Наука Скачать
презентацию
<<  Классификация наук Социально-гуманитарные науки  >>
Когнитивная наука
Когнитивная наука
Материалы к курсу
Материалы к курсу
Область междисциплинарных исследований
Область междисциплинарных исследований
Основные дисциплины
Основные дисциплины
Проблемы междисциплинарного взаимодействия
Проблемы междисциплинарного взаимодействия
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Общие допущения
Методы когнитивной науки
Методы когнитивной науки
Слабые звенья
Слабые звенья
Рождение когнитивной науки
Рождение когнитивной науки
MIT
MIT
Джордж Миллер
Джордж Миллер
Группа искусственного интеллекта
Группа искусственного интеллекта
Психология познавательных процессов
Психология познавательных процессов
Казанский университет
Казанский университет
Казанский университет
Казанский университет
Казанский университет
Казанский университет
Санкт-Петербургский университет
Санкт-Петербургский университет
Компьютерная метафора познания
Компьютерная метафора познания
Основные подходы в когнитивной науке
Основные подходы в когнитивной науке
Символьный подход
Символьный подход
Символьный подход
Символьный подход
Принципы архитектуры компьютера
Принципы архитектуры компьютера
Принципы архитектуры компьютера
Принципы архитектуры компьютера
Основные принципы архитектуры компьютера
Основные принципы архитектуры компьютера
Основные принципы архитектуры компьютера
Основные принципы архитектуры компьютера
Принципиальная архитектура познания
Принципиальная архитектура познания
Теория информации
Теория информации
Теория информации
Теория информации
Теория информации
Теория информации
Модель передачи информации
Модель передачи информации
Модель передачи информации
Модель передачи информации
Кибернетика
Кибернетика
Кибернетика
Кибернетика
Кибернетика
Кибернетика
Аллен Ньюэлл
Аллен Ньюэлл
Аллен Ньюэлл
Аллен Ньюэлл
Аллен Ньюэлл
Аллен Ньюэлл
Общий решатель задач
Общий решатель задач
Дональд Эрик Бродбент
Дональд Эрик Бродбент
Дональд Эрик Бродбент
Дональд Эрик Бродбент
Основные допущения
Основные допущения
Защитный фильтр
Защитный фильтр
Модели языка
Модели языка
Модели памяти
Модели памяти
Символьный подход к познанию
Символьный подход к познанию
Символьный подход к познанию
Символьный подход к познанию
Развитие вычислительной техники
Развитие вычислительной техники
Рождение модульного подхода к познанию
Рождение модульного подхода к познанию
Рождение модульного подхода к познанию
Рождение модульного подхода к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Модульный подход к познанию
Основы модульного подхода к познанию
Основы модульного подхода к познанию
Основы модульного подхода к познанию
Основы модульного подхода к познанию
Идея модульности познания
Идея модульности познания
Идея модульности познания
Идея модульности познания
Джерри Фодор
Джерри Фодор
Когнитивная архитектура
Когнитивная архитектура
Критерии выделения модулей
Критерии выделения модулей
Прямое следствие
Прямое следствие
Насколько речь модульна
Насколько речь модульна
Насколько речь модульна
Насколько речь модульна
Гипотеза всеобщей модульности
Гипотеза всеобщей модульности
Гипотеза всеобщей модульности
Гипотеза всеобщей модульности
Критика модульного подхода
Критика модульного подхода
Двойные диссоциации
Двойные диссоциации
Познавательные процессы
Познавательные процессы
Познавательные процессы
Познавательные процессы
Представление и приобретение знаний
Представление и приобретение знаний
Представление и приобретение знаний
Представление и приобретение знаний
Основные положения
Основные положения
Основные положения
Основные положения
Мозг человека
Мозг человека
Нейросетевой подход
Нейросетевой подход
Классы задач
Классы задач
Рождение идеи
Рождение идеи
Рождение идеи
Рождение идеи
Рождение идеи
Рождение идеи
Нейронные сети
Нейронные сети
Нейронные сети
Нейронные сети
Нейронные сети
Нейронные сети
Реальный нейрон
Реальный нейрон
Реальный нейрон
Реальный нейрон
Реальный нейрон
Реальный нейрон
Теоретическая концепция искусственной сети
Теоретическая концепция искусственной сети
Правила функционирования сети
Правила функционирования сети
Обучение нейронной сети
Обучение нейронной сети
Обучение нейронной сети
Обучение нейронной сети
Развитие нейронных сетей
Развитие нейронных сетей
Развитие нейронных сетей
Развитие нейронных сетей
Фрэнк Розенблатт
Фрэнк Розенблатт
Упадок коннекционизма
Упадок коннекционизма
Упадок коннекционизма
Упадок коннекционизма
Упадок коннекционизма
Упадок коннекционизма
Проблема «исключающего или»
Проблема «исключающего или»
Ренессанс коннекционизма
Ренессанс коннекционизма
Ренессанс коннекционизма
Ренессанс коннекционизма
Ренессанс коннекционизма
Ренессанс коннекционизма
Архитектура нейронной сети
Архитектура нейронной сети
Архитектура нейронной сети
Архитектура нейронной сети
Основные понятия
Основные понятия
Виды архитектур
Виды архитектур
Обучение с наставником
Обучение с наставником
Смешанные формы обучения
Смешанные формы обучения
Проблема устойчивости обучения
Проблема устойчивости обучения
Библия коннекционизма
Библия коннекционизма
Библия коннекционизма
Библия коннекционизма
Формирование у нейронной сети «социальных стереотипов»
Формирование у нейронной сети «социальных стереотипов»
Формирование у нейронной сети «социальных стереотипов»
Формирование у нейронной сети «социальных стереотипов»
Дэвид Румельхарт
Дэвид Румельхарт
Преимущества сетевой архитектуры
Преимущества сетевой архитектуры
Символьные и нейросетевые модели
Символьные и нейросетевые модели
Символьные модели
Символьные модели
Символьные модели
Символьные модели
Возможности интеграции нейросетевого и символьного подходов
Возможности интеграции нейросетевого и символьного подходов
Проблема врожденного и приобретенного в познании
Проблема врожденного и приобретенного в познании
Картинки из презентации «Когнитивная теория» к уроку философии на тему «Наука»

Автор: Pech. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока философии, скачайте бесплатно презентацию «Когнитивная теория.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 1652 КБ.

Скачать презентацию

Когнитивная теория

содержание презентации «Когнитивная теория.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Когнитивная наука. 2007/2008. 44полностью модульно -- так же, как биологический организм.
2Материалы к курсу М.В. Фаликман: Неспециализированных систем переработки информации, использующих
http://virtualcoglab.cs.msu.su. обобщенный «умственный лексикон», НЕТ.
3Что это такое? Область междисциплинарных исследований 45Критика модульного подхода. 1. Теоретическая: проблема
познания, понимаемого как совокупность процессов приобретения, обучения и пластичности познания; влияние культуры на
хранения, преобразования и использования знаний живыми и «модульные» процессы (иллюзия Мюллера-Лайера в «круглом» мире);
искусственными системами. проблема нисходящей регуляции решения познавательных задач. За
4Основные дисциплины. Экспериментальная психология познания. пределами рассмотрения: взаимодействие модулей! Примеры: две
Лингвистика. Компьютерные науки, кибернетика, искусственный системы зрительного восприятия; феномен отчуждения руки, etc.
интеллект. Нейробиология. Философия познания (Гносеология). 46Критика модульного подхода. 2. Эмпирическая: двойные
Антропология. диссоциации внутри двойных диссоциаций -- Аннет Кармилофф-Смит и
5Проблемы междисциплинарного взаимодействия. - Единый др. (Оксфорд); развитие речи и ранние локальные поражения
(«общепринятый») язык; Что мешает договориться? От «научной головного мозга: возможности компенсации (Элизабет Бейтс и др.);
омонимиии» («Депрессия альфа-ритма, говорите? А Вы «ген грамматики» FoxP2: исследования экспрессии гена у человека
антидепрессанты вводить не пробовали? ») до концептуальных и животных.
разногласий (Активность мозга определяет психические процессы 47ВЫВОД: познавательные процессы не обусловлены
или обеспечивает их протекание?). наследственностью настолько, как того хотелось бы представителям
6Общие допущения: Познание = «обработка информации» = (1) модульного подхода… Адекватная модель? Неспециализированная
представление знаний + (2) вычислительные операции по их обучаемая система!
преобразованию. Мозг - вычислительное устройство 48Представление и приобретение знаний: есть ли альтернатива
(«суперкомпьютер»), осуществляющее операции по преобразованию компьютерной метафоре?
структур, посредством которых представлены знания. 49Нейронные сети: основные положения.
7Методология и методы когнитивной науки. Методология -- 50Мозг человека: преимущества перед компьютером. 1011
«обратная инженерия» (Дэниэл Деннетт). Методы: 1. Частные 2. нейронов, 1014-1015 связей между нейронами. Частота импульсации
Междисциплинарные - компьютерное моделирование - функциональное -- 102 Гц (современные персональные компьютеры -- до 109 Гц).
картирование мозга (?). NB! Медлительность и ненадежность отдельных нейронов
8«Слабые звенья». Зоны роста когнитивной науки в XXI веке? - компенсируется их количеством. Параллельная переработка
Мотивационно-эмоциональная регуляция познания - социальная информации (в компьютерах -- преимущественно последовательная).
природа человеческого познания - познание и телесность - мозг «Переход количества в качество»: богатство поведения. Нельзя
как вычислительное устройство … сказать, что мозг исходно «готов к использованию»: велика роль
9Рождение когнитивной науки. «Три кита» в Европе: - Фредерик обучения.
Чарлз Бартлетт (1886-1969) - Жан Пиаже (1896-1980) - Александр 51Нейросетевой подход: основные положения. Процессы познания
Романович Лурия (1902-1977). Контр. -- результат взаимодействия большого числа простых
10Рождение когнитивной науки. MIT (Кембридж, Массачусетс), 11 перерабатывающих элементов, связанных друг с другом и
сентября 1956 года - Ноэм Хомский «Три модели языка» - Джордж организованных в слои («модули»). «Переработка информации» --
Миллер «Магическое число 7+2» - Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон определенный ответ элемента на воздействия извне. Знания,
«Логик-теоретик». управляющие процессом переработки, хранятся в форме весовых
11Рождение когнитивной науки. Джордж Миллер: “…Я уходил с коэффициентов связей между элементами сети. Главное -- не
Симпозиума с твердой уверенностью, скорее интуитивной, чем элементы, а связи между ними («субсимвольный подход»). Обучение
рациональной, в том, что экспериментальная психология человека, -- процесс изменения весовых коэффициентов связей между
теоретическая лингвистика и компьютерное моделирование элементами сети (приспособления их к решению определенной
познавательных процессов – части еще большего целого, и в задачи).
будущем мы увидим последовательную разработку и координацию их 52Классы задач, решаемых современными нейросетями:
общих дел… Я двигался навстречу когнитивной науке в течение Классификация: распознавание образов, распознавание голосов,
двадцати лет, прежде чем узнал, как она называется…” (см. Миллер верификация подписей, постановка диагноза, анализ
Дж. «Когнитивная революция с исторической точки зрения» // экспериментальных данных и т.д. Моделирование: поведение
Вопросы психологии, 2005, №6, с.104-109). системы, поставленной в определенные условия. Прогноз: погода,
12Продолжение следует… 1957 -- группа искусственного ситуация на рынке ценных бумаг, бега, выборы и т.д. Комплексные
интеллекта в MIT (Марвин Минский, Джон Маккарти) 1960 -- Центр задачи: управление принятие решений.
когнитивных исследований в Гарварде (Джером Брунер, Джордж 53Нейронные сети: рождение идеи (1943). Уоррен Маккаллох
Миллер) 1976/77 -- журнал «Когнитивная наука» 1979 -- Общество (1898-1969). Уолтер Питтс (1923-1969). «Логическое исчисление
когнитивной науки (Cognitive Science Society, Inc.), присуще нейронной активности» (1943).
Массачусетс: Д. Норман, Р. Шенк и др. 1979 -- Первая конференция 54Нейронные сети. Формальный нейрон. Элемент с пороговой
по когнитивной науке, Ла Хойя, Калифорния 1981 -- логикой (TLU): преодоление порога -- 1, иначе -- 0.
широкомасштабное финансирование в США (Sloan Foundation), 55Нейронные сети. Реальный нейрон.
университетские программы. 56Теоретическая концепция искусственной сети Маккаллоха и
13А у нас? психология познавательных процессов нейронаука Питтса. Три типа нейронов: входные (рецепторы) -- активируются
(www.neuroscience.ru) искусственный интеллект (www.raii.org) извне; внутренние (центральные) -- активируются входными и
прикладная и компьютерная лингвистика … 2002 -- Московский прочими нейронами и активируют входные и прочие нейроны;
семинар по когнитивной науке (очередная встреча -- 9 марта 2006 выходные (эффекторы) -- получают импульсы от центральных и
г., 18:30) 2003 -- Первая российская Интернет-конференция по входных нейронов и отвечают за выполнение действия.
когнитивной науке (Auditorium.ru), 10 февраля - 10 апреля. 57Теоретическая концепция искусственной сети Маккаллоха и
14Продолжение следует… Октябрь 2004, Казанский университет -- Питтса. Правила функционирования сети: задержки в
Первая российская конференция по когнитивной науке. Борис распространении активации одинаковы для всех нейронов сети;
Митрофанович Величковский (Москва-Дрезден-Москва). Валерий нейроны импульсируют не постоянно, а только в определенные
Дмитриевич Соловьев (Казань). моменты; каждый выходной синапс одного нейрона соответствует
15Продолжение следует… Июнь 2006, Санкт-Петербургский только одному входному синапсу следующего нейрона; на любом
университет -- Вторая российская конференция по когнитивной нейроне может сходиться несколько синапсов; входные синапсы
науке. Подробнее см. http://www.cogsci.ru -- сайт Российской вносят вклад в преодоление порога активации, при переходе через
Ассоциации Когнитивных Исследований (создана в 2004 г.). который (и только в этом случае) нейрон начинает передавать
16Компьютерная метафора познания. Специалист подобен флюсу импульс.
Человеческий мозг подобен компьютеру. 58Обучение нейронной сети. Дональд Олдинг Хебб (1904-1985).
17Основные подходы в когнитивной науке. Часть 1. Символьный Итог -- образование «нейронного ансамбля», который все быстрее
подход. активируется при каждом очередном повторении входа. Правило
18На заре когнитивной науки: символьный подход. Машина Хебба (1949): между одновременно активированными нейронами сети
Тьюринга: принципы обработки информации. пороги синаптической связи снижаются.
19На заре когнитивной науки: символьный подход. Основные 59Развитие нейронных сетей. Фрэнк Розенблатт (1928-1969),
принципы архитектуры компьютера: Джон/Янош фон Нейман Корнельский университет, США -- перцептрон (1958).
(1903-1957). 60Развитие нейронных сетей. Фрэнк Розенблатт (1928-1969),
20На заре когнитивной науки: символьный подход. Основные Корнельский университет, США. 1962 -- «Принципы нейродинамики:
принципы архитектуры компьютера: Периферические устройства перцептроны и теория мозговых механизмов»: интеграция данных
ввода-вывода; центральный процессор; оперативное запоминающее компьютерного моделирования (включая перцептрон), нейрохирургии,
устройство; постоянное запоминающее устройство. регистрации активности отдельных нейронов и т.д.
21На заре когнитивной науки: символьный подход. Принципиальная 61Упадок коннекционизма. 1969 -- Марвин Минский, Сеймур
архитектура познания: Периферические устройства ввода-вывода; Пейперт «Перцептроны»: приговор нейронным сетям? Критика
центральный процессор; оперативное запоминающее устройство; перцептронов: математическое обоснование их неэффективности в
постоянное запоминающее устройство. Сенсорные и моторные решении задач распознавания образов (в ходе поэлементного
системы; «центральный процессор»; кратковременная (рабочая) анализа связанных и несвязанных изображений теряется информация
память; долговременная память. о связанности, которую невозможно задать линейно).
22На заре когнитивной науки: символьный подход. Теория 62Упадок коннекционизма. Проблема «исключающего ИЛИ» (XOR):
информации и теория коммуникации: Клод Элвуд Шеннон (1916-2001). (0;0) (1;1) -> 0 (0;1) (1;0) -> 1.
23Модель передачи информации: Клод Элвуд Шеннон. 63Ренессанс коннекционизма. 1986 -- Дэвид Румельхарт
24На заре когнитивной науки: символьный подход. Кибернетика, (Стэнфорд), Джеймс Макклелланд (Карнеги-Меллон).
или теория управления: Норберт Винер (1894-1964). «Параллельно-распределенная переработка» (PDP).
25На заре когнитивной науки: символьный подход. Аллен Ньюэлл, 64Архитектура нейронной сети.
Герберт Саймон «Логик-теоретик» «Универсальный решатель задач». 65Основные понятия: «Нейрон» (unit, node) -- элемент сети,
26Общий решатель задач. Алгоритм. Эвристика. Мышление -- который суммирует входные сигналы и, в случае превышения порога
преобразование символов и символьных систем по определенным его активации, выдает выходной сигнал (1 или 0) , выполняющий
правилам. А. Ньюэлл, Дж. Шоу, Г. Саймон «Моделирование мышления функцию активации или торможения в соответствии с весовым
человека с помощью электронно-вычислительной машины» // коэффициентом связи между ним и последующими нейронами. Функция
Хрестоматия по психологии мышления. М.: 1981. С. 305-327. связи между элементами сети («синапса») -- умножение сигнала на
27На заре когнитивной науки: символьный подход. Дональд Эрик весовой коэффициент. Порог -- весовой коэффициент, связанный с
Бродбент (1926-1993) модель переработки информации. постоянным входным сигналом, равным 1.
28Основные допущения: Познание -- переработка информации. 66Виды архитектур: Сеть прямого распространения Сеть обратного
Линейный характер переработки: последовательный ряд блоков от распространения (рекуррентная).
входа до выхода. Блок/канал с ограниченной пропускной 67Обучение нейронной сети: «Обучение с наставником»: задачи
способностью. распознавания (заранее известен правильный ответ -> сеть
29Основные допущения: В системе переработки информации должен настраивается на выдачу ответов, максимально близких к нему).
быть защитный фильтр -- механизм ВНИМАНИЯ: Теории внимания как Алгоритм: обратное распространение ошибки (backpropagation)
отбора: Э.М. Трейсман Д. и Дж.Э. Дойч Д. Норман … «Психологический механизм»: «Предвосхищение» (результат работы
30Модели языка: Вероятностная (стохастическая) модель Дж. сети). «Истинное положение дел» (эталон).
Миллера Теория трансформационных грамматик Н. Хомского. Общее 68Обучение нейронной сети: «Обучение с наставником»: задачи
допущение: понимание и порождение речи как преобразование распознавания (заранее известен правильный ответ -> сеть
символов и их систем (словарных единиц и грамматических настраивается на выдачу ответов, максимально близких к нему).
конструкций) по определенным правилам. «Обучение без наставника»: задачи классификации (правильный
31Модели памяти: Кратковременная память: 7+2 ячейки Теория ответ неизвестен, но набор параметров относительно устойчив
двойственности памяти («постоянное запоминающее устройство» и -> раскрытие внутренней структуры данных или связей между
«оперативное запоминающее устройство») Трехкомпонентная теория образцами). Смешанные формы обучения.
памяти (сенсорный регистр -- «буфер» Дональда Бродбента -- и те 69Обучение нейронной сети: Проблема устойчивости обучения:
же системы). система обучения устойчива, если ни один из примеров обучающей
32Символьный подход к познанию. Познавательные процессы ~ выборки не изменит своей принадлежности к установленной
переработка символьной информации компьютером. Психика -- категории после определенного числа итераций (повторных
«универсальное перерабатывающее устройство». предъявлений). Феномен «переобученности» сети: хорошее
33Символьный подход к познанию. Развитие вычислительной функционирование на примерах обучающей выборки и плохое -- на
техники : от «вычислений вообще» к частным задачам Появление сходных, но не идентичных тестовых примерах. СРАВНИМ: стадия
специализированных «микропроцессоров» в пределах одной дифференциации при выработке условного рефлекса (по данным
архитектуры (видеокарта, звуковая карта, управление внешними лаборатории И.П. Павлова).
устройствами и т.д.). 70«Библия коннекционизма». Организация памяти (Макклелланд,
34Рождение модульного подхода к познанию. 1983 -- Джерри 1981): адресация по содержанию возможность «восстановления»
Фодор, «Модульность психики» (The Modularity of Mind). информации: правило «щадящего разрушения» (graceful
35Модульный подход к познанию. (с) Леда Космидес, Джон Туби. degradation).
36Модульный подход к познанию. 71«Библия коннекционизма». Последующие разработки:
37Основы модульного подхода к познанию. Нейропсихология XIX формирование у нейронной сети «социальных стереотипов».
века: речь может нарушаться при сохранности прочих функций (зона 72«Библия коннекционизма». 1986 -- Дэвид Румельхарт, Джеймс
Брока, зона Вернике). Ноэм Хомский (1988): врожденность языковой Макклелланд. Освоение языка -- ряд стадий, характерных для
способности и ее независимость от других способностей -- язык развития ребенка, в том числе стадия сверхобобщения (4-5 лет):
как отдельный «умственный орган». to play -- played to help -- helped to kiss -- kissed to go --
38Основы модульного подхода к познанию. Идея модульности went. to jump -- jumped to shout -- shouted to go … wented!
познания -- Дэвид Марр (1945-1980): «Любой большой массив goed!
вычислений должен быть разбит и реализован как набор частей, 73Преимущества сетевой архитектуры. Проблемы нейросетевого
независимых друг от друга настолько, насколько это допускает подхода. Возможность обучения Распределенное хранение
общая задача…» (1976). информации. Механизм или практический результат? Границы
39Рождение модульного подхода к познанию. Джерри Фодор (1983): пластичности субстрата и «содержательная» специализация?
общая концепция «модульности»: познание как мозаика Ограничения по типам решаемых задач.
специализированных модулей. Насколько этот принцип универсален? 74Символьные и нейросетевые модели: «сферы влияния».
40Модульный подход к познанию. Когнитивная архитектура: Символьные модели. Нейронные сети. Явные правила, формализуемые
Центральные системы: планирование, принятие решения. Модульные задачи (культурно-обусловленные общедоступные знания): например,
системы ввода. логические и математические задачи. Неявные правила,
41Критерии выделения модулей. 1. Особая сфера влияния, или «интуитивные» задачи (индивидуальные знания): умозаключение по
специализация (domain specificity): каждый модуль компетентен в аналогии, выделение фигуры на фоне и т.П. Задачи, требующие
обработке одного из видов информации или в решении одного из обучения. Задачи, требующие конечного набора знаний.
классов познавательных задач и не участвует в решении других 75Символьные и нейросетевые модели: «сферы влияния».
классов задач. Символьные модели. Нейронные сети.
42Еще критерии выделения модулей. Прямое следствие -- УЗКАЯ 76Возможности интеграции нейросетевого и символьного подходов:
СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ. 7. Закономерное разворачивание в экспертные системы. Нейронная сеть распознавание образов,
онтогенезе: ряд последовательных ступеней (собственная «история быстрые ответы на запросы сложной окружающей среды. Экспертная
развития») 8. Локализация в мозге: специфические нервные система принятие решений, логическая проверка выводов с учетом
механизмы 9. Избирательное нарушение: выпадение модуля не дополнительной информации.
сказывается на работе других модулей (пример: лицевая агнозия). 77Возможности интеграции нейросетевого и модульного подходов:
43Насколько речь модульна? Элизабет Бейтс (1947-2003). проблема врожденного и приобретенного в познании.
Недавнее появление в филогенезе Пластичность поведенческих «Наследственность» нейронной сети: количество элементов
проявлений Пластичность нервных механизмов Произвольность связей количество слоев правила и параметры распространения активации и
между обозначением и обозначаемым. Синдром Уильямса, SLI, афазии изменения весов в разных слоях. Достаточно ли этого для развития
у взрослых: неоднозначность проявлений! форм познания, характерных для человека?
44Гипотеза всеобщей модульности. Дэн Спербер: познание
«Когнитивная теория» | Когнитивная теория.ppt
http://900igr.net/kartinki/filosofija/Kognitivnaja-teorija/Kognitivnaja-teorija.html
cсылка на страницу

Наука

другие презентации о науке

«Когнитивная теория» - Принципиальная архитектура познания. Основы модульного подхода к познанию. Символьные модели. Общий решатель задач. Рождение когнитивной науки. Архитектура нейронной сети. Идея модульности познания. Теоретическая концепция искусственной сети. Когнитивная архитектура. Основные принципы архитектуры компьютера.

«Наука и творчество» - Продукты науки. Петр Климентьевич Энгельмейер. Закономерности науки как результата. Философские основания науки. Научное знание. Мозговой штурм. Решение задачи. Этика ученого. Особенности практического ума. Ценность новизны. Эссенциализм. Опоры творчества. Божественное творчество. Функциональная асимметрия полушарий головного мозга.

«Наука и образование» - Самообразование. Возрастание роли современной науки. Систематизация научных знаний. Наука – это особая система знаний. Понятия и термины. Учёный «с большой буквы». Особенности науки. Что такое наука. Система научных знаний. Черты современной науки. Каковы две стороны приоритетности образования. Научные объединения.

«Наука в современном обществе» - Функции науки. Наука в современном обществе. Андрей Дмитриевич Сахаров. Алфёров Жорес Иванович. Рассел Бертран. Вывод. Цель. Научными исследованиями в мире заняты более 5 млн человек. Свидетельство о вручении Нобелевской премии М.А. Шолохову. Научные факты. Наука в современном мире. Стокгольм. Российские академики.

«Наука и знание» - Полная обоснованность и достоверность в науке недостижимы. Научный закон. Научная программа Аристотеля. Философия науки. Философские вопросы естественных гуманитарных и технических наук. Научная программа Нового времени. Обыденное познание. Научное и ненаучное знание. Логический позитивизм. Верификация.

«Теория решения изобретательских задач» - Выявленное противоречие. Выявление «сути дела». Проблематизация в изобретательской деятельности. История ТРИЗ. Указание на наличие неразрешимых вопросов. Антипсихологизм. Противоречия. Выявление основного звена задачи. Выявление решающего противоречия. Последовательность этапов проблематизации. Технология изобретательской деятельности.

Урок

Философия

19 тем
Картинки
Презентация: Когнитивная теория | Тема: Наука | Урок: Философия | Вид: Картинки
900igr.net > Презентации по философии > Наука > Когнитивная теория.ppt