5815002493

Dlaczego behawioryzm tak długo zdominował psychologię?

Fizyka: abstrakcyjne modele atomów i molekuł zakładają istnienie nieobserwowalnych struktur (np. funkcji falowej), nie da się bez nich zrozumieć świata.

Dopiero rozwój komputerów to zmienił - modele obliczeniowe pokazały jasno, że pomiędzy percepcją a działaniem musi być wiele nieobserwowalnych (z zewnętrznego punktu widzenia) procesów.

By szukać, trzeba najpierw znaleźć. Paradoksalne?

Zwykle ogólne zasady zmieniają się rzadko, paradygmaty trwają długo, szczegółów przybywa aż paradygmat ich nie pomieści i musi się zmienić.

Coś już rozumiemy, stawiamy hipotezy, sprawdzamy czy nowe modele działają (wyjaśniają zjawiska) lepiej niż poprzednie, czy przewidują nowe zjawiska, porównujemy z eksperymentem.

W końcu znajdujemy nową hipotezę, dzięki której możemy rozpocząć nowy proces poszukiwań lepszego modelu.

Sztuczna inteligencja powstała w połowie lat 50.

Projekt Allena Newella i Herberta Simona "General Problem Solyer" (1957-1969) pomógł zrozumieć złożoność zagadnienia Logika i rozumowanie nie doprowadziły do sformułowania "algorytmu myślenia".

Kosztowna lekcja: japońskie komputery 5 generacji z lat 1982-1994, oparte o wnioskowanie logiczne, w niewielkim stopniu przyczyniły się do postępu w sztucznej inteligencji.

Wiedza oparta na ogólnych zasadach nie wystarczy, potrzebna jest wiedza specyficzna dla danej dziedziny czy problemu.

Nie znamy metody "uczenia myślenia", ale są liczne próby w tym kierunku, np. za pomocą szachów.

"Ministerstwo Rozwoju Ludzkiej Inteligencji". Wenezuela 1979-1983, Projekt Intelligence Qverview. Harvard University 1984.

Ogólna inteligencja Wenezueli chyba nie wzrosła ...

Sztuczna inteligencja: umysł to maszyneria do przetwarzania informacji.

Podstawa filozofii kognitywnej i psychologii kognitywnej.

Proste procesy przetwarzania informacji tworzą procesy złożone, inteligentne działanie. Symbole + reguły manipulacji => nieskończenie wiele kombinacji.

Algorytmy manipulowania symbolami => nieskończenie złożone zachowanie.

Algorytmy + reprezentacje wiedzy pozwolą zrozumieć umysł.

Przetwarzanie informacji nie musi zachodzić w białkowych mózgach.