Desenvolvimento da inteligencia

Este impulso representa um romance abordagem de desenvolvimento para a construção de humanos como sistemas de inteligência artificial e abrangente de modelos computacionais de humana arquitetura cognitiva. Começamos com um sistema integrado de modelo cognitivo de várias capacidades essenciais em que o jovem mente da criança.

Nós construímos nas últimas duas décadas de pesquisa no desenvolvimento cognitivo, o que sugere que mesmo crianças têm conhecimento poderoso do físico e social mundos, uma física intuitiva dos objetos e de sua dinâmica, e uma interface de psicologia intencional de agentes, grupos sociais e os papéis, e o comportamento moral, juntamente com o início do resumo simbólico de pensamento. 


O objetivo deste impulso é para caracterizar mais precisos termos computacionais, o conteúdo de tais sistemas de conhecimento, e como eles surgem através de mecanismos de aprendizagem e de desenvolvimento. O nosso trabalho empírico, consiste em duas fases. A primeira fase mapeia os prazos para o desenvolvimento do conhecimento nos dois primeiros anos de vida, com foco em física e psicológica de raciocínio.

Crianças mais inteligentes

A segunda fase se concentra na concepção de novos experimentos comportamentais com bebês para testar distintivo previsões do modelo. Nossos experimentos utilizar o padrão de procura de tempo e métodos de alcance. Nós também antecipar utilização de novos métodos, com potencial para gerar mais rico de dados quantitativos sobre o comportamento e substratos neurais, incluindo computador baseado no olho-olhar de rastreamento e espectroscopia no infravermelho próximo.


Nós modelo de bebês' intuitiva, a psicologia, a física intuitiva, e a linguagem como formas de inferência causal: bebês construir (implícita) de modelos probabilísticos da estrutura causal do mundo que dá origem aos dados observados, e seu comportamento pode ser explicado em termos de aproximado de inferência Bayesiana para as causas que melhor explicar os dados. 

Vamos nos concentrar em uma classe de modelos probabilísticos conhecido como probabilística programas, que nos permitem modelar o desenvolvimento de bebês de conhecimento e raciocínio através da combinação de idéias a partir hierárquico Bayesiano de aprendizagem, programa de indução, indutiva, lógica de programação, e o estocástico de pesquisa. 

Probabilística programas também natural de amostragem baseado em semântica, sugerindo mecanismos de inferência que são computacionalmente eficiente, bem como do ponto de vista cognitivo e biologicamente plausíveis. O projeto de engenharia reversa infantil cognição, articulada estreitamente com outras Pesquisas Estocadas estabelecida no Centro.

Base da inteligencia

Este projeto é uma motivação principal para os quadros teóricos para a inteligência pesquisa de empuxo, o qual concentra-se, em parte, no desenvolvimento de métodos computacionais hierárquico bayesiano de aprendizagem e probabilística de programas.



Os problemas de cena entendimento a ser estudado aqui, estreitamente paralelo aqueles estudados no integrativa adultos cognição em que a Visão e a Pesquisa de Linguagem Impulso, mas com estímulos mais simples que são mais facilmente estudado em crianças. 

Nosso estudo da criança intuitiva física no contexto de controlar e prever as trajetórias de objetos em movimento em última análise, pode ser fundamentada em alguns dos melhores-entendido circuitos neurais para a inferência estatística e análise de movimento (Circuitos de Inteligência Pesquisa de Empuxo). 

Nossa amostragem baseada em inferência algoritmos correspondem com conhecido potencial de mecanismos neurais. Nossa ênfase no entendimento de como os bebês de compreender os estados mentais do agente intencional de observar o seu comportamento em paralelo com o não-verbal percepção social do lado do Social, Inteligência Pesquisa de Empuxo.

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