연결주의, 연결 기능 모델

두뇌의 기능을 이해하는 것은 심리학이 직면 한 가장 큰 도전 중 하나입니다.. 따라서 다양한 접근 방식과 관점이 존재합니다. 사실,인지 심리학과 튜링 기계의 출현 이후이 분야에 혁명이있었습니다. 이 순간부터 정보 처리 장치로서의 뇌를 고려하기 시작했다..

두뇌의 기능을 설명하기 위해 만들어진 첫 번째 이론은 전산적인 메타포, 그러나 곧 실패를 시작했다. 이러한 상황을 고려할 때,인지 심리학자들은 새로운 설명을 추구 할 목적으로 연결주의라고 알려진 이론을 창안했다.

그러나, 어떤 연결주의가 무엇인지를 설명하기 전에, 두뇌에 대한인지 심리학의 비전을 이해하는 것이 중요합니다. 이 방법으로, 우리는 계산적 은유의 함의와 실패를 이해할 것이다. 이러한 이유로, 우리는 다음 절에서이 심리학 분야의 주요 측면을 검토 할 것입니다.

인지 심리학과 전산 은유

인지 심리학은 인간의 두뇌를 정보 처리기로 이해합니다.. 즉, 주변 환경에서 유입되는 데이터를 코딩하고 수정하고 새로운 정보를 추출 할 수있는 시스템입니다. 또한이 새로운 데이터는 다음과 같은 연속체로 시스템에 통합됩니다. 투입물 및 산출물.

전산적인 은유는 뇌가 컴퓨터와 같다고 설명합니다.. 일련의 프로그램 된 알고리즘을 통해 투입물 일련의 정보 산출물. 이것은 처음에는이 모델에 적응하는 인간 행동을 연구 할 수 있기 때문에 처음에는 의미가있는 것처럼 보일 수 있습니다. 이제 조금 더 살펴보면이 관점에서 실패를 감지하기 시작합니다..

가장 관련있는 오류는 정보를 처리하는 속도, 우리가 수행하는 유연성 및 응답의 부정확성입니다. 우리의 뇌가 알고리즘을 프로그램했다면 다른 유형의 반응을 보입니다 : 실행되는 모든 처리 단계로 인해 느려지 며,보다 엄격하고 정확합니다. 즉, 우리는 컴퓨터와 같을 것입니다. 언뜻보기에, 우리는 이것이 사실이 아니라는 것을 관찰합니다..

우리는이 이론을 새로운 증거에 적용하려는 시도를 할 수 있지만 다른 사람들이 프로그래밍 한 알고리즘의 강성을보다 유연하고 배우기 쉽도록 변화시킬 수는 있지만 여전히 계산 메타포에서 오류를 식별 할 수 있습니다. 그리고 그것이 여기 오는 곳입니다. Connectionism은 이전의 것보다 간단하고보다 만족스러운 방식으로 뇌 정보를 처리하는 방법을 설명합니다..

연결주의 란 무엇인가??

연결주의는 계산 알고리즘을 남겨두고 상기 정보는 상기 활성화의 전파 패턴을 통해 처리된다. 그러나 이러한 패턴은 무엇입니까? 더 간단한 언어에서는 정보 입력이 뇌에 들어 오면 뉴런이 활성화되어 특정 패턴을 형성하여 특정 출력을 생성합니다. 이것은 미리 프로그램 된 알고리즘을 필요로하지 않고 신속하게 정보를 처리 할 뉴런 사이의 네트워크를 형성합니다.

이를 이해하기 위해 간단한 예를 들어 보겠습니다. 어떤 사람이 개가 무엇인지 정의하라고 알려주는 것을 상상해보십시오. 단어가 귀에 들어 오면 자동으로 당신의 뇌에서 그것과 관련된 뉴런 세트를 활성화시킬 것입니다. 이 세포 군의 활성화는 단어와 관련된 것들과 같이 연결되어있는 다른 사람들에게 확산 될 것입니다 포유 동물, 나무 껍질 o 머리카락. 그리고 이것은 이러한 특징들이 포함되어있는 패턴을 활성화시킬 것입니다. 그러면 개가 '짖는 머리카락을 가진 포유 동물'이라고 정의 할 수 있습니다..

연결 주의자 시스템의 특성

이 관점에 따르면, 인간의 두뇌가 행동하는 것처럼이 시스템이 작동하려면, 그들은 특정 조건을 충족시켜야합니다. 따라야하는 기본 속성은 다음과 같습니다.

• 활성화 전파. 이것은 뉴런이 활성화되면 뉴런이 연결된 뉴런에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이는 활성화를 촉진하거나 금지함으로써 발생할 수 있습니다. 앞의 예제에서, 개 ~을 촉진하다 포유 동물, 그러나 그들은 그것들을 파충류.
• 의 연결 학습. 학습과 경험은 뉴런 간의 연결에 영향을 미칩니다. 따라서, 우리가 머리카락을 가지고 많은 개를 볼 경우 두 개념과 관련된 뉴런 사이의 연결이 강화됩니다. 이것은 우리가 처리하는 데 도움이되는 신경 네트워크.
• 병렬 처리. 분명히 이것은 일련의 과정이 아니며, 뉴런은 하나씩 차례로 활성화되지 않습니다. 활성화는 모든 뉴런 사이에서 병렬로 전파됩니다. 둘 중 하나의 활성화 패턴을 처리해야 할 필요도없고 동시에 여러 번 지정할 수도 있습니다. 덕분에 우리는 많은 양의 데이터를 동시에 해석 할 수 있지만 용량에는 한계가 있습니다.
• 신경망. 이 시스템은 저해 및 활성화 메커니즘을 통해 함께 그룹화 된 대규모 뉴런 네트워크입니다. 이 네트워크 내에서 투입물 정보 및 산출물 행동 적 이러한 그룹은 뇌가 소유하고있는 구조화 된 정보를 나타내며 활성화 패턴은 정보의 처리가 발생하는 방식입니다..

결론

신경 기능을 해석하는이 방법은 매우 흥미로운 것뿐만 아니라 그를 둘러싼 연구는 결실로 보인다.. 현재 메모리와 언어에 관한 연결주의 시스템의 컴퓨터 시뮬레이션이 만들어졌으며 인간의 행동과 매우 유사합니다. 그러나 우리는 이것이 뇌가 작동하는 정확한 방법이라고 말할 수는 없습니다..

또한이 모델은 모든 분야에서 심리학 연구에 기여할 수있을뿐만 아니라, 또한 우리는 컴퓨팅에서 이러한 연결주의 시스템의 여러 응용을 발견합니다. 무엇보다도이 이론은 인공 지능에 관한 연구에서 돌파구가되었습니다..

결론을 내리면, 연결주의의 복잡성은이 기사에서 제기 된 것보다 훨씬 큽니다.. 여기서 우리는 그것이 실제로 무엇인지에 대한 간략화 된 버전을 발견 할 수 있으며 근사치로서 만 유용합니다. 호기심이 자극받은 경우이 이론 및 그 의미를 계속 연구하는 것을 주저하지 마십시오..

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