Bilişsel Bilişim
Bilişsel bilişim, karmaşık senaryolarda insan düşünce süreçlerini simüle eden dönüştürücü bir teknoloji modelini temsil eder. Yapay zeka ve sinyal işleme yetene...
Bilişsel harita, mekânsal ilişkilerin zihinsel bir modeli olup, hem insanlar hem de yapay zeka sistemlerinde navigasyon, öğrenme ve hafıza için kritik öneme sahiptir.
Bilgisayarla görüde nesne tespit modellerini değerlendirmek, hassas tespit ve konumlandırmayı sağlamak için geliştirilen bir bilişsel harita, mekânsal ilişkilerin ve ortamların zihinsel bir temsili olup, bireylerin gündelik ya da mecazi mekânsal çevrelerinde olguların göreli konumları ve özellikleri hakkında bilgi edinmelerini, kodlamalarını, depolamalarını, hatırlamalarını ve çözümlemelerini sağlar. Bu kavram, insanların ve hayvanların mekânda nasıl gezindiğini, ortamları nasıl hatırladığını ve rotaları nasıl planladığını anlamada çok önemli bir rol oynar. Bilişsel haritalar yalnızca fiziksel navigasyonla sınırlı değildir; aynı zamanda çeşitli alanlarda bilgiyi organize etmeye ve işlemeye de yardımcı olur.
Bilişsel harita fikri ilk kez psikolog Edward C. Tolman tarafından 1948’de ortaya atılmıştır. Tolman, farelerle yaptığı labirent deneylerinde, farelerin yalnızca koşullanmış tepkileri takip etmek yerine labirentin zihinsel bir temsilini geliştirerek verimli şekilde gezinebileceklerini gözlemlemiştir. Tolman, bu içsel temsillerin veya “bilişsel haritaların” farelerin tanıdık yollar kapalı olduğunda yeni yollar bulmalarını sağladığını ileri sürmüştür.
Tolman’ın çalışmalarını temel alan nörobilimciler John O’Keefe ve Lynn Nadel, 1978’de The Hippocampus as a Cognitive Map adlı temel kitabı yayımlamışlardır. O’Keefe ve Nadel, hipokampusta yer hücreleri adı verilen, bir hayvan ortamda belirli bir konumdayken aktifleşen nöronları keşfederek bilişsel haritaların varlığına dair nörofizyolojik kanıtlar sunmuşlardır. Bu çalışmalar, mekânsal navigasyon ve hafızanın sinirsel mekanizmalarını anlamanın temelini oluşturmuştur.
Bilişsel haritalar, mekânsal bilgilerin zihinsel temsilleri olarak işlev görür. Bireylerin mekânsal ilişkileri zihinlerinde görselleştirebilmelerini ve bunlar üzerinde işlem yapabilmelerini sağlayarak navigasyon, yol bulma ve mekânsal akıl yürütme gibi görevlerde yardımcı olur. Bu zihinsel haritalar, deneyim ve duyusal girdiler yoluyla oluşturulur; görsel, işitsel, proprioseptif ve diğer duyusal bilgiler entegre edilerek ortamın bütüncül bir anlayışı elde edilir.
Bilişsel haritaların oluşumu ve kullanımı belirli beyin bölgeleri ve sinirsel mekanizmaları içerir:
Bilişsel haritalar, bireylerin mekânsal navigasyonunu aşağıdaki yollarla mümkün kılar:
Dışsal ipuçlarının yanı sıra, bilişsel haritalar yol bütünleştirmeye dayanır; bu, bireyin başlangıç noktasına göre konumunu güncel tutmak için hareketlerini takip etme sürecidir.
Bilişsel haritalar, öğrenme ve hafızayla yakından ilişkilidir:
Bilişsel haritaların yapay zeka ve otomasyona entegrasyonu, makinelerin dünyayı anlama ve etkileşim biçimlerinde ilerlemelere yol açmıştır.
Sohbet robotları ağırlıklı olarak dili işlerken, bilişsel haritalama prensipleri yeteneklerini artırır:
Fiziksel navigasyonun ötesinde, bilişsel haritalar bilgiyi görsel olarak organize etmeyle de ilgilidir:
Bilişsel haritalama prensipleri, yapay zeka geliştirmesinde şu şekillerde ilham verir:
Bilişsel haritalar, dış dünyanın içsel temsilleridir ve mekânsal ilişkilerin anlaşılması ile navigasyona imkân tanır. Öne çıkan araştırma makaleleri şunlardır:
Beyinden Esinlenen Kompakt Bilişsel Haritalama Sistemi
Yazarlar: Taiping Zeng, Bailu Si
Bu çalışma, özellikle büyük ölçekli ortamlarda SLAM (Eşzamanlı Konumlama ve Haritalama) sistemlerindeki zorluklara odaklanmaktadır. Araştırmacılar, hareket bilgisiyle belirlenen komşuluk alanları kullanarak, nörobiyolojik deneylerden esinlenen kompakt bir bilişsel haritalama yaklaşımı geliştirmiştir. Yöntem, bilişsel haritayı sağlam bir doğrusal olmayan en küçük kareler problemi olarak optimize ederek verimlilik ve gerçek zamanlı performansı artırır. Labirent ortamında test edilen yaklaşım, harita büyümesini kısıtlarken doğruluk ve kompaktlığı korur. Daha fazlasını okuyun
Bilişsel Sinerjinin Biçimsel Bir Modeline Doğru
Yazar: Ben Goertzel
Bu makale, birden fazla bilişsel sürecin sistem verimliliğini artırmak için iş birliği yaptığı “bilişsel sinerji” kavramını tanıtmaktadır. Kategori teorisi kullanılarak bilişsel sinerji biçimlendiriliyor ve basit pekiştirmeli öğrenme ajanlarından karmaşık OpenCog ajanlarına kadar akıllı ajanlar için modeller öneriliyor. Bilişsel süreçler, darboğazları aşmada birbirlerine yardımcı olarak zekayı artırır. Bilişsel sinerji, süreçlerin funktörler ve doğal dönüşümler yoluyla ilişkilendirilmesini içerir ve yapay zeka sistemi tasarımı için içgörüler sunar. Daha fazlasını okuyun
Bilişsel harita, bireylerin konumlar ve bu konumların özellikleri hakkında bilgileri görselleştirmesini, depolamasını ve hatırlamasını sağlayan mekânsal ilişkilerin ve ortamların zihinsel temsilidir; bu, navigasyon ve bilgi işleme için önemlidir.
Bu kavram ilk kez 1948 yılında psikolog Edward C. Tolman tarafından, farelerin labirentlerde navigasyonuyla ilgili deneyleriyle ortaya konmuştur.
Yapay zeka ve robotik, otonom navigasyon, mekânsal akıl yürütme ve bağlam koruma gibi yetenekler için bilişsel haritalama prensiplerini; robotlar, otonom araçlar ve sohbet robotları gibi sistemlerde uygular.
Ana bölgeler arasında hipokampus (yer hücreleriyle), medial entorhinal korteks (ızgara hücreleriyle), baş yönü hücreleri ve sınır hücreleri bulunur; bunların tümü mekânsal hafıza ve navigasyona katkı sağlar.
Evet, bilişsel haritalar yalnızca fiziksel alanlarla sınırlı değildir; kavram haritaları ve zihin haritaları gibi öğrenme ve problem çözmede soyut bilgilerin düzenlenmesine ve işlenmesine de yardımcı olur.
Bilişsel haritalar ve yapay zeka araçlarının navigasyon, hafıza ve otomasyonu nasıl dönüştürebileceğini keşfedin. FlowHunt’ın akıllı sohbet robotunu ve yapay zeka çözümlerini bugün deneyin.
Bilişsel bilişim, karmaşık senaryolarda insan düşünce süreçlerini simüle eden dönüştürücü bir teknoloji modelini temsil eder. Yapay zeka ve sinyal işleme yetene...
Bayesçi Ağ (BN), değişkenleri ve onların koşullu bağımlılıklarını Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG) aracılığıyla temsil eden olasılıksal bir grafik modelidir...
Caffe, BVLC tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme framework'üdür ve evrişimli sinir ağları (CNN) oluşturmak için hız ve modülerlik açısından o...