¿Por qué es importante la ciencia cognitiva en la informática?

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.

A2A. Si observa los currículos de neurociencia y ciencias cognitivas, puede ver lo necesario con los cursos de ciencias de la computación que están etiquetados de manera flexible como biocomputación que incluye la ciencia de datos.

Gracias por la A2A!

Porque la mente humana puede ser un marco para establecer la IA.

¿Sabes por qué los matemáticos y los expertos en aprendizaje automático utilizan redes neuronales? Porque puede resolver muchos problemas que los tipos normales de computación no pueden resolver. Es debido a la forma en que funciona el cerebro humano que podemos usar las matemáticas derivadas de él para progresar en ciencias de la computación / matemáticas.

Así que aquí es donde se mezclan la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva; cog sci usa la computación para entender cómo funciona el cerebro, los científicos de computación usan los cálculos de cog sci para hacer que las redes neuronales aprendan.

Tomé un curso de Redes Neuronales en la licenciatura, y me quedé asombrado de lo complejo que podía arreglar las neuronas artificiales con Emergente. Muy buenas cosas de la OMI.

Para más contenido:

Algunas matemáticas de Hebbian para ustedes, nerds:

Red neuronal artificial – Wikipedia

Emergente (software) – Wikipedia

Mentes y Máquinas – Inteligencia Artificial