La ciencia cognitiva tiene muchos enlaces a la informática. En un nivel muy alto, la ciencia cognitiva trata sobre el estudio de las características generales de los sistemas de procesamiento de información, incluidos, por ejemplo, las computadoras digitales y las mentes humanas. Por lo tanto, es habitual que un currículo básico en ciencias cognitivas incluya cursos como algoritmos / estructuras de datos, IA tradicional (GOFAI), redes neuronales, etc. que también se pueden encontrar en los currículos de ciencias de la computación.
En el aspecto práctico, muchos científicos cognitivos fuera de la academia están trabajando en la usabilidad. Esto es natural ya que los científicos cognitivos tienen antecedentes que combinan la psicología y la informática, y tienen experiencia en el diseño y la ejecución de entornos de pruebas empíricas.
Además de eso, la ciencia cognitiva y la informática tienen muchos antecedentes compartidos en el área de inteligencia artificial (IA). Mi impresión es que antes del aumento del aprendizaje profundo alrededor de 2006, las redes neuronales obtuvieron más atención en la ciencia cognitiva que en la informática / aprendizaje automático (que estaban más centradas en métodos como los bosques aleatorios y las máquinas de vectores de soporte). Muchas de las ideas que tienen sus raíces en la investigación de la ciencia cognitiva de esa época ahora están ganando terreno en aplicaciones informáticas más prácticas. Un ejemplo de tal idea son las funciones de costos complejos en el aprendizaje profundo, o el aprendizaje automático en general, (ver, por ejemplo, Hacia una integración del aprendizaje profundo y la neurociencia). Además de las funciones de costo complejas, hay muchas ideas algorítmicas y arquitectónicas provenientes de la ciencia cognitiva / neurociencia cognitiva que podrían resultar muy útiles en la informática. Por ejemplo, muchos aspectos del aprendizaje por refuerzo se han estudiado de manera bastante extensa en la ciencia cognitiva. Creo que el aprendizaje por refuerzo se está convirtiendo en una parte cada vez más importante del aprendizaje automático / IA todo el tiempo.
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