认知计算helianghua学习.pptx

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1、学习目标1认知概述2认知计算概述3认知计算经典算法第1页/共52页学习目标1认知概述2认知计算概述3认知计算经典算法第2页/共52页一、认知的定义一、认知的定义认知（认知（cognitioncognition）是人们推测和判断客观）是人们推测和判断客观事物的事物的心理过程心理过程，是在过去的，是在过去的经验经验及对有关及对有关线索进行线索进行分析分析的基础上形成的的基础上形成的对信息的理解对信息的理解、分类分类、归纳归纳、演绎和计算演绎和计算认知活动包括认知活动包括思维、语言、定向思维、语言、定向和和意识意识4 4部部分分认知反映个体的思维能力，是制定和执行护认知反映个体的思维能力，是制定和执

2、行护理计划的依据理计划的依据第3页/共52页1思维思维 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。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。思维具有连续性，否则为思维障碍。抽象思维、洞察力和判断力抽象思维、洞察力和判断力是反映思维水平的主要指标。是反映思维水平的主要指标。第4页/共52页2语言语言 是人们进行思维的工具，是思维的物质外壳是人们进行思维的工具，是思维的物质外壳学习学习语言的

3、技巧与环境有关语言的技巧与环境有关分接受性语言和表达性语言分接受性语言和表达性语言第5页/共52页3定向定向 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。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包括时间定向、地点定向、空间定向和人物定向第6页/共52页是大脑功能活动的综合表现。即对环境的知觉状态。4意识 第7页/共52页二、认知水平的评估二、认知水平的评估思维能力的评估思维能力的评估-抽象思维功能抽象思维功能-洞察力洞察力-判断力判断力语言能力的评估语言能力的评估定向力的评估定向力的评估 意识的评估意识的评估

4、第8页/共52页记忆记忆-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。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。评估方法评估方法-短时记忆短时记忆-长时记忆长时记忆（一）思维能力的评估抽象思维第9页/共52页注意力注意力心理活动对一定对象的指向和集中心理活动对一定对象的指向和集中评估方法评估方法-无意注意：观察被评估者对周围环境变化的注意无意注意：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第10页/共52页概念力概念力人脑反映客观事物本质特性的思

5、维形式。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。通过抽象概括，把握事物的本质特性而形成。评估方法评估方法通过数次健康教育后，请被评估者概括相关内容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第11页/共52页理解力理解力对事物的理解能力。对事物的理解能力。评估方法评估方法请被评估者按指示完成一些动作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第12页/共52页推理力推理力有已知判断推出新判断的思维过程有已知判断推出新判断的思维过程归纳（从特殊到一般）归纳（从特殊到一般）演绎（从一般到特殊）演绎（从一般到特殊）评估方法评估

6、方法根据被评估者的年龄特征提出一定的问题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第13页/共52页识别与理解客观事物真实性的能力识别与理解客观事物真实性的能力评估方法评估方法让被评估者描述所处情形，再与实际情形作比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较看有无差异你认为导致你来就诊的主要问题是什么？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？你如何判断你目前的这种情况？（一）思维能力的评估洞察力 第14页/共52页肯定或否定某事物具有某种属性或某行动方案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可行性的思维方式受个体的年龄

7、、情绪、智力、受教育水平、社受个体的年龄、情绪、智力、受教育水平、社会经济状况、文化背景等的影响会经济状况、文化背景等的影响评估方法评估方法展示实物让被评估者说出其属性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评价被评估者对将来打算的现实性与可行性进行评估估（一）思维能力的评估判断力 第15页/共52页（二）语言能力的评估（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。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。第16页/共52页（二）语言能力的评估（二）语言能力的评估 评估方法评估方法 -提问提问-复述复述-

8、自发性语言自发性语言-命名命名-阅读阅读-书写书写第17页/共52页（三）定向力的评估（三）定向力的评估 时间定向力时间定向力地点定向力地点定向力空间定向力空间定向力人物定向力人物定向力定向力障碍的先后顺序依次是时定向力障碍的先后顺序依次是时间、地点、空间和人物。间、地点、空间和人物。第18页/共52页意识的临床表现（四）意识的评估 第19页/共52页影响认知的因素影响认知的因素年龄年龄受教育水平受教育水平生活经历生活经历文化背景文化背景疾病疾病药物作用药物作用酗酒酗酒吸毒吸毒第20页/共52页认识论比较认知科学认识论比比较较认知科学认知科学思辨思辨方法方法实验实验逻辑逻辑工具工具具体实证具体

9、实证单一单一学科学科综合综合厘清思路厘清思路目标目标具体验证具体验证理论理论成果成果实效实效第21页/共52页七个问题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 The Theory of Knowledge 第22页/共52页哲学认识论第23页/共52页认知科学研究方向第24页/共52页认知科学无所不能学科第25页/共52页认知科学最colorful的学科第26页/共52页头脑风暴最大科学发现第27页/共52页认知科学最难学科第28页/共52页难在何处最大黑箱第29页/共52页

10、黑箱方法第30页/共52页黑箱示意图输入输出内部机制已知已知未知人人脑脑黑黑箱箱变化已知对对 比比推 测第31页/共52页伽德纳六边形第32页/共52页学科六边形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)第33页/共52页学习目标1认知概述2认知计算概述3认知计算经典算法第34页/共52页ComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersDigital

11、computersareMadefromsiliconAccurate(essentiallynoerrors)Fast(nanoseconds)Executelongchainsofseriallogicaloperations(billions)Irritatingtohumans第35页/共52页ComparisonofSiliconComputersandCarbonComputersBrainsareMadefromcarboncompoundsInaccurate(lowprecision,noisy)Slow(milliseconds,106timesslower)Execute

12、shortchainsofparallelalogicalassociativeoperations(perhaps10operations)Understandabletohumans第36页/共52页PerformanceofSiliconComputersandCarbonComputerHugedisadvantageforcarbon:morethan1012intheproductofspeedandpower.Butwedobetterandfasterthantheminmanytasks:speechrecognition,objectrecognition,facereco

13、gnition,motorcontrolmostcomplexmemoryfunctions,informationintegration.Implication:Cognitive“software”usesonlyafewbutverypowerfulelementaryoperations.第37页/共52页WhyBuildaBrain-LikeComputer?1.Engineering.Computersareallspecialpurposedevices.Manyoftheimportantpracticalcomputerapplicationsofthenextfewdeca

14、deswillbecognitive:Languageunderstanding.Internetsearch.Cognitivedatamining.Decenthuman-computerinterfaces.Wefeelitwillbenecessarytohaveabrain-likearchitecturetoruntheseapplicationsefficiently.第38页/共52页2.KinshipRecognition,HumanFactors:Toberecognizedasintelligentbyhumans,amachinehastohaveasomewhathu

15、man-likeintelligence.Theremaybemanykindsofintelligence,butwecanonlyunderstandandcommunicatewithoneofthem!Successfulhuman-computerinteractionswillrequireabrain-likecomputerdoingcognitivecomputation.“If oxen and horses had hands and could create works of art,horses would draw pictures of gods like hor

16、ses and oxen,gods like oxen”Xenophanes(C.530B.C.E.)第39页/共52页3.Personal:Itwouldbetheultimatecoolgadget.Atechnologicalvision:In2050thepersonalcomputeryoubuyinWal-MartwillhavetwoCPUswithverydifferentarchitecture:First,atraditionalvonNeumannmachinethatrunsspreadsheets,doeswordprocessing,keepsyourcalenda

17、rstraight,etc.Whattheydonow.Second,abrain-likechipTohandletheinterfacewiththevonNeumannmachine,GiveyouthedatathatyouneedfromtheWeboryourfiles(butdidntthinktoaskfor).Beyoursiliconfriend,guide,andconfidant.第40页/共52页History:TechnicalIssuesManyhaveproposedtheconstructionofbrain-likecomputersforcognitive

18、computation.Theseattemptsusuallystartwithmassivelyparallelarraysofneuralcomputingelementselementsbasedtosomedegreeonbiologicalneurons,thelayered2-Danatomyofmammaliancerebralcortex.Suchattemptshavefailedcommercially.TheearlyconnectionmachinesfromThinkingMachines,Inc.,(W.D.Hillis,The Connection Machin

19、e,1987)wasthemostnearlysuccessfulcommercially.Considertheextremesofcomputationalbrainmodels:第41页/共52页FirstExtreme:BiologicalRealismThehumanbrainiscomposedofontheorderof1010neurons,connectedtogetherwithatleast1014neuralconnections.(Probablyunderestimates.)Biologicalneuronsandtheirconnectionsareextrem

20、elycomplexelectrochemicalstructures.Themorerealistictheneuronapproximationthesmallerthenetworkthatcanbemodeled.Thereisverygoodevidencethatforcerebralcortexabiggerbrainisabetterbrain.Projectsthatmodelneuronsareofscientificinterest.Theyarenotlargeenoughtomodelorsimulateinterestingcognition.第42页/共52页Ne

21、uralNetworks.Themostsuccessfulbraininspiredmodelsareneuralnetworks.Theyarebuiltfromsimpleapproximationsofbiologicalneurons:nonlinearintegrationofmanyweightedinputs.Throwoutalltheotherbiologicaldetail.Cognitive computation is based on useful approximations.第43页/共52页SecondExtreme:AssociativelyLinkedNe

22、tworks.Thesecondclassofbrain-likecomputingapproximationsisabasicpartofcomputerscience:Associativelylinkedstructures.Oneexampleofsuchastructureisasemanticnetwork.Suchstructuresunderliemostofthepracticallysuccessfulapplicationsofartificialintelligence.第44页/共52页AssociativelyLinkedNetworks(2)Theconnecti

23、onbetweenthebiologicalnervoussystemandsuchastructureisunclear.Fewbelievethatnodesinasemanticnetworkcorrespondtosingleneuronsorgroupsofneurons.Nodesarecomposedofmanypartsandcontainsignificantinternalstructure.Physiology(fMRI)showsthatacomplexcognitivestructureaword,forinstancegivesrisetowidelydistrib

24、utedcorticalactivation.VirtueofLinkedNetworks:Theyhavesparselyconnectednodes.Inpracticalsystems,thenumberoflinksconvergingonanoderangefromoneortwouptoadozenorso.第45页/共52页LookatSomeExamplesThebrain(andcognitivecomputation)dothingsdifferently:Ifyoubuildabrainexpecttogetweaknessesaswellasstrengths.Both

25、strengthsandweaknessesareintrinsictothehardwareitself.Giveafewexamples.第46页/共52页CognitiveStrengths Strengths:Abilitytoapproximatecomplexeventsinusefulways(usingwords,concepts).Abilitytointegrateinformationfrommanysources.Effectivesearchofalargememory,thatis,integrationofpastexperiencewiththepresents

26、ituation.Tightcouplingofhigher-levelcognitionwithperceptionNon-logicalprocessessuchas“intuition”forpredictionandunderstanding.第47页/共52页CognitiveWeaknessesWeaknesses:Higherrorrate.Slowresponsescomparedtosilicontimescales.Alogicalinformationprocessing,forexample,association.Oneresult:Greatdifficultywi

27、thlogicandformalreasoning.Lossofdetailinmemorystorage.Interferencefromothermemories.Prejudice(jumpingtoconclusions).Lackofexplanationforactions.第48页/共52页ConclusionsBrainsareverydifferentintheirbasicstyleofcomputationthancomputers.Theyworklargelywithmemory,sensory,andperceptuallybasedinformation.They

28、arenotlogical.Theyintegrateinformationfrommanysources.Theyapproximateacomplexworldusingentitieslikewordsandconcepts.Theyworkeffectivelywithrelationships.Theyusecontexteffectively.Theycanworkquicklyandeffectivelywithverylargememories.第49页/共52页ConclusionsManyofthethesestyledifferencesarisefromtheneces

29、sitiesarisingfromgrosslydifferenthardware.Theycomputethedifferentwaystheydobecausetheyhaveto!Brainsandcomputersarecomplementaryintheirstrengthsandweaknesses.But:wealreadyhavecomputer-likecomputers.Ifwewanttodorealcognitivecomputationweneedtobuildbrain-likecomputers!第50页/共52页学习目标1认知概述2认知计算概述3认知计算经典算法第51页/共52页感谢您的观看！第52页/共52页