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1、认知计算概述 何 良 华 helianghua 学习目标 1认知概述 2认知计算概述 3认知计算经典算法 学习目标 1认知概述 2认知计算概述 3认知计算经典算法 一、认知的定义 认知（cognition）是人们推测和判断客观事物 的心理过程，是在过去的经验及对有关线索进 行分析的基础上形成的对信息的理解、分类、 归纳、演绎和计算 认知活动包括思维、语言、定向和意识4部分 认知反映个体的思维能力，是制定和执行护理 计划的依据 1思维 人脑对客观现实间接的、概括的反应，是认 识事物本质特征及内部规律的理性认知过程 。 思维活动是人类认识活动的最高形式，常 通过语言文字表达 思维具有连续性，否则为
2、思维障碍。 抽象思维、洞察力和判断力是反映思维水平 的主要指标。 2语言 是人们进行思维的工具，是思维的物质 外壳 学习语言的技巧与环境有关 分接受性语言和表达性语言 3定向 人们对现实的感觉，对过去、现在、将来 的察觉以及对自我存在的意识。 包括时间定向、地点定向、空间定向和人 物定向 是大脑功能活动的综合表现。即对环境的 知觉状态。 4意识 二、认知水平的评估 思维能力的评估 -抽象思维功能 -洞察力 -判断力 语言能力的评估 定向力的评估 意识的评估 记忆 -个人所经历过的事物在人脑中的反映，是人脑积 累经验的功能表现。 评估方法 -短时记忆 -长时记忆 （一）思维能力的评估抽象思维 注
3、意力 心理活动对一定对象的指向和集中 评估方法 -无意注意：观察被评估者对周围环境变化的 注意 -有意注意（人类特有）：指派一些任务让被 评估者完成 （一）思维能力的评估抽象思维 概念力 人脑反映客观事物本质特性的思维形式。 通过抽象概括，把握事物的本质特性而形 成。 评估方法 通过数次健康教育后，请被评估者概括相 关内容 （一）思维能力的评估抽象思维 理解力 对事物的理解能力。 评估方法 请被评估者按指示完成一些动作 （一）思维能力的评估抽象思维 推理力 有已知判断推出新判断的思维过程 归纳（从特殊到一般） 演绎（从一般到特殊） 评估方法 根据被评估者的年龄特征提出一定的问题 （一）思维能力
4、的评估抽象思维 识别与理解客观事物真实性的能力 评估方法 让被评估者描述所处情形，再与实际情形作比 较看有无差异 你认为导致你来就诊的主要问题是什么？ 你如何判断你目前的这种情况？ （一）思维能力的评估洞察力 肯定或否定某事物具有某种属性或某行动方案可 行性的思维方式 受个体的年龄、情绪、智力、受教育水平、社会 经济状况、文化背景等的影响 评估方法 展示实物让被评估者说出其属性 评价被评估者对将来打算的现实性与可行性进行评估 （一）思维能力的评估判断力 （二）语言能力的评估 语言能力是人们认知水平的重要标志 ，对判断个体认知水平很有价值。 （二）语言能力的评估 评估方法 -提问 -复述 -自发
5、性语言 -命名 -阅读 -书写 （三）定向力的评估 时间定向力 地点定向力 空间定向力 人物定向力 定向力障碍的先后顺序依次是时间 、地点、空间和人物。 意识的临床表现 （四）意识的评估 影响认知的因素 年龄 受教育水平 生活经历 文化背景 疾病 药物作用 酗酒 吸毒 认识论比较认知科学 认识论认识论 比比 较较 认知科学认知科学 思辨思辨方法方法实验实验 逻辑逻辑工具工具具体实证具体实证 单一单一学科学科综合综合 厘清思路厘清思路目标目标具体验证具体验证 理论理论成果成果实效实效 七个问题 1. 认识的本质两条认识路线的对立 2. 认识的能力 3. 认识的来源 4. 认识的过程 5. 认识的
6、途径 6. 认识的结果及其检验 7. 认识的目的 认识论 Epistemology The Theory of Knowledge 哲学认识论 认知科学 研究方向 认知 科学 无 所 不 能 学科 认知 科学 最 colorful 的 学科 头脑 风暴 最 大 科学 发 现 认 知 科 学 最难 学 科 难 在 何处 最大 黑 箱 黑 箱 方 法 黑箱示意图 输入 输出 内部机制 已知已知 未知 人脑黑箱 变化 已知 对 比 推 测 伽 德 纳 六 边 形 学科六边形 artificial intelligence n.人工智能 Anthropology n.人类学 Linguistics n
7、.语言学 Psychology n.心理学 Philosophy n.哲学 Neuroscience n.神经系统科学( 指神经病 学、 神经化学等) 学习目标 1认知概述 2认知计算概述 3认知计算经典算法 Comparison of Silicon Computers and Carbon Computers Digital computers are Made from silicon Accurate (essentially no errors) Fast (nanoseconds) Execute long chains of serial logical operations (
8、billions) Irritating to humans Comparison of Silicon Computers and Carbon Computers Brains are Made from carbon compounds Inaccurate (low precision, noisy) Slow (milliseconds, 106 times slower) Execute short chains of parallel alogical associative operations (perhaps 10 operations) Understandable to
9、 humans Performance of Silicon Computers and Carbon Computer Huge disadvantage for carbon: more than 1012 in the product of speed and power. But we do better and faster than them in many tasks: speech recognition, object recognition, face recognition, motor control most complex memory functions, inf
10、ormation integration. Implication: Cognitive “software” uses only a few but very powerful elementary operations. Why Build a Brain-Like Computer? 1. Engineering. Computers are all special purpose devices. Many of the important practical computer applications of the next few decades will be cognitive
11、: Language understanding. Internet search. Cognitive data mining. Decent human-computer interfaces. We feel it will be necessary to have a brain-like architecture to run these applications efficiently. 2. Kinship Recognition, Human Factors: To be recognized as intelligent by humans, a machine has to
12、 have a somewhat human-like intelligence. There may be many kinds of intelligence, but we can only understand and communicate with one of them! Successful human-computer interactions will require a brain-like computer doing cognitive computation. “If oxen and horses had hands and could create works
13、of art, horses would draw pictures of gods like horses and oxen, gods like oxen ” Xenophanes (C. 530 B.C.E.) 3. Personal: It would be the ultimate cool gadget. A technological vision: In 2050 the personal computer you buy in Wal-Mart will have two CPUs with very different architecture: First, a trad
14、itional von Neumann machine that runs spreadsheets, does word processing, keeps your calendar straight, etc. What they do now. Second, a brain-like chip To handle the interface with the von Neumann machine, Give you the data that you need from the Web or your files (but didnt think to ask for). Be y
15、our silicon friend, guide, and confidant. History: Technical Issues Many have proposed the construction of brain-like computers for cognitive computation. These attempts usually start with massively parallel arrays of neural computing elements elements based to some degree on biological neurons, the layered
