Что такое мышление человека: Сущность процессов мышления и мыслительной деятельности Текст научной статьи по специальности «Психологические науки» — inakhan.ru

Содержание

Сущность процессов мышления и мыслительной деятельности Текст научной статьи по специальности «Психологические науки»

Корниенко А. Ф. Сущность процессов мышления и мыслительной деятельности / А. Ф. Корниенко // Научный диалог. — 2013. — № 4 (16) : Психология. Педагогика. — С. 49-62.

УДК 159.955+159.937+159.947.5

Сущность процессов мышления и мыслительной деятельности

А. Ф. Корниенко

В статье рассматривается отличие мышления как познавательного психического процесса, протекающего в психике субъекта, от мыслительной деятельности, совершаемой человеком. Уточняются определения понятий «деятельность» и «процесс». Показано, что мышление как процесс обеспечивает отражение взаимосвязей объектов и явлений действительности и соответствующее ее понимание, доступное не только человеку, но и животным.

Мыслительная деятельность трактуется как специально организованная, сознательная активность человека, направленная на достижение понимания.

Ключевые слова: процесс мышления; мыслительная деятельность; понимание; мысль.

В учебниках психологии изложение сущности мышления обычно начинается с того, что отмечается недостаточность знаний, получаемых человеком благодаря процессам непосредственного чувственного познания, каковыми являются процессы ощущения и восприятия. Так, в учебнике А. В. Петровского и М. Г. Ярошевского указывается: «Та чувственная картина мира, которую ежедневно дают наши ощущения и восприятия, необходима, но недостаточна для его глубокого, всестороннего познания» [Петровский, 2001, с. 431]. Соответствующий раздел в учебнике С. Л. Рубинштейна начинается

словами: «Наше познание объективной действительности начинается с ощущений и восприятия. Но, начинаясь с ощущений и восприятия, познание действительности не заканчивается ими. От ощущения и восприятия оно переходит к мышлению» [Рубинштейн, 2001, с. 309].

Мышление, таким образом, признается познавательным психическим процессом, более сложным по сравнению с процессами ощущения и восприятия. Однако в характеристике любого психического процесса важным является не столько степень его сложности, сколько указание на те особенности объективной действительности, которые отражаются в психике благодаря этому процессу. В психологии практически считается общепринятым, что ощущение -простейший познавательный психический процесс, благодаря которому в психике субъекта отражаются отдельные свойства объектов и явлений действительности при их непосредственном воздействии на органы чувств. Процесс восприятия обычно рассматривается как процесс субъективного отражения отдельных объектов и явлений действительности в совокупности их свойств и качеств, и тоже при их непосредственном воздействии на органы чувств.

И, наконец, процесс мышления определяется как процесс отражения в психике взаимосвязей между объектами и явлениями действительности. Поскольку взаимосвязи между объектами не оказывают непосредственного воздействия на органы чувств, мышление, обеспечивающее получение знаний о них, является познавательным психическим процессом опосредованного отражения.

Казалось бы, с определением процесса мышления все достаточно ясно, логично и понятно. Однако последующие уточнения и варианты описания психологических механизмов мышления, которые встречаются в психологической литературе, значительно усложняют и запутывают понимание его сути.

Наиболее существенным фактором, обусловившим потерю ясности в понимании мышления, является отсутствие четкого раз-

граничения в использовании по отношению к мышлению терминов процесс и деятельность. Очень часто они используются как синонимы или упоминаются, как отмечал О. К. Тихомиров, просто через запятую [Тихомиров, 1984, с. 8]. Говоря о мыслительном процессе, С. Л. Рубинштейн утверждает: «Всякий мыслительный процесс является по своему внутреннему строению действием или актом деятельности, направленным на разрешение определенной задачи» [Рубинштейн, 2001, с. 317]. Аналогичное понимание мышления как деятельности, направленной на решение задач, представлено в работе О. К. Тихомирова: «Психологически мышление часто выступает как деятельность по решению задачи, которая определяется обычно как цель, данная в определенных условиях» [Тихомиров,

1974, с. 44].

Пытаясь разграничить использование понятий «деятельность» и «процесс» применительно к человеку, С. Л. Рубинштейн пишет: «Всякая деятельность есть вместе с тем и процесс или включает в себя процессы, но не всякий процесс выступает как деятельность человека. Под деятельностью мы будем здесь разуметь такой процесс, посредством которого реализуется то или иное отношение человека к окружающему его миру, другим людям, к задачам, которые ставит перед ним жизнь» [Рубинштейн, 2001, с.

34]. Однако если под деятельностью понимать особый процесс, то как бы мы ни определяли специфику или особенность этого процесса, деятельность в любом случае останется пусть и особым, но все-таки процессом. Точно так же, как любой особый психический процесс остается психическим процессом, а любой особый нервный процесс остается нервным процессом.

Следует отметить, что термин процесс в определении понятия «деятельность» использовал и А. Н. Леонтьев. Он рассматривал деятельность не только как сознательную форму поведения человека, как процесс, подчиненный сознательной цели, но и более ши-

роко как «систему процессов, осуществляющих взаимодействие организма <…> с предметной средой» [Леонтьев, 2000, с. 50]. Тем самым допускалась возможность использования понятия «деятельность» по отношению к любому живому организму, а не только по отношению к человеку.

Чрезвычайно широкое значение приобретает понятие «деятельность» в определении поведения, данном С. Л. Рубинштейном. «Под поведением, — пишет С. Л. Рубинштейн, — разумеют определенным образом организованную деятельность, осуществляющую связь организма с окружающей средой» [Рубинштейн, 2001, с. 102]. В данном определении понятие «деятельность» фактически становится эквивалентным предельно широкому понятию «активность» и в связи с этим вообще теряет свою специфичность по отношению к понятию «процесс».

Существование и даже допустимость столь расширительного толкования понятия «деятельность» признается Б. Ф. Ломовым, который пишет: «Не рассматривая всех используемых (и возможных) значений слова “деятельность”, отметим, что в самом широком значении оно относится к любым активным системам. В этом значении оно эквивалентно термину “активность” и, безусловно, может применяться при описании и анализе очень широкого класса явлений, в том числе и психических» [Ломов, 1984, с. 192].

Размышляя о соотношении понятий «процесс» и «деятельность», А.

В. Брушлинский высказывает мысль о том, что мышление как процесс формируется в познавательной деятельности, а сама деятельность представляет собой непрерывное взаимодействие человека с миром [Брушлинский, 1982]. Деятельность, таким образом, трактуется А. В. Брушлинским как первичное более широкое понятие, а «процесс» (по крайней мере, процесс мышления) — как вторичное, производное от «деятельности».

Очевидно, что излишне расширительные толкования базовых для психологии научных понятий и категорий вряд ли можно назвать конструктивными. Во-первых, «размывается» суть понятий, теряется их специфичность. Во-вторых, в силу образования зон перекрытия значений и смыслов использование таких понятий начинает сопровождаться побочными, порой неуместными, ассоциациями. При замене одного понятия другим представление о сущности психического явления, описываемого с помощью новых понятий, меняется. Часть свойств, наличие которых предполагалось в соответствии с семантическими нюансами и оттенками значения и смысла первоначально используемого понятия, элиминируется, и описываемому явлению начинают приписываться новые, не свойственные ему аспекты.

В результате одно и то же по сути явление понимается разными психологами по-разному, в зависимости от того, какую систему понятий они используют для его интерпретации.

Именно это и наблюдается в отношении мышления. Замена понятия «процесс» предельно расширенным понятием «деятельность», а затем сужение понятия «деятельность» до представления о ней как о присущей человеку целенаправленной, сознательной форме поведения, привела к тому, что процесс мышления стал пониматься как деятельность человека, направленная на решение задач. Такое определение мышления воспроизводится во всех современных учебниках общей психологии. В учебнике А. Г. Маклакова, например, указывается: «Мышление всегда связано с решением той или иной задачи, возникшей в процессе познания или в практической деятельности. <…> Мышление всегда начинается с вопроса, ответ на который является целью мышления» [Маклаков, 2001, с. 300].

Чтобы развести понятия «деятельность» и «процесс» и определиться с отличием мышления как психического процесса от мыс-

лительной деятельности следует, на наш взгляд, рассматривать их через призму более широкого понятия «активность». За понятием «деятельность» представляется целесообразным закрепить проявление лишь сознательной формы активности человека, которую, как отмечал Б. Ф. Ломов, можно представить, в виде вектора м» Активность > ц, где «М» — мотив, побуждающий человека к определенной форме активности; «Ц» — цель как предполагаемый и осознаваемый человеком результат реализации данной формы активности [Ломов, 1984, с. 205].

Мотив и цель выступают в деятельности в качестве ее основных атрибутивных признаков. Мотив деятельности — это осознаваемая человеком причина или потребность, которая лежит в основе его активности, побуждает и направляет его активность на достижение определенной цели. Цель деятельности — осознаваемый человеком результат, который должен быть достигнут благодаря активности, побуждаемой мотивом.

Что касается процесса, его можно определить как форму активности, не связанной с сознанием и потому присущей не только человеку, но и животным. Вместе с тем, как и деятельность, процесс, будучи особой формой активности, также характеризуется двумя признаками: наличием причины возникновения определенной активности и ее конечного результата. Процесс, как и деятельность, можно представить в виде вектора, который выглядит следующим образом: п • Активность » р, где «П» — причина возникновения активности; «Р» — конечный результат активности.

Когда причина возникновения активности осознается, что возможно только у человека, обладающего сознанием, и осознается результат активности, но не постфактум, а еще до ее реализации, как ее возможный результат, то появляются мотив и цель активности. В этом случае активность приобретает форму деятельности. Если по отношению к процессу допустима фраза «Что происхо-

дит и почему?», то по отношению к деятельности — «Что сделать и зачем?».

Конечно же, при осуществлении человеком любой деятельности протекают различные психические процессы. Рассматривая мышление как деятельность, О. К. Тихомиров, тем не менее, считал полезным сохранить различие между понятиями «деятельность» и «процесс». Процессы он предлагал рассматривать как составляющие деятельности: «Деятельность, в том числе мыслительная, реализуется параллельными процессами, происходящими на различных уровнях, взаимодействующими между собой» [Тихомиров,

1975, с. 13]. Однако деятельность, хотя и реализуется за счет процессов, сама по себе процессом не является, как и процесс не является деятельностью.

В соответствии с общим определением деятельности можно сказать, что если человек ставит перед собой какую-либо цель и стремиться к ее достижению, то он осуществляет деятельность. Наименование, или вид, деятельности определяется ее целью, достижение которой обеспечивается функционированием различных психических процессов — и познавательных, и эмоциональных, и волевых.

Если человек поставил перед собой цель что-то вспомнить, то он начинает осуществлять мнемическую деятельность. При этом определенным образом активизируются и организуются все психические процессы, но процессы памяти, очевидно, доминируют. Если человеку нужно что-то увидеть или более внимательно рассмотреть, начинается осуществление перцептивной деятельности, в реализации которой доминирующими оказываются процессы восприятия. Когда мы говорим о мыслительной деятельности, то естественно допустить, что она реализуется на основе процессов мышления. Что же касается цели мыслительной деятельности, то для ее определения необходимо прежде всего определиться с результатом процесса мышления.

Одним из определений, в котором указывается не только функциональная специфика мышления как процесса психического отражения, но и его специфический результат, является определение В. И. Гинецинского, согласно которому «мышление — процесс отражения связей и отношений, недоступных непосредственному чувственному восприятию, сопровождающийся переживанием чувства понятности (понимания) ситуации» [Гинецинский, 1997, с. 178]. В данном определении в качестве специфического результата мышления указывается появление чувства понятности или понимания. Однако следует отметить, что, по мнению В. В. Знакова, сущность понимания и характер его соотношения с мышлением является «проблемной областью психологии мышления, которая изучена явно недостаточно» [Знаков, 1991, с. 19]. Далее он отмечает: «Исследователи до сих пор испытывают трудности с указанием той роли, которую понимание играет в мыслительной деятельности, с определением того, является ли оно компонентом, стороной, видом или одним из процессов мышления» [Там же].

С нашей точки зрения, понимание все же можно рассматривать как результат мышления, и оно означает как то, что в психике возникает отражение взаимосвязей объектов и явлений действительности, так и то, что в ней образуется определенная система связей между образами, в которых отражаются эти объекты и явления действительности. Образование в психике субъекта системы связей между образами и есть то самое понимание, которое в силу наличия у человека сознания может им переживаться. У животных, у которых нет сознания, но есть процессы мышления, связи между образами благодаря процессам мышления могут возникать. Соответственно, может возникать и понимание, которое, однако, не может осознаваться и потому не может переживаться.

Когда мы, имея в виду человека, говорим, что «он понимает», это означает, что человек осознает результаты процесса мышления,

протекающего в его психике, как процесса, в результате которого в психике образуются связи между определенными образами (или знаниями о чем-то). В то же время когда мы говорим «он пытается понять», это означает, что человек осуществляет мыслительную деятельность, направленную на установление связей между возникающими в его психике отдельными образами или отдельными знаниями. В связи с отсутствием сознания у животных использование по отношению к ним выражения «они понимают» следует признать некорректным. Животные не понимают, потому что у них нет сознания, но у них возникает понимание, потому что есть процессы мышления.

Если результатом процесса мышления является понимание, значит, целью мыслительной деятельности является не решение задачи, как это принято считать, а стремление что-то понять в этой задаче, найти и установить определенные связи и отношения между условиями, требованиями и отдельными параметрами задачи. Такое понимание цели мыслительной деятельности можно найти и в работе С. Л. Рубинштейна: «Начальным моментом мыслительного процесса обычно является проблемная ситуация. Мыслить человек начинает, когда у него появляется потребность что-то понять» [Рубинштейн, 2001, с. 317]. Поскольку понять — значит добиться понимания, можно сказать, что понимание, рассматриваемое в контексте мыслительной деятельности, выступает в качестве ее цели. При достижении цели понимание начинает выступать и в качестве результата мыслительной деятельности. Однако, рассматривая процесс мышления, мы можем говорить о понимании лишь как о его результате.

Вторым обстоятельством, обусловившим появление в психологии проблемы с пониманием сути мышления, является необоснованное признание «монопольной» принадлежности мышления только человеку. Типичная в этом смысле точка зрения на приро-

ду мышления представлена в высказывании Л. М. Веккера: «Если все предшествующие уровни и формы образной («чувственной») психики действительно являются результатом общебиологической фазы эволюции <…>, то по отношению к мышлению ситуация обратная. Совместная деятельность и общение <.> являются необходимой причиной или предпосылкой, а мышление — следствием или результатом» [Веккер, 2000, с. 169]. По мнению Л. М. Веккера, биологическая детерминация эволюционного развития психики ограничивается лишь уровнем развития сенсорно-перцептивных процессов. Далее она дополняется детерминацией социальной, которая и становится непосредственной предпосылкой и главным фактором развития мыслительных процессов.

В основе такого рода антропоцентрических представлений о сущности мышления лежат идеи неразрывной связи «мышления и речи», а также «мысли и слова». Конечно же, если утверждать, что мышление не может существовать без речи, а мысль без слова, то ничего более не остается, как признать наличие мышления лишь у человека и, соответственно, отсутствие его у животных. Но если рассматривать мышление как процесс образования связей между образами, то оно может иметь место и без речи, и без слова [Корниенко, 2009].

Очевидно, что совокупность взаимосвязанных образов или знаний, образующаяся в психике в результате процессов мышления, представляет собой новый, более сложный образ и новое, более сложное знание, для обозначения которого нами предлагается использовать всем хорошо известное, но не имеющее строго научного определения понятие «мысль» [Корниенко, 2012]. В этом случае можно сказать, что в результате процесса мышления в психике субъекта (носителя психики) возникает мысль, а появление мысли означает появление понимания. Вновь образовавшаяся мысль, представляя собой новый образ (новое знание), благодаря процес-

сам мышления может связываться с другими образами (знаниями), или мыслями. Таким образом, в психике могут образовываться как отдельные цепочки, так и целая система взаимосвязанных мыслей.

Образование цепочек из мыслей может происходить как сук-цессивно (последовательно), так и симультанно (одномоментно). В случае, если последовательность в установлении связей между мыслями приобретает целенаправленный характер, мы может говорить о возникновении произвольной регуляции процесса мышления и появлении мыслительной деятельности в форме размышления. Для обозначения симультанного механизма в образовании совокупности взаимосвязанных мыслей (образов или знаний) можно использовать понятие «инсайт», введенное В. Кёлером [Кёлер, 1981]. У человека как разумного существа, обладающего сознанием, возникновение инсайта (или спонтанного понимания) обычно осознается, т. е. происходит осознание понимания. Как правило, такие случаи осознания человеком спонтанного понимания чего-либо сопровождаются всплеском эмоциональных реакций в форме специфических переживаний, которые человек при наличии речи может выразить в словесной форме, например, возгласом «Эврика!».

В словесной форме человек может выражать не только сам факт появления мысли, но и содержание мысли. Вербальное выражение содержания мысли есть не что иное, как суждение. Если же человек в вербальной форме пытается выразить содержание не одной мысли, а цепочки мыслей, то это уже будет не суждение, а попытка рассуждения. Поскольку и суждения, и рассуждения предназначены для восприятия и понимания их содержания другим человеком, то есть являются целенаправленными, их можно рассматривать как проявление особой коммуникативной деятельности человека. В реализации этой деятельности, несомненно, принимают участие как процессы мышления, таки другие психические процессы, в частности процессы восприятия и памяти. Но непременным условием реали-

зации коммуникативной деятельности является и наличие мыслительной деятельности, равно как и перцептивной, и мнемической.

Подводя итог нашим рассуждениям, можно сказать, что вопрос о сущности процесса мышления и мыслительной деятельности требует обстоятельных научных дискуссий и научного диалога не только между учеными-психологами, но и между представителями других, смежных наук. Представленное в статье авторское понимание специфики мышления как познавательного психического процесса, результатом которого является возникновение понимания, и специфики мыслительной деятельности как специально организованной и сознательно регулируемой активности человека, направленной на достижение понимания, конечно же, может быть оспорено или подвергнуто критическому анализу. Но для этого нужно будет привести достаточно веские контраргументы и изложить свои логически и содержательно непротиворечивые соображения, мысли относительно обсуждаемых понятий. В результате мы получим новые знания и новые мысли, которые позволят продолжить научную дискуссию и будут способствовать развитию как психологии, так и науки в целом.

Литература

1. Брушлинский А. В. Мышление как процесс и проблема деятельности / А. В. Брушлинский // Вопросы психологии. — 1982. — № 2. — С. 28-40.

2. Веккер Л. М. Психика и реальность : единая теория психических процессов / Л.М. Веккер. — Москва : Смысл; Per Se, 2000. — 685 с.

3. Гинецинский В. И. Пропедевтический курс общей психологии : учебное пособие / В. И. Гинецинский. — Санкт-Петербург : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1997. — 200 с.

4. Знаков В. В. Понимание как проблема психологии мышления / В. В. Знаков // Вопросы психологии. — 1991. — № 1. — С. 18-26.

5. Кёлер В. Исследование интеллекта человекоподобных обезьян / В. Кёлер // Хрестоматия по общей психологии : психология мышления / под ред. Ю. Б. Гиппенрейтор, В. В. Петухова. — Москва : Изд-во Моск. унта, 1981. — С. 235-249.

6. Корниенко А. Ф. Взаимосвязь языка, мышления и сознания / А.Ф. Корниенко // Язык и мышление : психологические и лингвистические аспекты : материалы XII-й Международной научной конференции (Ульяновск, 16-19 мая 2012 г.). — Москва : Ин-т языкознания РАН ; Ульяновск : Ульяновский гос. ун-т, 2012. — С. 40-42.

7. Корниенко А. Ф. Процессы мышления, понимания, сознания и осознания / А.Ф. Корниенко // Психология когнитивных процессов (сборник статей) / под ред. А. Г. Егорова, В. В. Селиванова. — Смоленск : Универсум, 2009. — С. 47-54.

8. Леонтьев А. Н. Лекции по общей психологии / А. Н. Леонтьев. — Москва : Смысл, 2000. — 511 с.

9. Ломов Б. Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии / Б. Ф. Ломов. — Москва : Наука, 1984. — 445 с.

10. Маклаков А. Г. Общая психология / А. Г. Маклаков. — Санкт-Петербург : Питер, 2001. — 592 с.

11. Петровский А. В. Психология / А. В. Петровский, М. Г. Ярошев-ский. — Москва : Академия ; Высшая школа, 2000. — 512 с.

12. Рубинштейн С. Л. Основы общей психологии / С. Л. Рубинштейн. -Санкт-Петербург : Питер, 2001. — 720 с.

13. Тихомиров О. К. Актуальные проблемы развития психологической теории мышления / О. К. Тихомиров // Психологические исследования творческой деятельности. — Москва : Наука, 1975. — С. 5-22.

14. Тихомиров О. К. Информационная и психологическая теория мышления / О. К. Тихомиров // Вопросы психологии. — 1974. — № 1. — С. 40-48.

15. Тихомиров О. К. Психология мышления : учебное пособие / О. К. Тихомиров. — Москва : Изд-во Моск. ун-та, 1984. — 272 с.

Essence of Thinking Processes and Thinking Activity

A. Kornienko

The article covers the difference between the thinking as a cognitive mental process running in the subject’s mind and the thinking activity conducted by a human being. Definitions of the «activity» and «process» notions are specified. It is shown

that thinking as a process secures reflecting the interrelation between objects and phenomena of the reality as well as its appropriate understanding which is comprehensible not only to a human being, but also to an animal as well. The thinking activity is interpreted as an intentionally organized mental activity of a human being aimed at achieving understanding.

Key words: thinking process; thinking activity;

understanding; thought.

Корниенко Александр Федорович, кандидат психологических наук, доцент кафедры психологии, Академия социального образования (Казань), [email protected].

Kornienko, A., PhD in Psychology, associate professor, Department of Psychology, Academy of Social Education (Kazan), [email protected].

Образовательное направление «Визуальное мышление: теория и практика»

Владение визуальным мышлением — один из главных показателей творческой личности, один из важнейших инструментов человека как конструктора и изобретателя собственной жизни.

Природа человеческого мозга — гармонична, построена на балансе вербального и визуального мыслительных начал.

Но в полной ли мере мы пользуемся визуальным мышлением?

Как развить в себе умение визуально мыслить?

Как известно, мозг человека имеет два полушария. Левое полушарие отвечает за работу вербального мышления, а правое — визуального мышления. Вербальное мышление порождает абстрактные понятия, а визуальное мышление — наглядные образы, т. е. визуальные понятия.

Человек начинает свой мыслительный путь в жизни с оперирования визуальными понятиями. Но традиционная система образования основные усилия направляет на развитие левого полушария и, следовательно, абстрактно-логического мышления, а правое полушарие, тем временем, постепенно атрофируется. И визуальное мышление остается в зачаточном состоянии развития.

При этом большую часть информации о мире мы получаем при помощи зрения. Визуальное мышление жизненно необходимо человеку. Каждый день, пользуясь визуальным мышлением, мы складываем множество картин: мы сближаем далекое, видим сходства, разделяем близкое, противопоставляем, обобщаем, формируем целое. Мы все это делаем, даже не касаясь видимых объектов. Так мы создаем видимый мир, и в целом, день за днем, создаем образ своей жизни.

Сегодня произошел переход от традиционных ценностей к инновационным. В новой парадигме «человек успешный» — это личностный комплекс, включающий талант, развитое воображение, креативность, умение планировать и видеть каждое явление в перспективе, в развитии. Развитие творческого визуального мышления создает предпосылки становления подобного личностного комплекса.

Технологии развития визуального мышления у студентов высших учебных заведений были впервые теоретически и практически разработаны Рудольфом Арнхеймом в 1960-е годы в университете Беркли, США. Результаты теоретических изысканий Р. Арнхейма зафиксированы в книге «Visual Thinking» (Berkeley, 1997).

В 1980-х годы сложилось исследовательское направление «визуальные исследования». В 1990-е-2000-е годы в Красноярском государственном университете В.И. Жуковским была осуществлена программа внедрения программы дисциплин эстетического цикла в сферу обучения студентов гуманитарного, технического и естественно-научного профилей, направленная на развитие визуального мышления.

Сегодня программа развития визуального мышления применяется во многих образовательных учреждениях мира. Образовательные программы по визуальным исследованиям и применению визуального мышления в различных научных, социальных и профессиональных сферах существуют в Йельском, Колумбийском университетах, а также в Гарварде, Хьюстоне, Беркли, Санта Круз, Чикаго, Торонто, Эдинбурге, Данди, Манчестере, Ричмонде, Абердине, Тромсо, Берлине.

В России в НИУ ВШЭ действует программа «Визуальная культура», одной из основных задач которой является изучение технологий визуальной репрезентации, оказывающей структурирующее воздействие на все сферы жизни современного общества: экономику, политику, науку.

Образовательное направление «Визуальное мышление: теория и практика» в SibFU Honors College соответствует актуальным образовательным тенденциям ведущих вузов мира и при этом обладает оригинальностью и своеобразием, присущим красноярской научной школе визуального мышления.

Развить визуальное мышление можно лишь в ходе постоянной, внимательной и длительной работы с готовыми продуктами визуально-мыслительной деятельности. Ярким примером таких продуктов являются произведения изобразительного искусства. Общение с произведениями искусства развивает визуальное мышление и выводит на качественно новый уровень способности человека формировать образ самого себя и своей жизни. Наращивая собственную визуально-мыслительную компетентность через диалоги с произведениями искусства, зритель сначала изучает уже созданные схемы мироотношения, а затем учится создавать свои.

Образовательный потенциал произведения изобразительного искусства можно эффективно использовать для развития когнитивных способностей студентов. Образовательный потенциал произведения искусства позволяет развить способности человека к самомоделированию, творчеству.

Образовательное направление «Визуальное мышление: теория и практика» посвящено развитию способностей проектирования, моделирования и оперирования наглядными образами. Эти навыки необходимы для студентов всех специальностей СФУ. Технологии визуального мышления направлены на развитие пространственного видения и способностей моделирования процессов, составляющих объект исследования в науке. Особенно навыки визуального мышления важны для инженеров, физиков, математиков, программистов, дизайнеров, архитекторов, искусствоведов, культурологов.

Образовательное движение по направлению «Визуальное мышление: теория и практика» предполагает освоение студентами произведений искусства как гносеологических и онтологических моделей в действии, предполагающим активное развитие профессиональных, социально-личностных и обще-мировоззренческих компетенций.

Задачи образовательного направления:

раскрытие функций развития визуального мышления в высшем образовании;
раскрытие роли произведений изобразительного искусства в развитии визуального мышления студентов различных направлений бакалавриата СФУ;
раскрытие основ теории визуальной культуры и визуальных искусств;
раскрытие произведений изобразительного искусства в качестве моделей мировоззренческого ориентирования человека;
освоение технологий развития визуального мышления;
овладение практикой создания продуктов визуального мышления – моделей научных, профессиональных и мировоззренческих концептов;
определение роли визуального мышления в сфере профессиональной научно-технической деятельности выпускника СФУ.

Развитое визуальное мышление — это:

способность связывать значения разных визуальных образов в единую целостную систему;
умение видеть структуру,
способность видеть целое,
умение видеть роль части в сложении целого;
умение постигать и моделировать не то, что есть, но то, что может быть.

Развитое визуальное мышление — необходимый компонент успешной профессиональной деятельности, позволяющий:

осуществлять проектную деятельность,
методологически выстраивать последовательность этапов достижения цели,
прогнозировать ход профессиональной деятельности,
наглядно представлять результаты работы,
визуально моделировать конструкты любых явлений и ситуаций,
выстраивать коммуникацию с недоступным материалом посредством его наглядного образа и так познавать исследуемое явление,
работать с моделями, созданными в сфере профессиональной деятельности, понимать их внутреннее устройство и особенности функционирования;
кристаллизовать продукты воображения для перевода их в объекты и события реальности.

Визуальное мышление структурирует картину мира, позволяет постигать целостность мира и фиксировать свое место в нем.

Структура и содержание образовательного направления

Реализация образовательного направления «Визуальное мышление: теория и практика» осуществляется в течение одного семестра. Всего 144 часа, из которых 72 часа — контактная работа в аудитории и 72 часа — самостоятельная проектная работа студентов.

Занятия посвящены следующим образовательным событиям:

определение стартового и итогового уровней развития визуального мышления;
освоение и апробация технологий развития визуального мышления;
обсуждение и раскрытие функций визуального мышления в высшем образовании;
открытие значения визуального мышления в профессиональной деятельности;
раскрытие содержания продуктов научной и творческой визуально-мыслительной деятельности;
мировоззренческое моделирование и мировоззренческое ориентирование;
трансформация качеств зрителя в качества умозрителя;
моделирование социально-значимых, научных и профессионально-ориентированных концептов;
освоение визуально-мыслительного содержания произведений изобразительного искусства;
создание продуктов визуальной мыследеятельности;
презентация продуктов визуально-мыслительного творчества.

Самостоятельная работа включает в себя следующие виды образовательной деятельности:

опыты графической визуализации;
создание индивидуальных проектов визуально-мыслительного творчества и арт-проектов;
анализ произведений изобразительного искусства как наглядных мировоззренческих моделей;
самостоятельный анализ научных, научно-технических, профессиональных, социальных моделей.

Тематика занятий

Визуализация как основа культурного творчества.
Сущность визуального мышления.
Сравнение вербального и визуального мышления: сходства и различия.
Функции визуального мышления: онтологическая, гносеологическая, методологическая, коммуникативная.
Образ визуального мышления как продукт завершенной теории.
Визуальное понятие — что это?
Эвристическая функция образов визуального мышления научной картины мира.
Место художественных образов среди продуктов визуального мышления.
Место искусства в визуально-мыслительной деятельности человечества.
Произведение искусства как визуальная модель мироотношения, картина мира.
Произведение искусства как носитель визуально-мыслительных операций.
Правила художественной коммуникации как правила визуально-мыслительного развития человека.
Человек-зритель и человек-умозритель: сходства, различия, правила взаимоотношения.
Мировоззренческое моделирование и мировоззренческое ориентирование при помощи произведения искусства.
Студенческий возраст и технологии визуально-мыслительной деятельности: актуальность, необходимость и перспективы освоения. Проектирование и моделирование как направления ведущей деятельности личности студенческого возраста.
Общечеловеческий аспект актуальности развития визуально-мыслительной деятельности.
Профессиональный аспект актуальности развития визуального мышления.
Направления визуально-мыслительного моделирования в научно-технической деятельности профессионала.

Образовательные Игры Визуализации проводятся на материале таких произведений научной и художественной визуальной деятельности, как модель молекулы ДНК, модель атома, модель солнечной системы, модель структуры психики, картографические схемы, произведения архитектуры (Парфенон, Колизей, Пантеон, собор Святой Софии в Константинополе, собор Нотр Дам в Реймсе), инженерного творчества (Эйфелева башня) и произведения изобразительного искусства («Афинская школа» Рафаэля Санти, «Клятва Горациев» Ж.-Л. Давида, «Откуда мы? Кто мы? Куда мы идем?» П. Гогена, «Англичанин в Москве» и «Черный супрематический квадрат» К. Малевича, «Герника» П. Пикассо).

Ведущий образовательного направления

Мария Владимировна Тарасова, искусствовед, кандидат философских наук, доцент кафедры культурологии Гуманитарного института Сибирского федерального университета.

Сфера научных интересов: философия образования, философия искусства, теория визуального мышления и художественной коммуникации, теория использования произведений изобразительного искусства в качестве действенных образовательных механизмов развития личности.

Результаты научных исследований представлены в следующих работах:

Тарасова М. В. Теория и практика диалога зрителя и произведения искусства: монография. — Красноярск: Сиб. фед. ун-т. — 2015. — 236 с.
Жуковский В. И., Тарасова М. В. и др. Образовательная функция художественной культуры : коллективная монография. — Красноярск: Сиб. фед. ун-т, 2013. — 222 с.
Тарасова М. В. Культура и образование: принципы взаимодействия: монография. — Красноярск: Сиб. фед. ун-т, 2012. — 360 с.
Тарасова М.В., Жуковский В.И. Коммуникативные основы художественной культуры : монография. – Красноярск: Сиб.фед.ун-т, 2010. – 145 с.
Тарасова М.В. Наглядные образы визуального мышления в процессе обучения студентов высшей школы / М.В. Тарасова, В.И. Жуковский // Alma mater (Вестник высшей школы). – 2015. — № 10. – С.50-56.
Тарасова М.В., Жуковский В.И. Роль визуального мышления в высшем образовании // Искусство и образование. № 3(83), 2013. С.7-16.
Тарасова М.В. Влияние изобразительного искусства на развитие визуального мышления в высшей школе // Личность и культура. № 5, 2014. – С.81-85.
Тарасова М.В. Перспективы развития визуального мышления в высшем образовании // Молодежь и наука. — Красноярск: Сиб.федер.ун-т, 2014. — Режим доступа: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2014/directions.html
Тарасова М.В. Роль развития визуального мышления в повышении качества высшего образования // Повышение качества высшего профессионального образования. – Красноярск: СФУ, 2009. – С.191-195.
Тарасова М.В. Образовательный потенциал эталонов художественной культуры / М.В. Тарасова // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств, № 6, 2010. – С. 144-149.
Тарасова М.В., Жуковский В.И. Образовательные возможности художественной культуры. // Искусство и образование. № 6, 2011. – С.39-48.
Тарасова М.В. Образовательные возможности идеала культуры: Эйфелева башня // Обсерватория культуры, № 8, 2012. – С.97-103.

С материалами научной деятельности Марии Тарасовой по визуальному мышлению можно познакомиться на сайте «Образование через искусство».

Мышление — Психологос

Фильм «Мышление животных и культура»

Мышление нередко определяют как способность к решению новых, экстренно возникающих задач в ситуациях, где прежние, уже известные решения не срабатывают. Творческое и конструктивное, развитое мышление действительно способно справляться с такими задачами, но это не значит, что если кто-то не нашел творческого решения в новой для него ситуации, у него мышление отсутствовало. В своих простейших формах мышление, как процесс, это всего лишь переработка информации в потоке течения мыслей, образов и ощущений.

Само по себе большим достоинством это не является: мыслят все и всегда, включая пауков и ворон, а переработка информации может быть и пустым, и деструктивным процессом. И инсайт, и бред – все это проявления процесса мышления.

Мышление может происходить в самых разных формах, разном стиле и с разным качеством: оно может быть разной степени связности, логичности и целесообразности, быть бредом и образцом великой мудрости, эффективным и пустым.

Мышление — очень личностное явление, и его видов можно выделить столько же, сколько типов характера и других личностных особенностей: мышление ленивое и бодрое, импульсивное и рассудительное, некритичное и критичное, позитивное и негативное, прямолинейное и гибкое, мышление процессника и мышление результатника, дикое и цивилизованное, мужское и женское.

Когда описывается «просто мышление», как правило, подразумевается мышление мужское. Мужчина чаще готов рассмотреть происходящее объективно, у женщины все пропитано чувствами и субъективностью. Мужчина чаще опирается на логику, женщина — на интуицию, чувства и ощущения.

Мышление — это просто течение мыслей, картинок и смыслов. Вялотекующее мышление просто занимает голову интеллектуальным барахлом, грамотное мышление дает видение и понимание, как что-то соотносится с другим, как что-то принадлежит другому. Если человек в процессе мышления делает специальную работу анализа — частное и общее, причина и следствие, процесс — результат — его мышление становится осмысленным. Такое мышление нацелено на понимание сути проблемы и поиск решения, которое может работать в ряде аналогичных ситуаций. Такое мышление приветствуется в науке, в повседневной же жизни нередко более эффективным оказывается другой тип мышления: сообразительность. Сообразительность — тип мышления, когда без глубокого анализа человек ищет самые простые, а главное быстрые решения, которые любым образом ту или иную задачу решают. Сообразительный студент заучит, а не будет затруднять себя действительным пониманием, спишет или заговорит преподавателя, и потратит на экзамен меньше времени, нежели его более серьезно настроенный на учебу сокурсник. Сообразительный человек не всегда честен, не всегда дальновиден, но он ситуативно эффективен, и его ходы и увертки иногда выручают его лучше, чем глубокое мышление честного и прямого человека рядом с ним.

Мышление — один из инструментов у думающего человека, который решает жизненные задачи. Конечный или промежуточный продукт мышления — образ действия или, в свернутом виде, мысль. Насколько та или иная мысль ценна, является ли она чем-то нужным или это только барахло, захламляющее голову — вопрос уже другой. В личной и деловой жизни оказывается не так важен конкретный тип мышления — словесный или образный, как способность человека к мышлению и привычка человека мышлением пользоваться. Развитое мышление — мышление продуктивное и адекватное, и такое мышление вырабатывается только у тех людей, которые думать приучены. Такое развитое мышление — уже не просто психическая функция, это важнейшее качество личности, в должной мере развитое не у всех и в этом смысле — для некоторых людей не характерное.

Мышление происходит на разных уровнях. На поверхности — произвольные мысли, осознаваемые и контролируемые. Ниже, внутри нас — автоматические мысли, навязанные стереотипы мышления. И в глубине — базовые схемы и когнитивные убеждения, живущие в нас, как правило, бессознательно. См.→

Не всякое мышление — благо. Иногда оно может в жизни мешать, поскольку в некоторых случаях действия на уровне рефлексов и привычек оказываются более успешными, нежели после долгого или неудачного обдумывания… Голова может мешать, если она кривая, мысли могут отвлекать и сбивать, если они пустые или негативные. И что делать? Смотри, как избавляться от назойливых мыслей и шире — Управление мышлением.

Развитие мышления

Мышление можно развивать, увеличивая его скорость, осмысленность, глубину и свободу. Мышление можно делать более конкретным, позитивным и рабочим. Обучение мышлению — одна из главных задач обучения. Даже животных сейчас учат мыслить. А сколько времени посвятили вы развитию собственного мышления? См.→

Думают ли животные? Большинство тех, у кого живут домашние питомцы, в этом абсолютно уверены.

Анализ и связи понятия Мышление

Мышление и ум, Мыслить и думать, Мышление и восприятие, Мышление и эмоциональность, Мышление и язык, Мышление и проговаривание во внутренней речи. См.→

Мышление может быть нарушено. См.→

Виртуальная реальность изменяет мышление человека

Журналист Re/Code Эрик Джонсон (Eric Johnson) недавно написал интересную статью о том, как виртуальная реальность способна повлиять на мышление человека. Он привёл пример исследований Лаборатории виртуального взаимодействия людей при Стэндфордском университете. Сотрудники этого научного центра изучают, к каким последствиям для человека может привести пережитый в очках VR опыт.

В рамках одного из исследований участников разделили на две группы. Первая группа села в виртуальный вертолёт и бесцельно пролетела над городом. Второй группе вместо вертолёта дали тело и способности супермена и попросили, используя способность летать, быстро разнести лекарства для детей-диабетиков. После окончания сессии в очках виртуальной реальности наступал реальный тест: учёный якобы случайно рассыпал на пол мелкие предметы, и испытуемые, которым пришлось побыть в теле супергероя, были более склонны к тому, чтобы помочь собрать упавшие вещи.

В рамках ещё одного исследования для опыта были выбраны белые мужчины, которых помещали в тело женщины с чёрным цветом кожи. Затем они подвергались дискриминации со стороны виртуального человека. Впоследствии испытуемые утверждали, что они с меньшей долей вероятности будут вести себя предвзято по отношению к людям.

Финансовый директор компании Condition One, которая разрабатывает контент для очков Oculus Rift, прокомментировал этот процесс изменения в мышлении: «Будь здесь моя мама, она бы сказала, что если вам удастся вызвать у человека сопереживание, он начнёт думать».

Одним из людей, которые уже используют влияние VR на практике, является режиссёр фильма «Как выжить в тюрьме» (“The Survivor’s Guide to Prison ”) Мэтью Кук (Matthew Cooke). «Одно дело, когда описываешь что-либо, и совсем другое, когда ты переживаешь это… Просмотр (симулятора — ред.) действительно позволяет пережить ужас у себя дома», — заявил Кук.

В сотрудничестве со студией Ryot Creative он разрабатывает симулятор одиночного заключения, рассчитывая привлечь внимание к данному типу наказания заключённых.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

7.16. Мышление человека и животных

ИИ обучается быстрее по алгоритмам, похожим на мышление человека

ИИ может функционировать как человеческий мозг, если он запрограммирован на использование схожих алгоритмов обучения для новых объектов.

В новом исследовании группа ученых объясняет, как новый подход значительно улучшает способность программного обеспечения ИИ быстро изучать новые визуальные концепции.

Люди могут быстро и хорошо изучать новые визуальные концепции на основе немногочисленных данных — иногда достаточно лишь одного примера. Даже трех-четырехмесячные младенцы могут легко научиться распознавать зебр и отличать их от кошек, лошадей и жирафов. Но компьютерам обычно нужно «видеть» множество примеров одного и того же объекта, чтобы узнать, что это такое, объясняет Ризенхубер.
Поэтому необходимо было разработать программное обеспечение для определения взаимосвязей между целыми визуальными категориями, вместо того чтобы пытаться использовать более стандартный подход к идентификации объекта с использованием только низкоуровневой и промежуточной информации, такой как форма и цвет.
Группа ученых обнаружила, что искусственные нейронные сети, которые представляют объекты с точки зрения ранее изученных концепций, усваивают новые визуальные концепции значительно быстрее.
Дело в том, что врхитектура мозга, лежащая в основе изучения визуальных концепций человека, основана на нейронных сетях, участвующих в распознавании объектов. Считается, что передняя височная доля мозга содержит «абстрактные» представления, выходящие за рамки формы. Эти сложные нейронные иерархии для визуального распознавания позволяют людям изучать новые задачи и, что особенно важно, использовать ранее полученные знания.
Несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, зрительная система человека по-прежнему остается золотым стандартом с точки зрения способности делать обобщения на нескольких примерах: она может надежно работать с вариациями изображения и четко анализирует происходящее вокруг.
Читать далее:
Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят
Посмотрите на самые красивые снимки «Хаббла». Что увидел телескоп за 30 лет?
Названо растение, которому не страшно изменение климата. Им питается миллиард человек
Что такое критическое мышление и зачем оно современному человеку? || How to read media?
Что такое критическое мышление? Это особая способность человека. Например, как способность хорошо танцевать. Одни люди танцуют лучше, другие хуже. Один может свое мышление использовать лучше, чем другой. Когда мы говорим «критическое мышление», то имеем в виду способность использовать мышление для решения разных, интеллектуальных и не очень, задач. То есть, использовать мышление как орудие или инструмент — целенаправленно и осмысленно.
В чем подвох. Человек чаще всего не различает внутри своего сознания сам процесс мышления — и выбор наилучшего способа об этом «чем-то» мыслить. Например, мы все знаем про когнитивные искажения — какие-то встроенные ошибки мышления, основанные на его природных недостатках или особенностях человеческой психики. Казалось бы, что проще? Раз мы знаем о них, то можно их избегать. Но это не всегда получается. Люди хорошо видят свои ошибки при ретроспективном анализе — когда начинают разбираться, почему «все не получилось». А в процессе самого принятия решения им это не всегда удается.
Этот эффект заметил еще Френсис Бэкон в 16 веке. В своей теории «идолов», то есть когнитивных искажений, мешающих познанию, он отметил, что разум человека не может в своем восприятии мира различить две слившиеся части — результат восприятия и то, как на него повлияли искажения, возникающие вследствие работы самого разума.
Иными словами, если мы решим описать наш разум в терминах теории информации, то он может быть представлен как информационный канал, который имеет внутренние шумы и помехи, искажающие транслируемую им информацию. Мы ведь одновременно можем и мыслить, и наблюдать за своим мышлением, воспринимать и наблюдать за своим восприятием. Мы одновременно и канал информации, и наблюдатель. Вот в этом и проблема. «Наблюдатель» в нас не замечает искажений и шумов в «канале информации», поскольку он — и то, и другое.
Получается, нам нужна особая учебная дисциплина, которая бы тренировала человека эффективно пользоваться своим умом. Так, чтобы в процессе восприятия и обработки данных он мог корректировать возникающие помехи. Тем более, что слабостями человеческого разума пользуются пропагандисты, желтые медиа, рекламщики. Нужно уметь им противостоять, чтобы не так легко попадаться на их удочки.
Первые системные попытки создать такую дисциплину были предприняты в США в 1930-х годах прошлого века. Федеральная администрация президента Рузвельта искала способы противостояния могущественным корпорациям в борьбе за умы избирателей. Корпорации пытались манипулировать сознанием масс с помощью медиа и пиар-технологии, созданной Эдвардом Бернейсом, одним из первых в США специалистов по PR, на основе фрейдистской теории массовой и индивидуальной психики человека. Федеральные же власти США через обучающие фильмы рассказывали избирателям, как отслеживать такие манипуляции медиа. Позже в американских университетах начали появляться учебные курсы по критическому мышлению. Возникли общественные организации, насаждающие культуру критического мышления в обществе.
Сейчас подобные учебные дисциплины распространяются и в России. Это не обучение людей думать, а обучение использовать ресурсы собственного мышления. В сферу обучения критически мыслить входит и умение разоблачать фейки, и в целом медиаграмотность.
Иммануил Кант в своей «Критике чистого разума» рассуждает о двух типах суждений — аналитических и синтетических. Аналитические характерны тем, что их «субъект уже содержит в себе предикат». То есть, выводы содержатся в самом суждении и представлении — надо их только «распаковать». Синтетические же суждения опираются, с точки зрения Канта, на созерцание. К выводу о сумме 2+7 нельзя добраться логически — можно только путем созерцания установить, что получится в результате сложения.
Похожая ситуация и с критическим мышлением. Есть подход, который в целом можно назвать аналитическим. Яркий его пример — один из первых учебников по критическому мышлению на русском языке, изданный в 2001 году под авторством А. В. Тягло — «Критическое мышление на основе элементарной логики». В нем работа мышления описывается через логическую оптику: с какой точки зрения следует рассматривать тот или иной текст, какие вопросы и в каком порядке задавать, как выдвигать контраргументы. То есть, в книге предлагается некоторая последовательность логических операций, общая для осмысления любого материала. Проблема такого подхода в том же, в чем проблема любых аналитических суждений — мышление нельзя заключить внутри одной формальной структуры, какой бы логичной она ни была – она не может быть универсальной. Именно за такую ограниченность подхода само преподавание критического мышления подвергается критике.
Конечно, в рамках формально-логического подхода проблему обучения критическому мышлению решить трудно. Несколько иной подход предпринял в своей книге «Критическое мышление. Анализируй, сомневайся, формируй свое мнение» современный британский мыслитель Том Чатфилд. Он пытается дополнить инструментарий формальной логики с помощью отсылок к неформальным логическим ошибкам и вообще старается больше научить читателя использованию логики, чем самой логике, это очень важный момент. Однако полностью отойти от формального подхода ему так и не удается.
Главная проблема формально-логического и аналитического подходов состоит в том, что синтезирует эти подходы само мышление. А большинство ошибок мышления лежит вне формальной сферы. Более того, как сказали бы математики или программисты, мышление «рекурсивно», оно может использовать разные формальные структуры и комбинировать их по разным принципам. Или, как сказал бы философ — мышление диалектично. Известный американский психоаналитик Майкл Бессечес полагает, что мы можем гибко и сознательно использовать разные формально организованные процедуры мышления, находясь не «внутри» них, подбирая оптимальные «программы» мышления для каждой ситуации.
В общем-то, этот подход лучше всего соответствует пониманию сути критического мышления — как умения гибко, но качественно и глубоко работать со своим мыслительным аппаратом, не следуя формальным схемам, под которые мышление нужно «подогнать». Такую задачу, например, пытаемся решать мы с коллегами в своем курсе «Критическое мышление» на факультете Либерал Артс в РАНХиГС.
Для чего нужно специально учиться критическому мышлению? Как показывает практика, это повышает качество образования в целом. В Великобритании, согласно исследованию Cambridge Assessment, с 2001 по 2009 годы количество школ, преподающих критическое мышление, увеличилось со 130 до 1000. При этом зафиксировано существенное улучшение успеваемости студентов, прошедших курс такого обучения. Это подтверждается и исследованиями the Foundation for Critical Thinking. Проще говоря, критическое мышление — способ интенсифицировать образование, а также хороший инструмент отбора лучших студентов.
Конечно, кто-то может возразить, что академическая сфера далека от практики, а хорошее образование не всегда применимо в повседневной жизни. Хотя в экономиках креативных и высокотехнологичных, а не просто ресурсных, это обстоит иначе. Проблема обучения критическому мышлению уже давно обсуждается в разных профессиональных сообществах. Вот тут, например, говорится о необходимости критического мышления для медицинских сестер – от наличия этого навыка у медперсонала может зависеть человеческая жизнь.
Можно объяснить еще проще. Эффективное мышление занимает меньше времени. Когда мыслящий субъект понимает, что его мышление неэффективно и старается это исправить — его сознание упорядочивается, в его умозаключениях становится меньше ошибок и пробелов. Такой человек лучше осознает проблемы, анализируя работу своего мышления, он отличает недостаток информации от недостатка собственных когнитивных возможностей. Люди более креативны, когда они умеют управлять своим мышлением и с помощью разных методов направлять его непривычными или нестандартными путями.
В общем, обучение критическому мышлению — это вложение в развитие человека, а следовательно — в эффективность экономики и качество жизни. Многие крупные компании уже вкладывают значительные средства в развитие этой дисциплины, понимая, что это одна из технологий получения конкурентных преимуществ, сокращения издержек и повышения эффективности человеческого капитала. Критическое мышление сотрудников помогает компаниям лучше развиваться и решать больше задач без дополнительных затрат.
С другой стороны, развитое критическое мышление необходимо для социальной стабильности и общественного благополучия. Люди, способные критически мыслить, меньше подвержены промыванию мозгов экстремистами самого разного толка, воздействию пропаганды и рекламы, они совершают меньше неразумных действий и трат. Они охотнее вкладывают ресурсы в собственное развитие и рост, не рассчитывая легко получить все и сразу. То есть, развитое критическое мышление создает гражданскую культуру, основанную на взвешенном и неконфликтном принятии решений, учете разных интересов и рациональном выборе. Таким образом, эффективность мышления напрямую связана с развитием общества.
Денис Греков, старший преподаватель кафедры гуманитарных дисциплин ИОН РАНХиГС
Фундаментальные принципы мышления — ScienceDaily
Это один из самых фундаментальных вопросов нейробиологии: как люди думают? До недавнего времени казалось, что мы далеки от окончательного ответа. Однако ученые из Института когнитивных исследований человека и мозга им. Макса Планка (MPI CBS) в Лейпциге, Германия, и Института системной нейробиологии Кавли в Тронхейме, Норвегия, в том числе лауреат Нобелевской премии Эдвард И. Мозер, предлагают новое предложение: текущий выпуск журнала Science — Люди думают, используя систему навигации своего мозга.
Когда мы ориентируемся в окружающей среде, в нашем мозгу активны два важных типа клеток. Поместите клетки в гиппокамп, а клетки сетки в соседней энторинальной коре образуют цепь, которая позволяет ориентироваться и перемещаться. Команда ученых предполагает, что наша внутренняя навигационная система делает гораздо больше. Они предполагают, что эта система также является ключом к «мышлению», объясняя, почему наши знания, кажется, организованы пространственно.
«Мы считаем, что мозг хранит информацию о нашем окружении в так называемых когнитивных пространствах.Это касается не только географических данных, но и взаимосвязей между объектами и опытом », — объясняет Кристиан Доеллер, старший автор статьи и новый директор MPI CBS.
Термин «когнитивные пространства» относится к ментальным картам, на которых мы упорядочиваем наш опыт. Все, с чем мы сталкиваемся, имеет физические свойства, будь то человек или объект, и поэтому может располагаться в разных измерениях. «Если я думаю об автомобилях, я могу заказать их, например, исходя из мощности двигателя и веса.У нас были бы гоночные автомобили с мощными двигателями и малым весом, а также караваны со слабыми двигателями и большим весом, а также все их комбинации, — говорит Доеллер. — Мы можем думать о нашей семье и друзьях аналогичным образом; например, на основании их роста, юмора или дохода, кодируя их как высоких или низких, юмористических или лишенных юмора, или более или менее богатых ». В зависимости от интересующих их аспектов люди могут мысленно храниться ближе друг к другу или дальше.
Теория человеческого мышления
В своем предложении Доеллер и его команда объединяют отдельные нити доказательств, чтобы сформировать теорию человеческого мышления.Теория начинается с отмеченных Нобелевской премией открытий клеток места и сетки в мозгу грызунов, которые, как впоследствии было показано, существуют у людей. Оба типа клеток демонстрируют образцы активности, отражающие, например, положение животного в пространстве, когда оно добывает себе пищу. Каждая позиция в пространстве представлена уникальным образцом деятельности. Вместе активность ячеек места и ячеек сетки позволяет формировать мысленную карту окружающей среды, которая сохраняется и активируется во время последующих посещений.
Очень регулярный паттерн активации ячеек сетки можно наблюдать и у людей, но, что важно, не только во время навигации по географическим пространствам. Ячейки сетки также активны при изучении новых концепций, как показано в исследовании, проведенном в 2016 году. В этом исследовании добровольцы научились связывать изображения птиц, которые различались только длиной шеи и ног, с различными символами, такими как дерево. или колокольчик. Птица с длинной шеей и короткими ногами ассоциировалась с деревом, а птица с короткой шеей и длинными ногами — с колоколом.Таким образом, определенная комбинация телесных черт стала обозначаться символом.
В последующем тесте памяти, проведенном с помощью сканера мозга, добровольцы указали, связаны ли различные птицы с одним из символов. Интересно, что энторинальная кора головного мозга была активирована почти так же, как и во время навигации, обеспечивая систему координат для наших мыслей.
«Соединив все эти предыдущие открытия, мы пришли к предположению, что мозг хранит ментальную карту, независимо от того, думаем ли мы о реальном пространстве или о пространстве между измерениями наших мыслей.«Ход наших мыслей можно рассматривать как путь через пространства наших мыслей в различных ментальных измерениях», — объясняет Джейкоб Беллмунд, первый автор публикации.
Отображение нового опыта
«Эти процессы особенно полезны для того, чтобы делать выводы о новых объектах или ситуациях, даже если мы никогда их не испытывали», — продолжает нейробиолог. Используя существующие карты когнитивных пространств, люди могут предвидеть, насколько нечто новое похоже на то, что они уже знают, сопоставив это с существующими измерениями.Если они уже видели тигров, львов или пантер, но никогда не видели леопарда, мы бы поместили леопарда в такое же положение, как и другие большие кошки в нашем когнитивном пространстве. Основываясь на наших знаниях о понятии «большой кот», уже сохраненном в ментальной карте, мы можем адекватно отреагировать на встречу с леопардом. «Мы можем обобщать новые ситуации, с которыми мы постоянно сталкиваемся, и делать выводы, как нам следует себя вести», — говорит Беллмунд.
Процесс мышления человеческого мозга | Livestrong.com
«Мир, который мы создали, является продуктом нашего мышления; его нельзя изменить, не изменив нашего мышления.»- Альберт Эйнштейн
Мышление существует как высшая умственная деятельность, демонстрируемая человеком. Все человеческие достижения и достижения являются результатом мысли. Цивилизация, знания, наука и технологии возникают из мыслительного процесса. Мысль и деятельность неразделимы. Человек обычно воспринимает действие в уме перед тем, как приступить к действию.
Строительные блоки мозга
Основной строительный элемент мозга начинается с клеток мозга, известных как нейроны.Химические процессы в мозге посылают сообщения через нейроны, которые определяют психические процессы вместе с мышлением. Клетки, называемые глиями, существуют между нейронами головного мозга. Марк Тредуэлл, преподаватель из Новой Зеландии на сайте I-learn, указывает, что глия химически взаимодействует с нейронами и гормонами при формировании мысли. Моторные нейроны производят действие в наших мышцах, а сенсорные нейроны подключаются к нашим пяти чувствам.
Пять чувств
Пять чувств в теле — это зрение, вкус, обоняние, осязание и слух.Чувства возвращают информацию центральному процессу в мозгу. Эмоции влияют на человеческое мышление, вызывая такие действия, как плач, смех и грусть, которые изменяют сенсорную информацию.
Мыслительный процесс
Мышление объединяет информацию, чтобы связать различные части в нечто понятное. Познание относится к мыслительному процессу. Американский колледж радиологии и Радиологическое общество описывают функциональную МРТ как диагностическую процедуру, которая может точно определить расположение мыслительных процессов в головном мозге.Сканирование позитронно-эмиссионной топографии также может документировать изображения мозга во время ряда мыслительных процессов. Будущее обещает новые взгляды на процесс мышления с использованием этих новых технологий.
Процесс рассуждений
Рассуждение подразумевает взятие фактов и доказательств, воспринимаемых органами чувств, и объединение их с мышлением, чтобы сделать выводы. Организация «Изменяющееся мышление» перечисляет 20 типов рассуждений. Наиболее распространенные типы включают индуктивное и дедуктивное рассуждение.Индуктивное рассуждение относится к процессу отталкивания от специфики и расширения понятий для охвата ряда наблюдений. Дедуктивное рассуждение подразумевает начало от общего правила и переход к конкретному пункту.
Процесс обучения
Обучение происходит, чтобы помочь человеку думать. Люди учатся, используя метод проб и ошибок, наряду с использованием опыта, абстрактного мышления и дедукции. Согласно Science Daily, интеллект возникает из количества изученных связей.Мозг объединяет поступающие данные с информацией, хранящейся в мозгу.
Две системы обдумывания чужих мыслей в развивающемся мозге
Значение
Способность рассуждать о мыслях и убеждениях других людей характеризует сложное социальное взаимодействие между людьми. Эта способность, называемая теорией разума (ToM), уже давно утверждается, что она развивается примерно в 4 года, когда дети начинают явно рассуждать о убеждениях других. Однако при невербальном тестировании младенцы уже демонстрируют ожидания действий, совпадающие с убеждениями других, в возрасте до 2 лет.Отражает ли это поведение разные системы понимания чужого ума — раннюю и развивающуюся позже — или когда развивается ToM? Мы показываем, что эти способности поддерживаются созреванием независимых сетей мозга, предлагая различные системы для явного вербального ToM и ранних невербальных ожиданий действий.
Abstract
Социальное взаимодействие человека во многом зависит от способности делать выводы о том, что думают другие люди. Эта способность, именуемая теорией разума (ToM), уже давно утверждается, что она проявляется в возрасте около 4 лет, когда дети начинают выполнять традиционные вербальные задания ToM.Эта догма развития недавно была поставлена под сомнение невербальными заданиями ToM, которые выполняли младенцы младше 2 лет. Как маленькие дети решают эти тесты и каково их отношение к развивающимся позже вербальным рассуждениям ToM? Существуют ли две разные системы невербальной и вербальной ToM, и когда наступает начало развития зрелого взрослого ToM? Чтобы ответить на эти вопросы, мы связали маркеры корковой структуры головного мозга (то есть толщину коры и площадь поверхности) 3- и 4-летних детей с их выполнением новых невербальных и традиционных вербальных заданий ТМ.Мы показали, что вербальные рассуждения ToM поддерживаются площадью кортикальной поверхности и толщиной предклинья и височно-теменного соединения, которые классически участвуют в ToM у взрослых. Невербальное мышление ToM, напротив, поддерживалось корковой структурой отдельной и независимой нейронной сети, включая супрамаргинальную извилину, также участвующую в принятии эмоциональной и визуальной перспективы, наблюдении за действиями и социальном внимании или предубеждениях кодирования. Эта нейронная диссоциация предполагает две системы рассуждений о чужом сознании — зрелый вербальный ToM, который возникает в возрасте около 4 лет, тогда как невербальные ToM-задачи основываются на различных ранее развивающихся, возможно, социально-когнитивных процессах.
Наше повседневное взаимодействие с другими людьми в решающей степени зависит от нашей способности понимать, что они думают или во что верят. В отличие от их поведения, психические состояния других людей не видны, и поэтому нам нужно вывести того, что у них на уме. Эта способность получила название ToM. Рассуждения о ненаблюдаемых ментальных состояниях других позволяют делать гораздо более сложные прогнозы о том, как другие люди будут действовать, чем просто наблюдение за их поведением. Таким образом, ToM представляет собой краеугольный камень сложного социального взаимодействия и коммуникации, которое характерно для людей.
В течение десятилетий считалось, что ToM был исключительно человеком (1) и появился в возрасте около 4 лет (2–4). Этот традиционный взгляд был основан на стандартной задаче ToM, которая требует от участников рассуждать о чужих ложных убеждениях (FB), что считается критическим тестом ToM. Однако в последние годы эта точка зрения подверглась сомнению в связи с появлением новых типов задач ToM, которые показывают, что младенцы моложе 2 лет, даже если они не были явно предложены, уже демонстрируют правильные ожидания относительно того, как другие будут действовать на основе их FB (5, 6). .Поскольку в этих новых задачах объект исследования не указывается явно, задачи были обозначены как неявные задачи ToM. Недавно было показано, что даже обезьяны успешно справляются с этими неявными задачами ToM (7). Эти открытия привели к одной из самых больших загадок современной психологии развития. Как младенцы и обезьяны решают эти неявные задачи ToM? Представляют ли они психические состояния других людей? И если да, то почему они затем последовательно не справляются с традиционными явными задачами ToM лишь несколько лет спустя? В основе этой дискуссии лежит вопрос о связи между процессами, лежащими в основе неявных и явных задач ToM.В то время как некоторые утверждают, что оба типа задач измеряют одну и ту же основную способность ToM на раннем этапе развития, и только посторонние лингвистические и исполнительные задачи мешают молодым дошкольникам успешно выполнять явные вербальные задачи (6), другие утверждали, что для двух разных систем зрелый явный ToM процесс, развивающийся в возрасте 4 лет, и ранее развивающийся процесс, измеряемый неявными задачами (8, 9).
Чтобы ответить на эти вопросы, мы изучили области мозга, в которых корковая структура поддерживает успех в неявных и явных задачах ToM в 3-4 года.о. дети. Мы рассудили, что, если оба типа задач измеряют один и тот же когнитивный процесс, созревание похожих областей мозга должно иметь отношение к их развитию. Напротив, если бы созревание различных областей мозга было важно для успешного решения этих задач, это поддерживало бы различные основные когнитивные процессы. Наконец, сравнение соответствующих областей мозга детей с теми, которые участвуют в ToM у взрослых, прояснит, какие из этих процессов отражают рассуждения зрелого взрослого ToM.
Было показано, что зрелое вербальное мышление ToM задействует последовательную сеть областей мозга, включая височно-теменное соединение (TPJ), среднюю височную извилину (MTG), предклинье (PC) и медиальную префронтальную кору у взрослых (10) и у детей ( 11⇓⇓ – 14). Повышенные функциональные и структурные связи этой мозговой сети были связаны с прохождением явных задач ToM в возрасте около 4 лет (13, 14). Это приводит к предсказанию, что эта традиционная веха прохождения явных задач ToM должна поддерживаться созреванием коры в этих регионах.Гораздо меньше известно о нейронных структурах, участвующих в неявных задачах ToM. Нейронная активация для неявных и явных задач ToM до сих пор сравнивалась только у взрослых (15–19). Взрослые могут участвовать в явной вербальной ToM во время просмотра невербальных видео ToM, однако, возможно, смешивая области мозга для неявных и явных процессов ToM. Большинство этих исследований подчеркивали перекрывающиеся области мозга, но изучали активацию для неявной ToM только в областях, представляющих интерес, определенных явными задачами ToM (15-17), что делает невозможным обнаружение областей, которые отличаются от тех, которые были задействованы для явной ToM.Однако недавний мультиисследовательный анализ, сравнивающий активацию всего мозга для неявных и явных задач ToM, обнаружил ряд отдельных областей мозга для неявных ToM и перекрытие с явными ToM только в правом (R) TPJ (19). Недавнее исследование с использованием функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (fNIRS) у младенцев в возрасте 7 месяцев дает дополнительные признаки активации над височно-теменными областями (20). Однако пространственное разрешение fNIRS не позволяет выполнить более конкретную локализацию, и прямое сравнение с явными задачами ToM, которые предназначены для детей значительно более старшего возраста, у младенцев невозможно.Таким образом, остается без ответа важный вопрос: какие области мозга и, в конечном счете, когнитивные процессы лежат в основе успеха маленьких детей в неявных задачах ToM, и являются ли они такими же или отличными от тех, которые задействованы в явных задачах ToM? Чтобы ответить на этот вопрос, мы протестировали детей с помощью структурной магнитно-резонансной томографии головного мозга (МРТ) и специально подобранной группы поведенческих задач, состоящей из неявных и явных задач ToM в критическом возрасте 3–4 года, когда способность явно рассуждать о убеждениях других людей. развивается.Только в этом возрасте дети могут выполнять оба типа задач, возможно, преуспев в неявной задаче, еще не будучи в состоянии участвовать в явной вербальной ToM. Таким образом, этот подход уникальным образом позволил нам изучить и сравнить области мозга, связанные с ранним успехом в неявных задачах ToM и более поздним появлением явных рассуждений ToM. Кроме того, с помощью нашего подхода мы изучили структурное созревание коры, связанное с развитием ToM, и, таким образом, пролили свет на лежащие в основе механизмы развития нервной системы.
В детстве кора головного мозга человека претерпевает важные изменения созревания в результате взаимодействия дополнительных микрофизиологических процессов, включая синаптическую отсечку и миелинизацию (21–23). Эти изменения связаны с развитием когнитивных способностей, таких как интеллект и управляющие функции, в среднем детстве и подростковом возрасте (24–27). Площадь кортикальной поверхности увеличивается в детстве и, как было установлено, положительно связана с когнитивным развитием (22, 25).Напротив, толщина коры, по-видимому, уменьшается с раннего детства, частично в результате миелинизации (22, 23), хотя траектория ее развития зависит от дополнительных микрофизиологических процессов и подвержена значительным локальным и индивидуальным вариациям (22–24). Следовательно, было обнаружено, что толщина коркового слоя положительно или отрицательно связана с когнитивной функцией в зависимости от возраста, когнитивной области и области мозга (24, 26). В дошкольном возрасте взаимосвязь корковой структуры мозга и когнитивной функции на сегодняшний день изучается редко, и, в частности, исследования связи с ранним социально-когнитивным развитием отсутствуют.
Мы коррелировали эти измерения корковой структуры мозга (то есть площадь и толщину корковой поверхности) у 38 детей в возрасте 3 и 4 лет с их результатами в традиционных явных заданиях ToM (2, 28) и невербальных неявных заданиях ToM (28). Кроме того, мы оценили исполнительную функцию детей, лингвистические и общие когнитивные способности, которые, как известно, связаны с развитием ToM (28), и контролировали развитие в этих областях. Этот подход служил для: 1) определения того, какие маркеры корковой структуры мозга лежат в основе прорыва в развитии явных задач ToM; 2) исследовать области, связанные с ранним успехом в неявных задачах ToM; и 3) сравнить эти области мозга друг с другом и с сетью ToM, набранной у взрослых.
Мы рассудили, что, если прорыв в развитии детей в традиционных явных задачах ToM действительно отражает их появляющуюся способность рассуждать о психических состояниях, их явные показатели ToM должны коррелировать со структурой коры мозга в областях, задействованных для рассуждений ToM у взрослых. Если неявные задачи ToM, в свою очередь, задействуют одни и те же процессы, для обоих типов задач должны быть найдены одинаковые или перекрывающиеся области мозга. Отчетливые и четко диссоциированные области мозга, напротив, будут поддерживать две разные системы для неявной и явной ToM.
Наши результаты показывают, что прорыв в развитии явных задач ToM в возрасте около 4 лет действительно связан со структурными изменениями в областях мозга взрослой сети ToM, включая TPJ и PC. Напротив, ранее развивающийся успех в неявных задачах ToM связан с различными регионами развивающегося мозга, включая супрамаргинальную извилину (SMG). Наблюдаемые нейронные эффекты не зависят друг от друга, не зависят от возраста и развития других когнитивных областей.Эти данные явно подтверждают представление о неявной и явной деятельности ToM в разных системах, где зрелая, подобная ToM, возникает при прохождении явных задач ToM в возрасте около 4 лет, поддерживаемых корковой структурой мозга в так называемой сети ToM у взрослых. Области мозга, участвующие в неявных задачах ToM, напротив, предполагают, что ранее развивающиеся, возможно, социально-когнитивные процессы лежат в основе успеха детей младшего возраста в этих задачах.
Результаты
Поведенческие результаты.
Поведенческая оценка явных и неявных задач ToM и развития когнитивных функций была проведена у 60 детей в возрасте от 3 до 4 лет (28), из которых 38 детей успешно выполнили анатомическую МРТ (подробнее см. Методы ). Явная производительность ToM оценивалась с помощью двух явных задач ToM — ложного местоположения и задачи FB с ложным содержимым — из которых вычислялась совокупная явная оценка ToM (см. Методы ). В подвыборке из 38 детей с пригодными для использования данными МРТ была значительная разница между 3- и 4-летними детьми.o.s (Mann-Whitney u test P <0,001), в том 3-летнем возрасте. дети показали результаты ниже шанса (медиана = 0, знаковый ранговый тест Уилкоксона P <0,001) и 4-летних, немного выше шанса (медиана = 0,5, знаковый ранговый тест Уилкоксона P = 0,082), подтверждая результаты полной поведенческой выборки (28).
В неявной задаче ToM дети наблюдали невербальные анимированные сценарии укрытия / преследования между двумя животными, в то время как направление их взгляда регистрировалось с помощью айтрекера (подробнее см. Методы ).У преследуемого животного была FB о том, где пряталось преследуемое животное. Вместо того, чтобы спрашивать детей устно, как в явных заданиях, в неявном задании FB наблюдалось спонтанное поведение детей, чтобы отслеживать, где они ожидали, что преследующее животное будет искать прячущееся. В полной поведенческой выборке дети выглядели значительно больше в правильном, чем в неправильном месте (среднее значение = 54,0%, SD = 10,8%, однократный тест t t [56] = 2,809, P = 0.007) (28) и незначительно значимо в подвыборке детей с пригодными для использования данными МРТ (среднее значение = 53,4%, SD = 10,9%, однократное испытание t t [37] = 1,907, P = 0,064) . Не было значительной разницы в возрасте между 3 и 4 годами (3 года: 54,3%, 4 года: 52,6%, независимая выборка t тест t [36] = 0,494, P = 0,778), как и в полная поведенческая выборка (28). Более того, как и в полной выборке, не было обнаружено корреляции между неявной и явной производительностью ToM (коэффициент ранговой корреляции Спирмена ρ [38] = -0.124, P = 0,459).
Явные задачи ToM и структура мозга.
Чтобы проверить, связаны ли показатели ToM с ограниченной кортикальной структурой мозга, мы реконструировали площадь и толщину кортикальной поверхности с помощью анатомической МРТ с высоким разрешением, используя поверхностный анализ в FreeSurfer (29) в те же 3 и 4 года. дети, участвовавшие в батарее поведенческих заданий. Затем мы вычислили линейную связь явных показателей ToM детей с этими показателями структуры серого вещества на всей корковой поверхности.Это дало значительную положительную корреляцию между явными показателями ToM у детей с площадью их корковой поверхности в ПК (рис. 1 A и таблица 1), которая оставалась значительной при контроле общей площади поверхности, хронологического возраста и пола. Учитывая наши четкие априорные гипотезы об областях мозга, релевантных для явных рассуждений ToM, на втором этапе мы вычислили небольшую поправку на объем в областях метаанализа ToM на рассуждениях FB (10). В дополнение к эффекту в R PC, это показало значительную положительную корреляцию явных показателей ToM у детей с площадью их корковой поверхности в R TPJ (рис.1 B и таблица 1). Более того, явные показатели ToM были значительно положительно коррелированы с толщиной коры в R pMTG и L PC. Эти эффекты снова остались значительными при контроле возраста и пола, а также общей площади поверхности и средней толщины, соответственно.
Рис. 1.
Линейная зависимость явных характеристик ToM с площадью кортикальной поверхности в R PC ( A , анализ всего мозга) и R TPJ [ B , в областях метаанализа ToM по рассуждениям FB в взрослые (10)].( C ) Линейная зависимость явных характеристик ToM с толщиной коры в задней MTG R (pMTG, , верхняя часть ) и левом (L) PC ( Bottom ) [в пределах областей метаанализа ToM взрослых (10 )]. Эти отношения не зависели от возраста, пола, неявной задачи ToM и развития когнитивных способностей. Все эффекты скорректированы на размер кластера с порогом значимости P <0,05 и показаны на расширенной поверхности шаблона общей группы.
Таблица 1.
Координаты MNI, размер эффекта, точное значение и размер кластера значимых отношений между мозгом и поведением
Неявные задачи ToM и структура мозга.
Чтобы определить корковую структуру мозга, связанную с успехом в неявной задаче ToM, мы вычислили линейную зависимость неявной ToM-производительности детей с площадью кортикальной поверхности и толщиной на всей корковой поверхности. Это дало значительную положительную корреляцию с площадью поверхности в R SMG (рис.2 A и таблица 1) без какого-либо перекрытия с областями, найденными для явного ToM, что было значимым при контроле общей площади поверхности, возраста и пола.
Рис. 2.
( A ) Линейная зависимость неявной производительности ToM с площадью поверхности коры в R SMG (анализ всего мозга). ( B ) Корреляция показателей неявной ToM с толщиной коры в L PC [в областях метаанализа ToM взрослых (10)]. Эти отношения не зависели от возраста, пола, явной задачи ToM и эффекта в A развития когнитивных способностей.Все эффекты скорректированы на размер кластера с порогом значимости P <0,05 и показаны на расширенной поверхности шаблона общей группы.
Диссоциация неявного и явного ToM.
Чтобы проверить, задействовала ли неявная задача ToM также типичные области ToM взрослых, мы вычислили небольшую поправку объема в областях метаанализа рассуждений FB (10). В отличие от явной задачи, не было значимой линейной связи с неявной производительностью ToM в сети ToM взрослых, за исключением положительной связи с толщиной коры в небольшом кластере в L дорсальном ПК, который был более дорсальным, чем кластер, описанный для явного ToM (рис.2 В и 3). Чтобы проверить независимость эффектов, наблюдаемых для неявных и явных задач ToM, мы контролировали производительность в задачах другого типа, соответственно. Это показало, что все области значимой связи с явной производительностью ToM не зависели от неявной производительности ToM, и наоборот. В то время как области, обнаруженные для явного выполнения ToM, полностью перекрывались с сетью мозга, активированной для явного вербального рассуждения FB у взрослых (10), успех в задаче неявного ToM был связан с различными областями мозга.Эти области, в свою очередь, находятся в пределах области активации, обнаруженной в результате мультиисследования парадигмы неявной ToM (30) у взрослых (рис. 3) с некоторыми различиями в координатах пиков ( SI, приложение , таблица S1).
Рис. 3.
Определенные и независимые области мозга были связаны с успехом в явных (синий) и неявных задачах ToM (красный, оранжевый), как показано для площади поверхности в A и толщины коры в B . В то время как эффекты, обнаруженные для явных задач ToM, были в регионах, активированных вербальными рассказами ToM у взрослых (10), неявные эффекты ToM лежали в регионах, активированных спонтанным заданием ToM, в которых взрослые испытывали предубеждения в зависимости от убеждений другого человека (19).Эффекты показаны на надутой поверхности шаблона общей группы.
Независимость развития когнитивных способностей.
Чтобы проверить специфичность описанных эффектов для ToM, мы контролировали лингвистические способности детей, исполнительную функцию и общие когнитивные способности. Они оценивались с помощью комплексного набора стандартных тестов языкового развития (31) и общей когнитивной функции (32), а также специально разработанных задач, которые, как известно, связаны с ToM в процессе разработки (28) (подробнее см. Методы и SI Приложение ).Включение этих оценок в качестве ковариат в линейную модель показало, что все зарегистрированные эффекты, за исключением относительно небольших кластеров в L PC, не зависели от лингвистических, исполнительных и общих когнитивных способностей детей. Таким образом, эффекты были специфичны для неявных или явных показателей ToM детей и не объяснялись более общим когнитивным развитием в других областях.
Обсуждение
Психология развития столкнулась с загадкой: долгое время считалось, что наша способность рассуждать на основе чужого мнения развивается примерно в возрасте 4 лет, когда дети начинают проходить традиционные явные тесты ToM.Однако в настоящее время новые неявные задачи ToM показали поведение, похожее на ToM у младенцев даже в возрасте до 2 лет (6). Когда развивается ToM и каковы отношения между процессами, выполняющими неявные и явные задачи ToM? Мы обратились к этому вопросу, изучая структурные маркеры мозга (площадь и толщина кортикальной поверхности) по отношению к неявным и явным задачам ToM в критическом возрасте от 3 до 4 лет — до и после появления явных рассуждений ToM. Результаты показывают, что развитие явного мышления ToM у маленьких детей было связано с увеличением толщины коры и площади поверхности в областях мозга классической сети ToM (т.э., височно-теменные области и ПК). Напротив, неявная работа ToM была связана с увеличением толщины коры и площади поверхности в независимых областях мозга (то есть SMG и более дорсальной части ПК). Эти ассоциации были независимы друг от друга и не зависели от способностей к совместному развитию в других когнитивных областях (то есть языка, управляющих функций и общих когнитивных способностей).
Обнаружение того, что прохождение явных задач ToM было связано со структурой мозга в основных областях сети ToM, ясно подтверждает теорию о том, что прорыв, наблюдаемый в этих задачах в 4 года, отражает развитие в сторону зрелого мышления ToM, подобного взрослому.Это противоречит мнению о том, что полноценный ToM является врожденным или развивается в раннем младенчестве. В частности, это несовместимо с мнением о том, что маленькие дети не справляются с явными задачами ToM только из-за внешних лингвистических или исполнительных требований этих задач (5, 6), потому что в этом случае области мозга, участвующие в речевой или исполнительной функции, должны быть связаны с успехов в поставленных задачах. Напротив, выполнение явных задач ToM, похоже, зависит от тех же областей мозга и процессов, которые задействуются, когда взрослые размышляют о психических состояниях других.Этот аргумент получает дополнительную поддержку из того факта, что наблюдаемые эффекты не зависели от языковых способностей и исполнительной функции детей. Эти результаты дополняют предыдущие выводы о том, что структурные и функциональные связи между этими областями мозга важны для появления рассуждений ToM в явных задачах ToM (13, 14).
Более ранний успех в неявных задачах ToM, напротив, был связан со структурой мозга в областях мозга, отличных и независимых от тех, которые участвуют в явных задачах ToM, включая SMG, а не TPJ (т.э., угловая извилина). Действительно, мы наблюдали двойную диссоциацию в том смысле, что все описанные эффекты коррелировали только с одним типом задач, но не с другим, без перекрытия между двумя сетями. Более того, эффекты, обнаруженные для неявной задачи ToM, не зависели от производительности явных задач ToM и наоборот. Эти данные явно подтверждают независимые процессы, задействованные в неявных и явных задачах ToM — зрелая ToM измеряется явными задачами и развивается только в конце дошкольного возраста, тогда как внешнее поведение в неявных задачах ToM определяется независимыми процессами, развивающимися раньше.Диссоциация не зависела от развития других когнитивных областей (например, языка, исполнительной функции, рабочей памяти и общего интеллекта) и поддерживалась отсутствием поведенческой корреляции между неявными и явными действиями ToM (28).
Наши неявные результаты ToM в SMG и спинном ПК совпали с активационными картами недавнего мультиисследования с помощью фМРТ парадигмы неявной ToM у взрослых (19) с некоторыми различиями в координатах пиков (рис.3 и SI Приложение , Таблица S1). В парадигме имплицитной ToM для взрослых участники испытывали социальные предубеждения, когда их просили обнаружить мяч, в зависимости от того, верил ли другой человек в мяч или нет (18, 19, 30). В отличие от нашей неявной задачи ToM у маленьких детей, эта задача социальной предвзятости у взрослых дополнительно задействовала R TPJ — основную область ToM (18, 19). Это говорит о том, что при выполнении таких задач взрослые задействуют процессы, лежащие в основе неявного успеха ТОМ в раннем детстве, и, кроме того, участвуют в явном ТО.
Какие когнитивные процессы позволяют маленьким детям выполнять неявные задания ToM? В то время как явные рассуждения ToM основывались на областях мозга классической сети ToM, успех в неявных задачах ToM был связан с различными областями мозга, то есть с SMG и более дорсальной частью ПК. Эти области являются частью двух различных функциональных сетей связи, как показано с помощью программного обеспечения для автоматического синтеза фМРТ Neurosynth (https://neurosynth.org/) (33). Координаты пика явного ToM (т.е.е., TPJ, вентральный PC и pMTG) являются частью сети режима по умолчанию, обычно используемой для ToM, эпизодических и семантических воспоминаний (https://neurosynth.org/). Пиковые координаты неявной задачи ToM (т.е. SMG и дорсальный ПК), напротив, коактивируются в вышестоящей теменной сети, связанной с сенсорными, моторными и телесными представлениями и наблюдением (https://neurosynth.org/). Подобные диссоциированные сети наблюдались в ряде исследований, в которых сообщалось о различиях между ToM и другими формами восприятия перспективы у взрослых (19, 34–36) и у детей (14, 37).Серия исследований, сравнивающих ToM и эмпатию, показала, что SMG участвует в преодолении эгоцентрических предубеждений при оценке эмоционального состояния других как у взрослых (34, 35), так и у детей (37). TPJ, в свою очередь, был вовлечен в явное рассуждение ToM. Эта диссоциация TPJ и SMG была подтверждена у детей дошкольного возраста при сравнении ToM с наблюдением за телесными ощущениями или болью других людей ( SI Приложение , Таблица S1) (14). Интересно, что аналогичная диссоциация SMG по сравнению с TPJ и дорсальной и вентральной ПК была обнаружена при сравнении взятия визуальной перспективы с ToM в задачах, где участникам приходилось преодолевать социальные предубеждения между своей собственной и несовместимой визуальной перспективой другого человека (38), аналогично неявной социальной предвзятости. Парадигмы ToM исследованы на взрослых (18, 19, 30).
В когнитивном развитии, как и в неявных задачах ToM, эти социально-когнитивные процессы [т. Е. Сочувствие, визуальная перспектива, социальные предубеждения между несовместимыми точками зрения, а также понимание действий, которое также задействует SMG (39, 40)] было показано, что они развиваются раньше, чем явные рассуждения ToM (30, 41–44). Основываясь на параллелях в диссоциированных траекториях развития и сетях мозга (SMG и дорсальный ПК по сравнению с TPJ и вентральным ПК), мы предполагаем, что успех в неявной задаче ToM может быть связан с более сильным вниманием к другим агентам, что может привести к социальной модуляции закодированные события.В соответствии с недавними теоретическими предположениями, это может привести к социальным предубеждениям в сторону других (а не собственных) точек зрения, что может привести к успеху в неявных задачах ToM без полноценного ToM (45–48).
Помимо того, что SMG участвует в предвзятости между собственными и чужими эмоциональными и визуальными перспективами и наблюдениями за действиями, также обсуждается, что он участвует в управлении вниманием (49). Однако наблюдаемая связь не зависела от выполнения детьми управляющих функций и общих когнитивных задач, которые требовали визуального внимания.Более того, задачи на внимание обычно задействуют более заднюю часть SMG или угловую извилину (49⇓⇓ – 52) (см. Также https://neurosynth.org/). Более близкая к нашему эффекту область в SMG наблюдалась только в исследовании, в котором внимание модулировалось социальным контекстом (52), в соответствии с нашим предположением, что социально модулированное внимание или кодирование могут способствовать успеху в неявных задачах ToM. Поддержка участия общих когнитивных, в дополнение к социально-когнитивным, процессов может исходить из связи неявной задачи ToM с дорсальной ПК, которая не была независимой от общих когнитивных способностей и исполнительной функции и ранее была связана с отбором. , рабочая память и место обработки (https: // neurosynth.org /). Хотя на данном этапе мы можем только строить догадки о когнитивных процессах, лежащих в основе раннего успеха в неявных задачах ToM, наши данные ясно подтверждают, что эти процессы отличаются от тех, которые лежат в основе зрелых вербальных рассуждений ToM.
Открытые вопросы.
Остается открытым вопрос, какие процессы определяют правильное внешнее поведение детей в неявных задачах ToM, и точная функция SMG и спинного ПК в этих задачах требует дальнейшего исследования. В будущих исследованиях необходимо будет напрямую сопоставить активацию мозга во время этих задач с активацией во время других социально-когнитивных процессов, которые, как было показано, задействуют части SMG, такие как разрешение конфликтов и предубеждений в визуальной и эмоциональной перспективах (14, 36), наблюдение за действиями. (39, 40), а также социальные и несоциальные модуляции внимания и кодирования (19, 34, 37, 52) у детей младше 4 лет.Это будет проблемой, поскольку для этого требуется функциональная МРТ на основе задач с очень маленькими детьми (14), поскольку относительно низкое пространственное разрешение методов нейровизуализации младенцев (таких как NIRS) не позволяет надежно измерять и разделять соответствующие области мозга (например, TPJ против SMG и различных частей ПК) (20). Помимо понимания нейронных процессов, лежащих в основе неявного успеха ToM, и их точной функции, дальнейшие поведенческие экспериментальные манипуляции и корреляты помогут прояснить, что движет правильным внешним видом детей в неявных задачах ToM и как интерпретировать это поведение.Не только основные процессы, но и точная траектория развития и потенциальные ограничения неявных процессов ToM остаются открытым вопросом. Недавние исследования столкнулись с трудностями при воспроизведении результатов различных неявных задач ToM (51–53), сообщили о значительно более поздних началах развития успеха в этих задачах (53) и сообщили о конкретных ограничениях производительности (53, 54). Поведенческий успех в текущей выборке МРТ был также слабее, чем в исходном поведенческом исследовании нашей неявной парадигмы ToM (27), что, вероятно, было результатом снижения мощности в меньшей выборке детей с пригодными для использования данными МРТ.Мы считаем, что настоящее исследование вносит свой вклад в дискуссию об ограничениях неявной производительности ToM, во-первых, указав, что в основе успеха в этих задачах лежит другой процесс, что могло бы объяснить некоторые из наблюдаемых ограничений производительности (47). Во-вторых, надежная корреляция неявной задачи ToM со структурой мозга подтверждает, что различия в производительности по этой задаче значимы и отражают устойчивые межиндивидуальные различия.
Выводы.
Наше открытие отдельных и независимых сетей мозга для неявных и явных задач ToM показывает разделение процессов, лежащих в основе этих достижений в разные моменты времени в раннем детстве.Появление вербального мышления ToM в традиционных явных задачах ToM было связано с корковой структурой мозга в классической сети ToM. Это подтверждает традиционное мнение о том, что поведенческий прорыв в выполнении этих задач в возрасте около 4 лет представляет собой серьезный шаг вперед к зрелому, подобному взрослому ToM. Успех в неявных задачах ToM, напротив, был связан с независимой мозговой сетью (включая SMG), которая, как ранее сообщалось, участвует в обработке конфликта при принятии эмоциональной и визуальной перспективы, наблюдении за действиями и социальном внимании или кодировании предубеждений. .В целом, эти результаты подтверждают участие различных систем в том, что, как считалось, отражает развитие ToM — со зрелыми, подобными взрослым ToM, возникающими примерно в возрасте 4 лет и более ранними, возможно, социально-когнитивными процессами, которые поддерживают успех в неявных задачах ToM . Помимо обеспечения лучшего понимания когнитивной архитектуры и развития человеческого социального познания, наши результаты могут иметь значение для понимания нарушений нервного развития с социально-когнитивными нарушениями, такими как расстройство аутистического спектра, которое, как было обнаружено, по-разному нарушает неявные и явные ToM. спектакли (55).
Методы
Участники.
Данные МРТ и поведенческие данные 38 типичных детей в возрасте 3 и 4 лет. дети были проанализированы для настоящего исследования (медиана = 4,07 года, диапазон: 3,07–4,58 года; 21 девочка). Поведенческая оценка проводилась в общей выборке из n = 60 детей в возрасте 3 и 4 лет (28), из которых n = 9 детей не участвовали или прервали МРТ, один ребенок был исключен из-за получения МРТ. Ошибка, один ребенок был исключен из-за случайной неврологической находки, и n = 11 детей были исключены из-за артефактов движения в данных МРТ, обнаруженных только визуальным осмотром, включая данные участников, у которых были хорошие или умеренные МРТ-сканирование (56).Анализ мощности с помощью G * Power (57) показал, что вычисленная линейная регрессия с n = 38, ошибкой α 5% и размером эффекта f (2) = 0,25 имела степень 1-β = 85. %. Для всех детей было получено информированное согласие родителей, и исследование было одобрено этическим комитетом медицинского факультета Лейпцигского университета.
Когнитивная оценка.
Дети взяли батарею выполненных задач, включая традиционные явные задачи ToM и неявные задачи ToM.Кроме того, чтобы убедиться, что наблюдаемые эффекты специфичны для ToM и не объясняются развитием в других когнитивных областях, мы использовали стандартные наборы тестов языкового развития (31) и общего интеллекта (32), а также специально подобранный набор управляющих функций. задачи, о которых известно, что они коррелируют с ToM (28) (подробности см. в Приложении SI ). Эта комплексная когнитивная оценка проводилась в три разных дня в течение среднего периода 13 дней (межквартильный диапазон: 10–16 дней).Задачи выполнялись участниками в уравновешенном порядке, за исключением явных задач ToM, которые всегда выполнялись последними, чтобы избежать любого влияния явного на неявную задачу ToM.
Явные задачи ToM.
Дети выполнили две традиционные явные задачи FB — задачу с ложным местоположением и задачу с ложным содержанием — обе представлены в интерактивной настройке [процедура, как в Grosse Wiesmann et al. (13, 28)]. В задании на ложное местоположение дети увидели, как марионетка-мышь нашла конфету в маленькой сумке и пустой коробке.Затем мышь покинула комнату, и экспериментатор заговорщицки переместил конфету из пакета в коробку. Когда мышь вернулась, детям было задано три тестовых вопроса о том, где мышь будет искать конфету, знает ли она, где она находится и где, по ее мнению, она находится, после чего последовал контрольный вопрос, чтобы убедиться, что ребенок запомнил фактическое местоположение конфет. конфета. В задании на ложное содержание детям показали коробку шоколадных плиток Kinder и спросили, что, по их мнению, находится внутри коробки.Заподозрив шоколад внутри коробки, им показали, что в ней действительно были карандаши. Затем на сцене появилась марионетка мыши, и детям было задано три тестовых вопроса: знает ли мышь, что было в коробке, во что она верила, и что сам ребенок изначально считал внутри коробки, а затем контрольный вопрос. вопрос по поводу актуального содержимого коробки. За каждое задание дети могли получить в общей сложности три балла, по одному за каждый вопрос теста. Эффективность выполнения этих двух задач сильно коррелировала [коэффициент Спирмена ρ (38) = 0.889; P = 9 * 10 ⁻¹⁴], и поэтому мы объединили их в общую явную оценку ToM с равным весом для каждого из шести вопросов теста.
Неявная задача ToM.
В предвосхищающей парадигме (28) детям были представлены короткие видеоролики на айтрекер-мониторе Tobii T120. На них показаны различные животные-агенты, наблюдающие за мышью, бегущей через Y-образный туннель к одному из двух боксов, каждый из которых расположен на одном из двух выходов из туннеля ( SI Приложение , рис.S1). Дети сначала увидели два ознакомительных видеоролика (FAM), в которых животное-агент последовало за мышью через туннель и выбрало выход, где пряталась мышь. После этого детям были показаны 12 видеороликов в FB, в которых агент-животное имел FB о местонахождении мыши, которая фактически покинула место происшествия в отсутствие агента. Когда агент вошел в туннель, предвкушение взгляда детей оценивалось как мера их ожидания относительно того, где агент выйдет из туннеля и будет искать мышь.Видео закончилось до того, как агент вышел из туннеля, чтобы дети не учились на протяжении всего испытания. Существовали два разных состояния FB, соответственно, контролирующих разные стратегии, не связанные с убеждениями (58). Чтобы дети смотрели с нетерпением, видеоролики FB были смешаны с другими видеороликами FAM (всего 10 испытаний) и шестью видеороликами с истинной верой (TB), аналогичными видеороликам FB, за исключением того, что мышь вернулась в коробку, свидетелем которой был агент. это собирается. В видеороликах FAM и TB агент всегда выходил из туннеля на той стороне, где пряталась мышь.Как и в исходной статье (28), данные взгляда анализировались за интересующий период с момента исчезновения агента в туннеле до его повторного появления в условиях FAM и TB или до конца испытания в условиях FB. Были определены две области интереса (AOI), каждая из которых охватывает один из выходов из туннеля и соответствующий блок. В течение интересующего периода в соответствии с предыдущей литературой (55) рассчитывалась оценка дифференциального времени относительного взгляда относительно правильного по сравнению с неправильным AOI, который служил в качестве неявной оценки ToM.
Сбор данных МРТ.
3D T _{с высоким разрешением 1}-взвешенные изображения МРТ были получены на сканере Siemens 3T TIM Trio с 32-канальной головной катушкой с использованием последовательности MP2RAGE (59) с разрешением 1,2 × 1 × 1 мм (время инверсии TI ₁ = 700 мс; угол поворота α ₁ = 4 °; TI ₂ = 2500 мс; α ₂ = 5 °; время повторения TR = 5000 мс; время эхо-сигнала TE = 3,24 мс; поле обзора = 192 × 192 мм; 176 сагиттальных срезов; GRAPPA 3; частичный фазовый фактор Фурье 6/8; полоса пропускания 240 Гц / пик; время сбора данных 5:22 мин).Дети познакомились с процедурой сканирования, выполнив имитацию сканирования в игровой обстановке за несколько дней до фактического сканирования, и во время сканирования посмотрели фильм по своему выбору в MR-совместимых очках и наушниках.
Анализ данных МРТ.
Отдельные изображения мозга были обработаны в FreeSurfer 5.3.0 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu) для реконструкции кортикальных поверхностей и получения локальных оценок толщины коры и площади поверхности в соответствии со стандартным поверхностным потоком в FreeSurfer (60).Этот поток обработки включает в себя нормализацию интенсивности, за которой следует разделение черепа и мозаика кортикальной границы серого / белого вещества, автоматическая коррекция топологии (61), деформации поверхности в соответствии с градиентами интенсивности для оптимизации внутреннего (серое / белое вещество) и внешнего (серое вещество). материя / спинномозговая жидкость [CSF]) кортикальной границы до места наибольшего сдвига интенсивности (60). Была рассчитана площадь поверхности границы серого / белого вещества, а также толщина коры, определяемая как кратчайшее расстояние от границы серого / белого вещества до границы серого вещества / CSF в каждой вершине на мозаичной поверхности.Удаление черепа, сегментация белого вещества, кортикальные и пиальные поверхности были проверены визуально на наличие ошибок и исправлены вручную при необходимости, как рекомендовано в конвейере FreeSurfer (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/TroubleshootingData). Автоматический конвейер FreeSurfer был повторно запущен для поверхностей, содержащих ошибки, а затем повторно проверен. Затем отдельные корковые поверхности были зарегистрированы в общем шаблоне группы со сферической регистрацией, реализованной в FreeSurfer, чтобы обеспечить точное соответствие локальной толщины коры и измерений площади поверхности у участников.Карты толщины коры и площади поверхности были сглажены на мозаичных поверхностях с использованием 10-миллиметрового гауссова ядра FWHM для уменьшения шума измерения при сохранении анатомической локализации.
Создание шаблона мозга.
Общий шаблон группы был создан из отдельных T ₁-взвешенных изображений всех детей, включенных в анализ, с использованием сценария расширенных инструментов нормализации (ANT) buildtemplateparallel.sh (http://stnava.github.io / ANTs /) после аффинного выравнивания по пространству Montreal Imaging Institute (MNI), коррекции интенсивности, нормализации и удаления черепа в FreeSurfer.Затем шаблон группы был обработан в FreeSurfer для восстановления кортикальных поверхностей, как описано для отдельных изображений мозга. Сегментация и поверхности снова были проверены визуально и исправлены вручную, а автоматизированный конвейер FreeSurfer был повторно запущен и повторно проверен.
Статистический анализ данных МРТ.
Статистический анализ был проведен с помощью FreeSurfer 6.0. Связь толщины коры и площади поверхности, соответственно, с нашими основными переменными (явные и неявные оценки ToM) оценивались в отдельных общих линейных моделях с использованием инструмента mri_glmfit, реализованного в FreeSurfer.Кроме того, мы контролировали хронологический возраст, пол и среднюю толщину или общую площадь поверхности детей, соответственно, путем включения их в качестве ковариат в линейную модель. Мы скорректировали множественные сравнения с помощью кластерной коррекции с помощью инструмента FreeSurfer mri_glmfit-sim, указав порог кластерообразования P <0,001, кластерный порог P <0,05, положительную связь с площадью поверхности, двунаправленную связь с толщиной коры. , и дополнительная поправка для анализов по двум полушариям.Для кластерной коррекции моделирование методом Монте-Карло с 10 000 итераций было предварительно рассчитано на нашем групповом шаблоне.
Чтобы проверить независимость эффектов, обнаруженных для неявной и явной ToM друг от друга, мы дополнительно включили неявную оценку ToM в качестве ковариаты в линейные модели для явной оценки ToM и наоборот. Все эффекты остались значительными.
Наконец, чтобы проверить специфичность полученных эффектов для ToM, мы контролировали показатели исполнительной функции, языка и общего интеллекта детей, включив их в качестве ковариат в линейные модели.
Регионы интереса.
Учитывая наши четкие априорные гипотезы для явного ToM и возможность сравнивать эффекты, обнаруженные у детей с сетью ToM зрелого взрослого, в дополнение к анализу всего мозга мы вычислили небольшую поправку в пределах интересующих областей из метаанализ рассуждений о ФБ у взрослых (10). Для этого мы зарегистрировали исходные карты метаанализа из пространства MNI в шаблоне нашей группы с помощью сценария ANT WarpImageMultiTransform (http: // stnava.github.io/ANTs/), а затем спроецировал их на поверхность с помощью инструмента FreeSurfer mri_vol2surf. Линейные модели для отношений толщины коры и площади поверхности с явным и неявным ToM, соответственно (а также анализы, которые включали ковариаты, описанные выше), были вычислены в пределах полученной маски с помощью mri_glmfit, как и раньше.
В целях качественного сравнения и визуализации карты активации контраста FB и TB («PxA») недавнего мультиисследования неявного ToM у взрослых (19) были деформированы и спроецированы на поверхность шаблона нашей группы, как описано выше, и отображается на поверхности на рис.3. Эффекты были визуализированы на раздутой поверхности общего шаблона группы с Freeview.
Заявление о доступности данных.
Все используемые материалы и данные, обсуждаемые в статье, хранятся в локальном хранилище в Институте когнитивных исследований человека и мозга им. Макса Планка, а данные в полностью анонимном формате будут доступны читателю по запросу (в соответствии с требованиями защиты данных политика в этическом соглашении).
Благодарности
Мы благодарим Риккардо Кафьеро, Софи Валк и Клару Кюн за их методическое руководство по анализу серого вещества в FreeSurfer; Джулии Вернер, Анне Григуч, Лизе Улих и Алине Ковальд за помощь в корректировке сегментации и реконструкции поверхности в FreeSurfer; Хунг Нгуен Чонг и Кристиан Аттиг за помощь в сборе и организации данных; и Эмануэле Юнг за вычитку статьи.Части этого проекта финансировались Studienstiftung des deutschen Volkes и проектами Марии Склодовской-Кюри (MSCA) Европейской комиссии в отношении C.G.W.
Сноски
Авторы: C.G.W., A.D.F., T.S., and N.S. спланированное исследование; C.G.W. проведенное исследование; C.G.W. проанализированные данные; C.G.W. написал статью; и А.Д.Ф., Т.С. и Н.С. редактировал газету.
Авторы заявляют об отсутствии конкурирующей заинтересованности.
Эта статья представляет собой прямую публикацию PNAS.
Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1916725117/-/DCSupplemental.
Copyright © 2020 Автор (ы). Опубликовано PNAS.
Существует ли связь между разумом и телом, или наш мозг работает в одиночку?
Идея о том, что наш мозг подобен гигантским суперкомпьютерам, координирующим и определяющим все, что мы делаем, в последние годы получила широкое распространение. Также есть идеи, которые еще недавно считались научной фантастикой, например, загрузка Интернета прямо в наш мозг или создание нового типа человека, обладающего улучшенными когнитивными способностями.
В своей новой книге, The Biological Mind , Алан Джасанофф, профессор биологической инженерии Массачусетского технологического института, объясняет, почему эта «церебральная мистика» создает ложную дихотомию между мозгом и телом и игнорирует телесные влияния химических веществ на нашу психологию. в крови к бактериям в кишечнике.
В своем офисе в Массачусетском технологическом институте он объяснил, почему легенда Red Sox Тед Уильямс заморозил свое тело; почему изменения температуры влияют на то, насколько голландская полиция стреляет из своего оружия; и почему идея загрузки Интернета прямо в наш мозг неуместна.
Фотография предоставлена Hachette Book Goup
Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Одна из основных концепций вашей книги — это то, что вы называете «церебральной мистикой». Можете ли вы объяснить, что это означает и почему такой взгляд на мозг искажает нашу истинную природу?
Эта книга в основном посвящена двум противоположным идеям: биологическому разуму, сосредоточенному на мозгу, в котором влияние остального тела и вне тела формирует то, что мы думаем и делаем, и церебральной мистике, комплексу стереотипов и идеалов. о мозге, которые склонны рассматривать его как изолированную и всемогущую сущность, почти как современную версию души.
Проблема с дуалистическим взглядом на мозг и его отношения с физическим телом и физическим миром заключается в том, что он заставляет нас видеть себя неестественно самодостаточными, как разумом, так и автономными агентами. Другими словами, мы рассматриваем себя как объекты, которые действуют с на , поэтому мы менее чувствительны к вещам, которые влияют на нас на за пределами . Идея о том, что мозг — это машина, абстрактная сущность, подобная гигантскому суперкомпьютеру, существует некоторое время, в основном со времен компьютеров.Другие люди использовали квантовую аналогию для мозга. Но представление о мозге как о компьютере является наиболее распространенным в наши дни.
Новое исследование показывает, что наши эмоции, как и наш мозг, играют ключевую роль в том, как мы воспринимаем мир и взаимодействуем с ним. Расскажите об исследовании
Лаури Нумменмаа .
Да! Люди в разное время в истории были чувствительны к тому, как тело и мозг координируют эмоции. Несколько лет назад было опубликовано увлекательное исследование, в котором участникам предлагалось нанести на карту собственное тело, где они испытывают ощущения, когда испытывают различные эмоции.Исследователи изучили что-то вроде 15 разнообразных эмоций и нашли разные телесные карты для каждой из этих вещей. Первая группа участников была финской. Чтобы проверить культурные предубеждения, они посмотрели на вторую группу, я думаю, японцев, и нашли аналогичные ответы.
Вероятно, самым известным человеком, отстаивающим точку зрения о том, что эмоции являются ключом к обучению или поведению, является Даниэль Канеман. Его исследования показали, что существует очевидный быстрый, иррациональный способ принятия решений, который важен с точки зрения поведенческой стороны экономики.В нашей области нейробиологии Антонио Дамасио много лет доказывал, что между телом и мозгом существует петля. Это включает в себя телесные сигнатуры, которые привязаны к различным контекстам в нашей среде и направляют нас к различным поведенческим результатам. Это один из способов когнитивного участия тела в наших действиях, в который многие люди не поверили бы, столкнувшись с более мистическими представлениями о мозге как о замкнутой машине.
Новая область нейробиологии, известная как «коннектомика», стремится дать своего рода объединяющую теорию мозга.Объясните, что это означает и что делает
Human Connectome Project .
Коннекомика означает в нашем сообществе две разные вещи. Тот, с которым я лично взаимодействую, больше связан с картированием структур человека, в основном клеток мозга. Проект Human Connectome немного отличается, потому что он смотрит с примерно на три порядка меньшим разрешением на супермагистрали, которые соединяют различные области мозга, и пытается связать их с аспектами активности мозга и генетикой.У обоих этих взглядов есть общее то, что они пытаются описать ключевые аспекты функции мозга с точки зрения его внутренней структуры.
Это замечательная вещь, поскольку эти данные очень важны. Но мистический конец этого исследования заключается в том, что, если бы мы знали, где соединена каждая клетка, то мы могли бы смоделировать работу мозга и, в самой экстремальной форме, смоделировать всю нашу жизнь на компьютере.
Вероятно, нет преподавателей ведущих университетов, которые согласились бы с этой точкой зрения.Но это такая тема, как движение за замораживание мозгов после смерти. Самый известный пример здесь, в Бостоне, — это Тед Уильямс, наш великий бейсболист Red Sox, тело которого заморозили после смерти. Эта идея о том, что вы можете взять замороженную ткань и реконструировать разум и, в некотором смысле, жизнь человека, мотивируется разделенным на части представлением о мозге: все важное находится в мозгу.
Мозг составляет лишь около 2 процентов человеческого тела, но он отвечает за все функции организма.Узнайте о частях человеческого мозга, а также о его уникальных защитных механизмах, таких как гематоэнцефалический барьер.
Фрэнсис Крик , один из исследователей ДНК, однажды сказал: «Вы … не более чем поведение огромного скопления нервных клеток и связанных с ними молекул». Почему вы считаете, что он в корне ошибается?
Ответ зависит от того, что делает вас вами . Есть некоторые аспекты того, что делает вас вами, которые, вероятно, полностью встроены в мозг, например, эпизодические воспоминания о происходящих событиях, которые вы можете представить себе мысленным взором.Но когда вы думаете о том, что делает человека личностью, в этом есть много вещей. Одна из главных вещей — это личность. Как мы ведем себя, когда сталкиваемся с определенными типами проблем; каков наш характер? Эти вещи тесно связаны с эмоциями и возвращают нас к фундаментальной роли тела в эмоциональных реакциях.
Я бы хотел, чтобы у нас был хороший эксперимент по извлечению трупа и доказательство этой точки зрения. Но снять чье-то тело и проверить, как он себя ведет, довольно сложно.Самое близкое, что я упоминаю в книге, — это пересадка разных частей тела. Очевидно, что трансплантации – влияют на мировоззрение и эмоциональное состояние людей. Возможно, самым популярным и передовым в наши дни является пересадка бактерий, живущих в кишечнике. Исследования как на животных, так и на людях показали, что если вы замените вредные бактерии в кишечнике хорошими бактериями, вы можете значительно изменить настроение и эмоциональные функции.
Книга
Изменение сердца раскрыла кое-что необычное: когда человеку делают пересадку сердца, он также может чувствовать, что унаследовал некоторые черты личности донора.Вы думаете, что это возможно?
Как научный скептик, я не верю, что это возможно, и не имею правдоподобного объяснения этому. Однако ясно, что автор книги Клэр Сильвия пережила колоссальный эмоциональный переворот. Получила ли она воспоминания донора, представляется весьма сомнительным. Но то, что трансплантация вызвала эмоциональный переворот, я не оспариваю. Я цитирую исследование большой популяции реципиентов трансплантата сердца, где около 20 процентов сообщили об изменениях личности.
Если вы посмотрите на других пациентов, перенесших трансплантацию, они также сообщают о значительных изменениях настроения, некоторые из которых объясняются вполне определенными физиологическими причинами. Один из примеров — трансплантация печени. Печень участвует в детоксикации крови, а токсины в крови влияют на мозг. Итак, если вы исправите чью-то неисправную печень, вы также измените его когнитивный ландшафт.
Одна из моих любимых строк в вашей книге: «Люди подобны растениям, цветущим или увядающим с погодой». Есть даже связь между температурой и насилием, не так ли?
Само собой разумеется, что то, что находится вне тела, также влияет на разум.Окружающая среда наводняет мозг примерно 10 мегабайтами информации в секунду. Большая часть этого ввода остается на подсознательном уровне. Один из примеров — температура. Мы можем чувствовать, когда становится слишком жарко, но относительно незначительные перепады температуры часто для нас незаметны.
Исследование, проведенное Соломаном Хсиангом из Принстона, показало, как небольшая разница в температуре может существенно повлиять на случаи насилия и агрессии. Несколько исследований, которые он процитировал, касались обучения полиции в Нидерландах с применением огнестрельного оружия.Изменение температуры в помещении, в котором они выполняли упражнения, заставляло их более или менее стрелять из ружья.
Значит, в Алабаме должно быть больше насилия, чем в Аляске?
Прав. При прочих равных, ключ к хорошему научному исследованию — это хороший контроль. Но сравнение Алабамы и Аляски может быть неубедительным, поскольку есть много различий. В течение большей части года люди на Аляске, вероятно, видят меньше света, чем, например, люди в Алабаме. А наличие цветов и уровней освещенности в нашей окружающей среде также может иметь существенное влияние как на эмоциональные аспекты личности, так и на когнитивные функции.
Многие из нас знают, что недостаток дневного света может вызвать сезонное аффективное расстройство или САР. Менее знакомо влияние цветов. Даже крошечные цветовые обозначения в вашем окружении могут повлиять на ваше поведение. Было обнаружено, например, что цвета сине-зелено-желтого типа имеют тенденцию быть особенно возбуждающими. Красный, судя по его репутации, склонен к агрессии и избеганию. В одном исследовании исследователи поместили маленькие красные или синие подсказки в верхнюю часть ложного экзамена и обнаружили, что люди, у которых были красные подсказки на экзамене, справились хуже.
Новое движение, известное как трансгуманизм
, стремится преобразовать нас путем реинжиниринга нашего мозга. Объясните их философию и идею Интернет разума , и почему вы считаете это опасной и ошибочной идеей.
Трансгуманизм с его фокусом на мозг — это создание людей, которые каким-то образом выходят за рамки нормального. Интернет разума — это идея прямого подключения разума к Интернету через имплантаты мозга без необходимости говорить или печатать на клавиатуре или раздражать вещи, на которые мы тратим так много времени.Это не так уж и важно, я считаю, что это темный и опасный поступок. Лично мне это не нравится. Но я думаю, что очарование такого футуристического направления, продвигаемого такими людьми, как Илон Маск, в некоторой степени подпитывается этой церебральной мистикой: идеей о том, что для того, чтобы быть футуристическим в отношении разума, мы должны коснуться мозга. Я утверждаю, что умственную работоспособность можно улучшить , не касаясь мозга.
Один из примеров, который мне нравится, — это делать людей лучше водителями.Один из главных подходов автомобильной промышленности — полностью исключить людей из поля зрения. Но зачем нам связывать машину с мозгом? Просто тренируйте машину, чтобы стать лучше На мой взгляд, нам очень мало нужно бояться мозговых технологий, аналогов которым у нас нет в обществе. Это не революция. Тем не менее, общественное восхищение мозгом заставляет людей размышлять обо всех этих ужасных вещах.
Вы завершаете книгу словами: «Мозг — это биотический орган, включенный в континуум естественных причин и связей, которые вместе вносят вклад в наш биологический разум.«Принеси это нам домой, Алан; Объясните, почему так важно понимать, что мы не
, а наш мозг .
Моя всеобъемлющая тема против узкого мышления. Если мы хотим решить наши проблемы, мы не должны сводить их к проблемам мозга. Нам нужно иметь широкий взгляд, который распознает, как мозг связан как с телом , так и с окружающей средой ; и ищите решения везде, где они лгут. Объяснение человеческого поведения только с точки зрения функции мозга проистекает из своего рода мистического взгляда на мозг и удерживает нас от прогресса в том направлении, которое наука может нас поощрять.
Это интервью было отредактировано для большей ясности.
Саймон Уорролл курирует Книжный разговор . Следуйте за ним на Twitter или на simonworrallauthor.com .
Моделирование человеческого мышления — ранние разработки символического ИИ
Моделирование человеческого мышления — ранние разработки символического ИИ
Далее: Классический подход ИИ Up: AI Лекция 1 Предыдущий: Компьютеры & nbsp Содержание

Моделирование человеческого мышления — ранние разработки в символический ИИ
Тест Тьюринга Может ли компьютер имитировать человеческое мышление? Тьюринг предложил тест.Человек-следователь за клавиатурой задает вопросы и машины, и другого человека. Если следователь не может различать эти два, тогда активность компьютера считается как мышление.
В 1956 Герберт Саймон (Политология, Нобелевская премия в Economics) и Алан Ньюэлл разработал систему для доказательства теорем в формальной логике. Использовали « ограниченную рациональность » и стандартные рецепты или эвристика для имитации человеческого мышления. Эта программа, логика Теоретик доказал 38 теорем из книги Рассела и Уайтхеда Principia Mathematica , одна изящнее, чем у Рассела и Уайтхеда. Уайтхед.
(Также в 1954-56 гг. Работа над цифровыми компьютерами vN для моделирования нейронных сети — Минский и др.)
Ньюэлл и Саймон были привержены идее « сложной информации обработка », призванная моделировать человеческое мышление. Здесь компьютер программа рассматривается как проверка определенной психологической теории того, как когнитивный процесс может работать у людей.
В более общем плане N&S настаивала на том, что они не просто демонстрируют машинного интеллекта, но моделировали общие законы, лежащие в основе всех мышление — отсюда идея функционально интерпретируемых систем — когнитивная обработка изучается независимо от аппаратного / нейронного выполнение.
Гипотеза системы физических символов (Ньюэлл и Саймон, 1976): мозг и правильно запрограммированный цифровой компьютер являются примерами системы физических символов. Когнитивные явления состоят из манипуляции этих символов, также называемых « ментальными представлениями », и истолкованы как предложения (Фодор и Пилишин) или нет — последние называются « моделями » (Ньюэлл). В любом случае это функционально интерпретируемые системы.
Другие, такие как Джон Маккарти и Марвин Мински, предпочли термин « искусственный интеллект ».AI стремится создать на компьютере образец вывода, который у людей будет считаться « умный ». Это оставляет возможность того, что компьютер интеллект может отличаться от человеческого интеллекта.
Симпозиум Массачусетского технологического института по теории информации, 10-12 сентября 1956 г.
Темы: Теория кодирования (Шеннон и другие), Автоматы (Ньюэлл и Саймон — Доказательство теоретика логики теоремы 2.01 в книге Рассела и Уайтхеда. Principia Mathematica; компьютерная реализация теории Хебба сборки клеток), Источники информации (статья Хомского о трансформационных грамматик) и пользователей информации (статья Миллера о магия нет.7)
Основной темой, связывающей дисциплины, был ум как система обработки информации.
Книга Брунера, Гуднау и Остина A Study of Thinking также была опубликовано в 1956 г. — См. разд. .
Хомский в 1997 г. (Johnson and Erneling, 1997 sec.) Комментирует пик интереса в то время и в том месте, в перспективе единая наука: элемент триумфализма в политической культуре, технологическая эйфория, ощущение, что препятствия на пути к прогрессу падение.Физика, химия и биология были объединены через QM, биохимия и молекулярная биология. Следующим большим испытанием было понять человеческий разум.
В 1960-85 гг. Классический ИИ (также известный как система физических символов) подход преобладает, и основной вклад в когнитивную науку пришли из искусственного интеллекта, лингвистики и психологии.
С 1985 года в ИИ появились разные подходы. Также нейробиология сделала новые открытия. За последние 15 лет нейробиология и ИИ в виде искусственных нейронных сетей имеют играл большую роль в CS.Оставляя в стороне значительные ориентированная на приложения работа, основанная на символическом ИИ, область ИИ имеет перешел к принятию биологических моделей, основанных на мозге (Коннекционизм) и о развитии и эволюции (A-Life).

Далее: Классический подход ИИ Up: AI Лекция 1 Предыдущий: Компьютеры & nbsp Содержание
Создание мыслящей машины
В Черную пятницу 2017 года бестселлером Amazon была его Echo Dot, «умный динамик» с голосовым управлением, который, как и аналогичные устройства, действует как миниатюрный персональный помощник в цифровую эпоху — всегда готовый прочитать вам рецепт. , закажите пиццу, позвоните маме, отрегулируйте термостат и многое другое.Появившиеся менее четырех лет назад эти устройства сейчас принадлежат примерно 16 процентам американцев.
Это просто последний пример того, как кажется, что технологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), внезапно стали повсюду. AI включает программное обеспечение для распознавания голоса в Alexa Amazon Echo и Siri от Apple, он отмечает наших друзей и семью на фотографиях в Facebook и определяет, какую рекламу мы видим при поиске в Интернете. Сейчас многие эксперты считают, что ИИ вот-вот присоединится к человеческому миру способами, которые могут иметь более серьезные — даже для жизни и смерти — последствия, например, в беспилотных автомобилях или в системах, которые могут оценивать медицинские записи и предлагать диагнозы.
Но среди надежд и шумихи (и беспокойства — возьмёт ли ИИ нашу работу? Завоюет ли он мир?) Легко забыть, что в большинстве случаев искусственный интеллект не может сравниться с конечной обучающей машиной: человеческим мозгом. .
AI может очень хорошо выполнять многие вещи, в том числе задачи, которые трудны или невозможны для человека, такие как распознавание миллионов отдельных лиц или мгновенный перевод абзаца на сотни языков. Но эти достижения обычно случаются в ограниченных конкретных обстоятельствах.Есть много вещей, которые люди делают исключительно хорошо, с которыми компьютеры даже не могут сравниться, например, творческое мышление, изучение новой концепции всего на одном примере («однократное обучение») и понимание нюансов разговорной речи. Например, Alexa будет отвечать на сотни голосовых команд, но не может поддерживать настоящий разговор.
Сейчас некоторые специалисты в области машинного обучения рассчитывают, что психологические исследования человеческого обучения и познания помогут вывести ИИ на новый уровень.Они утверждают, что, понимая, как люди учатся и думают, и выражая эти идеи математически, исследователи могут создавать машины, которые способны думать и учиться больше, как это делают люди.
«Люди — самая умная система, которую мы знаем», — говорит Ной Гудман, доктор философии, профессор психологии и информатики Стэнфордского университета, изучающий человеческое мышление и язык. «Итак, я изучаю познание человека, а затем надеваю инженерную шляпу и спрашиваю:« Как я могу построить такой? »»
Сплетенная история
Между психологией и искусственным интеллектом всегда была глубокая связь, говорит Линда Смит, доктор философии, психолог развития и исследователь искусственного интеллекта из Индианского университета в Блумингтоне.Она говорит.
Действительно, системы, которые стали движущей силой почти всего недавнего прогресса в области ИИ, известные как глубокие нейронные сети, вдохновлены тем, как нейроны соединяются в мозгу, и связаны с «коннекционистским» способом мышления о человеческом интеллекте.Эта концепция «снизу вверх» также имеет долгую историю в психологии. Теории коннекционизма, по сути, говорят, что обучение — человеческое и искусственное — основано на взаимосвязанных сетях простых единиц, реальных или искусственных, которые обнаруживают закономерности в больших объемах данных.
В ИИ основная идея работает следующим образом: вместо физических нейронов глубокие нейронные сети имеют нейроноподобные вычислительные блоки, сложенные вместе в десятки связанных слоев. Если вы хотите создать нейронную сеть, которая может отличить яблоки от бананов — систему визуального обучения, — вы скармливаете ей тысячи изображений яблок и бананов.Каждое изображение возбуждает «нейроны» входного слоя. Эти «нейроны» передают некоторую информацию следующему слою, затем следующему слою и так далее. По мере продвижения обучения разные слои начинают выявлять закономерности на возрастающих уровнях абстракции, такие как цвет, текстура или форма. Когда информация достигает последнего выходного уровня, система выдает предположение: яблоко или банан. Если предположение системы неверно, она может соответствующим образом отрегулировать связи между нейронами. Обрабатывая тысячи и тысячи обучающих изображений, система в конечном итоге становится чрезвычайно хорошей в решении поставленной задачи — выяснении закономерностей, которые делают яблоко яблоком, а банан — бананом.
Концепция нейронных сетей существует с 1940-х годов. Но сегодня огромное увеличение вычислительной мощности, а также количества и типов данных, доступных для анализа, сделали глубокие нейронные сети все более мощными, полезными и — с технологическими гигантами, такими как Google и Facebook, ведущими впереди — повсеместными. Глубокая нейронная сеть AlphaGo, созданная дочерней компанией Google DeepMind, проанализировала миллионы игр сложной настольной игры Go, чтобы победить чемпиона мира среди людей в 2016 году, что долгое время считалось невозможным.Другие глубокие нейронные сети анализируют звуки, из которых состоит язык, чтобы обеспечить распознавание голоса Siri и Alexa. Такие сети также анализируют связи между словами на разных языках, чтобы обеспечить перевод в реальном времени.
Но нейронные сети также представляют проблемы и имеют ограничения. Совершенно очевидно, что они требуют большого количества входных данных, обычно производимых или выбираемых людьми. Теоретически нейронная сеть может научиться чему угодно, но для этого у нее должны быть правильные обучающие данные.В случае яблок и бананов достаточно легко найти тысячи фотографий для тренировок. Но что, если вы захотите разработать машину, которая могла бы изучать область без огромного набора данных, доступных для изучения? «В каком-то смысле [нейронные сети] занимаются краудсорсингом людей, а не имитируют человеческие существа», — говорит Элисон Гопник, доктор философии, психолог развития Калифорнийского университета в Беркли, которая работает с исследователями искусственного интеллекта.
Тогда есть проблема с «черным ящиком».Поскольку нейронные сети не запрограммированы с использованием явных правил, а вместо этого разрабатывают свои собственные правила, извлекая закономерности из данных, никто — даже люди, которые их программируют, — не может точно знать, как они приходят к своим выводам. Иногда это нормально, но иногда это большая проблема. Если ИИ когда-нибудь будет управлять автомобилями или диагностировать болезни, то, возможно, будет тревожно или даже нарушить условия сделки, когда придется полагаться на непрозрачную систему, которая иногда допускает ошибки и не может объяснить, почему эти ошибки произошли.
Подход «сверху вниз»
Теперь психологи и исследователи искусственного интеллекта ищут идеи когнитивной психологии и психологии развития, чтобы устранить эти ограничения и уловить аспекты человеческого мышления, которые глубокие нейронные сети еще не могут смоделировать, например любопытство и творчество.
Этот более «нисходящий» подход к ИИ меньше полагается на выявление закономерностей в данных, а вместо этого на выяснении математических способов описания правил, управляющих человеческим познанием. Затем исследователи могут записать эти правила в алгоритмы обучения, которые работают в системе ИИ.Одно из многообещающих направлений для этого метода называется байесовским моделированием, которое использует вероятность для моделирования того, как люди рассуждают и узнают о мире.
Бренден Лейк, доктор философии, психолог и исследователь искусственного интеллекта из Нью-Йоркского университета, и его коллеги, например, разработали байесовскую систему искусственного интеллекта, которая может выполнять форму однократного обучения. Люди, даже дети, очень хороши в этом — ребенку достаточно увидеть ананас один или два раза, чтобы понять, что это за фрукт, вытащить его из корзины и, возможно, нарисовать пример.
Точно так же взрослые могут почти сразу выучить нового персонажа на незнакомом языке. Увидев, например, русскую букву Ж (ж), большинство людей может распознать ее в другом стиле почерка и написать пример, даже если они никогда не видели ее раньше. Но для того, чтобы обучить традиционную глубокую нейронную сеть распознавать Ж, сеть должна будет увидеть множество ее версий с множеством разных стилей почерка, пока не сможет обнаружить закономерности, составляющие символ. Система Лейка, которую он разработал после изучения сотен видеороликов о том, как люди пишут символы, вместо этого предлагает несколько серий штрихов пером, которые могут привести к изображению персонажа.Используя алгоритм, основанный на этом методе, его система искусственного интеллекта смогла распознавать символы из многих разных алфавитов после просмотра только одного примера каждого из них, а затем создавать новые версии, которые были неотличимы от примеров, нарисованных людьми ( Science , Vol. 350, No 6266, 2015).
Недавно Лейк работал над новым проектом по моделированию различных человеческих способностей — любопытства или любознательности. Люди учатся, задавая вопросы, и, хотя любопытство может показаться абстрактным понятием, Лейк и его коллеги обосновали его, создав систему ИИ, которая играет в «Морской бой», игру, в которой игроки определяют местонахождение боевого корабля своего противника на скрытой доске, задавая вопросы. .В оригинальной игре разрешены только определенные вопросы, но Лейк и его коллеги разрешили игрокам-людям задавать любые открытые вопросы, которые они хотели, а затем использовали эти вопросы для построения модели типов вопросов, которые позволяют получить наиболее полезную информацию. . Используя эту модель, их система искусственного интеллекта могла бы генерировать новые полезные вопросы во время игры ( Advances in Neural Information Processing Systems , Vol. 30, 2017).
Компьютеры в разговоре
Тем временем в Стэнфордском университете Гудмана интересует еще одна основная человеческая способность: язык.На первый взгляд может показаться, что современные системы искусственного интеллекта действительно «понимают» язык, учитывая, что они могут выполнять переводы и выполнять команды. В действительности, однако, системы искусственного интеллекта еще не могут понимать нюансы человеческого языка или по-настоящему общаться с людьми.
Это отчасти потому, что в реальных разговорах значения слов меняются в зависимости от контекста. «Есть некоторый фиксированный вклад, который исходит от буквального значения слов, но на самом деле раскрытие интерпретации, которую намеревается говорить говорящий, — это сложный процесс вывода, который требует наших знаний о мире», — говорит Гудман.
Возьмите концепцию гиперболы: когда кто-то говорит: «Это стоит миллион долларов», как вы решаете, имеют ли они в виду, что этот предмет буквально стоит миллион долларов или только что он стоит больших денег? Это зависит от того, говорит ли оратор о модном ужине, машине или доме, а также от вашего знания вероятных цен на такие вещи. В одном исследовании Гудман и его коллеги поставили эксперименты, в которых пары участников обсуждали эти неоднозначные, потенциально гиперболические утверждения.Затем они разработали математическую модель, которая могла точно предсказать интерпретацию участниками заявлений своих партнеров ( Proceedings of the National Academy of Sciences , Vol. 111, No. 33, 2014).
С тех пор Гудман и его коллеги распространили модель на другие причудливые, неоднозначные аспекты человеческого языка: каламбуры ( Cognitive Science , Vol. 40, No. 5, 2016), иронию ( Proceedings of the Thirty-Seventh Annual). Conference of Cognitive Science Society , 2015) и вежливой косвенной речи ( Proceedings of the тридцать восьмая ежегодная конференция Cognitive Science Society y , 2016).
Перспектива компьютера, который сможет понять наши преувеличения и шутки, дразнит. Но важным ограничением этого вида нисходящего подхода ИИ является то, что он требует от человека-программиста такого большого количества знаний.
«В данном случае мы создали некоторые предварительные знания о мире: например, сколько обычно стоят автомобили, и буквальное значение некоторых слов», — говорит Гудман. «[Так что] возникает вопрос — откуда берутся все эти встроенные знания?»
Младенцы: самые умные на земле
Для психологов и исследователей искусственного интеллекта, которые придерживаются более коннекционистского, «восходящего» подхода к разработке систем искусственного интеллекта, этот вопрос — «Откуда берутся все эти знания?» — является ключевым.Люди могут понимать шутки и узнавать ананасы, увидев только один пример, но они делают это, имея десятилетия (или, в случае детей, месяцы или годы) опыта наблюдения и изучения мира в целом.
Исследователи искусственного интеллекта, ориентированные на коннекционизм, считают, что если мы хотим создавать машины с действительно гибким человеческим интеллектом, нам нужно будет не только писать алгоритмы, отражающие человеческое мышление, но и понимать, как мозг разрабатывает эти алгоритмы с самого начала.
Смит, психолог из Университета Индианы, считает, что ответ на эту загадку может дать изучение младенцев.
«Я лично считаю, что младенцы — самые умные существа на Земле с точки зрения обучения; они могут научиться чему угодно, и они могут делать это с нуля», — говорит она. «А младенцы делают то, чего не делают машины, так это генерируют свои собственные данные».
Другими словами, глубокие нейронные сети учатся различать яблоки и бананы, просматривая тысячи изображений каждого из них.Но младенцы, с того момента, как они могут поворачивать голову, ползать и хвататься, влияют на состав своих собственных «тренировочных данных», выбирая, где смотреть, куда идти и что брать.
В одной серии исследований Смит и ее коллеги оснащают младенцев и дошкольников налобными видеокамерами, чтобы тщательно проанализировать, как они видят мир. В одном исследовании, например, они обнаружили, что во время еды дети в возрасте от 8 до 10 месяцев преимущественно смотрят на ограниченное количество сцен и предметов — свой стул, посуду, еду и многое другое — таким образом, чтобы впоследствии они могли им помочь. выучить их первые слова.Они также обнаружили, что сцены и объекты, на которые дети предпочитают смотреть, отличаются от типов «обучающих образов», часто используемых в вычислительных моделях для систем визуального обучения ИИ ( Phil. Trans. R. Soc. B , Vol. 372, № 1711, 2017). Смит сотрудничает с исследователями машинного обучения, чтобы попытаться лучше понять, как структура такого рода визуальных и других данных — порядок, в котором младенцы предпочитают воспринимать мир, — помогает младенцам (и, в конечном итоге, машинам) развивать ментальные модели. которые будут лежать в основе обучения на протяжении всей их жизни.
«Я пытаюсь понять, как структура данных во времени может способствовать такому устойчивому общему обучению», — говорит она. «Я думаю, что данные сами по себе решат множество проблем».
Другие психологи развития, тем временем, придерживаются более нисходящего подхода. Гопник, например, соглашается со Смитом в том, что изучение младенцев и маленьких детей даст ценные идеи для ИИ. Но она и ее коллеги делают это, пытаясь построить модели, объясняющие обучение и мышление детей, и понять, чем эти модели отличаются от моделей, лежащих в основе познания взрослых.
Она обнаружила, например, что дети обладают беспрецедентной способностью к творчеству и гибкому мышлению. Получив некоторую информацию, которую нужно интерпретировать, или проблему, которую нужно решить, дети с большей вероятностью будут рассматривать необычные возможности, чем взрослые, что делает их более подверженными ошибкам, но также с большей вероятностью, чем взрослые, быстро решать проблемы, которые имеют неожиданное решение.
«Дети шумны и в прямом, и в переносном смысле», — говорит она. «Традиционно психологи рассматривали это как ошибку, но я считаю, что многие вещи, которые люди считали ошибками, могут быть особенностями.«
В одной из серий исследований, например, она и ее коллеги показали дошкольникам, детям школьного возраста, подросткам и взрослым изображение машины и сказали им, что «бликеры» заставляют машину загораться. Затем они показали участникам изображения различных комбинаций объектов на верхней части машины — с подсветкой или без — и спросили, какие объекты являются мишенями. Когда решение проблемы было неожиданным (требовалось более одного предмета, чтобы машина загорелась), тогда дети с большей вероятностью, чем взрослые, приходили к правильному ответу, а дети младшего возраста справлялись с этим лучше, чем дети старшего возраста ( PNAS , Том.114, No 30, 2017).
Построение моделей, отражающих этот и другие уникальные аспекты обучения детей, может помочь исследователям искусственного интеллекта разработать компьютеры, которые отражают некоторые из детских творческих способностей, гибкого мышления и способности к обучению, — говорит Гопник.
Путь вперед
История искусственного интеллекта — это в некотором смысле история обмена между этими нисходящими и восходящими подходами к машинному обучению, но дальнейший путь может оказаться комбинацией этих двух. Теперь можно создавать системы искусственного интеллекта, сочетающие в себе элементы обоих.Гудман, например, разработал систему искусственного интеллекта, которая может определять цвета на основе неточных человеческих словесных описаний. В ходе исследования он и его коллеги собрали огромный набор данных о цветовых описаниях, наняв более 50 000 человек для игры в игру по определению цвета на Amazon Mechanical Turk. Затем они создали систему искусственного интеллекта, которая объединила глубокий нейросетевой анализ этих описаний с вероятностной моделью того, как люди использовали описания в контексте для правильной идентификации цветов ( Transactions of the Association for Computational Linguistics , Vol.5, 2017). «В наши дни разница между байесовскими моделями и моделями нейронных сетей не так велика», — говорит Гудман.
На самом деле, по словам Мэтью Ботвиника, доктора философии, когнитивиста и директора по нейробиологическим исследованиям в DeepMind, системы ИИ движутся в направлении глубоких нейронных сетей, которые могут создавать свои собственные ментальные модели, которые в настоящее время должны быть запрограммированы людьми.
Такие идеи волнуют многих исследователей в этой области. «Мы стоим на пороге действительно серьезных достижений в области искусственного интеллекта», — говорит Смит.Но некоторых они пугают. Пионер технологий Илон Маск и физик Стивен Хокинг, как известно, высказали ужасные предупреждения о том, что разработка мощных машин, способных учиться так же, как люди, может представлять угрозу для человеческой цивилизации.
Ботвиник считает, что нам предстоит пройти долгий путь, прежде чем мы сможем разобраться, какие угрозы являются подлинными, а какие нет, но он говорит, что технологические компании начинают серьезно относиться к таким вопросам безопасности и более широким социальным проблемам. Например, в 2016 году Amazon, Apple, Google, Facebook и другие компании объединились, чтобы создать отраслевую группу под названием «Партнерство по ИИ на благо людей и общества», чтобы обсудить социальные последствия достижений ИИ.
Вообще говоря, говорит Ботвиник, эти достижения должны стимулировать дискуссии и, возможно, исследования по вопросам, которые одновременно являются философскими и психологическими: если мы можем создать машины, которые могут думать, как люди, то какие вещи мы хотим оставить для себя? Хотим ли мы, чтобы машины делали все, что делают люди?
Пока общество размышляет над этими вопросами, также важно помнить, что знания, которые получают психологи и другие исследователи ИИ, стремясь создать мыслящие машины, также помогают нам лучше понять самих себя.«Я действительно вижу здесь двойную цель: лучше понять человеческий разум, а также разработать машины, которые обучаются более человеческими способами», — говорит Лейк. «Я считаю, что если мы не можем запрограммировать компьютер, чтобы объяснить поведение человека, значит, мы еще не полностью его понимаем».
ИИ-мышление против человеческого мышления. Все говорят по-разному… | Сади Эврен SEKER
Все говорят о разном мышлении человека и искусственного интеллекта. Но каковы различия и ключевые концепции для разного мышления.В этой статье делается попытка вкратце охарактеризовать ключевые концепции возможностей человека и искусственного интеллекта.
Концепции «Человек против ИИ»
Красота искусственного интеллекта — это возможность взглянуть на человеческий интеллект с другого интеллекта.
Искусственный интеллект назван в честь понимания человеческого интеллекта. Но правда ли, что единственный разум — это тот интеллект, который мы имеем или понимаем? Действительно ли мы уверены в существовании или отсутствии других форм разума?
На самом деле ИИ — наша единственная надежда на данный момент взглянуть на человеческий интеллект за пределами человеческого интеллекта, если мы действительно сможем создать ИИ, независимый от нашего.
В этой статье я попытаюсь исследовать различия между человеческим мышлением и мышлением искусственного интеллекта с текущими достижениями и будущими возможностями. Итак, восхитительное меню статьи ниже:
Корреляция против причинно-следственной связи
Знание против мудрости
Загнанное в угол против закругленного мышления
Рациональное против иррационального мышления
Деонтологическое против телеологического мышления
Контент против контекста
Пиво и детские подгузники: корреляция и причинно-следственная связь
Возможно, каждый студент, изучающий интеллектуальный анализ данных, знает об этом случае.Супермаркет, ища хорошие альтернативы кампании, проводит анализ корзины, чтобы увидеть, какие два продукта вместе лучше всего продаются, и выясняет, что эти два продукта — пиво и детские подгузники. Хотя ходят слухи о причинах этих двух вещей, это интересный вопрос для нас, людей, потому что мы думаем с помощью причинности. Мы ищем причины и пытаемся сократить логику, лежащую в основе фактов. С другой стороны, ИИ следует за корреляцией. Если два товара, детские подгузники и пиво, продаются вместе, то продавайте их вместе, вот и все.
Причинно-следственная связь против корреляции
ИИ не нужно искать короткие замыкания, потому что он просто обладает вычислительной мощностью и может поддерживать корреляцию между миллиардами элементов или событий. Хотя сейчас ИИ является общим термином и существует множество различных подходов к ИИ, в этой статье ИИ означает наиболее широко используемую форму ИИ, например, в глубоком обучении или машинном обучении. Причина резкого роста тенденций в этих областях искусственного интеллекта в основном связана с хранением данных и увеличением вычислительной мощности за последние десятилетия.Таким образом, вместо того, чтобы искать короткие замыкания и искать причины между элементами или событиями, ИИ просто полагается на свою вычислительную мощность и выявляет корреляции между элементами или событиями. К сожалению, мы, люди, можем запомнить 10 000 лиц и вспомнить о них около 5 000 человек. С другой стороны, благодаря новым подходам к масштабированию и технологиям облачных вычислений миллиарды лиц становятся всего лишь прецедентом использования ИИ.
2. Мудрость и знание
Перед тем, как начать обсуждение барьера мудрости и знания, может быть полезно понять эти термины.У нас есть очень известная пирамида DIKW, показанная ниже:
Пирамида DIKW
Вкратце, данные в мире AI представляют собой биты (нули и единицы), а информация — это значение данных. Например, 70000 — это просто число, но если кто-то называет его годовой зарплатой, значит, оно имеет значение. На уровне знаний мы пытаемся оценить зарплату человека по его резюме, опыту или работе. Очевидно, что уровень знаний не дает однозначного ответа на большинство вопросов, но есть вероятность успешной оценки.Наконец, на уровне мудрости мы в основном имеем дело с результатами, не зависящими от предметной области, такими как зарплата и действительно ли нам нужна зарплата в нашей экономической системе. Проблема становится более специфичной и расплывчатой, в то время как на уровне данных она более поддается компьютерной обработке и более наглядна. Итак, пирамида DIKW просто определяет уровень человеческого или машинного подхода.
3. Закругленное и загнанное в угол мышление
Человеческий мозг биологически сформирован из нейронов и синапсов, и каждое соединение для обучения или вопросов требует потребления энергии.Чтобы снизить потребление энергии, человеческий мозг эволюционировал, чтобы мыслить комплексно. Например, думать, что люди уникальны, — это не способ всестороннего мышления, и человеческий мозг не эволюционировал таким образом. С другой стороны, найти общие черты, связи между людьми и изучить эти особенности намного проще.
Например, давайте возьмем самое первое понятие в жизни человека, плохое и хорошее, и очень ранний опыт нашей жизни, чтобы изучить эти концепции. Мы стараемся записывать каждую черту людей, которые делают одолжение, добро или доброту, и, начиная со второго человека, мы пытаемся найти общие черты.Например, если вы всегда получаете благосклонность женщин, вы можете просто сделать вывод, что женщины хороши, независимо от ее возраста, роста, формы лица или даже ее имени. После получения связей для разностороннего мышления не нужно запоминать каждый опыт. С другой стороны, для компьютера каждая услуга является уникальной и записывается в одной строке в хранилище данных. Нет необходимости поддерживать связь, нет необходимости строить чувства на основе этих переживаний и нет необходимости мыслить комплексно.
На самом деле, это различие вызывает предубеждение, предвзятость или предвзятое отношение к людям, предметам или событиям. Иногда мы можем даже иметь представление о еде, которую никогда не пробовали, просто глядя на ее особенности, такие как цвет, форма или запах; потому что мы просто используем наши комплексные правила мышления из предыдущего опыта. С другой стороны, для компьютера каждая еда — это уникальный опыт, и особенности этого опыта хранятся в отдельной строке в базе данных, и ИИ не связывает эти впечатления, пока мы не скажем об этом.
Большая часть современных методов машинного обучения использует аналогичный подход для определения обучения из наборов данных, и мы можем сказать, что машинное обучение также использует извлечение правил или поиск общих функций, но даже тот же подход применяется к ИИ, компьютерам. по-прежнему храните все данные как уникальные записи, и всегда можно найти совершенно другой подход.
4. Рациональное против иррационального
Танцы — это человеческое поведение, которому нет рационального объяснения.Хотя есть много иррациональных поступков человека, мои любимые, которые труднее всего объяснить, — это те, которые заканчиваются смехом в одиночестве. Кроме того, многие действия, связанные с верой, стрессом, страхом или бессознательным состоянием, имеют некоторые рациональные объяснения с точки зрения психологии, но, в конце концов, мы не можем написать математическую формулу для этих действий, и мы не можем просто объяснить причину и следствие. Пожалуйста, также имейте в виду, что у нас сложная привычка мыслить, и слово «объяснение» само по себе является сложным для объяснения явлением.
Возможности рационального и иррационального мышления
Компьютеры и ИИ построены на основе математических формул, нет независимой связи с природой с компьютера. Итак, объяснить природу компьютеру можно только с нашим пониманием. Для древнего племени отголоски природы, неизвестные звезды и призрак грома — все это явления, которые нужно объяснить. Итак, для человеческой жизни и интеллекта необходимо заполнить множество пробелов. Например, человек может использовать удачу или неудачу для объяснения чего-либо.
Для компьютера, чтобы объяснить вещи, нет везения, нет пробелов, только единицы и нули. Например, если мы используем логику (скажем, логику первого порядка) для подхода ИИ к проблеме, и если у нас недостаточно информации для ответа на вопрос, ИИ может просто сказать: «Недостаточно информации для ответа на вопрос. ». AI не должен изобретать, воображать или манипулировать собой, чтобы найти решение неизвестного.
5. Телеологический и деонтологический подходы
Четкое различие начинается с вопроса: думаете ли вы, что все в мире имеет цель? Или вы думаете, что все вещи и события могут иметь цель?
Подойти к событию можно двумя способами, по причинам и по целям.Мы, люди, можем думать о целях и задачах всего, и мы можем сформулировать этот подход с учетом предыдущих различий, таких как комплексное мышление и заполнение пробелов нашим воображением.
Искусственный интеллект ограничен только корреляциями между причинами и следствиями, в то время как человек может преобразовывать события для определенных целей или изобретать следствия.
6. Контекст и контент
Искусственный интеллект и компьютеры больше предназначены для мышления с использованием содержания явлений, таких как детали, история или объекты: кто, что, где, когда и т. Д.Мышление, основанное на содержании, гораздо больше ориентировано на восприятие, которое легче преобразовать в цифровые данные.
С другой стороны, контекстное мышление строится на намерениях, предыстории, предположениях и личностях.
Очень тесная дискуссия идет о форме и содержании в искусстве или материи и форме в философии, и вопрос в том, определяет ли форма материю / функцию / содержание или материя определяет форму? Теория субстанции Аристотеля основана на субстанциях, и все существующие вещи построены на субстанции, а субстанция имеет материю и форму, чтобы существовать.Также всегда можно думать, что Бог (в человеческом мышлении очевидно) — это вещество или атомы (электроны, протоны или нейтроны) как вещество или энергия как вещество с точки зрения зрения.
Переосмысление теории субстанции для ИИ — это материя и форма битов, то есть нулей и единиц.
7. Преобразование против эволюции
Если мы можем разделить наше тело и разум на две области, наше тело будет иметь лишь очень незначительное влияние на историю эволюции, с другой стороны, наш разум будет иметь очень сильное влияние на трансформация мира.
Наши тела развиваются, мы передаем наши гены следующим поколениям, в то время как мы можем передавать наши мысли любому телу, будь то от предыдущего, текущего или следующего поколения. Итак, мы можем трансформировать; ИИ может очень быстро преобразовывать мысли в любое тело или вещь, которая может мыслить. С другой стороны, человеческое тело ограничено только скоростью эволюции поколений, которая увеличивает скорость обновления нашего тела или оборудования, если использовать компьютерную терминологию.
8. Предположения и логический вывод
ИИ очень способен делать выводы из логических утверждений или баз правил.С другой стороны, пробелы в нашем мышлении не могут быть заполнены без предположений. Итак, в большинстве случаев нам нужны предположения для умозаключений, в то время как ИИ нужны только факты и логика для умозаключений.
Вышеупомянутое сравнение человека и машины полностью основано на концептуальном уровне, однако его также можно сравнить с содержанием вышеупомянутых различий. Например, все уровни пирамиды DIKW можно разделить на человека и машину. Например, уровни данных имеют различное представление и обработку с обеих сторон.Основное различие в современных исследованиях больших данных — это структурированные и неструктурированные данные. Люди имеют дело с неструктурированными данными, такими как скорость, изображения, тексты на естественном языке и т. Д., В то время как машины имеют дело со структурированными данными по замыслу. Структурированные данные, такие как возраст человека, зарплата или имя человека, могут быть структурированы по каталогам и метаданным.

Сущность процессов мышления и мыслительной деятельности Текст научной статьи по специальности «Психологические науки»

Образовательное направление «Визуальное мышление: теория и практика»

Структура и содержание образовательного направления

Тематика занятий

Ведущий образовательного направления

Мышление — Психологос

Развитие мышления

Анализ и связи понятия Мышление

Виртуальная реальность изменяет мышление человека

7.16. Мышление человека и животных

Читайте также

Электроустановки помещений для содержания животных

5. Развивать тактическое мышление!

1. Метод аналогий, или Научение по подражанию. Ассоциативное мышление

10.2. Воздействие электрического тока на человека

1.3. Ориентация на человека и на пользователя

Электрические свойства тела человека

Глава 7. Язык и мышление

Глава 8. Первобытное мышление

Введение. Роботы – помощники человека

ПЕРЕДЕЛКА ЖИВОТНЫХ

§ 5.17 Гармония природы, науки и человека

«И создал бог человека…»

Исполнится ли мечта человека?

О МЕСТЕ ЧЕЛОВЕКА И ЧЕЛОВЕЧЕСТВА В МИРОЗДАНИИ В. Н. Комаров

13. СОСТАВЛЕНИЕ СУТОЧНОГО РАЦИОНА ПИТАНИЯ ЧЕЛОВЕКА

ИИ обучается быстрее по алгоритмам, похожим на мышление человека

Что такое критическое мышление и зачем оно современному человеку? || How to read media?

Фундаментальные принципы мышления — ScienceDaily

Процесс мышления человеческого мозга | Livestrong.com

Строительные блоки мозга

Пять чувств

Мыслительный процесс

Процесс рассуждений

Процесс обучения

Две системы обдумывания чужих мыслей в развивающемся мозге

Значение

Abstract

Результаты

Поведенческие результаты.

Явные задачи ToM и структура мозга.

Неявные задачи ToM и структура мозга.

Диссоциация неявного и явного ToM.

Независимость развития когнитивных способностей.

Обсуждение

Открытые вопросы.

Выводы.

Методы

Участники.

Когнитивная оценка.

Явные задачи ToM.

Неявная задача ToM.

Сбор данных МРТ.

Анализ данных МРТ.

Создание шаблона мозга.

Статистический анализ данных МРТ.

Регионы интереса.

Заявление о доступности данных.

Благодарности

Сноски

Существует ли связь между разумом и телом, или наш мозг работает в одиночку?

Новая область нейробиологии, известная как «коннектомика», стремится дать своего рода объединяющую теорию мозга.Объясните, что это означает и что делает

Книга

Одна из моих любимых строк в вашей книге: «Люди подобны растениям, цветущим или увядающим с погодой». Есть даже связь между температурой и насилием, не так ли?

Значит, в Алабаме должно быть больше насилия, чем в Аляске?

Новое движение, известное как трансгуманизм

Моделирование человеческого мышления — ранние разработки символического ИИ

Создание мыслящей машины

Сплетенная история

Подход «сверху вниз»

Компьютеры в разговоре

Младенцы: самые умные на земле

Путь вперед

ИИ-мышление против человеческого мышления. Все говорят по-разному… | Сади Эврен SEKER

Добавить комментарий Отменить ответ