统,例如语音识别、图像分类等。
2、强人工智能(General AI):又称通用人工智能,是指能够像人类一样进行广泛的认知和思考,具备多种智能能力的人工智能系统。
目前,我们还远未实现强人工智能。
3、超人工智能(Super AI):这是一种假设的超越人类智能的人工智能形式,目前仍处于理论探讨阶段。
四、人工智能的核心技术1、机器学习(Machine Learning)机器学习是人工智能的核心领域之一。
它使计算机通过数据自动学习模式和规律,而无需明确的编程指令。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
监督学习:在有标记的数据集上进行学习,例如通过已知的房价和房屋特征数据来预测新房屋的价格。
智能学-智能科学
人工智能系统可能面临黑客攻击、恶 意软件等安全威胁,需要加强系统安 全防护。
建立应急响应机制,对突发事件进行 快速响应和处理,降低安全风险。
采用安全审计、漏洞扫描等手段定期 检测系统安全性,及时发现和修复安 全漏洞。
政策法规对产业发展影响
政策法规对人工智能产业发展 具有重要影响,需要密切关注 政策法规变化。
感知与பைடு நூலகம்觉
研究如何通过传感器获取 并处理外部信息,实现机 器感知。
注意与记忆
研究注意力机制和记忆系 统,提高机器的信息处理 效率和准确性。
思维与决策
研究人类的思维过程和决 策机制,为机器提供更高 级的智能行为。
神经网络与深度学习技术
01
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03
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神经网络基本原理
研究神经网络的结构、功能和 学习算法。
智能家居
将情感机器人融入智能家居系统中,实现更 加自然和智能的人机交互。
娱乐产业
将情感机器人应用于电影、游戏等娱乐产业 中,增强用户的沉浸感和体验感。
医疗健康
利用情感机器人对患者进行心理疏导、康复 训练等,提高医疗服务的质量和效率。
06 伦理、隐私和安全问题探 讨
人工智能伦理问题概述
人工智能决策过程的透明度和可解释性不足,导致难以评估其道德和伦理影响。 人工智能系统可能在不考虑道德和伦理的情况下做出决策,引发社会关注和争议。
智能学-智能科学
目 录
• 智能学概述 • 智能科学基础理论 • 智能系统设计与实现方法 • 机器学习算法在智能科学中应用 • 情感计算与情感机器人技术 • 伦理、隐私和安全问题探讨
01 智能学概述
智能学定义与发展历程
定义
智能学是研究智能的本质、产生 、发展及其内在规律和外在表现 的一门新兴交叉学科。
智能科学概述
智能科学概述智能科学是一门更大的包罗其它智能学科的科学,它由科学基础、技术和应用三个部分组成,每一部分又由许多学科构成。
智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科。
脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理,建立脑模型,揭示人脑的本质;认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学;人工智能研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。
智能科学不仅要进行功能仿真, 而且要从机理上研究、探索智能的新概念、新理论、新方法。
智能科学的研究对象具有下列一些明显的特征:1、复杂性智能科学要研究的对象,无论是自然科学和技术问题、社会和经济问题或是微观世界以至人的思维过程等都是很复杂或比较复杂的系统和很难或比较难以用传统方法处理的问题。
钱学森院士等提出的努放的复杂巨系统件既念,要把人类的智慧综合起来,形成一个称为“大成智慧工程”(metasynthetic engineering),就是一个非常复杂的巨系统,其复杂性可能是前所未有的。
2、交叉性智能科学及其许多分支都具有明显跨学科交叉特征。
正是这种交叉特征,融合了相关学科的长处,犹如生物界的杂交培育出优势群种一样,创造出更具有生命力的新兴学科。
3、非线性非线性经常伴随复杂性存在。
智能科学要研究的对象或系统,一般存在有严重的非线性,无法用线形方程和一般数学方法处理,甚至很难用非线性微分方程描述和处理。
4、拟人(仿生)性智能科学要研究的对象或系统往往是拟人或仿生系统。
例如,模拟人脑的思维活动和决策过程,模仿昆虫爬行过程、鸟的飞行和鱼的游动过程等。
研究这类对象时,需要借鉴脑科学和仿生学等学科的研究成果,并与其它相关学科密切结合。
5、不确定性不确定性又称模糊性,是指系统或问题含有不确定的结构、参数或其它信息。
如天气预报其下雨的可能性为45.6%。
这个预报则属结论的不确定性。
认知科学与技术专业本科课程设置
认知科学与技术专业本科课程设置引言认知科学与技术是一门涵盖心理学、计算机科学、神经科学和人工智能等多个领域的学科,研究人类认知活动的本质和机制,旨在解决认知过程中的理论和技术问题。
本文将介绍认知科学与技术专业本科课程设置,以培养学生从事相关领域的研究和应用工作。
课程设置1. 基础课程•认知科学导论:介绍认知科学的基本概念、研究方法和发展历程,为学生打下学科基础。
•心理学导论:介绍心理学的基本理论和实验研究方法,为理解认知过程提供基础知识。
•计算机科学导论:讲解计算机科学的基本概念和原理,为后续的计算机应用提供基础。
•数学基础:包括离散数学、概率论与数理统计等基础课程,为后续的模型和算法设计提供数学基础。
2. 认知科学核心课程•认知心理学:深入探讨人类的感知、注意、记忆、思维和语言等认知过程,分析其中的机制和规律。
•认知神经科学:研究神经系统如何与认知过程相互作用,主要包括神经解剖学、神经生理学和神经成像技术等内容。
•计算认知模型:介绍计算机模拟人类认知过程的方法和模型,培养学生独立设计、实现和评估认知模型的能力。
•认知心理学实验设计与数据分析:学习如何设计和实施认知心理学实验,并使用统计方法分析和解读实验数据。
3. 技术应用课程•人工智能导论:介绍人工智能的基本概念、算法和应用,培养学生应用人工智能技术解决认知科学问题的能力。
•计算机视觉与图像处理:学习图像处理和计算机视觉领域的基本理论和方法,为认知科学中的图像处理问题提供技术支持。
•自然语言处理:学习自然语言处理的基本理论和技术,培养学生处理文本和语言数据的能力。
•用户体验设计:介绍用户体验设计的基本原理和方法,培养学生设计和评估认知科学相关应用的用户界面的能力。
4. 实践课程•认知科学实验室:学生通过参与实验室项目,掌握认知科学与技术的研究方法和实践技能。
•实习实训:学生参与实习和实训项目,深入了解认知科学与技术的应用领域和实践问题。
•毕业设计/论文:学生根据个人兴趣和导师指导,完成一项独立设计或研究项目,并撰写毕业设计或论文。
认知科学知识点
认知科学知识点认知科学是研究人类智力和认知能力的学科,它涉及到心理学、神经科学、语言学、哲学等多个领域。
在认知科学中,有许多重要的知识点需要我们深入了解和掌握,下面将重点介绍一些与认知科学相关的知识点。
1. 认知心理学认知心理学是研究人类心智活动的一门学科,它主要关注人类思维、记忆、学习、感知等认知过程。
认知心理学家通过实验和观察等方法,探究人类心智活动的本质和规律,帮助我们更好地理解人类的认知能力。
2. 认知神经科学认知神经科学是研究大脑与认知过程之间关系的学科,它通过神经学和心理学的方法,揭示大脑在认知活动中的作用和机制。
认知神经科学的发展为我们打开了认知过程与大脑结构之间的奥秘,有助于促进认知科学的发展和进步。
3. 认知发展心理学认知发展心理学是研究人类认知发展规律的学科,它关注儿童和青少年在不同年龄段的认知能力如何逐步发展和演变。
通过研究儿童认知发展的过程,我们可以了解认知能力的形成机制,从而为儿童教育和学习提供理论依据。
4. 认知科学模型认知科学模型是研究人类认知过程的理论框架,它用于描述和解释人类的思维、学习、记忆等认知活动。
认知科学模型的建立有助于我们系统地整合和理解认知科学的各种研究成果,提升对认知活动的认识和理解水平。
5. 认知科学应用认知科学在日常生活和工作中有着广泛的应用,比如在教育领域可以帮助设计更有效的学习方法和教学策略,在医学领域可以帮助治疗认知障碍和疾病。
认知科学的应用还涉及到人机交互、智能技术等领域,为人类提供更加便捷和智能化的服务。
通过对认知科学的学习和探索,我们可以更好地理解人类的思维和认知能力,为提升个人的学习和工作效率提供帮助。
同时,认知科学的发展也将促进人类社会的进步和发展,带来更多的科技创新和社会福祉。
认知科学知识点的掌握对于我们深入了解人类心智活动的本质和规律至关重要,希望大家能够认真学习和应用这些知识,不断拓展认知科学的研究领域,为人类的认知能力水平做出更大的贡献。
认知心理学的研究对象与基本问题
每个信息加工阶段需要一段特定的时间来对输入的信
息进行处理
认知心理学——陈丽娜
3、人类的认知系统中的信息加工可以有方向、 种类以及方式的区别。
自上而下或自下而上 自动或控制 系列或平行
4、人类信息加工系统虽然是存在于神经的基础 之上,但是并不完全受到神经现实的限制。
代偿 神经传导速度慢
些心理活动? 2、这些心理活动的操作程序是什么样的?
认知心理学——陈丽娜
四、认知心理学的主要研究领域
感知觉(sensation and perception) 注意(attention) 意识(consciousness) 记忆(memory) 知识的表征(representation of knowledge) 表象(mental image) 语言(language)
觉 指
知 挥
动 作 系 统
知识系统 表征 存储 重整 合成 新知识 或新策略
认知策略系统 学习 记忆 思考 解决问题
行 为 反 应
有 限 的 信 息 传 递 系 统
长时记忆 短时记忆 模式识别、注意 感觉的信息登记
信息(刺激)
认知心理学——陈丽娜
(四)认知心理学的实质
人工智能基础概念试题库及答案
人工智能基础概念试题库及答案一、单选题(共60题,每题1分,共60分)1.超市收银员用扫描器直接扫描商品的条形码,商品的价格信息就会呈现出来,这主要利用了人工智能中的()技术。
A、机器翻译B、智能代理C、模式识别D、专家系统正确答案:C2.用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是()。
A、预测专家系统B、规划专家系统C、设计专家系统D、诊断专家系统正确答案:B3.“大数据”一词从()年提出来的A、2009B、2008C、2010D、2011正确答案:A4.交叉验证法将数据集划分为k个大小相似的互斥子集,进行()次训练和测试A、k-2B、kC、k+1D、k-1正确答案:B5.1976—1982年,人工智能的发展处于()。
A、第一次繁荣期B、复苏期C、第一次低谷期D、萌芽期正确答案:C6.()是利用样本的实际资料计算统计量的取值,并以引来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信作为决策取舍依据的一种统计分析方法A、逻辑分析B、方差分析C、回归分析D、假设检验正确答案:D7.负荷预测分为四类()A、(1)超短期负荷预测(2)短期负荷预测(3)中期负荷预测(4)长期负荷预测B、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)季负荷预测C、(1)按小时负荷预测(2)日负荷预测(3)周负荷预测(4)月负荷预测D、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)年负荷预测正确答案:A8.在数据预处理阶段,我们常常对数值特征进行归一化或标准化(standardization,normalization)处理。
这种处理方式理论上不会对下列哪个模型产生很大影响?()A、k-NNB、决策树C、k-Means正确答案:B9.下面对集成学习模型中的弱学习器描述错误的是?A、他们经常不会过拟合B、他们通常带有高偏差,所以其并不能解决复杂学习问题C、他们通常会过拟合正确答案:C10.下面哪一项不属于卷积神经网络结构A、RNNB、VGGNetC、LeNetD、ResNet正确答案:A11.趋势可以是线性的,也可以是()。
认知训练工作总结报告范文(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里,我积极参与了公司组织的认知训练项目,通过系统的学习和实践,我对认知科学、心理学及神经科学等相关领域的知识有了更为深入的了解。
现将一年来的认知训练工作总结如下:二、认知训练项目概述认知训练项目旨在提高员工认知能力,包括记忆力、注意力、执行能力、空间能力等方面。
通过参与该项目,我掌握了以下几方面的知识和技能:1. 认知科学基础知识:了解了认知科学的基本理论,包括认知心理学、神经科学、人工智能等领域的知识。
2. 认知训练方法:学习了多种认知训练方法,如记忆术、注意力训练、执行能力训练等。
3. 认知训练工具:熟悉了多种认知训练工具,如认知训练软件、移动应用等。
4. 认知评估:掌握了认知评估方法,能够对个人及团队认知能力进行评估。
三、工作成果与收获1. 提高认知能力:通过参与认知训练,我的记忆力、注意力、执行能力等方面得到了显著提升。
2. 增强团队协作:在认知训练过程中,我与团队成员共同学习、交流,提高了团队协作能力。
3. 应用实践:将所学知识应用于实际工作中,提高了工作效率和质量。
4. 个人成长:通过认知训练,我更加了解自己的认知特点,为今后的职业发展奠定了基础。
四、存在问题与改进措施1. 存在问题:在认知训练过程中,我发现自己在某些方面还存在不足,如空间能力有待提高。
2. 改进措施:针对存在的问题,我将采取以下措施进行改进:(1)加强空间能力训练:通过参加相关培训、学习空间认知理论,提高空间能力。
(2)拓展认知领域:学习更多认知科学、心理学等相关知识,拓宽认知领域。
(3)积极参与实践项目:将所学知识应用于实际工作中,提高认知能力。
五、总结认知训练工作对我个人及团队的发展具有重要意义。
通过一年的认知训练,我收获了丰富的知识和技能,为今后的工作打下了坚实基础。
在今后的工作中,我将继续努力学习,不断提升自己的认知能力,为公司的发展贡献自己的力量。
第2篇一、前言随着科技的飞速发展,认知训练作为提高人类认知能力的重要手段,越来越受到广泛关注。
完整版认知神经科学
思维与决策
01
总结词
思维是我们如何理解和解决问题、进行逻辑推理和创新思考的过程。决
策则是基于思维做出的选择或决定。
02 03
详细描述
思维是我们大脑的一种高级功能,它涉及到我们如何理解和解决问题、 进行逻辑推理和创新思考。决策则是基于思维ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ出的选择或决定,它可 以帮助我们更好地应对复杂的环境和情境。
教育与学习
学习障碍
注意力与记忆力
认知神经科学研究有助于深入了解学 习障碍的神经机制,为个体化教育和 干预提供依据。
探究大脑在注意力与记忆力方面的运 作机制,有助于提高学生的学习效果 。
阅读能力
研究阅读能力的认知神经机制,有助 于优化阅读教学方法和评估阅读能力 的发展。
人机交互与人工智能
人机协作
通过认知神经科学的研究,有助 于开发更加智能、高效的人机协
1 2
神经生物学
与神经生物学结合,深入研究神经系统的基本原 理和功能,为认知神经科学提供更深入的理论基 础。
心理学
与心理学结合,通过行为实验和心理物理学方法 ,揭示认知过程的内在机制和外在表现。
3
计算机科学
与计算机科学结合,借鉴计算机科学的理论和方 法,研究大脑的算法和信息处理过程。
数据共享与伦理问题
计算机科学与神经科学结合
将计算机科学与神经科学相结合,利用人工智能和机器学习的方法 对神经数据进行处理和分析。
05 认知神经科学研究应用
神经退行性疾病
01
02
03
阿尔茨海默病
认知神经科学研究有助于 深入了解阿尔茨海默病的 发病机制,为早期诊断和 治疗提供依据。
帕金森病
研究大脑神经网络的改变 ,有助于揭示帕金森病的 运动障碍和认知障碍的关 联。
科学认知的基本原理
科学认知的基本原理科学认知是基于观察、实验和推理的一种系统性的方法,旨在通过收集和解释数据来理解世界并得出结论。
它基于科学方法和理性思维,以客观、经验主义和实证主义的原则为基础。
在这篇文章中,我们将探讨科学认知的基本原理,包括可观测性、可验证性、可复制性以及理论、实证、解释和预测的重要性。
首先,科学认知的基本原理之一是可观测性。
这意味着科学研究应该基于可以观察和测量的现象和现实。
科学家通过观察和记录数据来获得信息,并通过实验证实和验证他们的观察结果。
只有通过可观测的数据,科学研究才有可能发展与进步。
其次,可验证性是科学认知的另一个基本原理。
这意味着科学试验和观察的结果应该是可以验证的,即其他科学家也可以通过重复实验或观察来得出相似的结果。
可验证性是科学方法的核心原则之一,它提供了一种检验和验证科学观察结果的方式,同时也鼓励科学界开展持续的探索和审查。
另一个重要的原理是可复制性。
科学研究的结果应该是可复制的,即其他研究人员在相同的条件下能够获得相似的结果。
这种可复制性有助于确认研究的准确性和可靠性,并确保科学结论的可信度。
如果一个研究的结果是无法复制的,那么它可能是不可靠的或存在其他偏差因素。
理论、实证、解释和预测是科学认知的关键要素。
科学认知寻求建立理论,这些理论用于解释现象和预测事件。
理论是对一系列关于特定领域的现象和规律的概括性表达。
通过理论,科学家可以推导出假设,并通过实证研究来验证这些假设。
实证是指基于实验证据和经验观测的科学研究方法。
科学家通过实证来验证理论的效度,并为解释和预测事件提供依据。
解释性是科学认知的重要组成部分,它试图解释和理解现象背后的原因或机制。
科学家不仅关注观察到的现象,还试图揭示背后的原理,并提出合理的解释。
解释性是科学的一项重要任务,它促使科学家进行深入的探索,通过合理的解释来推动知识的增长。
最后,科学认知也着眼于预测。
通过研究和理解过去和现在的事件,科学家试图预测未来的发展和趋势。
认知科学教学大纲
认知科学教学大纲第一部分:导论认知科学的定义和研究对象认知科学的历史渊源认知科学在教学中的重要性第二部分:基础知识认知心理学- 认知心理学的概念和基本原理- 认知发展阶段理论- 认知心理学在教学中的应用神经科学- 神经元和神经系统- 大脑结构与功能- 神经科学与认知过程的关系心理语言学- 语言习得理论- 语言与思维的关系- 语言在认知中的作用第三部分:学习和记忆学习理论- 条件反射和操作条件反射- 经典条件反射与仪式条件反射- 学习理论在教学中的应用记忆研究- 认知记忆和情感记忆- 编码、存储和检索过程- 记忆策略与提高记忆效果的方法第四部分:问题解决和决策问题解决与决策- 问题解决的认知过程- 决策的心理机制与局限性- 促进问题解决和决策能力的策略推理和判断- 归纳和演绎推理- 错误推理的类型和原因- 判断与决策的关系第五部分:情绪和注意力情绪与注意力- 情绪的分类和影响因素- 情绪对认知的影响- 注意力与集中力的培养情绪调节和认知控制- 情绪调节的策略- 认知控制的重要性- 提高情绪管理和认知控制能力的方法第六部分:跨学科整合认知科学在不同学科中的应用- 认知心理学在教育领域的应用- 神经科学与药学、医学等领域的结合- 认知科学对工程技术和计算机科学的启示结语总结认知科学的基本概念和理论强调认知科学在教学中的重要作用展望认知科学未来的发展和应用前景以上为认知科学教学大纲内容,希望能够为教学宝典提供有益的参考和指导。
感谢阅读!。
智能科学技术导论 第2版
智能科学技术导论第2版《智能科学技术导论》第2版是一本介绍智能科学技术的入门教材。
该书旨在帮助读者了解智能科学技术的基本概念、原理和应用,探索智能技术对社会和人类生活的影响。
以下是对《智能科学技术导论》第2版内容的详细概括。
第一部分:智能科学技术概述介绍智能科学技术的背景和意义,强调其在信息时代中的重要性和广泛应用。
阐述智能科学技术的定义、研究领域和发展历程,包括人工智能、机器学习、模式识别等方面的内容。
第二部分:智能科学技术基础1.计算机科学基础:介绍计算机科学的基本概念和原理,包括计算机硬件、软件和网络等方面的内容。
探讨计算机科学在智能科学技术中的作用,如数据处理、算法设计和系统开发等。
2.数学与统计基础:强调数学和统计在智能科学技术中的重要性,介绍数学分析、概率论、线性代数等基础知识。
探讨数学和统计在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域的应用。
3.认知科学基础:介绍认知科学的基本原理和研究方法,包括感知、注意、记忆和思维等方面的内容。
强调认知科学对智能系统设计和人机交互的重要影响。
第三部分:智能技术与应用1.人工智能:详细解释人工智能的概念和发展历程,介绍符号主义、连接主义和进化计算等不同的人工智能方法。
探讨人工智能在图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的应用。
2.机器学习:解释机器学习的基本原理和方法,包括监督学习、无监督学习和增强学习等方面的内容。
强调机器学习在数据分析、模式识别和智能决策等方面的应用。
3.模式识别:介绍模式识别的基本概念和技术,包括特征提取、分类器设计和模型评估等方面的内容。
探讨模式识别在图像处理、语音识别和生物信息学等领域的应用。
4.智能控制:强调智能控制的重要性和应用领域,介绍神经网络控制、遗传算法优化和模糊控制等技术。
探讨智能控制在自动化系统、机器人和交通管理等方面的应用。
第四部分:智能科学技术的社会影响1.伦理与道德问题:讨论智能科学技术对社会和人类生活带来的伦理和道德挑战,如隐私保护、权益平衡和人工智能的道德责任等。
认知科学研究内容
认知科学研究内容认知科学是一门研究人类思维、知觉、记忆、意识等心理过程的学科,它的研究对象包括人类的认知能力、思维方式、信息加工等方面。
在认知科学的研究中,人们通过实验、观察和模型建立等方法,试图解释人类思维的本质和机制,探索人类大脑的奥秘。
本文将从认知科学的多个领域展开,介绍一些热门研究主题,包括注意力、学习和记忆、语言和决策。
注意力是认知科学中一个重要的研究领域。
人们通过研究注意力的机制和能力,揭示了人类对外界信息的选择、过滤和集中注意的过程。
注意力的研究有助于我们理解为什么在面对复杂的信息时,我们能够将注意力集中在某些重要的信息上,而忽略其他无关的信息。
同时,注意力的研究也有助于我们理解注意力缺陷障碍(ADHD)等注意力相关疾病的发生机制,为相关的治疗方法提供理论支持。
学习和记忆是认知科学中另一个重要的研究领域。
人们通过研究学习和记忆的机制,揭示了人类如何从环境中获取新的知识和技能,并将其储存在长期记忆中。
学习和记忆的研究有助于我们理解为什么在学习新知识时,我们有时会忘记之前学过的内容,以及如何通过记忆训练来提高我们的记忆能力。
此外,学习和记忆的研究还有助于我们理解记忆障碍(如阿尔茨海默病)的发生机制,为相关的治疗方法提供理论基础。
语言是人类思维和交流的重要工具,也是认知科学中的一个重要研究领域。
人们通过研究语言的产生、理解和表达机制,揭示了人类如何使用语言来思考、交流和表达意思。
语言的研究有助于我们理解为什么在学习语言时,我们能够掌握语法规则和词汇,以及如何通过语言来表达复杂的思想和情感。
此外,语言的研究还有助于我们理解语言障碍(如失语症)的发生机制,为相关的康复治疗提供理论指导。
决策是人类日常生活中不可或缺的一部分,也是认知科学中的一个重要研究领域。
人们通过研究决策的机制和影响因素,揭示了人类在面临选择时如何进行判断和决策。
决策的研究有助于我们理解为什么在做决策时,我们会受到情绪、经验和社会因素的影响,以及如何通过决策训练来提高我们的决策能力。
《脑与认知科学》教学大纲
《脑与认知科学基础》教学大纲一、课程说明脑与认知科学是智能科学与技术专业的一门重要的专业基础课程,是现代脑科学、认知科学、心理学、神经科学、数学、语言学、信息科学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果,是一门以脑科学为核心的多学科交叉的研究型课程。
本课程针对计算机类、信息类、控制类学科门类下智能类专业开设的《脑与认知科学基础》,利用神经科学和信息科学等跨学科知识,理解脑与认知,目标是学习利用先进技术和工具,从量子、分子、细胞、系统、全脑和行为等不同层次上理解脑与认知的基本概念和现象,分析、处理、整合、建模、仿真与虚拟脑与认知。
通过对这本课程的学习,学生可以理解人类如何通过脑与神经系统认知周围的世界、理解来自外界和自身的信息是如何在脑和神经系统中被处理的,掌握脑与认知科学的基本概念、基本理论、科学研究方法,促进学生对脑与认知的脑功能与结构以及系统构成、认知现象、神经机理、认知模型的理解,领悟脑科学、认知科学、人工智能及计算机和信息科学等多学科领域交叉的特点,形成较为全面系统的知识框架,对已有成果展开分析与讨论,给智能设计、计算模式与方法及其实践带来新的启示,为进一步学习后续专业课程打下良好的基础。
二、课程目标知识目标课程目标 1:学习脑与认知科学基础知识和基本理论知识,掌握大脑与神经元的结构、特性等基本知识,了解各种认知心理特质(感觉、知觉、运动、控制、学习、记忆、睡梦、成瘾、语言、情绪、社会认知、脑神经可塑性)的脑神经原理,具备调研、分析和判断各种脑与认知现象的脑神经原理与框架的知识储备;课程目标 2:掌握大脑与神经系统的组成要素与基本功能,了解脑与认知科学的研究现状和发展趋势,具备对已有成果展开分析与讨论并能针对存在问题提出前瞻性解决方案的知识储备;课程目标 3:掌握脑与认知科学研究中所使用的基本技术(脑功能成像、电生理、心理测评)的原理与方法,激发学生对人脑结构与人类基本认知能力的思索,激发学生对进一步研究智能形成机理和工作方式的强烈兴趣,培养学生追求创新的态度和意识;能力目标课程目标 4:在掌握基础知识的基础上,增强学生批判性思维和解决问题的能力,学会解决问题、分析问题的方法和手段,掌握信息的收集、检索、分析、评价利用的机能,提高合作技能,促进班级内学生的合作交流,开阔学生的综合素质,最终提高学生的创新能力;课程目标 5:培养学生的脑与认知科学数据分析处理能,使学生掌握脑与认知科学行为实验的设计方法,掌握各种脑功能成像实验(fMRI、EEG、ERP、PET、ECT)的设计、执行与数据分析方法,具有独立进行行为、脑成像和神经生理实验的能力;课程目标 6:培养学生的脑与认知科学实践研究能力,使学生掌握脑与认知相关联的脑机接口、智能系统、类脑系统设计方法,特别是学习非侵入式脑信号提取方法,通过硬件、软件设计,尝试实践意识控制、自主无人系统的能力。
智能科学与技术交叉学科作业指导书
智能科学与技术交叉学科作业指导书第1章引言 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (4)1.3 研究内容 (4)第2章智能科学与技术基础理论 (5)2.1 智能科学基本概念 (5)2.1.1 智能的定义 (5)2.1.2 智能的分类 (5)2.1.3 智能科学与相关学科的关系 (6)2.2 智能技术发展历程 (6)2.2.1 创立阶段(1950s) (6)2.2.2 摸索阶段(1960s1970s) (6)2.2.3 发展阶段(1980s1990s) (6)2.2.4 深度学习阶段(2000s至今) (6)2.3 交叉学科特点与趋势 (6)2.3.1 多学科融合 (6)2.3.2 技术驱动 (7)2.3.3 应用广泛 (7)2.3.4 跨界合作 (7)第3章机器学习 (7)3.1 监督学习 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 基本概念 (7)3.1.3 常用算法 (7)3.2 无监督学习 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 基本概念 (8)3.2.3 常用算法 (8)3.3 强化学习 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 基本概念 (8)3.3.3 常用算法 (8)第4章深度学习 (9)4.1 神经网络基础 (9)4.1.1 神经元模型 (9)4.1.2 损失函数 (9)4.1.3 反向传播算法 (9)4.1.4 神经网络的优化方法 (9)4.2 卷积神经网络 (9)4.2.1 卷积操作 (9)4.2.2 池化操作 (9)4.2.3 卷积神经网络的结构 (9)4.2.4 卷积神经网络的训练与优化 (9)4.3 循环神经网络 (10)4.3.1 循环神经网络的原理 (10)4.3.2 长短时记忆网络(LSTM) (10)4.3.3 门控循环单元(GRU) (10)4.3.4 循环神经网络的训练与优化 (10)4.3.5 循环神经网络的应用 (10)第5章计算机视觉 (10)5.1 图像处理基础 (10)5.1.1 图像表示与变换 (10)5.1.2 图像滤波 (10)5.1.3 图像增强 (11)5.2 特征提取与匹配 (11)5.2.1 特征提取 (11)5.2.2 特征匹配 (11)5.3 目标检测与识别 (11)5.3.1 目标检测 (11)5.3.2 目标识别 (11)第6章自然语言处理 (11)6.1 (11)6.1.1 语言的统计学特性 (11)6.1.2 的构建 (12)6.2 词向量与语义表示 (12)6.2.1 词向量的概念 (12)6.2.2 词向量训练方法 (12)6.2.3 词向量应用 (12)6.3 机器翻译与文本 (12)6.3.1 机器翻译基本原理 (12)6.3.2 文本任务 (12)6.3.3 应用案例 (12)第7章语音识别与合成 (13)7.1 语音信号处理基础 (13)7.1.1 语音信号的特点 (13)7.1.2 语音信号的预处理 (13)7.1.3 语音信号的表示 (13)7.2 语音特征提取 (13)7.2.1 基本特征参数 (13)7.2.2 声学特征 (13)7.2.3 高级特征提取 (13)7.3 语音识别与合成技术 (13)7.3.1 语音识别技术 (13)7.3.1.1 基于动态时间规整(DTW)的语音识别 (13)7.3.1.2 基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别 (13)7.3.1.3 基于深度神经网络(DNN)的语音识别 (13)7.3.2 语音合成技术 (13)7.3.2.1 波形合成法 (13)7.3.2.2 参数合成法 (13)7.3.2.3 基于深度学习的语音合成 (14)7.3.3 语音识别与合成的应用 (14)第8章技术 (14)8.1 运动学 (14)8.1.1 基本概念 (14)8.1.2 运动学模型 (14)8.1.3 运动学求解方法 (14)8.2 动力学 (14)8.2.1 动力学基本原理 (14)8.2.2 动力学模型 (14)8.2.3 动力学求解方法 (14)8.3 路径规划与控制 (14)8.3.1 路径规划 (14)8.3.1.1 全局路径规划方法 (14)8.3.1.2 局部路径规划方法 (14)8.3.2 控制策略 (14)8.3.3 路径跟踪控制 (15)8.3.4 仿真与实验 (15)第9章知识图谱与大数据 (15)9.1 知识图谱构建与表示 (15)9.1.1 知识图谱概念 (15)9.1.2 知识图谱构建 (15)9.1.3 知识图谱表示 (15)9.2 知识图谱应用 (15)9.2.1 知识图谱在搜索引擎中的应用 (15)9.2.2 知识图谱在推荐系统中的应用 (16)9.2.3 知识图谱在其他领域的应用 (16)9.3 大数据技术及其应用 (16)9.3.1 大数据技术概述 (16)9.3.2 大数据在金融领域的应用 (16)9.3.3 大数据在医疗领域的应用 (16)9.3.4 大数据在其他领域的应用 (17)第10章交叉学科应用实践 (17)10.1 智能医疗 (17)10.1.1 概述 (17)10.1.2 应用实例 (17)10.2 智能交通 (17)10.2.1 概述 (17)10.2.2 应用实例 (17)10.3 智能金融 (17)10.3.1 概述 (17)10.3.2 应用实例 (18)10.4 智能教育 (18)10.4.1 概述 (18)10.4.2 应用实例 (18)第1章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展,智能科学与技术逐渐成为当今世界的研究热点。
人脑认知科学与人工智能的融合
人脑认知科学与人工智能的融合从科学到技术,从理论到实践,人工智能的发展是众所周知的。
在现代社会中,人工智能技术,尤其是深度学习等人工神经网络技术,已经得到了广泛的应用。
然而,作为一种人工模拟、智能辅助的技术,人工智能显然不能代替人类智慧的体现。
因此,人类需要发挥自身的优势,在人工智能的发展中扮演重要的角色。
人脑认知科学就是人类与人工智能融合的关键。
人脑认知科学指的是研究人类认知相关的动态过程、基本原理以及涉及该过程的生物、心理和机制的一门科学,是人工智能研究中重要的基础。
人脑认知科学是研究任何智能化体系的基础,包括人脑、动物大脑、机器人、人工智能等的认知原理和模型。
人脑认知科学的本质是分类和定量分析认知过程,进而研究对认知过程进行有效的模拟和模型构建。
认知科学的发展历史可以追溯到上世纪50年代。
到了70年代,从心理学和神经科学的角度开始研究人类认知加工的基本原理,较早的理论有计算模型,通过人类加工信息的操作过程,提出了一些基本的认知和思维的原则。
70年代中期,出现了规则和实例的理论,该理论认为,人类的知识主要是由实例数据构成,而非简单地根据规则推断,这一理论在机器学习和人工智能领域中也获得了应用。
到了80年代,出现了符号系统理论,在认知和情报技术领域也得到了广泛的应用。
但是,这些理论都存在着局限性和不足,无法充分表达人类复杂的认知过程,也无法成功地实现人机交互及协同决策。
这时,神经科学的快速发展为人类加工信息提供了新的视角,促进了认知科学的发展。
尤其是神经科学对脑结构和脑机制的深入研究,大幅提高了认知加工的理论基础。
人脑认知科学的发展对于人工智能技术的发展非常重要。
现代人工智能深度学习的基础是神经网络,这源于神经科学对于人脑结构和功能认知方面的研究。
深度学习为识别图像、语音、自然语言等自然界中复杂数据提供了一种有效的方法,而神经科学的研究可以帮助我们更好地理解复杂的图像和语音信息是如何存在于人类大脑之中。
认知科学研究内容
认知科学研究内容认知科学研究内容的广度和深度非常丰富,涉及的领域包括心理学、神经科学、计算机科学等,旨在探索人类的思维、学习、记忆、语言等认知过程。
本文将从认知科学的基本概念、研究方法和应用等方面进行探讨。
一、认知科学的基本概念认知科学是一门跨学科的研究领域,其核心在于探索人类的认知过程。
认知过程涉及思维、感知、记忆、语言等方面,是人类与世界进行交互的基础。
通过研究认知过程,我们可以更好地理解人类的智力、行为和心理机制。
二、认知科学的研究方法认知科学采用了多种研究方法,包括实验研究、观察研究和计算模型等。
实验研究是认知科学中最常用的方法之一,通过控制变量和测量指标,研究者可以准确地观察和记录人类的认知过程。
观察研究则是在自然环境中观察和记录人类的认知行为,以获取更真实的数据。
此外,计算模型也是认知科学中重要的工具,通过建立数学模型和计算机模拟,我们可以模拟人类的认知过程,并深入研究其内在机制。
三、认知科学的应用认知科学的研究成果在多个领域具有重要的应用价值。
首先,认知科学为教育提供了理论依据和指导,帮助教师更好地设计教学活动,提高学习效果。
其次,认知科学也在人工智能领域有着广泛的应用。
通过研究人类的认知过程,我们可以开发智能系统和机器人,使其更加智能化和人性化。
此外,认知科学还对临床心理学、人机交互等领域有着重要的启示和应用。
四、认知科学的发展趋势随着科技的不断进步,认知科学也在不断发展和演进。
首先,神经科学的快速发展为认知科学提供了更多的研究手段和技术。
通过脑成像技术和神经电生理学方法,我们可以更直观地观察和研究人类的认知过程。
其次,计算机科学的发展也为认知科学提供了更多的工具和模型。
机器学习、深度学习等技术的应用,使得我们能够更好地模拟和理解人类的认知过程。
此外,跨学科研究的兴起也为认知科学的发展提供了新的机遇和挑战。
总结起来,认知科学研究内容非常广泛,涉及的领域包括心理学、神经科学、计算机科学等。
认知科学中的SP理论介绍_赵亮
5当代语言学6第12卷2010年第1期62-67页,北京认知科学中的SP理论介绍赵亮北京科技大学林允清北京师范大学提要本文介绍SP理论的框架及计算机演示模型。
SP理论是计算和认知科学领域的新理论,由英国计算语言学家W o lff提出,目的是整合和简化计算和认知科学中的一系列概念。
这一理论从新的角度解释了人类认知的很多方面。
它将对认知科学和人工智能领域,包括认知语言学、语言习得等,产生重要影响。
关键词SP理论知识整合认知科学人工智能1.引言SP理论(si m plic ity and po w er theor y,简强理论)最初由英国计算语言学家W o lff于1980年代提出,迄今已发展成为智能数据库和认知科学领域中一个比较成熟的理论。
SP理论的由来是信息压缩在尽可能保持非冗余描述能力(power)的同时,去除了冗余,促进了信息的简洁。
它的基础假设是,不论人脑还是电脑,所有的信息处理都可以被理解为信息压缩,通过模式匹配和合并来完成。
这与心理学领域的传统观念是一致的。
为了帮助理解并检测SP理论,抽象的系统已经被改写为相对具体的、利用普通电脑就可以运行的软件模拟环境。
SP理论展示了一个简单、通用的知识模版,提供了一个知识处理的框架,整合并简化了一系列人工智能的功能,不仅能有效处理输入数据中的错误,而且能按照需求实现数据库的功能。
这一理论正在得到越来越多的重视。
2.SP理论的基本思想简单地说,SP框架的基础是多路队列信息压缩。
所有的知识都被存储为一维或二维模式的原子符号队列,SP系统可以接收环境传来的/新0信息,并转化为知识库中的/旧0信息。
在这个过程中,系统尽可能地压缩信息,发现相互匹配的模式并合并。
本节将介绍SP 理论的基础,知识表征及运行方式。
2.1SP理论的基础SP理论建立在信息压缩的基础之上,在这一框架中,概率是个基础概念。
据W o lff (2003:195)介绍,SP理论基于最小长度编码原则(Solo m onoff1964,1986,1997;Li and V it ny i1997:351)71)。
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认知科学的几个基础假设刘晓力一、认知科学概况认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。
20世纪70年代(50年代?)兴起,是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。
认知科学不同的研究进路认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路心理学进路语言学进路生物物理学进路神经生理学进路人工智能进路广义进化论进路复杂性科学进路认知科学的起源认知科学起源于不同学科领域,特别是:图灵机概念的产生人工智能研究的兴起心灵哲学中以普特南(H.Putnam)和福多(J.Fodor)为代表的“功能主义”理论的确立心理学和语言学乔姆斯基(A.N.Chomsky)等反对激进行为主义的“认知革命” .认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。
认知科学不同的研究进路,决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。
二、认知科学的几个基础假设D.Kirsh (1991)提出认知科学(人工智能)的五大问题1)知识和概念化是人工智能的核心吗?2)认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究?3)认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述?4)学习能否与认知相分离加以研究?5)是否有对于所有认知的统一结构?这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难1、意向性问题2、意识问题3. 心灵是否是涉身的?Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说,认知科学的三大发现是:心灵本质上是涉身的;思想大部分是无意识的;抽象概念大多是隐喻的。
70年代以前认知科学主要是基于理性主义的符号运算传统。
70年代以后,许多人认为,“理性绝不是宇宙的先验特征,理性也不是与身体无关的人类心灵的先验特征。
心灵依赖于身体的生理结构,是由人的身体的特殊性质,由人脑的神经结构的特殊细节,由我们在世界中的日常举止的特殊情况塑造的,理性、心灵、概念、推理、思维等都是涉身的。
”三.人工智能的基本信念及认知科学的基础假设人工智能的基本信念(1)认知和智能活动是信息处理过程。
(2)人工系统可模拟生命和智能过程。
(3)通过研究虚拟世界各类人工智能的详情可以把握真实世界人类认知和智能的基本性质。
(4)虚拟世界与真实世界具有同样的实在性。
这些信念事实上基于认知科学如下一些基本假设1)功能主义假说功能主义是认知科学的最基本的假定。
心理学“认知革命”的结果是诞生了认知心理学,即心理学的信息处理理论。
把智能有机体视作接收、存储和处理信息的信息处理系统。
认知是信息加工的过程或计算过程。
普特南( H. Putnam )对功能主义的标准表述:人类心理状态就是大脑的计算状态,要理解心理状态就必须进行抽象,就像我们在编程或使用计算机时,对硬件进行抽象一样,心理状态就像软件(普特南1观点1960’s )。
计算机隐喻是功能主义的基本隐喻。
塞尔对功能主义的描述:心智之于大脑,如同程序之于硬件,因此即使不研究神经生理学,也能研究心智。
程序是至关重要的,与它在计算机中的实现毫不相干,心智的功能与载体无关。
随着后来联结主义的兴起和发展,功能主义的计算机隐喻面临着一定的挑战,甚至普特南后期也放弃了早期的功能主义的普特南І观点:“人脑是否能被模型化为计算机这一问题远远悬而未决,但我不再坚持心理状态与计算状态同构的思想了”。
2)物理系统符号假设物理系统符号假设是纽厄尔(Newell)和西蒙(Simon)1976年提出的理解人类认知行为的计算主义形式化认知模型,为此提供理论基础和进一步阐释的有Chomsky, Minsky, Fodor and Pylyshyn等.认知科学的先驱纽厄尔(A.Newll)和西蒙(H.A.Simon)曾乐观地宣称:“作为一般的智能行为,物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的”。
“所有人类认知和智能活动经编码成为符号,都可以通过计算机进行模拟”。
一个物理符号系统有两个特点:(1)遵从物理定律,可以由任何可能的物理机体——如人脑或计算机——来实现的系统。
(2)不局限于人的符号系统,任何可以为认知器官或认知功能分辨的有意义的模式都可以归入符号系统。
物理符号包括印刷文字、光波、声波符号,计算机构造系统,人的神经系统,大脑的神经元等。
一个完善的物理符号包括:输入符号,输出符号,存储符号,复制符号,建立符号结构,条件性迁移。
符号主义范式在物理系统符号假设下,诞生了认知科学中的符号主义研究范式,而且至今这一研究范式仍然具有生命力,同时也产生了许多难以克服的困难。
符号主义采用经典一阶逻辑工具,寻求知识的符号表征和计算,特点是自上而下。
这一假设受到来自联结主义和动力系统理论和整体论的挑战。
3)联结主义假设联结主义受大脑神经网络研究的启发。
80年代以来,随着不依赖于大脑研究认知和心智的功能主义在理论上困境的加深,开始掀起认知神经科学研究,以人工神经网络、计算神经科学、神经计算等名义实践着联结主义思想。
联结主义的核心是,认知和智能是从大量单一处理单元的相互作用中产生的。
核心概念是“并行分布式信息处理”。
目前普遍认可的大脑的功能和特征有:大脑是一个神经元联接的巨型复杂系统。
大脑神经元个数大约是1012 ,其不同的联结方式至少有6×1013种以上。
大脑中的信息处理建立在大规模并行计算的基础上。
大脑具有很强的容错能力和联想能力,而且善于概括、类比、推广。
大脑功能虽然受先天因素制约,但后天的经历、学习、训练和文化环境作用等起重要作用。
大脑具有很强的自组织和自适应的特性。
联结主义范式从1943年麦克洛克和皮兹的《神经活动中内在观念的逻辑运算》到1986年鲁梅哈特和麦克莱兰德《并行分布处理:认知的微观结构》出版,经历40年联结主义在20世纪80年代重新复兴,成为继符号主义之后真正有竞争力的认知科学研究范式。
联结主义是要模拟发生在人类神经系统中的认知过程,不同于符号主义之处在于强调,“构架至关重要”。
它的特征是自下而上的:内在并行性分布式信息存储容错性自适应性(通过学习)4.行为主义自1925年华生提出“行为主义心理学”,建立了“刺激-反应”的心智解释模式,否定人类心灵的存在。
新行为主义者引入“中介变量”概念,将“刺激-反应” 模式发展为“刺激-中介变量-反应”模式,用行为与刺激、行为与环境之间的函数关系来体现和解释心智的内在存在。
新激进行为主义更强调行为、环境、心智三者互动的解释原则。
认知科学中的行为主义吸收新行为主义思想,认为心智是可以信息加工的,心智表现为认知行为,而行为不是有机体对刺激的单一的反应,而是表现为高度整合的功能,心智在与环境的作用中得到进化。
纳金斯强调世界是一个和谐不可分割的整体,人类行为的核心在于考察行为主体与环境之间的函数关系,这种关系涉及行为主体、行为环境和行为结果。
托尔曼认为,有目的的行为是利用环境作为手段和方法的。
产生行为的环境是一个充满各种途径、工具、障碍的环境。
有机体为了达到目的,必须把途径、工具、障碍等作为中介,与之进行特殊形式的交流。
动物和人类对于中介的“手段-对象”具有选择性,使有目的的认知具有“认知色彩”,有机体的认知选择性通过整体行为的“符号-格式塔”学习,建立起“认知地图”。
行为主义在人工智能中的体现是控制论、自动机理论模型、遗传算法、人工生命和自主机器人的研究。
因为行为主义适合解决环境交互型运动控制问题。
例如,布鲁克斯认为,人工智能应当强调现场化、实体化、智能化和突现性。
在机器人在进行认知活动时,一种行为结构可以包容或控制另一行为的结构。
布鲁克斯(R.Brooks)基于行为的机器人研究布鲁克斯宣称,将建造一种完全自动的、能动的行为者(创造物),它们与人类共存于世界上,并被人类认可是有自己权利的智能存在。
创造物在它的动力环境中必须以随机应变的方式恰当处理问题。
它们应有多种目标,能适应环境,也能利用偶发环境。
方案是把复杂系统分解为部分建造,再连接到复杂系统中。
在他设计的机器人中,控制不同层次直接与环境作用,因此他宣称根本不需要表征。
早期的艾仑(Allen)会沿墙走、识别门口。
后来赫伯特(Herbert)可躲避障碍物,拾起饮料罐。
格根斯(Genghis)有6条可独立控制的腿,它可以利用感应器监控信息,产生新行为。
遇到障碍拾时,表现出自主学习和适应的能力。
还研制了有更强功能的阿提拉(Attila)和有类似人的外貌的机器人考格(Cog)。
5.动力系统理论(dynamical systems theory)假设动力系统理论是运用复杂性思想将人类认知过程和智能行为看作复杂的动力系统,用微分方程来表达,其核心概念是“吸引子”。
动力系统理论期望对认知功能提供不同于符号主义和联结主义的新解释,认为这种理论是对人类认知的最好的描述。
并且主张有可能代替符号主义和联结主义范式,成为第三种新的认知科学范式。
6.非还原的物理主义假设狭义的物理主义是指20世纪30年代维也纳学派提出的以物理语言统一科学的主张(Carnap);广义的物理主义是一种科学还原的理论主张,主张从物理层次上对所有现象做出彻底的说明。
认知科学中的物理主义认为,“每个心理过程在大脑中都有一个平行的物理过程,心理对象的每个特性都明确地对应于大脑过程的某个物理特性。
”非还原的物理主义是弱化了的物理主义。
认知科学中的非还原的物理主义首先否认精神实体的独立存在,同时,否定将人类认知活动完全用有机体的物理、化学语言描述,否认人类认知活动可以完全还原为大脑神经的生理活动。
但斯佩里90年代以前、克里克等持有强物理主义。
从心身类型同一论到功能主义的发展反映了由还原的强物理主义到非还原的弱物理主义的转变。
转变过程中,Davidson提出了作为非还原的物理主义基础的心身附随关系思想。
Putnam基于功能主义提出了心理状态多重实现论题。
7.还原论与整体论四、认知科学的计算主义纲领在功能主义假设下,目前占据认知科学主流的是认知科学的计算主义纲领。
计算主义纲领的核心是认知的本质是计算。
认为一切认知过程和智能行为都是可计算的。
这一纲领从诞生之日起,就面临着来自各方的挑战。
马尔(D.Marr)的三层次理论对于研究复杂的信息处理系统,人们已经普遍接受了马尔的三层次理论,即分为计算理论层、表征与算法层以及实现层。
其中,计算理论层解决的是“处理信息(计算)的目的是什么”、“用什么理论处理”,以及“说明所用理论为什么能达到此目的”等问题。
计算理论层是最基本,也是最困难的。
算法层要对计算理论找到具体的算法,尤其是,输入和输出的表征是什么,转换的算法是什么。
实现层是将表征和算法转化为可执行程序。
即使解决了计算理论层和算法层的问题,还有一个实现层的问题,计算是否可实现,还有一个计算的时间复杂性和空间复杂性问题。