Text

Principles of Noology; Toward a Theory and Science of Intelligence

---

(1). Memberikan wawasan baru dan mendalam tentang sistem cerdas. (2). Berisi materi pelengkap yang mendemonstrasikan contoh dan proses. (3). Menawarkan kesempatan untuk mempelajari teknik dan metodologi. (3). Membawa pemahaman kuantitatif dan resolusi tinggi kepada pembaca tentang proses nologis  Terlepas dari kemajuan luar biasa yang dicapai dalam beberapa tahun terakhir dalam ilmu kognitif, yang mencakup sub-disiplin ilmu seperti ilmu saraf, psikologi, kecerdasan buatan (AI), linguistik, dan filsafat, belum ada upaya untuk mengartikulasikan kerangka teoritis yang berprinsip dan mendasar.untuk memahami dan membangun sistem cerdas. Perbandingan dapat dibuat dengan fisika, yang merupakan disiplin ilmu yang mengarah pada pemahaman tentang alam semesta fisik dan konstruksi berbagai artefak manusia. Prestasi yang telah kita capai melalui fisika memang luar biasa: mulai dari memetakan kosmos hingga akhir ruang dan waktu hingga pembangunan gedung pencakar langit yang menjulang tinggi dan roket yang membawa manusia ke bulan. Fisika memberikan prinsip dan kerangka teoretis agar prestasi luar biasa ini menjadi mungkin. Apakah mungkin untuk membangun kerangka kerja serupa untuk bidang ilmu kognitif? Apakah sistem cerdas adalah sistem yang ada di alam, seperti semua jenis hewan, atau berbagai jenis robot yang coba dibuat oleh manusia, semuanya adalah agen cerdas yang otonom. Selain itu, hewan adalah adaptive autonomous intelligent agents (AAIAs), dan robot yang dibuat oleh manusia juga dimaksudkan untuk menjadi adaptif, meskipun sejauh ini kita telah gagal mencapai pencapaian alam dalam hal ini. Menariknya, ahli saraf dan psikolog tampaknya tidak menafsirkan disiplin ilmu mereka masing-masing sebagai upaya untuk mengungkap sifat dan prinsip kecerdasan itu sendiri dan juga tidak sering mengkarakterisasi sistem yang mereka pelajari sebagai AAIAs. Ahli saraf terutama prihatin dengan mengungkap mekanisme saraf di berbagai subsistem otak manusia dan hewan seperti sistem persepsi, sistem afektif, dan sistem motorik, dan bagaimana berbagai subsistem ini menghasilkan perilaku tertentu. Psikolog juga berusaha memahami perilaku manusia dan hewan melalui eksperimen perilaku dan fMRI. Tetapi bukan hanya perilaku semata, tetapi perilaku cerdas yang ditunjukkan oleh berbagai hewan dan manusia yang meningkatkan peluang mereka untuk bertahan hidup, memungkinkan mereka untuk memenuhi kebutuhan internal tertentu, dll. Mereka juga merupakan agen cerdas yang adaptif dan otonom. Oleh karena itu, banyak karya eksperimental yang dilakukan di bidang ilmu saraf dan psikologi sejauh ini belum mendapat manfaat atau dipandu oleh kerangka teoritis berprinsip yang cukup mencirikan sistem yang mereka pelajari. Di sisi lain, AI telah peduli dengan membangun AAIAS (juga disebut "robot") sejak awal. Namun, kekurangan AI pada kondisi pengembangannya saat ini adalah bahwa "keberhasilan" utama adalah dalam menciptakan sistem cerdas khusus-sistem seperti sistem permainan catur Deep Blue yang dapat mengalahkan master catur manusia, sistem tanya jawab Watson yang dapat mengungguli lawan manusia, kendaraan otonom yang akan datang (seperti mobil self-driving Google) yang dapat mengemudi dengan aman di jalan raya, dll. Tetapi beberapa peneliti di komunitas AI berusaha keras untuk membangun AI umum dalam jangka panjang. Hal ini tercermin dalam munculnya bidang yang disebut artificial general intelligence (AGI), meskipun ironisnya, AI, pada awalnya, dimaksudkan untuk menjadi AGI. Sebuah pertanyaan menarik muncul tentang sistem cerdas yang dibangun manusia. Dapatkah sistem yang tidak bergerak sendiri tetapi memiliki sensor dan aktuator jarak jauh mendapat manfaat dari prinsip-prinsip yang memandu sistem cerdas otonom adaptif? Jawabannya adalah ya, dan kita dapat menganggap sistem tersebut sebagai semacam robot "statis". Karena, dengan sensor dan aktuator jarak jauh, ia dapat mencapai efek yang sama seperti dalam kasus AAIA saat ia belajar tentang lingkungan melalui pengamatan dan interaksi, dan memperkaya pengetahuannya serta mengubah perilakunya di masa depan. AGI tentu bisa belajar dari ilmu kognitif lainnya. Misalnya, dalam penelitian AI tradisional, masalah motivasi dan emosi untuk sistem cerdas adaptif, yang memberikan kekuatan pendorong utama di balik sistem dan karenanya kritis dalam perilaku adaptifnya, tidak pernah dibahas (pemindaian buku teks utama saat ini di AI akan mengungkapkan bahwa istilah-istilah ini bahkan tidak ada dalam indeks), sementara ini sering dipelajari secara ekstensif dalam ilmu saraf dan psikologi. Isu-isu proses afektif, bagaimanapun, baru-baru ini mendapat perhatian di bidang AGI / AI. Oleh karena itu, dalam buku ini kami berangkat menuju pemahaman yang lebih sistematis dan komprehensif tentang fenomena kecerdasan, sehingga memberikan kerangka teoritis yang berprinsip untuk AAIAs. Metodologinya mirip dengan AGI/AI, di mana mekanisme representasi dan proses komputasi ditata dengan jelas untuk menjelaskan konsep dan prinsip yang terlibat. Ini mirip dengan rumusan kuantitatif dan matematis dari prinsip-prinsip dasar fisika yang mewujudkan pemahaman dan karakterisasi yang cermat terhadap fenomena yang terlibat. Ada dua keuntungan dari pendekatan ini: di satu sisi, mekanisme ini diterjemahkan menjadi program yang dapat diimplementasikan secara langsung untuk membangun sistem buatan; di sisi lain, mekanisme ini akan mengarahkan ahli saraf dan psikolog untuk mencari mekanisme yang sesuai dalam sistem alami. Karena spesifikasi yang relatif rinci dari mekanisme representasi dan proses komputasi yang terlibat, spesifikasi tersebut dapat memandu ahli saraf dan psikolog untuk memahami proses otak dan mental pada resolusi yang jauh lebih tinggi, dan juga memahaminya dalam konteks AAIAs, yang merupakan paradigma. yang saat ini kurang dalam bidang ini. Mekanisme representasi dan proses komputasi yang digunakan dalam buku ini tidak asing lagi bagi orang-orang di bidang AI: representasi logika predikat, mekanisme pencarian, heuristik, mekanisme pembelajaran, dll. digunakan. Namun, mereka disatukan dalam kerangka kerja baru yang membahas masalah sistem kecerdasan umum. Beberapa perangkat komputasi baru diperkenalkan, terutama gagasan pembelajaran kausal efektif yang cepat (yang menyediakan jenis pembelajaran cepat yang mencakup proses cerdas kritis), pembelajaran skrip (yang memberikan dasar untuk chunking pengetahuan dan pemecahan masalah yang cepat), pembelajaran heuristik (yang meningkatkan metodologi AI tradisional dalam hal ini yang sering menggunakan heuristik yang ada di dalamnya dan tidak dipelajari dalam situasi pemecahan masalah yang khas), landasan semantik (yang terletak di jantung penyediaan mekanisme bagi mesin untuk "benar-benar memahami" makna konsep yang digunakannya dalam berbagai tugas berpikir dan bernalar), dan yang tak kalah pentingnya, karakterisasi komputasi dari proses motivasi dan afektif. yang menyediakan tujuan dan dorongan untuk AAIA dan yang merupakan komponen penting dalam perilaku adaptifnya. Dari sudut pandang mengidentifikasi entitas fundamental untuk fenomena kecerdasan (banyak semangat yang sama dalam fisika dalam mengidentifikasi partikel fundamental dan interaksi dari mana semua fenomena lain muncul), dua gagasan menonjol. Salah satunya adalah representasi konseptual spatiotemporal atom dan proses terkaitnya, yang menyediakan mekanisme landasan semantik utama untuk makna, dan yang lainnya adalah skrip, yang mengkodekan tujuan, status awal, dan langkah-langkah solusi dalam satu unit dasar untuk pembelajaran dan pemecahan masalah yang cepat. operasi. Kami pikir perlu untuk memperkenalkan istilah "noologi" (diucapkan \no-ˈ-lə-je\, dengan nada yang sama dengan "zoologi") untuk menunjuk kerangka teoretis berprinsip yang sedang kami coba bangun. Noologi berasal dari kata Yunani "nous" yang berarti " kecerdasan. Kamus Merriam-Webster mendefinisikan noologi sebagai " studi tentang pikiran: ilmu fenomena yang dianggap murni berasal dari mental."Fungsi noologi-kerangka teoritis untuk dan ilmu kecerdasan-seperti fungsi fisika. Ini memberikan kerangka teoritis berprinsip untuk, di satu sisi, pemahaman tentang fenomena alam (yaitu semua sistem kecerdasan otonom adaptif (AAISs) yang dipelajari oleh para ilmuwan kognitif), dan di sisi lain, konstruksi sistem buatan (yaitu, robot, semua jenis agen otonom, "sistem cerdas", dll., itulah yang menjadi perhatian AGI / AI). Dalam ilmu kognitif, sudah menjadi tradisi untuk menggunakan "sistem kognitif "untuk merujuk pada sistem" otak " yang mendukung perilaku cerdas berbagai jenis hewan. Namun, seperti yang telah ditekankan dalam sejumlah karya ahli saraf terkemuka seperti Antonio Damasio dan Edmund Roll, kognisi dan emosi tidak dapat dipisahkan dan bersama-sama mendorong perilaku cerdas seperti yang ditunjukkan oleh AAISs. Oleh karena itu, "sistem noologis" akan menjadi karakterisasi sistem yang lebih tepat seperti ini. Kami tidak berpura-pura memiliki semua jawaban atas noologi. Oleh karena itu, subjudul buku ini adalah "menuju teori dan ilmu kecerdasan."Tapi kami yakin ini menetapkan panggung baru untuk upaya baru, dan pada saat yang sama, dan mengasyikkan ini. Bagi pembaca yang akrab dengan paradigma komputasi (mis., peneliti AI), disarankan agar mereka melompat ke depan untuk melihat Bab. 6 dan 7 dan mungkin juga 8 dan 9, di mana paradigma kita diterapkan untuk memecahkan beberapa masalah yang biasanya dihadapi oleh sistem AI, sebelum kembali ke awal dari awal

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

Komputasi Sosio-Afektif

Call Number

006.3 BEN p

Publisher

Singapore, Singapore : Springer International Publishing., 2016

Collation

-

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-319-32113-4

Classification

006.3

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

3

Subject(s)

Artificial Intelligence
Kecerdasan Buatan

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Seng-Beng Ho

Other Information

Cataloger

Erwin

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-32113-4

Validator

-

Digital Object Identifier (DOI)

-

Journal Volume

-

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment