1. Paradigma clasic-simbolica

Paradigma clasic-simbolica

Paradigma neoconexionista

La acestea se adauga o abordare ecologica(3.)

1. Paradigma clasic-simbolica

Metafora - creierul sau activitatea cerebrala poate fi modelata aidoma calculatorului (procesarea informatiei)

I. IDEI GENERALE

* simbol - ca si concept reprezinta orice pattern care reprezinta sau inlocuieste ceva, ceea ce inseamna ca in locul manipularii fizice a unui obiect manipulam simbolul, reprezentarea.

FREGE

ALLAN NEWELL

asumptiile de baza ale paradigmei clasic-simbolice sunt:

abordarea simbolica este o abordare a sistemului fizico-simbolic pentru ca fiintele umane sunt exemple fizice, biologice de sisteme fizico-simbolice. Sistem simbolic pentru ca este un sistem care proceseaza simbolul si sistemul fizic pentru ca exista intr-o lume fizica. Din acest punct de vedere procesele cognitive pot fi considerate ca manipulatoare formale de simboluri(analogia cu calculatorul). Formal = orice manipulare bazata pe reguli sintactice, clare, precise.

adaugarea de inteles simbolurilor(adica interpretarea simbolurilor si a manipularilor acestora) confera explicatie si sens comportamentului.

procesele cognitive pot fi studiate independent de studiere creierului.

II. Reprezentarea informatiei intr-o paradigma de tip simbolica

Termeni importanti

propozitie - un enunt cu valoarea de adevar A/F. In sistemul cognitiv fiecare propozitie care exista acolo se numeste credinta(belief). Fiecare credinta care este sustinuta de argumente se numeste ipoteza. Ansamblul ipotezelor adevarate formeaza cunoasterea(informatia).

cunoasterea - un model al lumii reale stocat in memoria sistemelor, utilizat de sistem in determinarea componentelor sale(baza comportamentala a sistemelor) putand fi manipulat, schimbat, dezvoltat de catre sistem.

trebuie reprezentata cu ajutorul unui limbaj, care este esential

are nevoie de operatii pentru a extrage informatia din sistem

sistemul dispune de modalitati de schimbare sau extindere a modelului; acest sistem poate fi analizat in termenii structurilor de informatii si ai operatiilor

Exista cel putin 2 modele de abordare a cunoasterii:

A)    Abordarea logica

consta doar din propozitii, adica suntem interesati doar de valoarea lor de adevar. Suntem interesati de manipularea sau extinderea modelului, singura modalitate fiind rationamentul deductiv => sistemul deductiv. Un astfel de sistem consta din: alfabet, un set de reguli sintactice(care definesc modul de combinare a elementelor), o serie de axiome(set de propozitii intotdeauna adevarate) si din reguli de inferenta(care sunt sintactice). Interpretarea informatiei este un proces de punere fata in fata intre un enunt de tip "p implica q", un enunt corect formulat gramatical si o propozitie despre lume. In acest sens modelul cunoasterii este o interpretare adevarata a realitatii(fapt care se intalneste cand toate propozitiile sunt adevarate).

Consistenta(completitudine) - o teorie este completa atunci cand toate propozitiile care o compun au valoarea A de adevar si pot fi obtinute din teorie prin reguli de deductie.   Inconsistenta - o teorie este consistenta atunci cand nu putem deduce propozitiile contradictorii din ea. Criteriul de consistenta este urmatorul: daca exista cel putin 1 model al unei teorii atunci teoria este consistenta.

B)    Abordarea informatiei

consta nu numai din propozitii ci si din alte tipuri de informatie. Include metode nedeductive. Aici suntem interesati nu numai de valoarea de adevar a propozitiei ci si de accesabilitatea informatiei. Aici extinderea si manipularea obiectelor se face prin perceptie si prin invatare.

Schema reprezentarii informatiei - in acest sens sistemul informational este format din clase de structuri de informatii si procese de manipulare a acestor informatii care permit utilizarea informatiilor.

In acest tip de abordare teoriile sunt de tip semantic. Exista 2 tipuri de teorii semantice:

teorii semantice declarative - exprima corespondenta dintre structurile de informatii si proprietatile si relationarile lor din diferite domenii

teorii semantice procedurale - exprima corespondenta dintre structurile de informatii si comportamentul specific al sistemului.

Concepte asociate

gasirea informatiei tine de organizarea informatiei(modul specific de aranjare, dispunere a informatiei in memoria sistemului care determina modul in care aceasta este reactualizata);

reactualizarea informatiei - se face prin legare(linking) care presupune asocieri de tipul "este un fel de". Este o asociere care reprezinta asocierea de masa.

gruparea(chunking) - are 2 forme: agregarea(exprima relatii de tip parte-intreg) si contextul(care spune ca o anumita grupare de propozitii este valabila doar in anumite situatii)

III. Modelele simbolice

Au fost elaborate foarte multe modele simbolice. S-au mentinut pentru ca au fost aplicate la procesele cognitive centrale. Modelele sunt necesare pentru ca reprezinta cele mai clare moduri de punere in practica a teoriilor stiintifice.

2. Paradigma neuromimetica(neoconexionista) a retelelor mintale

- aparuta de foarte mult timp('40)

- 1946 - Rosenblatt a elaborat un aparat matematic care incearca sa simuleze functiile celulei vizuale - perceptron

- McClelland & Rumelhart au organizat o echipa de cercetare - PDP(Parallel Distributed Processing) Research Group. Au publicat in 1981 un articol in care vorbeau de modelul activarii interactive(IAM), iar in 1986 cartea "Parallel Distributed Processing"

- activitatea cognitiva poate fi cunoscuta si explicata prin intermediul unor modele de inspiratie neuronala. Procesarea informatiei se face la nivel reprezentational-algoritmic prin retele neuromimetice. Informatia este reprezentata de sistemul cognitiv uman prin valori si patternuri de activare ale unor unitati simple denumite neuromimi.

Retelele neuromimetice reprezinta un mimetism functional. Ele nu sunt retele formal-logice ci constau in ajustarea reciproca a patternurilor de activare dintre unitatile retelei.

Elementele modelului conexionist sunt:

unitatile

starea de activare

regula de activare

functia output(iesire)

pattern de conexiuni intre unitati

reguli de invatare

mediul, ambianta retelei

unitatile - neuromimi/unitati cognitive/noduri

Reprezinta partea functionala a neuronilor reali ceea ce inseamna ca au capacitatea de a descarca, de a activa sau inhiba impulsuri si de a realiza sinapse. Caracteristic pentru ele este ca au valoare de activare intre [-1,1]. Avem unitati vizibile(care se gasesc in extremitatile sistemului), input si output si unitati ascunse(hidden). Aceste unitati sunt semantic opace, la nivelul fiecarui nod se gaseste o particica din intreaga informatie.

Intalnim 2 tipuri de retele neuromimetice: de tip distributiv si de tip localizationist (retele combinate).

starea de activare

Cuprinse intre [-1,1]. Pot sa creasca sau sa scada in timp in functie de stimularea primita. Rata degradarii(decay rate) - scadere a patternului de activare, similar cu mecanismul uitarii.

regula de activare

Este o functie care modifica valoarea de activare a unitatilor intr-o retea si consta in calculul netinput-ului

  unde Wij - taria(ponderea) relatiei

Ua - importanta fiecarui nod

Ra - rezidual(ce exista inainte)

functia output(iesire)

Stabileste relatia dintre valoarea de activare a unitatii si output-ul pe care ea il transmite celorlalte unitati. In cazul retelelor poate exista o valoare prag. Ceea ce este sub nivelul pragului nu are nici o influenta, neuronul nu este activ. Daca trece peste nivelul pragului se declanseaza o functie output.

pattern de conexiuni intre unitati

Exprima legaturile dintre neuroni cu termenul de pondere(Wij - intensitatea in nodul i atunci cand actioneaza j). Reteaua poate sa fie unidirectionala(impulsurile circula de la input la output) sau bidirectionala(interactiva). Legaturile sunt simultane sau excitatoare atunci cand sunt incluse in intervalul(0,1] sau inhibitoare - [-1,0). In cadrul retelei neuronale legaturile pot exista numai intre neuroni aflati la nivele diferite.Totusi la nivelul retelelor neuronale a fost identificat un fenomen, cel de invatare competitiva (inhibitie laterala).

reguli de invatare

Algoritmi sau ecuatii care guverneaza schimbarea ponderilor conexiunilor intr-o retea

Regula lui Hebb - ponderea conexiunii dintre nodul i si nodul j se modifica in functie de produsul valorilor lor de activare. Taria sinapsei dintre 2 neuroni creste daca in momentul stimularii ei se afla in aceeasi stare de activare, fie pozitiva, fie negativa, si scade daca ei se afla in stari diametral opuse.

Wij=Lr*Ai*Aj 

unde Lr - rata de invatare

Ai - starea de activare a nodului i

Aj - starea de activare a nodului j

Regula Widrow-Hoff - modificarea ponderii sau legaturii dintre 2 neuroni este strict dependenta de rata de invatare*(nivelul de activare dezirabil-nivelul de activare actual)*Ri(nivelul de modificabilitate)

Wij= Lr(Du-Da)*Ri

mediul, ambianta retelei

Poate fi excitator sau inhibitor pentru retea.