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文档简介
认知计算概述何良华学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法1.思维
人脑对客观现实间接的、概括的反应,是认识事物本质特征及内部规律的理性认知过程。思维活动是人类认识活动的最高形式,常通过语言文字表达思维具有连续性,否则为思维障碍。
抽象思维、洞察力和判断力是反映思维水平的主要指标。2.语言
是人们进行思维的工具,是思维的物质外壳学习语言的技巧与环境有关分接受性语言和表达性语言3.定向
人们对现实的感觉,对过去、现在、将来的察觉以及对自我存在的意识。包括时间定向、地点定向、空间定向和人物定向是大脑功能活动的综合表现。即对环境的知觉状态。4.意识
记忆-个人所经历过的事物在人脑中的反映,是人脑积累经验的功能表现。评估方法-短时记忆-长时记忆(一)思维能力的评估-抽象思维概念力人脑反映客观事物本质特性的思维形式。通过抽象概括,把握事物的本质特性而形成。评估方法通过数次健康教育后,请被评估者概括相关内容(一)思维能力的评估-抽象思维推理力有已知判断推出新判断的思维过程归纳(从特殊到一般)演绎(从一般到特殊)评估方法根据被评估者的年龄特征提出一定的问题(一)思维能力的评估-抽象思维识别与理解客观事物真实性的能力评估方法让被评估者描述所处情形,再与实际情形作比较看有无差异你认为导致你来就诊的主要问题是什么?你如何判断你目前的这种情况?(一)思维能力的评估-洞察力
肯定或否定某事物具有某种属性或某行动方案可行性的思维方式受个体的年龄、情绪、智力、受教育水平、社会经济状况、文化背景等的影响评估方法展示实物让被评估者说出其属性评价被评估者对将来打算的现实性与可行性进行评估(一)思维能力的评估-判断力
(二)语言能力的评估
语言能力是人们认知水平的重要标志,对判断个体认知水平很有价值。(二)语言能力的评估
评估方法
-提问-复述-自发性语言-命名-阅读-书写意识的临床表现(四)意识的评估
影响认知的因素年龄受教育水平生活经历文化背景疾病药物作用酗酒吸毒
七个问题1.
认识的本质——两条认识路线的对立2.
认识的能力3.
认识的来源4.
认识的过程5.
认识的途径6.
认识的结果及其检验7.
认识的目的
认识论
Epistemology
TheTheoryofKnowledge
哲学认识论认知
科学
——
无
所
不
能
——
学科认知
科学
——
最
colorful
的
学科头脑
风暴
——
最
大
科学
发
现难
在
何处
——
最大
黑
箱黑
箱
方
法黑箱示意图输入输出内部机制已知已知未知人脑—黑箱变化已知对比推测伽
德
纳
六
边
形学科六边形artificialintelligencen.人工智能Anthropologyn.人类学Linguisticsn.语言学Psychologyn.心理学Philosophyn.哲学Neurosciencen.神经系统科学(指神经病学、神经化学等)学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法ComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersDigitalcomputersare
MadefromsiliconAccurate(essentiallynoerrors)Fast(nanoseconds)Executelongchainsofseriallogical
operations(billions)IrritatingtohumansComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersBrainsareMadefromcarboncompounds
Inaccurate(lowprecision,noisy)Slow(milliseconds,106timesslower)Executeshortchainsofparallelalogical
associativeoperations(perhaps10operations)UnderstandabletohumansPerformanceofSiliconComputersandCarbonComputerHugedisadvantageforcarbon:morethan1012
intheproductofspeedandpower.Butwedobetterandfasterthantheminmanytasks:speechrecognition,objectrecognition,facerecognition,motorcontrolmostcomplexmemoryfunctions,informationintegration.Implication:Cognitive“software”usesonlyafewbutverypowerfulelementaryoperations.WhyBuildaBrain-LikeComputer?
1.Engineering.
Computersareallspecialpurposedevices.
Manyoftheimportantpracticalcomputerapplicationsofthenextfewdecadeswillbecognitive:
·
Languageunderstanding.
·
Internetsearch.·
Cognitivedatamining.·
Decenthuman-computerinterfaces.
Wefeelitwillbenecessarytohaveabrain-likearchitecturetoruntheseapplicationsefficiently.2.KinshipRecognition,HumanFactors:
Toberecognizedasintelligentbyhumans,amachinehastohaveasomewhathuman-likeintelligence.Theremaybemanykindsofintelligence,butwecanonlyunderstandandcommunicatewithoneofthem!Successfulhuman-computerinteractionswillrequireabrain-likecomputerdoingcognitivecomputation.“Ifoxenandhorseshadhandsandcouldcreateworksofart,horseswoulddrawpicturesofgodslikehorsesandoxen,godslikeoxen…”Xenophanes(C.530B.C.E.)3.Personal:
Itwouldbetheultimatecoolgadget.Atechnologicalvision:In2050thepersonalcomputeryoubuyinWal-MartwillhavetwoCPU’swithverydifferentarchitecture:
First,atraditionalvonNeumannmachinethatrunsspreadsheets,doeswordprocessing,keepsyourcalendarstraight,etc.Whattheydonow.
Second,abrain-likechip
·
TohandletheinterfacewiththevonNeumannmachine,·
GiveyouthedatathatyouneedfromtheWeboryourfiles(butdidn’tthinktoaskfor).·
Beyoursiliconfriend,guide,andconfidant.History:TechnicalIssuesManyhaveproposedtheconstructionofbrain-likecomputersforcognitivecomputation.
Theseattemptsusuallystartwith
·
massivelyparallelarraysofneuralcomputingelements·
elementsbasedtosomedegreeonbiologicalneurons,·
thelayered2-Danatomyofmammaliancerebralcortex.
Suchattemptshavefailedcommercially.TheearlyconnectionmachinesfromThinkingMachines,Inc.,(W.D.Hillis,TheConnectionMachine,1987)wasthemostnearlysuccessfulcommercially..
Considertheextremesofcomputationalbrainmodels:FirstExtreme:BiologicalRealismThehumanbrainiscomposedofontheorderof1010neurons,connectedtogetherwithatleast1014neuralconnections.(Probablyunderestimates.)Biologicalneuronsandtheirconnectionsareextremelycomplexelectrochemicalstructures.Themorerealistictheneuronapproximationthesmallerthenetworkthatcanbemodeled.Thereisverygoodevidencethatforcerebralcortexabiggerbrainisabetterbrain.
Projectsthatmodelneuronsareofscientificinterest.
Theyarenotlargeenoughtomodelorsimulateinterestingcognition.
NeuralNetworks.
Themostsuccessfulbraininspiredmodelsareneuralnetworks.
Theyarebuiltfromsimpleapproximationsofbiologicalneurons:nonlinearintegrationofmanyweightedinputs.
Throwoutalltheotherbiologicaldetail.Cognitivecomputationisbasedonusefulapproximations.
SecondExtreme:AssociativelyLinkedNetworks.
Thesecondclassofbrain-likecomputingapproximationsisabasicpartofcomputerscience:
Associativelylinkedstructures.
Oneexampleofsuchastructureisasemanticnetwork.Suchstructuresunderliemostofthepracticallysuccessfulapplicationsofartificialintelligence.AssociativelyLinkedNetworks
(2)Theconnectionbetweenthebiologicalnervoussystemandsuchastructureisunclear.
Fewbelievethatnodesinasemanticnetworkcorrespondtosingleneuronsorgroupsofneurons.
Nodesarecomposedofmanypartsandcontainsignificantinternalstructure.
Physiology(fMRI)showsthatacomplexcognitivestructure–aword,forinstance–givesrisetowidelydistributedcorticalactivation.VirtueofLinkedNetworks:Theyhavesparselyconnectednodes.
Inpracticalsystems,thenumberoflinksconvergingonanoderangefromoneortwouptoadozenorso.
LookatSomeExamplesThebrain(andcognitivecomputation)dothingsdifferently:Ifyoubuildabrainexpecttogetweaknessesaswellasstrengths.Bothstrengthsandweaknessesareintrinsictothehardwareitself.Giveafewexamples.CognitiveStrengths
Strengths:Abilitytoapproximatecomplexeventsinusefulways(usingwords,concepts).Abilitytointegrateinformationfrommanysources.Effectivesearchofalargememory,thatis,integrationofpastexperiencewiththepresentsituation.Tightcouplingofhigher-levelcognitionwithperceptionNon-logicalprocessessuchas“intuition”forpredictionandunderstanding.CognitiveWeaknessesWeaknesses:
Higherrorrate.Slowresponsescomparedtosilicontimescales.Alogicalinformationprocessing,forexample,association.Oneresult:Greatdifficultywithlogicandformalreasoning.Lossofdetailinmemorystorage.Interferencefromothermemories.Prejudice(jumpingtoconclusions).Lackofexplanationforactions.ConclusionsBrainsareverydif
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