认知计算公式原理

认知计算公式原理学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法认知计算公式原理学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法认知计算公式原理一、认知的定义认知（cognition）是人们推测和判断客观事物的心理过程，是在过去的经验及对有关线索进行分析的基础上形成的对信息的理解、分类、归纳、演绎和计算认知活动包括思维、语言、定向和意识4部分认知反映个体的思维能力，是制定和执行护理计划的依据认知计算公式原理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。认知计算公式原理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认知计算公式原理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认知计算公式原理4．意识是大脑功能活动的综合表现。即对环境的知觉状态。认知计算公式原理二、认知水平的评估思维能力的评估-抽象思维功能-洞察力-判断力语言能力的评估定向力的评估意识的评估认知计算公式原理记忆-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－抽象思维认知计算公式原理注意力心理活动对一定对象的指向和集中评估方法-无意注意：观察被评估者对周围环境变化的注意-有意注意（人类特有）：指派一些任务让被评估者完成（一）思维能力的评估－抽象思维认知计算公式原理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－抽象思维认知计算公式原理理解力对事物的理解能力。评估方法请被评估者按指示完成一些动作（一）思维能力的评估－抽象思维认知计算公式原理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－抽象思维认知计算公式原理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

认知计算公式原理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

认知计算公式原理（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。认知计算公式原理（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-书写认知计算公式原理（三）定向力的评估时间定向力地点定向力空间定向力人物定向力定向力障碍的先后顺序依次是时间、地点、空间和人物。认知计算公式原理（四）意识的评估

意识的临床表现认知计算公式原理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认知计算公式原理认识论——比较——认知科学认识论比较认知科学思辨方法实验逻辑工具具体实证单一学科综合厘清思路目标具体验证理论成果实效认知计算公式原理

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

认知计算公式原理哲学认识论认知计算公式原理认知科学

研究方向认知计算公式原理认知

科学

——

无

所

不

能

——

学科认知计算公式原理认知

科学

——

最

colorful

的

学科认知计算公式原理头脑

风暴

——

最

大

科学

发

现认知计算公式原理认

知

科

学

——

最难

学

科认知计算公式原理难

在

何处

——

最大

黑

箱认知计算公式原理黑

箱

方

法认知计算公式原理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认知计算公式原理伽

德

纳

六

边

形认知计算公式原理学科六边形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)认知计算公式原理学习目标认知概述认知计算概述认知计算经典算法认知计算公式原理ComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersDigitalcomputersare

MadefromsiliconAccurate(essentiallynoerrors)Fast(nanoseconds)Executelongchainsofseriallogical

operations(billions)Irritatingtohumans认知计算公式原理ComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersBrainsareMadefromcarboncompounds

Inaccurate(lowprecision,noisy)Slow(milliseconds,106timesslower)Executeshortchainsofparallelalogical

associativeoperations(perhaps10operations)Understandabletohumans认知计算公式原理PerformanceofSiliconComputersandCarbonComputerHugedisadvantageforcarbon:morethan1012

intheproductofspeedandpower.Butwedobetterandfasterthantheminmanytasks:speechrecognition,objectrecognition,facerecognition,motorcontrolmostcomplexmemoryfunctions,informationintegration.Implication:Cognitive“software”usesonlyafewbutverypowerfulelementaryoperations.认知计算公式原理WhyBuildaBrain-LikeComputer?

1.Engineering.

Computersareallspecialpurposedevices.

Manyoftheimportantpracticalcomputerapplicationsofthenextfewdecadeswillbecognitive:

·

Languageunderstanding.

·

Internetsearch.·

Cognitivedatamining.·

Decenthuman-computerinterfaces.

Wefeelitwillbenecessarytohaveabrain-likearchitecturetoruntheseapplicationsefficiently.认知计算公式原理2.KinshipRecognition,HumanFactors:

Toberecognizedasintelligentbyhumans,amachinehastohaveasomewhathuman-likeintelligence.Theremaybemanykindsofintelligence,butwecanonlyunderstandandcommunicatewithoneofthem!Successfulhuman-computerinteractionswillrequireabrain-likecomputerdoingcognitivecomputation.“Ifoxenandhorseshadhandsandcouldcreateworksofart,horseswoulddrawpicturesofgodslikehorsesandoxen,godslikeoxen…”Xenophanes(C.530B.C.E.)认知计算公式原理3.Personal:

Itwouldbetheultimatecoolgadget.Atechnologicalvision:In2050thepersonalcomputeryoubuyinWal-MartwillhavetwoCPU’swithverydifferentarchitecture:

First,atraditionalvonNeumannmachinethatrunsspreadsheets,doeswordprocessing,keepsyourcalendarstraight,etc.Whattheydonow.

Second,abrain-likechip

·

TohandletheinterfacewiththevonNeumannmachine,·

GiveyouthedatathatyouneedfromtheWeboryourfiles(butdidn’tthinktoaskfor).·

Beyoursiliconfriend,guide,andconfidant.认知计算公式原理History:TechnicalIssuesManyhaveproposedtheconstructionofbrain-likecomputersforcognitivecomputation.

Theseattemptsusuallystartwith

·

massivelyparallelarraysofneuralcomputingelements·

elementsbasedtosomedegreeonbiologicalneurons,·

thelayered2-Danatomyofmammaliancerebralcortex.

Suchattemptshavefailedcommercially.TheearlyconnectionmachinesfromThinkingMachines,Inc.,(W.D.Hillis,TheConnectionMachine,1987)wasthemostnearlysuccessfulcommercially..

Considertheextremesofcomputationalbrainmodels:认知计算公式原理FirstExtreme:BiologicalRealismThehumanbrainiscomposedofontheorderof1010neurons,connectedtogetherwithatleast1014neuralconnections.(Probablyunderestimates.)Biologicalneuronsandtheirconnectionsareextremelycomplexelectrochemicalstructures.Themorerealistictheneuronapproximationthesmallerthenetworkthatcanbemodeled.Thereisverygoodevidencethatforcerebralcortexabiggerbrainisabetterbrain.

Projectsthatmodelneuronsareofscientificinterest.

Theyarenotlargeenoughtomodelorsimulateinterestingcognition.认知计算公式原理

NeuralNetworks.

Themostsuccessfulbraininspiredmodelsareneuralnetworks.

Theyarebuiltfromsimpleapproximationsofbiologicalneurons:nonlinearintegrationofmanyweightedinputs.

Throwoutalltheotherbiologicaldetail.Cognitivecomputationisbasedonusefulapproximations.认知计算公式原理

SecondExtreme:AssociativelyLinkedNetworks.

Thesecondclassofbrain-likecomputingapproximationsisabasicpartofcomputerscience:

Associativelylinkedstructures.

Oneexampleofsuchastructureisasemanticnetwork.Suchstructuresunderliemostofthepracticallysuccessfulapplicationsofartificialintelligence.认知计算公式原理AssociativelyLinkedNetworks

(2)Theconnectionbetweenthebiologicalnervoussystemandsuchastructureisunclear.

Fewbelievethatnodesinasemanticnetworkcorrespondtosingleneuronsorgroupsofneurons.

Nodesarecomposedofmanypartsandcontainsignificantinternalstructure.

Physiology(fMRI)showsthatacomplexcognitivestructure–aword,forinstance–givesrisetowidelydistributedcorticalactivation.VirtueofLinkedNetworks:Theyhavesparselyconnectednodes.

Inpracticalsystems,thenumberoflinksconvergingonanoderangefromoneortwouptoadozenorso.

认知计算公式原理LookatSomeExamplesThebrain(andcognitivecomputation)dothingsdifferently:Ifyoubuildabrainexpecttogetweaknessesaswellasstrengths.Bothstrengthsandweaknessesareintrinsictothehardwareitself.Giveafewexamples.认知计算公式原理CognitiveStrengths

Strengths:Abilitytoapproximatecomplexeventsinusefulways(usingwords,concepts).Abilitytointegrateinformationfrommanysources.Effectivesearchofalargememory,thatis,integrationofpastexperiencewiththepresentsituation.Tightcouplingofhigher-leve