인지과학

Cognitive science
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언어학, 신경과학, 인공지능, 철학, 인류학, 심리학[1] 등 인지과학의 탄생에 기여한 분야를 나타내는 그림

인지과학은 언어학, 심리학, 신경과학, 철학, 컴퓨터 과학/인공지능 [2]및 인류학에서 입력된 정신과 그 과정에 대한 학문적이고 과학적인 연구입니다.그것은 (넓은 의미에서) 인지의 성질, 임무, 기능을 조사한다.인지과학자들은 신경계가 어떻게 정보를 표현하고, 처리하고, 변환하는지에 초점을 맞추어 지능과 행동을 연구한다.인지과학자들이 관심을 갖는 정신능력은 언어, 지각, 기억, 주의력, 추론, 그리고 감정을 포함한다; 이러한 능력을 이해하기 위해 인지과학자들은 언어학, 심리학, 인공지능, 철학, 신경과학, 그리고 인류학과 같은 분야에서 [3]차용한다.인지과학의 전형적인 분석은 학습과 결정에서 논리학과 계획, 신경회로에서 모듈러 뇌 조직까지 다양한 수준의 조직에 걸쳐 있습니다.인지과학의 기본 개념 중 하나는 "생각은 마음의 대표 구조와 그 [3]구조에서 작동하는 계산 절차 측면에서 가장 잘 이해될 수 있다"는 것이다.

인지과학의 목표는 지능의 원리를 이해하고 이를 통해 마음과 학문을 더 잘 이해할 수 있기를 바라는 것이다.인지과학은 종종 [4]인지혁명으로 언급되는 1950년대에 지적 운동으로 시작되었다.

역사

인지과학은 1950년대에 인지혁명이라고 불리는 지적 운동으로 시작되었다.인지과학은 고대 그리스 철학 문헌으로 거슬러 올라갈 수 있는 선사를 가지고 있다(플라톤의 메노와 아리스토텔레스의 데 아니마 참조).데카르츠, 다비드 흄, 임마누엘 칸트, 베네딕트 드 스피노자, 니콜라스 말브랑슈, 피에르 카바니스, 라이프니츠, 존 로크와 같은 근대주의 철학자들은 대부분 아리스토텔레스를 읽어본 적이 없지만 스콜라주의를 거부했고, 그들은 인지 과학자들의 그것과는 전혀 다른 도구와 핵심 개념으로 일하고 있었다.

인지과학의 현대 문화는 워렌 맥컬록과 월터 피츠 같은 1930년대와 1940년대의 초기 사이버네틱스로부터 유래할 수 있습니다. 그는 정신의 조직 원리를 이해하려고 노력했습니다.McCulloch와 Pitts는 생물학적 신경망의 구조에서 영감을 얻은 계산 모델인 현재 인공 신경망으로 알려진 최초의 변형을 개발했습니다.

또 다른 선구자는 1940년대와 1950년대에 계산 이론과 디지털 컴퓨터의 초기 발전이었다.Kurt Gödel, Alonzo Church, Alan Turing, 그리고 John von Neumann은 이러한 발전에 중요한 역할을 했다.현대 컴퓨터, 즉 폰 노이만 기계는 인지과학에서 정신에 대한 은유로서나 조사를 위한 도구로서나 중심적인 역할을 할 것이다.

학술 기관에서 행해지고 있는 인지 과학 실험의 첫 번째 사례는 J.C.R.에 의해 설립된 MIT Sloan School of Management에서 이루어졌다. 심리학과에서 일하는 릭라이더는 컴퓨터 메모리를 인간 [5]인지 모델로 삼아 실험을 한다.

1959년, 노암 촘스키는 B.F.에 대한 신랄한 리뷰를 발표했다. 스키너의 책 '언어적 행동'[6]입니다.당시 스키너의 행동주의 패러다임은 미국 내 심리학 분야를 지배했다.대부분의 심리학자들은 내적 표현 없이 자극과 반응 사이의 기능적 관계에 초점을 맞췄다.촘스키는 언어를 설명하기 위해서는 내부 표현을 귀속시킬 뿐만 아니라 그 기본질서를 특징짓는 생성문법과 같은 이론이 필요하다고 주장했다.

인지과학이라는 용어는 1973년 크리스토퍼 롱게트-히긴스가 그의 라이트힐 보고서에 대한 논평에서 만든 것으로, 당시 인공지능 [7]연구의 현황에 관한 것이었다.같은 10년에 인지과학 저널과 인지과학 협회가 설립되었습니다.[8]1979년 미국 샌디에이고 캘리포니아대에서 인지과학회 창립총회가 열리면서 인지과학은 국제적으로 눈에 띄는 [9]기업으로 거듭났다.1972년 햄프셔 대학은 닐 스틸링스가 이끄는 인지과학의 첫 학부 교육 프로그램을 시작했습니다.1982년 Stillings 교수의 도움으로 Vassar College는 인지과학 학사 학위를 [10]수여하는 세계 최초의 기관이 되었습니다.1986년,[9] 세계 최초의 인지과학부가 캘리포니아 대학 샌디에이고에 설립되었습니다.

1970년대와 1980년대 초, 컴퓨터에 대한 접근성이 높아지면서 인공지능 연구가 확장되었다.마빈 민스키와 같은 연구원들은 인간이 결정을 내리고 문제를 해결하는 과정에서 겪었던 단계를 공식적으로 특징짓기 위해 LISP와 같은 언어로 컴퓨터 프로그램을 만들 것이다. 인간의 생각을 더 잘 이해하고 인공적인 마음을 만들 수 있기를 바라면서 말이다.이 접근방식은 "상징적 AI"로 알려져 있습니다.

결국 상징적인 AI 연구 프로그램의 한계가 분명해졌다.예를 들어 인간의 지식을 상징적 컴퓨터 프로그램에서 사용할 수 있는 형태로 종합적으로 나열하는 것은 비현실적으로 보였다.80, 90년대 후반에는 뉴럴 네트워크(neural network)와 연결주의가 연구 패러다임으로 부상했다.이러한 관점에서, 종종 James McCleland와 David Rumelhart에 기인하는 정신은 계층화된 네트워크로 표현되는 복잡한 연관성의 집합으로 특징지어질 수 있습니다.비평가들은 상징적 모델에 의해 더 잘 포착되는 현상들이 있고, 연결주의 모델들은 종종 설명력이 거의 없을 정도로 복잡하다고 주장한다.최근에는 상징주의 모델과 연결주의 모델이 결합되어 [11][12]두 가지 형태의 설명을 모두 활용할 수 있게 되었다.연결주의와 상징적 접근법 모두 다양한 가설을 테스트하고 인지 및 낮은 수준의 뇌 기능을 이해하기 위한 접근법을 탐구하는 데 유용하다는 것이 입증되었지만, 생물학적으로도 현실적이지 않기 때문에 둘 다 신경과학적 [13][14][15][16][17][18][19]타당성의 결여에 시달리고 있다.연결주의는 어떻게 인지력이 발달에서 나타나고 인간의 뇌에서 발생하는지를 계산적으로 탐구하는 데 유용하다는 것이 입증되었고, 엄격히 도메인 고유/도메인 일반 접근법에 대한 대안을 제공했다.예를 들어 Jeff Elman, Liz Bates, Annette Karmiloff-Smith와 같은 과학자들은 뇌의 네트워크가 그들과 환경적 [20]입력 사이의 동적 상호작용에서 나온다고 가정했다.

원칙

분석 수준

다음 항목도 참조하십시오.기능주의(마음의 철학)와 기능주의

인지과학의 중심 교의는 마음/뇌에 대한 완전한 이해는 오직 한 가지 수준만 공부한다고 얻을 수 없다는 것이다.예를 들어 전화번호를 기억하고 나중에 불러오는 문제가 있습니다.이 과정을 이해하기 위한 한 가지 방법은 직접 관찰 또는 자연주의적 관찰을 통해 행동을 연구하는 것입니다.개인에게 전화번호를 제시하고 일정 시간 지연된 후 해당 번호를 회수하도록 요구할 수 있습니다. 그러면 응답의 정확성을 측정할 수 있습니다.인지기능을 측정하는 또 다른 접근법은 사람이 전화번호를 기억하려고 노력하는 동안 개별 뉴런의 발화를 연구하는 것이다.이 실험들 중 어느 것 하나만으로는 전화번호를 기억하는 과정이 어떻게 작동하는지를 완전히 설명할 수 없다.비록 뇌의 모든 뉴런을 실시간으로 배치하는 기술이 사용가능하고 각 뉴런이 언제 반응하는지가 알려졌더라도, 특정 뉴런의 발사가 어떻게 관찰된 행동으로 변하는지 아는 것은 여전히 불가능할 것이다.따라서 이 두 수준이 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것이 필수적입니다.Francisco Varela, The Embediated Mind: Cognitive Science and Human Experience에서 "마음의 새로운 과학은 살아있는 인간의 경험과 인간의 경험에 내재된 변혁의 가능성을 모두 포함하도록 그들의 지평을 넓힐 필요가 있다"고 주장한다.[21]고전적인 인식론적 관점에서, 이것은 프로세스의 기능적 수준의 설명에 의해 제공될 수 있습니다.특정 현상을 다단계에서 연구하면 특정 행동을 일으키는 뇌에서 일어나는 과정을 더 잘 이해할 수 있게 된다.Marr는[22] 세 가지 수준의 분석에 대한 유명한 설명을 했다.

  1. 계산의 목적을 명시하는 계산 이론
  2. 입력과 출력의 표현과 알고리즘, 그리고 하나의 알고리즘을 다른 것으로 변환하는 알고리즘을 제공한다.
  3. 하드웨어 구현 또는 알고리즘과 표현을 물리적으로 실현하는 방법.

학제적 특성

인지과학은 심리학, 신경과학, 언어학, 심리철학, 컴퓨터 과학, 인류학, 생물학을 포함한 다양한 분야의 기고자들이 참여하는 학제간 분야이다.인지과학자들은 다른 과학들처럼 마음과 마음과 주변 세계와의 상호작용을 이해하기 위해 집단으로 일한다.이 분야는 그 자체가 물리학과 양립할 수 있다고 간주하고 시뮬레이션이나 모델링뿐만 아니라 과학적 방법을 사용하며, 종종 모델의 출력을 인간의 인식의 측면과 비교합니다.심리학 분야와 비슷하게, 통합 인지과학이 존재하는지 의심스럽기도 하고, 이로 인해 일부 연구자들은 '인지과학'을 [23][24]복수 선호하게 되었다.

전부는 아니지만 많은 인지과학자들이 정신에 대한 기능주의적 견해, 즉 정신상태와 과정이 그들의 기능에 의해 설명되어야 한다는 관점을 가지고 있다.기능주의의 다중 실현성 설명에 따르면 로봇이나 컴퓨터 같은 비인간 시스템도 인지능력이 있다고 할 수 있다.

인지과학: 용어

"인지과학"에서 "인지학"이라는 용어는 "정확한 용어로 연구될 수 있는 모든 종류의 정신 작용이나 구조"에 사용된다.이 개념화는 매우 광범위하며, "인지적"이 분석 철학의 일부 전통에서 어떻게 사용되는지와 혼동해서는 안 됩니다. 여기서 "인지적"은 형식적인 규칙과 진실 조건부 의미론에서만 관련이 있습니다.

OED에서 "인지적"이라는 단어의 첫 번째 항목은 대략 "알고 있는 행동 또는 과정에 관련된 것"을 의미합니다.1586년부터의 첫 번째 항목은 이 단어가 한때 지식의 플라토닉 이론에 대한 논의의 맥락에서 사용되었음을 보여준다.그러나 인지과학의 대부분은 아마도 [citation needed]플라톤이 추구하는 지식만큼 확실한 것을 연구하는 분야는 아니라고 믿는다.

범위

인지과학은 넓은 분야이며 인지에 관한 광범위한 주제를 다룬다.그러나 인지과학이 정신의 본질과 작동과 관련이 있을 수 있는 모든 주제에 항상 동등하게 관심을 가지는 것은 아니라는 것을 인식해야 한다.고전적 인식론자들은 사회적 문화적 요소, 구체화, 감정, 의식, 동물 인식, 비교 및 진화적 심리학을 크게 강조하거나 회피했다.그러나 행동주의의 쇠퇴와 함께, 감정이나 감정, 의식이나 은밀한 관심등의 내적 상태가 다시 가까워지게 되었다.예를 들어, 위치 및 구현된 인지 이론은 인지에서 신체의 역할뿐만 아니라 환경의 현재 상태를 고려합니다.정보처리에 대한 새로운 강조로, 관찰 가능한 행동은 더 이상 심리학 이론의 특징이 아니라 정신 상태를 모델링하거나 기록하는 것이 되었다.

다음은 인지과학이 관련된 주요 주제들이다.이것은 완전한 리스트는 아닙니다.이 분야의 다양한 측면에 대한 목록은 인지과학 주제 목록을 참조하십시오.

인공지능

주요 기사:인공지능과 인공지능의 개요

인공지능(AI)은 기계의 인지현상에 대한 연구를 포함한다.인공지능의 실질적인 목표 중 하나는 컴퓨터에 인간 지능의 측면을 구현하는 것이다.컴퓨터는 또한 인지 현상을 연구하는 도구로 널리 사용된다.컴퓨터 모델링은 시뮬레이션을 사용하여 인간의 지능이 어떻게 [25]구조화될 수 있는지를 연구합니다.( comput 컴퓨터 모델링 참조).

이 분야에서는 정신이 작지만 개별적으로 약한 요소들의 거대한 배열로 가장 잘 보이는지 아니면 상징, 체계, 계획, 그리고 규칙과 같은 더 높은 수준의 구조들의 집합으로 가장 잘 보이는지에 대한 논쟁이 있다.전자는 연결주의를 이용해 마음을 연구하는 반면, 후자는 상징적인 인공지능을 강조한다.이 문제를 바라보는 한 가지 방법은 인간의 뇌를 구성하는 뉴런을 정확하게 시뮬레이션하지 않고 컴퓨터로 인간의 뇌를 정확하게 시뮬레이션하는 것이 가능한가 하는 것이다.

주의

주요 기사:주의

주의란 중요한 정보의 선택입니다.인간의 정신은 수백만 가지의 자극에 시달리고 어떤 정보를 처리할지를 결정하는 방법을 가지고 있어야 한다.주의력은 때때로 스포트라이트로 보여지는데, 이는 사람은 특정 정보 집합에만 빛을 비출 수 있다는 것을 의미한다.이 은유를 뒷받침하는 실험에는 이분법적 경청 과제(Cherry, 1957년)와 부주의한 시각장애 연구(Mack and Rock, 1998년)가 포함된다.이분법적 청취 과제에서 피실험자는 두 개의 다른 메시지(각 귀에 하나씩)를 받고 메시지 중 한 개에만 집중하도록 지시받는다.실험의 마지막에, 무인 메시지의 내용에 대해 물었을 때, 피험자는 그것을 보고할 수 없다.

인지와 관련된 신체 과정

인지과학에 대한 구현된 인지접근법은 인지에서 신체와 환경의 역할을 강조한다.여기에는 신경 및 신경외 신체 과정, 그리고 감정 [26]및 감정 과정부터 자세, 운동 제어, 자가 수용 및 키네스테스,[27] 심장 박동과 [29]호흡을 수반하는[28] 자율 과정, 장내 마이크로바이옴의 [30]역할에 이르기까지 다양한 요소가 포함됩니다.그것은 또한거나 물리적 사회적 환경에 결합됩니다. 4E(,, 확장되고 법률 제정의 구체적으로)cognition[31일][32]brain-body-environment 상호 작용에 대한 견해의 인과 창의 정신이 어떻게 도구와 instruments, 포함하기에 대해서 보다 강한 주장을 폭넓게 포함한다 어떻게 신체와 한편의 계정을 포함한다. 뿐만 아니라.사회적 상호작용, 행동지향적 과정, 그리고 기회의 역할로서. 4E 이론은 고전적인 인지주의에 가까운 것에서부터 ('약한'으로[33] 구체화된 인지)[35][36] 때로는 급진적인 인지과학으로 언급되는 더 강하고[34] 확장되고 능동적인 버전에 이르기까지 다양하다.

언어 지식 및 처리

구문 구조 트리의 잘 알려진 예제입니다.이는 다양한 구성요소가 계층적으로 어떻게 구성되어 있는지를 보여주는 인간의 언어를 표현하는 한 가지 방법입니다.
주요 기사:이론언어학, 인지언어학, 언어학, 언어학, 심리언어학

언어를 배우고 이해하는 능력은 매우 복잡한 과정이다.언어는 생후 몇 년 이내에 습득되며, 정상적인 상황에서 모든 인간은 능숙하게 언어를 습득할 수 있다.이론 언어학의 주요 원동력은 언어가 그러한 방식으로 학습되기 위해 추상적으로 갖춰야 하는 본질을 발견하는 것이다.뇌 자체가 어떻게 언어를 처리하는지를 연구하는 데 있어서 몇 가지 중요한 연구 질문은 다음과 같습니다. (1) 언어 지식은 어느 정도 선천적인가? (2) 왜 성인들이 제2외국어를 습득하는 것이 유아들에게 제1외국어를 습득하는 것보다 더 어려운가? 그리고 (3) 인간은 어떻게 새로운 문장을 이해할 수 있는가?

언어처리의 연구는 언어의 소리 패턴에 대한 조사에서부터 단어와 문장 전체의 의미에 이르기까지 다양하다.언어학은 종종 언어 처리를 맞춤법, 음성학, 음운학, 형태학, 구문학, 의미론, 그리고 실용학으로 나눕니다.언어의 많은 측면은 이러한 요소들과 그들의 [37][better source needed]상호작용으로부터 연구될 수 있다.

인지과학에서의 언어처리 연구는 언어학 분야와 밀접하게 관련되어 있다.언어학은 전통적으로 역사, 예술, 문학을 포함한 인문학의 한 부분으로 연구되었다.지난 50여 년 동안, 점점 더 많은 연구자들이 인지 현상으로서의 지식과 언어의 사용을 연구해 왔습니다. 주된 문제는 어떻게 언어에 대한 지식이 습득되고 사용될 수 있는지, 그리고 그것이 정확히 [38]무엇으로 구성되어 있는지입니다.언어학자들은 인간이 명백히 매우 복잡한 시스템에 의해 지배되는 방식으로 문장을 형성하지만, 그들은 그들 자신의 말을 지배하는 규칙을 현저하게 알지 못한다는 것을 발견했다.따라서 언어학자들은 그러한 규칙이 실제로 존재한다면 그 규칙이 무엇인지 결정하기 위해 간접적인 방법에 의존해야 한다.어쨌든, 만약 말이 정말로 규칙에 의해 지배된다면, 그것들은 어떤 의식적인 고려에도 불투명한 것으로 보인다.

학습과 개발

주요 기사: 학습과 발달 심리학

학습과 개발은 우리가 오랜 시간에 걸쳐 지식과 정보를 습득하는 과정이다.유아는 지식이 거의 또는 전혀 없는 상태로 태어나지만, 언어를 사용하고 걷고 사람과 사물을 인식하는 능력을 빠르게 습득합니다.학습 및 개발 연구는 이러한 과정이 일어날 수 있는 메커니즘을 설명하는 것을 목적으로 한다.

인지 발달 연구의 주요 질문은 특정 능력이 선천적으로 어느 정도인지 또는 학습되는가이다.이것은 종종 성격과 양육 논쟁의 관점에서 틀에 짜여진다.토착주의 관점은 특정 특징이 유기체에 내재되어 있고 유기체의 유전적 재능에 의해 결정된다는 것을 강조한다.반면에 경험주의 관점은 특정한 능력은 환경에서 배운다는 것을 강조한다.아이가 정상적으로 발달하기 위해서는 유전자와 환경 양쪽의 입력이 분명히 필요하지만, 유전자 정보가 어떻게 인지 발달을 이끌 수 있는지에 대한 상당한 논쟁이 남아 있다.예를 들어, 언어 습득 분야에서,[39] 어떤 사람들은 보편적인 문법 규칙을 포함하는 특정 정보가 유전자에 포함되어야 한다고 주장하는 반면, 다른 사람들은 핑커의 주장이 생물학적으로 비현실적이라고 주장했습니다.그들은 유전자가 학습 시스템의 구조를 결정하지만, 문법이 어떻게 작용하는지에 대한 구체적인 "사실"은 경험의 결과로서만 배울 수 있다고 주장한다.

기억

주요 기사:메모리

메모리를 사용하면 나중에 검색할 수 있도록 정보를 저장할 수 있습니다.기억은 종종 장기 저장소와 단기 저장소로 구성됩니다.장기기억을 통해 장기(일, 주, 년)에 걸쳐 정보를 저장할 수 있습니다.장기 메모리 용량의 실제 한계는 아직 모릅니다.단기 메모리를 사용하면 짧은 시간(초 또는 분) 단위로 정보를 저장할 수 있습니다.

메모리는 종종 선언적 형식과 절차적 형식으로 분류됩니다.의미적 기억과 일시적 기억의 하위 세트로 그룹화된 선언적 기억은 사실과 특정 지식, 특정 의미 및 특정 경험(예: "사과가 음식입니까?" 또는 "4일 전 아침 식사로 무엇을 먹었습니까?")에 대한 기억을 참조합니다. 절차적 기억은 우리가 행동과 운동 순서(예: 자전거를 타는 방법)를 기억할 수 있도록 합니다.cle) 및 종종 암묵적인 지식 또는 기억이라고 불립니다.

인지과학자는 심리학자처럼 기억을 연구하지만 기억이 인지 과정과 어떻게 관련이 있는지, 그리고 인지와 기억의 상호 관계에 더 초점을 맞추는 경향이 있다.이것의 한 예는, 오랫동안 잃어버린 기억을 되찾기 위해 어떤 정신적인 과정을 거치는가 하는 것이다.또는, 인식의 인지 과정(기억하기 전에 무언가의 힌트를 보거나 맥락에 맞는 기억)과 회상(기억을 "채우는 것"과 같은 기억)을 구별하는 것은 무엇인가?

인식과 행동

착시현상의 예인 네커 큐브
착시현상.정사각형 A는 정사각형 B와 정확히 같은 회색 음영이다.'체커 섀도우 착시' 참조.
주요 기사:인식

지각은 감각을 통해 정보를 받아들이고 어떤 방식으로든 정보를 처리하는 능력이다.시각과 청각은 우리가 환경을 지각할 수 있게 해주는 두 가지 지배적인 감각이다.예를 들어 시각지각 연구의 몇 가지 질문에는 다음과 같은 것이 있습니다. (1) 어떻게 우리는 사물을 인식할 수 있는가? (2) 왜 우리는 한 번에 작은 부분만 보더라도 연속적인 시각 환경을 인지하는가?시각지각을 연구하는 한 가지 도구는 사람들이 착시현상을 어떻게 처리하는지 보는 것이다.Necker 큐브의 오른쪽에 있는 이미지는 쌍안정적 지각의 한 예입니다. 즉, 큐브는 두 가지 다른 방향으로 향하는 것으로 해석될 수 있습니다.

촉각(촉각), 후각, 미각 자극에 대한 연구도 지각의 영역에 속한다.

액션은 시스템의 출력을 참조하기 위해 실행됩니다.인간의 경우, 이것은 운동 반응을 통해 이루어진다.공간 계획 및 이동, 음성 생성 및 복잡한 운동 움직임은 모두 행동의 양상입니다.

의식

주요 기사:의식

의식은 외부 사물과 자기 안에 있는 경험에 대한 인식이다.이것은 마음이 자아를 경험하거나 느낄 수 있는 능력을 갖도록 돕는다.

조사 방법

인지 과학을 연구하기 위해 많은 다른 방법론들이 사용된다.이 분야는 고도로 학제간이기 때문에, 심리학, 신경과학, 컴퓨터 과학, 시스템 이론의 연구 방법을 이용하여 연구는 종종 여러 분야에 걸쳐 진행됩니다.

행동 실험

무엇이 지능적인 행동을 구성하는지에 대한 설명을 얻기 위해서는 행동 자체를 연구해야 한다.이런 종류의 연구는 인지심리학 및 정신물리학에서의 연구와 밀접하게 관련되어 있다.다른 자극에 대한 행동 반응을 측정함으로써, 사람들은 그 자극들이 어떻게 처리되는지 이해할 수 있다.Lewandowski & Strohmetz(2009)는 행동 추적, 행동 관찰 및 행동 [40]선택을 포함한 심리학에서의 행동 측정의 혁신적인 사용 모음을 검토했다.행동 흔적은 행동이 발생했음을 나타내는 증거물이지만, 행위자는 존재하지 않는다(예: 주차장에 쓰레기를 버리거나 전기 계량기의 판독치).행동 관찰은 행동에 참여하는 행위자를 직접 목격하는 것을 포함합니다(예: 사람이 다른 사람 옆에 얼마나 가까이 앉아 있는지 관찰).행동 선택은 사람이 두 개 이상의 옵션(예: 투표 행동, 다른 참가자에 대한 처벌 선택) 중 하나를 선택하는 것이다.

  • 리액션 타임자극의 제시와 적절한 반응 사이의 시간은 두 인지 과정 사이의 차이를 나타낼 수 있고, 그들의 본성에 대한 몇 가지 것들을 나타낼 수 있다.예를 들어, 검색 태스크에서 반응 시간이 요소의 수에 비례하여 변화한다면, 이 검색의 인지 과정은 병렬 처리 대신 직렬 처리를 수반한다는 것이 명백합니다.
  • 정신물리학적 반응.정신물리 실험은 인지심리학에 의해 채택된 오래된 심리학적 기법이다.일반적으로 소리의 큰 소리와 같은 물리적 특성에 대한 판단을 수반한다.개인 간 주관적 척도의 상관관계는 실제 신체 측정과 비교하여 인지적 또는 감각적 편견을 나타낼 수 있다.예를 들어 다음과 같습니다.
    • 색상, 톤, 질감 등에 대한 동일성 판단
    • 색상, 톤, 텍스처 등의 임계값 차이
  • 아이 트래킹.이 방법론은 다양한 인지 과정, 특히 시각적 지각과 언어 처리를 연구하는 데 사용됩니다.눈의 고정점은 개인의 집중력과 연결된다.따라서 우리는 안구의 움직임을 관찰함으로써 주어진 시간에 어떤 정보가 처리되고 있는지를 연구할 수 있다.시력 추적은 우리가 매우 짧은 시간 단위로 인지 과정을 연구할 수 있게 해준다.눈동자의 움직임은 작업 중 온라인 의사결정을 반영하며, 이러한 결정이 어떻게 [41]처리될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

뇌 이미징

주요 기사:신경 영상 촬영
뇌와 인간의 머리 이미지.화살표는 시상하부의 위치를 나타냅니다.

뇌 이미징은 다양한 작업을 수행하는 동안 뇌 내부의 활동을 분석하는 것을 포함한다.이것은 우리가 정보가 어떻게 처리되는지를 이해하는 것을 돕기 위해 행동과 뇌 기능을 연결할 수 있게 해준다.시간(시간 기반) 분해능과 공간(위치 기반) 분해능에 따라 영상 기술의 유형이 달라집니다.뇌 이미징은 인지 신경과학에서 종종 사용된다.

  • 단광자 방출 컴퓨터 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영.SPECT와 PET는 피험자의 혈류에 주입되어 뇌가 흡수하는 방사성 동위원소를 사용한다.뇌의 어느 부위가 방사성 동위원소를 차지하는지를 관찰함으로써 우리는 뇌의 어느 부위가 다른 부위보다 더 활동적인지 알 수 있다.PET는 공간 분해능이 fMRI와 비슷하지만 시간 분해능이 매우 낮습니다.
  • 뇌조영술이요EEG는 피실험자의 두피에 일련의 전극을 배치함으로써 피질에 있는 많은 뉴런 집단에 의해 생성되는 전기장을 측정합니다.이 기술은 시간 분해능은 매우 높지만 공간 분해능은 상대적으로 낮습니다.
  • 기능성 자기공명영상. fMRI는 뇌의 다른 부분으로 흐르는 산소화된 혈액의 상대적인 양을 측정합니다.특정 지역에서 더 많은 산소가 함유된 혈액은 뇌의 그 부분의 신경 활동 증가와 관련이 있는 것으로 추정됩니다.이것은 우리가 다른 뇌 영역 내에서 특정한 기능을 위치시킬 수 있게 해준다. fMRI는 적당한 공간적, 시간적 분해능을 가지고 있다.
  • 광학 이미지이 기술은 뇌의 다른 영역 근처에서 혈액에 의한 빛의 반사량을 측정하기 위해 적외선 송신기와 수신기를 사용한다.산소와 탈산소 혈액은 빛을 서로 다른 양으로 반사하기 때문에, 우리는 어느 부위가 더 활동적인지 연구할 수 있다(즉, 산소가 더 많은 혈액을 가진 부위).광학 이미징은 중간 정도의 시간 분해능을 가지지만 공간 분해능은 낮습니다.그것은 또한 매우 안전하고 유아들의 뇌를 연구하는데 사용될 수 있다는 장점이 있다.
  • 자기 뇌조영술.MEG는 피질 활동으로 인한 자기장을 측정합니다.EEG에서 측정된 자기장이 두피, 뇌수막 등에 의해 흐릿해지거나 감쇠되지 않기 때문에 공간 분해능이 향상되었다는 점을 제외하면 EEG와 유사합니다.MEG는 작은 자기장을 감지하기 위해 SQUID 센서를 사용합니다.

계산 모델링

다음 항목도 참조하십시오.컴퓨터 인지 및 인지 모델
두 개의 층으로 이루어진 인공 신경 네트워크입니다.

계산 모델은 문제를 수학적이고 논리적으로 형식적으로 표현해야 합니다.컴퓨터 모델은 지능의 다른 특정 및 일반적인 속성의 시뮬레이션 및 실험 검증에 사용됩니다.컴퓨터 모델링은 특정 인지 현상의 기능적 구성을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.인지 모델링에 대한 접근법은 (1) 상징적, 기호를 통한 지적 정신의 추상적 정신 기능에 대하여, (2) 인간 뇌의 신경 및 연상적 특성에 대하여, 그리고 (3) 잡종을 포함한 상징적-상징적 경계에 걸쳐서 분류될 수 있다.

  • 기호 모델링은 지식 기반 시스템의 기술과 철학적 관점(예: "GOFAI")을 사용하여 컴퓨터 과학 패러다임에서 발전했습니다.그것들은 최초의 인지 연구자들에 의해 개발되었고 나중에 전문가 시스템을 위한 정보 공학에 사용되었다.1990년대 초반부터 퍼소노이드와 같은 기능적인 인간과 유사한 지능 모델을 조사하기 위한 체계학에서 일반화되었고, 이와 동시에 SURIGHE 환경으로 개발되었다.최근, 특히 인지적 의사결정의 맥락에서, 상징적 인지 모델링은 하위 상징적 무의식 계층과 상호 연관된 사회 및 조직적 인식을 포함한 사회-인지적 접근으로 확장되었다.
  • 서브심볼 모델에는 접속주의/뉴럴 네트워크 모델이 포함됩니다.연결주의는 마음/두뇌가 단순한 노드로 구성되고 그 문제 해결 능력이 그들 사이의 연결에서 나온다는 생각에 의존한다.신경망은 이 접근방식의 교과서적인 구현이다.이 접근방식을 비판하는 일부에서는 이러한 모델이 시스템 동작의 표현으로서 생물학적 현실에 접근하고 있지만, 이러한 모델은 설명력이 부족하다고 느끼고 있다.이는 단순한 접속규칙을 부여받은 시스템에서도 새로운 고복잡성으로 인해 접속레벨에서 외관상보다 해석성이 떨어지기 때문이다.크로스코픽 레벨
  • 인기를 얻고 있는 다른 접근법으로는 (1) 동적 시스템 이론, (2) 기호 모델을 연결주의 모델에 매핑(신경-심볼릭 통합 또는 하이브리드 지능형 시스템), (3) 및 베이지안 모델이 있으며, 이는 종종 기계 학습에서 도출된다.

상기의 모든 접근법에 질서와social/organizational은 개인별, 그리고 reasoning[42][43]의사 결정의 설명이나 개선에, 미혼 인 체하는 프로그램(또는에 초점을 맞추기 적용할 경우 synthetic/abstract 정보(i.e. 인지적 구조)통합 전산 모델의 형태에 보편화되는 경향이 있다.microth특정 인지 능력(예: 시각, 언어, 분류 등)을 모델링하는 EOriories / "mid-range" 이론).

신경생물학적 방법

신경과학과 신경심리학에서 직접 차용한 연구 방법 또한 지능의 측면을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.이러한 방법을 통해 물리적 시스템에서 지능적인 행동이 어떻게 구현되는지 이해할 수 있습니다.

주요 조사 결과

인지과학은 인간의 인지편향과 위험지각 모델을 만들어냈고, 경제학의 일부인 행동금융의 발전에 영향을 미쳤다.그것은 또한 수학의 철학에 대한 새로운 이론과 인공지능, 설득 그리고 강압의 많은 이론들을 낳았다.그것은 현대 언어학의 실질적인 부분을 구성할 뿐만 아니라 언어와 인식론의 철학에서 그 존재를 알려왔다.인지과학 분야는 언어 생성에서 청각 처리 및 시각 인식에 이르는 뇌의 특정 기능 시스템(그리고 기능적 결함)을 이해하는 데 영향을 미쳤다.뇌의 특정 부위에 대한 손상이 인지에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 진전이 있었고, 난독증, 무지외시, 반구적 무시와 같은 특정 기능 장애의 근본 원인과 결과를 밝혀내는데 도움을 주었다.

저명한 연구자

다음 항목도 참조하십시오.인지과학자의 목록
이름. 생년월일 기여년도 투고
데이비드 찰머스 1966년[44] 1995년[45] 이원론, 의식의 어려운 문제
대니얼 데넷 1942년[46] 1987 컴퓨터 시스템의 관점 제공(복수 드래프트 모델)
존 서어 1932년[47] 1980 중국식 방
더글러스 호프스타터 1945 1979년[48] 괴델, 에셰르, 바흐[49]
제리 포도르 1935년[50] 1968, 1975 기능주의
앨런 배들리 1934년[51] 1974 배들리의 작업 기억 모델
마빈 민스키 1927년[52] 1970년대, 1980년대 초반 LISP 등의 언어로 컴퓨터 프로그램을 작성하여 의사결정이나 문제 해결 등 인간이 거치는 단계를 공식적으로 특징짓기 위해 노력했습니다.
크리스토퍼 롱게트-히긴스 1923년[53] 1973 인지과학이라는 용어를 만들었다.
노암 촘스키 1928년[54] 1959 B.F 리뷰 발표당시 지배적 행동주의에[6] 대한 인식주의를 시작한 스키너의 책 '언어적 행동'
조지 밀러 1920 1956 정신적 표현을 통해 인간의 사고 능력에 대해 썼다.
허버트 사이먼 1916 1956 Allen Newell과 공동으로 작성한 논리 이론 머신 및 일반 문제 해결사, EAM(Elementary Perceptiver and Memoryizer) 이론, 조직 의사결정
존 매카시 1927 1955 인공지능이라는 용어를 만들고 1956년 여름 AI를 분야로 시작한 유명한 다트머스 컨퍼런스를 조직했다.
매컬록 앤 피츠버그 1930~1960년대 초기 인공신경망 개발
J. C. R. 릭라이더 1915년[55] MIT Sloan 경영대학원 설립
라일라 글리트먼 1929 1970년대~2010년대 구문 부트스트랩 이론을 포함한[56] 언어 습득 인지 이해에 대한 광범위한 공헌
엘리너 로슈 1938 1976 시제품 분류[57] 이론 개발
필립 N. 존슨-래어드 1936 1980 인지과학에서[58] 정신모델의 개념을 도입했다.
데드레 젠트너 1944 1983 유추론의[59] 구조매핑 이론 개발
앨런 뉴웰 1927 1990 인지 모델링 및 인공지능[60] 인지 아키텍처 분야 개발
아네트 카르밀로프 스미스 1938 1992 신경과학 및 컴퓨터 모델링을 인지발달[61] 이론으로 통합
David Marr (신경과학자) 1945 1990 컴퓨터[62] 시스템의 분석 수준에 대한 3단계 가설의 지지자
피터 게르덴포르스 1949 2000 인지 모델링과 인공지능에 사용되는 개념적 공간 프레임워크의 창조자.
린다 B.스미스 1951 1993 Esther Thelen과 함께 인지발달을[63] 이해하기 위한 역동적인 시스템 접근 방식을 만들었다.

인지과학에서 더 많이 알려진 이름들 중 일부는 보통 가장 논란이 많거나 가장 많이 인용된다.철학 분야에서는 컴퓨터 [64]시스템의 관점에서 글을 쓰는 다니엘 데넷, 논란이 되고 있는 중국식 [65]방 논쟁으로 유명한 존 설, [66]기능주의를 옹호하는 제리 포도르 등이 친숙한 이름들이다.

이원론을 주창하며 의식의 어려운 문제를 분명히 밝힌 것으로 알려진 데이비드 찰머스와 단어와 사상의 본질에 의문을 제기하는 괴델, 에셔, 바흐의 작가로 유명한 더글러스 호프스타터도 있다.

언어학 분야에서는 노암 촘스키와 조지 레이코프가 영향력을 행사해 왔다.인공지능 분야에서는 마빈 민스키, 허버트 A. 사이먼과 앨런 뉴웰은 유명하다.

심리학 분야에서 유명한 이름으로는 조지 A가 있다. 밀러, 제임스 매클랜드, 필립 존슨-레어드, 로렌스 바르살루, 비토리오 귀다노, 하워드 가드너, 스티븐 핑커.인류학자 댄 스퍼버, 에드윈 허친스, 브래드 쇼어, 제임스 워치, 스콧 애트란은 문화 형성, 종교, 정치적 연관성에 대한 일반 이론을 개발하기 위해 인지 및 사회 심리학자, 정치학자, 진화 생물학자와의 협업 프로젝트에 참여해왔다.

계산 이론(모델과 시뮬레이션 포함)도 David Rumelhart, James McCleland 및 Philip Johnson-Laird에 의해 개발되었다.

인식론

인식론은 1969년 에든버러 대학이 인식론의 학교를 설립하면서 만들어진 용어이다.인식론은 인식론이 지식의 철학적 이론인 반면 인식론은 지식의 과학적 연구를 의미한다는 점에서 인식론과 구별되어야 한다.

Christopher Longuet-Higgins는 이것을 "지식과 이해가 달성되고 [67]전달되는 과정의 형식적 모델의 구축"이라고 정의했다.1978년 그의 에세이 "Epistemics:Alvin I.[68] Goldman은 인식의 규제이론, 인식론의 방향성을 설명하기 위해 "에피스토믹스"라는 용어를 만들었다고 주장한다.골드만은 그의 인식론은 전통적인 인식론에서 지속적이며 새로운 용어는 단지 반대를 피하기 위한 것이라고 주장한다.골드만 판에서 인식론은 인지 심리학과의 제휴에서 전통적인 인식론과는 약간 다를 뿐이다; 인식론은 지식이나 신념을 이끄는 정신 과정과 정보 처리 메커니즘에 대한 상세한 연구를 강조한다.

1980년대 중반, 인식론 학교는 인지과학 센터(CCS)로 개명되었다.1998년에 CCS는 에든버러 대학의 [69]정보학부에 통합되었습니다.

인지과학의 결합 문제

인지과학의 핵심 목적 중 하나는 통합된 인지 이론을 달성하는 것이다.이를 위해서는 뇌의 공간적으로 분리된 (하)피질 영역에서 동시에 발생하는 정보 처리가 어떻게 조정되고 함께 결합되어 일관성 있는 지각 및 상징적 표현을 발생시키는지를 설명하는 통합 메커니즘이 필요하다.하나의 접근법은 가장 복잡한 인지 표현으로, 상징 구조처럼("결합 변수")), 통합 동기화의 방법으로 이"문제 Binding"[70][71][72](동적으로 정보 요소의 접속사를 나타내는 가장 기본적인 지각 표현을 통한 문제,("기능 결합")해결하는 것이다. 메커니즘이다.즉, 조정 메커니즘 중 하나는 신경 생리학으로부터의 [73][74][75][76]BBS 가설에 의해 기술된 신경 네트워크의 동적 자기 조직화 프로세스에 기초한 신경 활동의 시간적(위상) 동기인 것으로 보인다.연결주의 인지 신경 아키텍처는 지각 인지 및 언어 [77][78][79]인지에서 이 결합 문제를 해결하기 위해 통합 동기화 메커니즘을 사용하는 것으로 개발되었습니다.지각 인지에서, 이것은 물체 색이나 물체 형태와 같은 기본적인 물체 특성과 물체 관계가 어떻게 동기화 메커니즘에 의해 동적으로 결합될 수 있는지 또는 이 지각 물체의 표현에 통합될 수 있는지에 대한 문제이다("피처 바인딩, "피처 링크"언어 인식에서 의미 개념과 통사적 역할이 어떻게 동기화 메커니즘("변수 결합")을 통해 동적으로 결합되거나 체계적이고 구성적인 기호 구조와 명제와 같은 복잡한 인지 표현에 통합될 수 있는지가 문제다.'연계주의에서 토론'을 한다.

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개요
  • 인간 지능의 개요– 인간 지능의 특성, 능력, 모델 및 연구 분야 등을 나타내는 토픽 트리.
  • 생각의 개요 – 다양한 유형의 생각, 생각의 유형, 생각의 측면, 관련 분야 등을 식별하는 토픽 트리.

레퍼런스

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