4.8贝叶斯
贝叶斯模型在认知科学中具有重要的地位,在学习、视觉、运动控制、语言和社会认知等心理现象中有着广泛的应用,在机器人领域也有很好的应用前景。贝叶斯方法假设认知是近似最优的,这符合概率论,特别是贝叶斯定理,它说给定证据的假设的概率等于假设的先验概率乘以给定该假设的证据的条件概率,均除以证据的概率。贝叶斯认知的解释模式是:
解释目标:
大脑是如何执行诸如推理之类的功能的?
解释模式:
·大脑有统计相关性和条件概率的表示。
·大脑有能力进行概率计算,例如应用贝叶斯定理。
·将概率计算应用于统计表示可完成推理等脑力任务。
尽管贝叶斯方法已经在广泛的现象中具有令人印象深刻的应用,但是由于基于概率理论的orfirslitrGPFhravi计算的假设,它们的心理合理性是有争议的。
这是认知科学中的一个观点,主要内容是运用贝叶斯去解决“头脑如何推理”这样一个认知科学上的问题。
它认为,人的大脑可以表示概率,并计算概率。
更具体的计算方法原文说:给定证据的假设的概率等于假设的先验概率乘以给定假设证据的条件概率的结果,全部除以证据的概率。
但这个理论也还有问题,就是判断最优性和概率论计算这样的复杂方法真的可以发生在人的心灵中吗?这个问题在文中被称为心灵合理性(psychological plausibility)。
某种程度上,贝叶斯定理成为了在认知科学(哲学),心灵哲学等中人类进行推理的可能方式之一。
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