¿Cuál es la importancia del aprendizaje de las ciencias cognitivas?
La disciplina de vanguardia que estudia los procesos cognitivos humanos.
Está formado por la penetración mutua y la influencia mutua de la ciencia del pensamiento, la psicología, la informática, la antropología y la filosofía.
Estudia principalmente la naturaleza, adquisición y estructura del conocimiento.
La comprensión del alcance de la ciencia cognitiva también se puede ver a partir del contenido de la ciencia cognitiva. Hasta ahora, los principales contenidos involucrados en la ciencia cognitiva incluyen la percepción sensorial (incluido el reconocimiento de patrones), la atención, la memoria, el lenguaje, el pensamiento y la representación, la conciencia, etc. Esto parece ser una preocupación para los psicólogos, pero también lo es para los filósofos, lingüistas, informáticos, neurofisiólogos y antropólogos. Lo que pasa es que investigadores con diferentes antecedentes profesionales han adoptado diferentes métodos de investigación específicos sobre estos mismos temas. El académico chino Li Boyue señaló que la inteligencia artificial, la psicología cognitiva y la psicolingüística son las disciplinas centrales de la ciencia cognitiva, mientras que la neurociencia, la antropología y la filosofía son disciplinas periféricas de la ciencia cognitiva.
Debido a la complejidad del sistema cognitivo, es necesario estudiarlo en múltiples dimensiones, y la ciencia cognitiva necesita utilizar las herramientas y métodos utilizados en múltiples disciplinas para realizar un estudio completo e integral del sistema cognitivo. . Se puede decir que los logros de la ciencia cognitiva hasta el momento están estrechamente relacionados con sus métodos de investigación interdisciplinarios. Sin embargo, los métodos de investigación interdisciplinarios también plantean muchos problemas y desafíos a la ciencia cognitiva.
La ciencia cognitiva es la ciencia que estudia el proceso de procesamiento de información de la percepción y el pensamiento humanos, incluida la entrada de emociones para la resolución de problemas complejos, las actividades inteligentes de los individuos humanos a la sociedad humana y la naturaleza de la inteligencia y la inteligencia humanas. inteligencia de la máquina. La ciencia cognitiva es el resultado del desarrollo cruzado de la psicología moderna, las ciencias de la información, la neurociencia, las matemáticas, la lingüística científica, la antropología e incluso la filosofía natural.
El auge y desarrollo de la ciencia cognitiva marca una nueva etapa en la investigación sobre la cognición centrada en el ser humano y las actividades inteligentes. La investigación en ciencia cognitiva permitirá a los humanos comprenderse y controlarse a sí mismos, y mejorar su conocimiento e inteligencia a niveles sin precedentes. Los fenómenos de la vida son complejos, muchos problemas no han sido bien explicados y hay muchas cosas que se pueden aprender. Cómo extraer las cuestiones más importantes y críticas y las tecnologías correspondientes ha sido un objetivo a largo plazo perseguido por muchos científicos. Para resolver las numerosas dificultades que enfrenta la humanidad en el siglo XXI, como la demanda masiva de energía, la contaminación ambiental, el agotamiento de los recursos, la expansión demográfica, etc., no basta con confiar únicamente en los logros científicos existentes. Debemos aprender de la biología y encontrar nuevas formas de desarrollar la ciencia y la tecnología. La expresión de la información perceptiva es una cuestión básica en la investigación de la percepción y también es la base para estudiar los procesos cognitivos a otros niveles. ¿Dónde comienza el proceso de percepción? ¿Qué variables del mundo físico externo tienen importancia perceptual psicológica? Como modelo computacional de percepción, ¿cuál es el objeto de cálculo? Estas preguntas que rodean la representación de la información perceptual son preguntas que primero deben responderse al establecer cualquier teoría y modelo teórico relacionado con la percepción, ya sea humana o informática. La investigación sobre la expresión de la información perceptiva puede involucrar cuestiones en diferentes niveles, incluidas cuestiones como la organización perceptiva, el aprendizaje perceptivo, la memoria dinámica perceptiva y el reconocimiento facial.
Combinando la investigación experimental de la neurociencia cognitiva con la investigación de la visión por computadora a nivel teórico computacional, la expresión del conocimiento y la implementación informática del cerebro propondrán nuevas teorías (o ideas) y soluciones a los problemas científicos mencionados anteriormente. . El aprendizaje es una actividad cognitiva básica, un proceso de acumulación de experiencia y conocimiento, y un proceso de captación y comprensión de cosas externas para mejorar el desempeño del comportamiento del sistema.
La base neurobiológica del aprendizaje son los cambios plásticos en la estructura de conexión y sinapsis entre las células nerviosas, lo que se ha convertido en un campo de investigación muy activo en la neurociencia contemporánea. La condición para la plasticidad sináptica es que las conexiones sinápticas se fortalezcan cuando las fibras presinápticas y las células postsinápticas asociadas se excitan simultáneamente. En 1949, el psicólogo canadiense Hebb propuso las reglas de aprendizaje de Hebb. Planteó la hipótesis de que las sinapsis relevantes cambian durante el aprendizaje, lo que resulta en el fortalecimiento de las conexiones sinápticas y una mayor eficiencia de transmisión. Las reglas de aprendizaje de Hebb se convierten en la base del aprendizaje por conexión. Las redes neuronales son redes interconectadas ampliamente paralelas de células simples adaptables. Kohonen propuso una red cartográfica autoorganizada. De acuerdo con la ley de que la colaboración forma estructura y la competencia promueve el desarrollo, Haken combinó orgánicamente la teoría de la dinámica no lineal de colaboración con redes neuronales y propuso una red de memoria asociativa colaborativa. Amari propuso utilizar variedades diferenciales e inferencia estadística para estudiar redes neuronales.
Sobre la base de la teoría de Amari, Shi Zhongzhi y otros propusieron un modelo de campo neuronal, que consta de un modelo de organización de campo y un modelo de efecto de campo.
El aprendizaje perceptual es el aprendizaje a nivel perceptual, que estudia principalmente cómo obtener datos abstractos relevantes a partir de la entrada de datos sin procesar mediante sensores de bajo nivel. El aprendizaje perceptivo considera principalmente métodos para convertir información no estructurada y semiestructurada en información estructurada a través del aprendizaje visual y auditivo, la descripción semántica de imágenes y su tecnología de extracción rápida, así como mecanismos de atención y metacognición en el aprendizaje perceptivo.
La teoría del aprendizaje cognitivo cree que existe un proceso de pensamiento correspondiente detrás del comportamiento humano, que se pueden observar cambios en el comportamiento y que las actividades internas del alumno también se pueden inferir a través de cambios en el comportamiento. En las teorías del aprendizaje cognitivo, como la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel (también conocida como teoría de la asimilación), la idea central es que la adquisición de nueva información se basa principalmente en conceptos existentes en la estructura cognitiva y el aprendizaje significativo solo se puede lograr a través de nueva información y ocurre a través de ella; la interacción de conceptos existentes en la estructura cognitiva del alumno; debido a esta interacción, se asimila el significado de los conocimientos nuevos y antiguos; La teoría del aprendizaje del procesamiento de la información de Gagne compara el proceso de aprendizaje con el proceso de procesamiento de la información de la computadora. La estructura de aprendizaje consta de registros sensoriales, memoria a corto plazo, memoria a largo plazo, controladores y sistemas de salida. Los procesos cognitivos se pueden dividir en aceptación selectiva, seguimiento, ajuste, repetición y reconstrucción. Una parte clave de este proceso de procesamiento de información es la implementación de controles y expectativas. El control ejecutivo se refiere a la influencia de la experiencia de aprendizaje existente en el proceso de aprendizaje actual, y la expectativa se refiere a la influencia del sistema de motivación en el proceso de aprendizaje. Todo el proceso de aprendizaje se lleva a cabo bajo la influencia de estas dos partes.
El aprendizaje introspectivo es un proceso de aprendizaje de autorreflexión, autoobservación y autocomprensión. Con el apoyo del conocimiento del dominio y las bibliotecas de casos, el sistema puede seleccionar y planificar automáticamente algoritmos de aprendizaje automático para descubrir mejor el conocimiento en información masiva.
El aprendizaje implícito es el proceso de adquirir inconscientemente conocimientos complejos sobre el entorno estimulante. En el aprendizaje implícito, las personas no se dan cuenta ni establecen las reglas que gobiernan su comportamiento, pero aprenden esas reglas. Desde mediados de la década de 1980, el aprendizaje implícito se ha convertido en el tema más candente y preocupante en el campo de la psicología, especialmente en el campo del aprendizaje y la psicología cognitiva. psicología. El aprendizaje implícito tiene las siguientes tres características:
El conocimiento implícito se puede generar automáticamente sin la necesidad de descubrir conscientemente reglas explícitas para las operaciones de tareas;
El aprendizaje implícito es universal y puede generalizarse fácilmente. a diferentes conjuntos de símbolos;
El aprendizaje implícito es inconsciente y el sistema lingüístico no puede expresar el conocimiento adquirido a través del aprendizaje implícito. A lo largo de la evolución humana, el uso del lenguaje dividió las funciones de los dos hemisferios del cerebro. La aparición del hemisferio del lenguaje distingue claramente a los humanos de otros primates. Los estudios han demostrado que el hemisferio izquierdo del cerebro humano está relacionado con el procesamiento de información serial, secuencial y lógico, mientras que el hemisferio derecho está relacionado con el procesamiento de información paralelo, visual y no secuencial.
El lenguaje es un sistema con la pronunciación como caparazón, el vocabulario como material y la gramática como reglas. El lenguaje suele dividirse en lenguaje hablado y escrito. La forma de expresión del lenguaje hablado es el sonido y la forma de expresión del lenguaje escrito es la imagen. El lenguaje hablado es mucho más antiguo que el escrito. Las personas aprenden primero el lenguaje hablado y luego el escrito.
El lenguaje es el sistema de símbolos más complejo, sistemático y ampliamente utilizado. Los símbolos lingüísticos no sólo representan cosas, estados o acciones específicas, sino que también representan conceptos abstractos. El chino es obviamente diferente de los idiomas indoeuropeos debido a su léxico, sistema de sintaxis, sistema de escritura y sistema de tono fonético únicos. Tiene un estilo único que combina estrechamente pronunciación, forma y significado. Los conceptos son formas de pensamiento que reflejan los atributos únicos de las cosas y los conceptos están estrechamente relacionados con las palabras. El surgimiento y la existencia de conceptos deben estar unidos a las palabras. La razón por la que las palabras pueden expresar otras cosas es porque las personas tienen los conceptos correspondientes en sus mentes. Por tanto, una palabra es la forma lingüística de un concepto y un concepto es el contenido ideológico de una palabra.
Aprender chino desde los tres niveles neuronal, cognitivo y computacional nos brinda una excelente oportunidad para abrir la puerta a la inteligencia. La investigación en psicología cognitiva en China tiene una historia de muchos años y ha logrado resultados de investigación de clase mundial. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se centran en los caracteres y el vocabulario chinos, y se necesitan más debates sobre la sintaxis y el procesamiento de oraciones de nivel superior. La investigación sobre toda la cadena del habla no es lo suficientemente sistemática, especialmente porque no se comprenden bien los mecanismos de procesamiento del lenguaje en el cerebro. En el campo de los sistemas inteligentes, China concede gran importancia al procesamiento de información por computadora chino, invierte mucho en apoyar la investigación y el desarrollo de sistemas de lingüística computacional, traducción automática y comprensión del lenguaje natural, y ha logrado una gran cantidad de resultados importantes.
Sin embargo, en general todavía quedan muchos problemas sin resolver en el procesamiento inteligente de la información del lenguaje. Para lograr avances, las soluciones deben basarse en la investigación de la ciencia cognitiva y guiarse por nuevas teorías.
En 1991, Mayeux y Kandel propusieron un nuevo modelo de procesamiento de información del lenguaje basado en el modelo de Wernicke-Geschwind. La información del lenguaje de entrada auditiva se transmite desde la corteza auditiva a la circunvolución angular, al área de Wernicke y al área de Broca. La información del lenguaje ingresada visualmente se transmite directamente desde la corteza de asociación visual al área de Broca. La percepción visual y auditiva de una palabra se procesa de forma independiente a través de canales con diferentes modalidades sensoriales. Estas vías llegan de forma independiente al área de Broca y a áreas de nivel superior asociadas con el significado y la expresión del lenguaje. Es necesario seguir estudiando el mecanismo de funcionamiento de cada paso de la vía de procesamiento del lenguaje en el cerebro.
El uso de métodos matemáticos para estudiar el lenguaje y encontrar las formas, patrones y fórmulas de la estructura del lenguaje puede hacer que las reglas gramaticales del lenguaje sean tan sistemáticas y formalizadas como símbolos y fórmulas matemáticas, y pueden usarse para generar oraciones ilimitadas. El famoso lingüista estadounidense Chomsky propuso la gramática formal del lenguaje en 1956, sentando una base teórica para el procesamiento de la información del lenguaje. En 1996, Yip y Sussman propusieron el uso de un mecanismo de propagación restringida bidireccional en reglas fonéticas para explicar cómo las señales auditivas a nivel neuronal corresponden a símbolos a nivel mental.
Cabe mencionar que la traducción automática involucra lingüística, informática, ciencias cognitivas, matemáticas y otras disciplinas, y es una materia interdisciplinaria de vanguardia. Este campo de investigación extremadamente desafiante se encuentra entre los diez principales problemas científicos y tecnológicos del mundo en el siglo XXI. Sin embargo, a juzgar por los logros alcanzados, la calidad de la traducción del sistema de traducción automática aún está lejos del objetivo final; la calidad de la traducción automática es la clave del éxito del sistema de traducción automática.
El profesor Zhou Haizhong, matemático y lingüista chino, señaló una vez en el artículo "Cincuenta años de traducción automática": Para mejorar la calidad de la traducción automática, lo primero que hay que resolver es el lenguaje en sí, no el problema de la programación; por supuesto, es imposible mejorar la calidad de la traducción automática utilizando varios programas para construir un sistema de traducción automática. Además, hasta que los humanos comprendan cómo el cerebro humano realiza un reconocimiento difuso y un juicio lógico sobre el lenguaje, es imposible que la traducción automática alcance el nivel de "fidelidad y elegancia". Todos estos son cuellos de botella que restringen la mejora de la calidad de la traducción automática. La memoria es el reflejo de lo ocurrido en experiencias pasadas y el mantenimiento de conductas recién adquiridas. Gracias a la memoria, las personas pueden retener reflexiones sobre el pasado y hacer reflexiones actuales basadas en reflexiones anteriores, haciendo que las reflexiones sean más integrales y profundas. Es decir, con la memoria las personas pueden acumular experiencia y ampliar su experiencia.
Existen tres tipos de memoria humana: memoria sensorial, memoria a corto plazo y memoria a largo plazo. Una vez que se detiene la estimulación, su influencia no desaparece inmediatamente y también puede formarse una imagen residual. La imagen residual visual es la más obvia. Se puede decir que las imágenes residuales son los recuerdos más directos y primitivos. Las imágenes residuales solo pueden existir por un corto tiempo. Por ejemplo, las imágenes visuales más vívidas solo duran decenas de segundos. Esto es memoria sensorial. El intervalo de tiempo de la memoria a corto plazo es más largo que el de la memoria sensorial. El tiempo para almacenar materiales es sólo de aproximadamente un minuto, o incluso menos. La memoria a largo plazo se refiere al almacenamiento de información que dura más de un minuto. La memoria humana se puede dividir en memoria procedimental y memoria proposicional. La memoria procedimental es una habilidad para retener operaciones relacionadas y se compone principalmente de habilidades perceptivo-motoras y habilidades cognitivas. La memoria proposicional almacena conocimientos representados por símbolos y refleja la esencia de las cosas. La memoria proposicional se divide a su vez en memoria situacional y memoria semántica. La primera es una forma de memoria que almacena eventos y experiencias personales. Este último consiste en almacenar conocimientos sobre la naturaleza de los acontecimientos que un individuo comprende, es decir, recordar conocimientos sobre el mundo.
En 1974, Baddeley y Hitch propusieron el concepto de tres sistemas de memoria de trabajo basándose en experimentos que simulaban el deterioro de la memoria a corto plazo, reemplazando el concepto original de memoria a corto plazo por "memoria de trabajo". Baddeley cree que la memoria de trabajo se refiere a un sistema que proporciona espacio de almacenamiento temporal y procesamiento de información necesaria para tareas complejas como la comprensión, el aprendizaje y el razonamiento del habla. El sistema de memoria de trabajo puede almacenar y procesar información al mismo tiempo, a diferencia del concepto de memoria a corto plazo que sólo enfatiza la función de almacenamiento. La memoria de trabajo se divide en tres subcomponentes: el sistema ejecutivo central, el sistema de procesamiento preliminar visoespacial y el bucle fonológico. Una gran cantidad de evidencia procedente de la investigación conductual y la neuropsicología demuestra la existencia de los tres subcomponentes, y la comprensión de las formas estructurales y funcionales de la memoria de trabajo se enriquece y mejora constantemente. Se ha descubierto que la memoria de trabajo está estrechamente relacionada con la comprensión del lenguaje, la atención y el razonamiento, y contiene los secretos de la inteligencia.
Desde mediados de la década de 1950, con el auge de la psicología cognitiva, la gente ha vuelto a reconocer la importancia de la atención en el procesamiento de la información del cerebro humano y se han propuesto varios modelos de atención. Entre ellos, el modelo de filtro y el modelo de atenuación de atención son representativos y pertenecen al modelo de selección perceptiva. Estos dos modelos posicionan el mecanismo de atención en la etapa de percepción del procesamiento de la información para lograr la selección de la información antes del reconocimiento. En contraste con el modelo de selección perceptiva, el modelo de selección de respuesta sostiene que la función de la atención no es seleccionar estímulos sino seleccionar respuestas a los estímulos. Este modelo cree que toda la información puede pasar a la etapa de procesamiento avanzado, pero solo la información más importante provocará una reacción en el sistema central. Los dos modelos tienen enfoques diferentes. El modelo de selección perceptual enfatiza la atención enfocada y el modelo de selección de respuesta enfatiza la atención dividida. El foco de su debate es el papel de los mecanismos de atención en el procesamiento de la información. En este contexto se produjo el modelo energético central de atención. La base teórica de este modelo son las capacidades limitadas de procesamiento de los sistemas de información. Evita el difícil problema de la ubicación del mecanismo de atención en el procesamiento de la información y unifica en forma los resultados experimentales del modelo de selección perceptiva y del modelo de selección de respuesta, pero la desventaja es que no revela el proceso de procesamiento de la información involucrado en la atención; .
Con el rápido desarrollo de la tecnología de imágenes cerebrales y la investigación neurofisiológica, se ha convertido en una realidad separar la red de atención de otros sistemas de procesamiento de información. Utilizando la tecnología de tomografía por emisión de positrones (PET) y resonancia magnética funcional (fMRI), podemos medir con precisión los cambios en el flujo sanguíneo cerebral (rCBF) en varias áreas del cerebro al completar tareas de atención específicas, determinando así la estructura funcional y la función de cada subred de atención. Localización anatómica. A principios de la década de 1980, el modelo de integración de características de Treisman combinó estrechamente los procesos internos de atención y procesamiento perceptual, contrastando vívidamente la selectividad espacial de la atención con un "foco". Según este modelo, el procesamiento visual se divide en dos etapas interrelacionadas, a saber, la etapa de preatención y la etapa de atención enfocada. El primero es un procesamiento paralelo rápido y automático de características simples como el color, la orientación y el movimiento de estímulos visuales. Varias características se codifican por separado en el cerebro para generar los "mapas de características" correspondientes. Cada característica en el mapa de características constituye una representación previa a la atención. El procesamiento previo a la atención es un proceso de procesamiento de información "de abajo hacia arriba" que no requiere atención concentrada. La posición de cada característica en el mapa de características es incierta. Para obtener la percepción del objeto, es necesario confiar en la concentración, escanear el "mapa de posición" a través del "foco", integrar orgánicamente todas las características pertenecientes al objetivo buscado y realizar el ensamblaje dinámico de las características. En 1989, Gray demostró que la atención enfocada puede provocar una activación sincronizada de neuronas relacionadas con el evento que se observa, que generalmente se manifiesta como oscilaciones sincronizadas de aproximadamente 40 semanas. Este hallazgo proporciona evidencia neurofisiológica para los modelos de atención de integración de características.
Basándose en los resultados de la investigación existente, Posner dividió la red de atención en tres subsistemas: el sistema de preatención, el sistema de postatención y el sistema de alarma. El sistema preatencional involucra principalmente la corteza frontal, la circunvolución cingulada anterior y los ganglios basales. El sistema de atención posterior incluye principalmente la corteza parietal, el núcleo pulvinar del tálamo y el colículo superior. El sistema de vigilancia implica principalmente la entrada de norepinefrina a la corteza desde el locus coeruleus en el lóbulo frontal derecho del cerebro. Las funciones de estos tres subsistemas se pueden resumir en control de dirección, búsqueda guiada y mantenimiento de alerta respectivamente. La conciencia es quizás uno de los mayores misterios y logros culminantes del cerebro humano. Desde la fundación de la psicología moderna en 1879, la conciencia ha sido el principal objeto de estudio en psicología. James creía que la psicología era la ciencia de la conciencia. Sin embargo, por cuestiones metodológicas, es imposible realizar investigaciones científicas específicas sobre la conciencia. La psicología conductual, que surgió en la década de 1920, niega la existencia de la conciencia. La psicología cognitiva que surgió en la década de 1950 volvió a plantear la cuestión de la conciencia y la estudió desde la perspectiva de la percepción y la conciencia. La investigación sobre la percepción ha logrado grandes avances, pero la investigación sobre cuestiones como la conciencia está todavía en sus primeras etapas.
Actualmente es difícil dar una definición científica unificada y precisa de conciencia. Diferentes campos entienden la conciencia de manera diferente. Crick, ganador del Premio Nobel, creía que la conciencia implica el mecanismo neuronal que combina la atención y la memoria a corto plazo y puede estudiarse mediante métodos científicos [4]. Las sorprendentes hipótesis de Crick sobre la conciencia y sus propuestas específicas para estudiar la conciencia visual a través de la atención visual y la memoria a corto plazo han atraído un amplio interés por parte de un gran número de psicólogos cognitivos, neurocientíficos y neurocientíficos computacionales.
A finales de los años 1980 y principios de los años 1990, se hizo un descubrimiento importante en la investigación de la fisiología visual: se registraron oscilaciones sincrónicas a partir de la liberación de diferentes neuronas. Este fenómeno de oscilación sincrónica de aproximadamente 40 Hz se considera un vínculo entre ellos. diferentes señales neuronales de las características de la imagen.
Crick y Koch propusieron un modelo de atención visual con oscilación de 40 Hz. Se especula que las oscilaciones sincronizadas de 40 Hz de las neuronas pueden ser una forma de "agrupación" de diferentes características de la visión. En cuanto al "libre albedrío", Crick creía que tenía que ver con la conciencia, lo que implicaba el comportamiento y la ejecución de planes. Otro premio Nobel, Eccles, era un apasionado del estudio de la conciencia. En el libro "Self and Brain", en coautoría con el filósofo Popper, publicó la visión filosófica de los "tres mundos". Se cree que el mundo 1 incluye todo el mundo material (incluido el cerebro), el mundo 2 incluye el mundo espiritual humano y el mundo 3 incluye las actividades humanas sociales, lingüísticas, científicas y culturales. En sus trabajos posteriores, propuso la hipótesis de las "dendritas" basada en la estructura y función del sistema nervioso. Las dendritas son las unidades estructurales y funcionales básicas del sistema nervioso y están compuestas por aproximadamente 100 dendritas superiores. Se estima que hay 400.000 dendritas en el cerebro humano. Propuso además la hipótesis del "niño psicológico". El niño psicológico del Mundo 2 corresponde al niño con forma de árbol del Mundo 1. Debido a que las estructuras microscópicas de las dendritas se aproximan a escalas cuánticas, la física cuántica puede tener aplicaciones en cuestiones de conciencia.
La conciencia es un tema complejo. Es necesario encontrar un punto de entrada y estudiarlo más a fondo utilizando los medios técnicos disponibles actualmente. El estudio de la conciencia puede utilizar la conciencia y la inconsciencia como punto de partida para descubrir las diferencias entre las sustancias relacionadas con los nervios en la actividad cerebral.
De hecho, también existe un sistema emocional, que ha mostrado una tendencia de investigación activa en los últimos años. El sistema inmunológico también está estrechamente relacionado con la inteligencia. Debido a limitaciones de espacio, no lo discutiremos aquí.