Байесовская когнитивная наука - Bayesian cognitive science
Байесовская когнитивная наука (также известная как вычислительная когнитивная наука; не путать с более общим Вычислительное моделирование в когнитивной науке ) - подход к наука о мышлении озабочен рациональный анализ[1] познания с помощью Байесовский вывод и когнитивное моделирование. Термин «вычислительный» относится к вычислительному уровню анализа, сформулированному Дэвид Марр.[2]
Эта работа часто состоит из проверки гипотезы о том, что когнитивные системы ведут себя как рациональные байесовские агенты в определенных типах задач. В прошлых работах эта идея применялась к категоризация, язык, блок управления двигателем, последовательное обучение, обучение с подкреплением и теория разума. В других случаях байесовская рациональность предполагается, а цель состоит в том, чтобы вывести знания, которыми обладают агенты, и ментальные представления, которые они используют.
Важно противопоставить это обычному использованию Байесовский вывод в когнитивной науке, которая не зависит от рационального моделирования (см., например, Работа Майкла Ли ).
Смотрите также
Рекомендации
- Т. Л. Гриффитс и Дж. Б. Тененбаум (2006) "Оптимальные прогнозы в повседневном познании" Психологическая наука 17 (9), 767-773.
- М. Оксфорд и Н. Чейтер (1999) - «Рациональные модели познания»
- ^ Андерсон, Джон (1990). Вступление. Адаптивный характер мысли. Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс.
- ^ Марр, Дэвид (1971). Философия и подход (PDF). Зрение.