Wykład I

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.