Vislielākais burtu izmērs
Lielāks burtu izmērs
Burtu standarta izmērs

Lekciju cikla patrons Roberts Blumbergs, Indianas Universitātes Blūmingtonā izcilības profesors Roberts Goldstouns un LU DF Uztveres un kognitīvo sistēmu laboratorijas vadītājs, profesors Jurģis Šķilters.
Viens no nozīmīgākajiem ASV zinātnes intelektuāļiem – Roberts Goldstouns – iesācis ikgadējo Roberta Blumberga izcilības lekciju ciklu

13.12.2018.

Latvijas Universitātē notikušajā 13. Starptautiskajā kognitīvo zinātņu, loģikas un komunikācijas simpozijā, 8. decembrī, tika uzsākts visā Baltijā un Austrumeiropā unikāls izcilības lekciju cikls kognitīvajās zinātnēs. Lekciju cikla patrons, finansētājs un idejas līdzautors ir Roberts Blumbergs, Latvijas goda konsuls Ilinoisā, ASV. Pirmo šī cikla lekciju nolasīja Indianas Universitātes Blūmingtonā izcilības profesors Roberts Goldstouns.

Roberta Blumberga izcilības lekciju kognitīvajās zinātnēs mērķis ir ik gadu uz Latviju aicināt nozīmīgākos starpdisciplināri strādājošos pētniekus un izteikt atzinību izciliem nozares profesionāļiem no visas pasaules.

Roberts Goldstouns, pirmais Roberts Blumbergs izcilības lekciju cikla lektors, ir Indianas Universitātes Blūmingtonā izcilības profesors (Chancellor's Professor & Distinguished Professor at the Department of Psychological and Brain Science), ASV mākslu un zinātņu akadēmijas loceklis un viens no nozīmīgākajiem ASV zinātniekiem. Viņš ir veicis fundamentālu un vairākas nozares pārveidojošu pētniecību uztveres un konceptu un kategorizācijas jomās. Viņš arī veicis būtisku pienesumu datormodelēšanas pētniecībā cilvēka uztveres un kognitīvo procesu gadījumā, neirālo tīklu pētniecībā, kā arī kopienas līmeņa problēmrisinājumos. 

Lekcijā prof. Goldstouns pamatoja jaudīgu datormodelēšanas sistēmu zināšanu sakārošanai. Modelim raksturīgi trīs pamatprincipi: 1) zināšanu saistījums ar uztveres principiem, 2) sistēmas eksperimentāla testēšana un eksperimentāli sistēmas uzlabojumi un 3) kognitīvi pamatoti simulēšanas principi. Lekcijas gaitā tika demonstrēts, kā šāda sistēma veiksmīgi atpazīst un apstrādā telpiskas attiecības. Pētījumam, uz kuru balstījās lekcija, ir būtiska nozīme mākslīgā intelekta pētniecības attīstībā.

 

 

Computational Models of Mental Models of Computational Models of the World

Robert Goldstone
(presenting collaborative work with Francisco Lara-Dammer and Douglas Hofstadter)
Indiana University

In classroom and laboratory observations of students interacting with computer simulations to learn systems principles, we have observed systematic misinterpretations of these simulations.  Students (and scientists) often discover erroneous patterns in the simulations, and construct underlying rules for the interactions among simulation parts that diverge substantially from the actual rules underlying the simulations.   At the same time, students can also sometimes learn a considerable amount about the causal mechanisms underlying a simulation by interacting with it.  To understand both the successes and failures of students' interpretative efforts, we have developed a computational model of the process by which human learners discover patterns in natural phenomena. 

Our approach to modeling how people learn about a system by interacting with it follows three core design principles: 1) perceptual grounding, 2) experimental intervention, and 3) cognitively plausible heuristics for determining relations between simulation elements.  In contrast to the vast majority of existing models of scientific discovery in which inputs are presented as symbolic, often numerically quantified, structured representations, our model takes as input perceptually grounded, spatio-temporal movies of simulated natural phenomena.

Given this relatively raw visual representation, instilling plausible (per/con)ceptual constraints is key to building apt and efficient relation detectors.  We will consider the recognition of relations such as: collide, attract, repel, change state, transfer state, excite, and inhibit.  An application of the model to the discovery of ideal gas laws will be described.