Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład I: Pomieszanie z modelem w środku
Czym jest kognitywistyka? Dziedzina zainteresowana zrozumieniem procesów, dzięki którym mózg (zwł. ludzki) realizuje złożone zadania poznawcze, jak: percepcja, uczenie się, zapamiętywanie, myślenie, przewidywanie, rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji. Kognitywistyka wykorzystuje modele kognitywne do naukowych wyjaśnień jednego lub więcej z ww. procesów oraz wyjaśnień ich współdziałania
Czym jest model? Używamy terminu "model" w następującym sensie: obiekt A* jest modelem pewnego obiektu A dla obserwatora B w takim zakresie, w jakim obserwator B jest w stanie wykorzystać A* by odpowiedzieć na interesujące go pytania dotyczące A. (M. Minsky)
Czym jest kognitywistyka? Dziedzina zainteresowana zrozumieniem procesów, dzięki którym mózg (zwł. ludzki) realizuje złożone zadania poznawcze, jak: percepcja, uczenie się, zapamiętywanie, myślenie, przewidywanie, rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji. Kognitywistyka wykorzystuje modele kognitywne do naukowych wyjaśnień jednego lub więcej z ww. procesów oraz wyjaśnień ich współdziałania
Czym jest model? Niemalże wszystko może być modelem wszystkiego innego: mapa Ziemia Googlemapa mapa opis to, co opisywane opis obraz (model?) mentalny obraz (model?) mentalny świat rzeczywisty obraz anatomiczny kota kot (egzemplarz, typ) kot (egzemplarz) kot (typ) metafora zjawisko opisywane
Czym jest model? Niemalże wszystko może być modelem wszystkiego innego: Język formalny (teoriomnogościowy) model - świat Tekst angielski polski przekład sytuacja opisywana Węzły SnePS pojęcia - Sein-correlates Specyfikacja program - proces
Modele w nauce Rosenblueth & Wiener: The Role of Models in Science naukowcy zastępują pewien fragment wszechświata modelem o podobnej, ale prostszej strukturze: abstrakcja i szczegóły implementacyjne modele formalne symboliczne ujęcie wyidealizowanej sytuacji modele materialne reprezentują złożone (materialne) systemy
Pomieszanie z modelem w środku Wartofsky (1966) dowolne dwa obiekty współdzielą pewną własność (pozostają w pewnej relacji) relacja modelowania jest triadyczna: M(S,x,y) M(S,x,y) =def S traktuje P(x) jako reprezentację P(y) modele istnieją cokolwiek może być modelem czegokolwiek innego niemniej istnieją obiekty, które wyróżniamy jako modele innych obiektów
Pomieszanie z modelem w środku, cd. konwencja: nic, co jest modelem nie może być modelem samego siebie relacja modelowania jest asymetryczna: model musi być mniej bogaty, niż to, co modelowane B.C. Smith: The Correspondence Continuum model problemu program w terminach tego modelu Zbudować model pojmować świat w określony sposób
Pomieszanie z modelem w środku świat rzeczywisty model opis modelu luka (nie do przekroczenia?) świat model język Russellowski i ciąg korespondencji por. umysł świat
Model poznawczy teoria dot. poznania ludzkiego przyjmująca postać sformalizowaną Cechy modeli poznawczych: sformułowane w języku matematyki/programowania (vs. modele pojęciowe) uzyskujemy je z wykorzystanie podstawowych zasad poznania (vs. modele statystyczne) dostarczają powiązania pomiędzy zachowaniem a neuronalnymi podstawami (vs. modele neuronowe)
Modelowanie i jego etapy logicznie poprawne konsekwencje zdolne do precyzyjnych ilościowych przewidywań wykorzystywane praktycznie Kroki w modelowaniu kognitywnym: teoretyczne ramy pojęciowe (modele pojęciowe) przeformułowanie założeń w precyzyjnym języku dodatkowe założenia szacowanie parametrów na podstawie danych empirycznych porównywanie przewidywań konkurujących modeli
Ocena modeli zdolność naśladowania obserwowalnego zachowania ludzi jakość modelu traktowanego jako fragment teorii: niedookreślenie przez dane empiryczne liczne wybory dotyczące przetwarzania uniwersalność schematów obliczeniowych poziomy abstrakcji integralność architekturalna modelu architektury poznawcze
Bibliografia The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences, R.A. Wilson, F.C. Keil (red.), The MIT Press, 2001. Anderson J., How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe?, Oxford U.P., 2007. Carruthers P., The Architecture of the Mind, Oxford UP, 2006. Harnish R., Minds, Brains, Computers, 2002. Russell S.J., Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice Hall, 1995.