Когнитивного: СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Автор: alexxlab · Опубликовано 06.03.1990 · Обновлено 01.11.2022

Содержание

СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КАНВА

Кулинич А. А.

Введение

При принятии решений в неструктурированных ситуациях у субъекта (ЛПР или эксперта) возникает модель проблемной области, на основе которой он пытается объяснить происходящие в реальности процессы. При этом объективные закономерности реального мира представляются субъективными экспертными оценками. В результате образ наблюдаемой ситуации отражает не только законы и закономерности ситуации, но и мировоззрение субъекта, его систему убеждений, ценностей, уровень образования, опыт и т.д. [Checkland, 1981].

В этих условиях принятие решений — это искусство, включающее рациональные (логические) и интуитивные начала.

В синтезе рационального и интуитивного возникает способность ЛПР принимать своевременные и адекватные решения.

Когнитивный подход к поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизировать интеллектуальные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое представление проблемной ситуации в виде формальной модели. В качестве такой модели обычно используется так называемая когнитивная карта ситуации, которая представляет известные субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде ориентированного знакового графа, в котором вершины графа это факторы (признаки, характеристики ситуации), а дуги между факторами причинно-следственные связи между факторами [Робертс, 1986].

В когнитивной модели выделяют два типа причинно-следственных связей: положительные и отрицательные. При положительной связи увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия, а при отрицательной связи увеличение значения фактора-причины приводит к уменьшению значения фактора-следствия. Пример когнитивной карты некоторой экономической ситуации приведен на рис.1.

Рис.1

Причинно-следственный граф представляет собой упрощенную субъективную модель функциональной организации наблюдаемой системы и является сырым материалом для дальнейших исследований и преобразований когнитивного моделирования.

Цель когнитивного моделирования заключается в генерации и проверке гипотез о функциональной структуре наблюдаемой ситуации до получения функциональной структуры, способной объяснить поведение наблюдаемой ситуации.

Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, получение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (решение прямой задачи Что будет, если ), получение советов и рекомендаций по управлению ситуацией (решение обратной задачи Что нужно, чтобы ).

Узким местом существующих систем когнитивного моделирования ситуаций [Максимов, 1999; Кулинич, 1998; Силов, 1995] является несогласованность их пользовательского интерфейса и алгоритмов обработки с психологическими особенностями субъективного измерения значений и силы взаимовлияния факторов наблюдаемой ситуации. Эта несогласованность приводит к ошибкам и заблуждениям эксперта при определении силы взаимовлияния факторов, которые включаются в когнитивную модель ситуации. Разработка стратегии поведения субъекта на основе когнитивной модели с заблуждениями, естественно, приводит к стратегиям-заблуждениям.

В предлагаемой компьютерной системе концептуального моделирования неструктурированных ситуаций Канва влияние заблуждений эксперта ослабляется с помощью специальных программных модулей и подсистем, учитывающих особенности организации человеческой системы измерения, оценки и переработки субъективной информации.

Подсистемы системы концептуального моделирования Канва обеспечивают поддержку представления субъективной информации, извлечения предпочтений эксперта, обработку, представление результатов моделирования и поддержку аналитической деятельности эксперта.

Описание функционального назначения всех подсистем системы концептуального моделирования и их взаимодействие в процессе когнитивного анализа и моделирования плохо определенной ситуации приводится ниже.

1. Подсистема представления субъективной информации

Подсистема представления субъективной информации обеспечивает:

Ввод в систему факторов, описывающих ситуацию, множество факторов — F={f_i}.

Задание числовых или лингвистических значений фактора в виде упорядоченного множества их абсолютных значений.

Графический интерфейс для построения когнитивной модели ситуации в виде ориентированного знакового графа.

В подсистеме представления субъективной информации в качестве измерительных шкал значений наблюдаемых факторов ситуации используются порядковые шкалы, что позволяет интегрировать в единую модель ситуации факторы, имеющие числовые и лингвистические значения.

Когнитивная модель ситуации представляется в виде ориентированного знакового графа и задается матрицей смежности

W={w_ij}, w_ij{-1,0,1} .

Окно графического редактора системы Канва для построения и редактирования орграфа ситуации приведено на рис.2.

Графический интерфейс представляет собой полноценный графический редактор, обеспечивающий: ввод нового фактора, установку причинной связи между факторами, определение направления и типа связи (положительная, отрицательная), удаление фактора, удаление связи, изменение масштаба представления графа.

Рис.2

2. Подсистема извлечения предпочтений эксперта

Для определения силы взаимовлияния факторов в систему моделирования встроена подсистема извлечения предпочтений эксперта. В этой подсистеме в качестве исходной информации используется информация о числовых или лингвистических значениях факторов ситуации и знаковый граф ситуации, введенные в подсистеме представления субъективной информации. Исходная информация используется системой для порождения вопросов эксперту, из ответов на которые извлекается информация о силе причинных связей факторов ситуации.

Система обеспечивает генерацию вопросов эксперту и определение силы причинных связей между факторами в трех режимах:

Прямого оценивания. В этом режиме сила причинной связи определяется как передаточный коэффициент, вычисляемый по известным отклонениям фактора причины и фактора следствия. Задание отклонения значений факторов выполняется в двух режимах:

точное задание значений отклонений факторов причины и следствия;

задание отклонения значений факторов причины или следствия в виде нечеткого множества — функции принадлежности, заданной на множестве значений факторов.

Парного сравнения. В этом режиме с помощью процедуры парного сравнения осуществляется упорядочивание факторов причин по силе влияния на фактор следствия. В режиме парного сравнения осуществляется автоматическое обнаружение ошибок (нетранзитивных оценок) эксперта и их автоматическая или ручная корректировка.

Задание функциональной зависимости. В этом режиме значение фактора следствия определяется как функция от значений факторов причин. Этот режим используется в случае, если все значения факторов причин имеют числовые значения и известна их функциональная зависимость.

После определения силы взаимовлияния всех связанных причинными связями факторов, знаковый орграф преобразуется во взвешенный орграф. Динамика процессов ситуации описывается системой уравнений продукций Если, То . В матричном виде эта система уравнений записывается в следующем виде:

Z(t+1)=WZ(t) (1)

где, Z(t)=(z_i(t)) начальный вектор приращений значений факторов в момент времени t; Z(t+1)=(z_i(t+1)) вектор приращений значений факторов в момент времени t+1, z_i(t)[‑1,1]; W=|w_ij| — матрица смежности, w_ij[-1,1] характеризует силу причинной связи.

Приращения значений факторов в последовательные дискретные моменты времени Z(t+1), , Z(t+n) вычисляются с применением следующего правила композиции [Силов, 1995]:

z_i(t)=max(z_i⁺(t), z_i^—(t)),

где, z_i⁺(t)= (z_j(t-1)^.w_ij) максимальное положительное, а z_i^—(t) — максимальное по модулю отрицательное z_i^—(t)= (|z_j(t-1)^.w_ij)| приращение значения фактора-следствия.

Приращение значения фактора z_i(t) Z(t), «t, представляется парой [Силов, 1995]: z_i(t), c_i(t), где, c_i(t) консонанс значения фактора, 0 c_i(t) 1,

c_i(t)= .

Консонанс фактора характеризует уверенность субъекта в приращении значения z_i(t) фактора f_i. При c_i(t)1, т.е. z_i⁺(t)>>|z_i^—(t)| или |z_i^—(t)|>>z_i⁺(t) уверенность субъекта в значении фактора z_i(t) максимальна, а при c_i(t) 0, т. е. z_i⁺(t) |z_i^—(t)| минимальна. Интервалы значений консонанса в системе Канва имеют лингвистическую интерпретацию типа Невозможно, Возможно, Достоверно и т.д.

Результаты моделирования представляются в виде двумерного массива, строки которого значения одного фактора в последовательные моменты времени, столбцы значения всех факторов в последовательные моменты времени. Информация из двумерного массива данных избирательно используется подсистемами представления результатов моделирования и поддержки аналитической деятельности эксперта.

Результаты моделирования в системе Канва представляются в графическом или табличном виде.

Рис.3.

Прогнозные абсолютные числовые и лингвистические значения факторов, а также отклонения значений факторов представляются в графическом виде или в таблицах на естественном и понятном эксперту языке.

На рис.3 показана форма системы Канва с представлениями результатов моделирования в графическом виде.

5. Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта

Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта является ядром системы концептуального моделирования Канва. Функциональность и организация этой подсистемы ориентирована на стимуляцию мышления и интуиции эксперта и включает подсистемы:

5.1. Подсистема объяснения прогноза развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает автоматическую генерацию отчета, включающего описание последовательных шагов (причинно-следственных цепочек) получения прогнозного значения любого фактора ситуации. Отчет включает положительную и отрицательную причинно-следственные цепочки. Положительная цепочка объясняет причину увеличения значения признака, а отрицательная его уменьшения.

Рис. 4.

На рис. 4 Показана форма расшифровки значения фактора Тариф на транспортные услуги падает на 35,2%. В этой форме приведено объяснение изменение значения фактора Тариф на транспортные услуги при увеличении объема перевозок на 42,4 %. Правый список формы показывает причинно-следственную цепочку увеличивающую (+1,6%), а левый уменьшающую (-35,2%) значение анализируемого фактора.

5.2. Советующая подсистема. Эта подсистема обеспечивает интеллектуальную поддержку разработки стратегии достижения векторной цели с выдачей рекомендаций (советов) для выбора управляющих воздействий. Для получения совета эксперт из описания векторной цели (это множество факторов и их целевых значений) последовательно выбирает целевые факторы. Система, для каждого выбранного фактора предлагает два множества альтернативных управляющих воздействий. Первое множество включает факторы, значения которых для достижения целевого значения фактора необходимо увеличивать, а второе множество, соответственно, уменьшать. Эксперт, опираясь на собственные предпочтения, может выбрать любой фактор из любого предложенного множества в качестве альтернативного управляющего воздействия. Система, при этом в оперативном режиме отображает, во-первых, рекомендуемую абсолютную величину управляющего воздействия, а во-вторых, результат применения этого управляющего воздействия в графическом виде.

Таким образом, советующая подсистема поддерживает диалоговый режим разработки стратегии достижения векторной цели: эксперт выбирает целевой фактор; система дает ему советы и рекомендации по выбору управляющих факторов; эксперт выбирает управляющий фактор и величину воздействия; система оперативно отображает результаты применения этого воздействия. Советующий режим конструирования стратегии достижения векторной цели раскрепощает мышление и стимулирует интуицию эксперта, позволяет сформулировать множество различных сценариев (стратегий) достижения поставленной цели.

5.3. Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации. Эта подсистема обеспечивает ввод, редактирование, просмотр и активизацию (загрузку) любого сценария. Сценарное исследование различных стратегий достижения цели осуществляется в подсистеме сравнения сценариев развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает возможность парного сравнения и анализа двух любых сценариев развития ситуации.

Результаты моделирования: таблицы прогноза развития ситуации, графики, описание сценариев, расшифровки значений факторов в системе Канва могут быть распечатаны на принтере или в файл документа Word.

Заключение

Система Канва может быть использована для концептуального анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т. д., а также, в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, порождения и проверки гипотез механизмов развития и механизмов управления ситуацией.

Применение системы концептуального моделирования Канва значительно расширяет горизонты аналитических возможностей экспертов, освобождая их интеллект от рутинной работы, стимулирует воображение и интуицию для генерации оригинальных решений и находок управления и рефлексивного поведения в запутанной ситуации.

Литература

1. [Checkland, 1981] Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. — New York: Wiley. 1981.

2. [Робертс, 1986] Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. — М.: Наука, 1986.

3. [Максимов, 1999] Максимов В. И., Григорян А.К., Корноушенко Е.К. Программный комплекс Ситуация для моделирования и решения слабоформализованных проблем. Международная конференция по проблемам управления. Т. 2. Москва, ИПУ РАН, 29 июня‑2 июля 1999 г.

4. [Кулинич, 1998] Кулинич А.А., Максимов В.И. Система концептуального моделирования социально-политических ситуаций ПК КОМПАС. Сборник докладов: Современные технологии управления. Москва. ИПУ. 21-22 мая 1998 г.

5. [Силов, 1995] Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М., ИНПРО-РЕС, 1995.

6. [Кулинич, 2001] Кулинич А.А. Субъектно-ориентированная система концептуального моделирования Канва. Материалы 1-й Международной конференции Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. Москва, октябрь, 2001 г.

Центр когнитивного моделирования МФТИ

О Центре

Центр когнитивного моделирования в Московском физико-техническом институте (МФТИ) включает в себя лабораторию когнитивных динамических систем (рук. А.И. Панов) и лабораторию интеллектуального транспорта НКБ ВС (рук. Д.А. Юдин).

Основной задачей центра является создание универсальных архитектур управления поведением когнитивными агентами. Агенты могут функционировать как в виртуальной среде (симуляторы и игровые среды), так и реальном мире (робототехнические системы), где им необходимо демонстрировать интеллектуальное поведение: планировать поведение, приобретать и использовать знания, взаимодействовать с другими участниками совместной деятельности, распознавать и категоризировать объекты среды, ставить и менять собственные цели и т.д.

Основным результатом работы Центра является как создание теоретических основ построения и работы таких систем управления, так и создание программных комплексов для решения прикладных задач.

Презентация

Центра Когнитивного Моделирования ФПМИ МФТИ

Смотреть

Состав центра

Лаборатория
когнитивных динамических систем

Лаборатория
интеллектуального транспорта

Геннадий Семенович Осипов

основатель Центра когнитивного моделирования МФТИ

(13 октября 1948 — 7 июля 2020), доктор физико-математических наук, профессор, президент Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ), EurAI Fellow

Области научных интересов:

Информатика, информационные технологии
Искусственный интеллект
Динамические интеллектуальные системы
Управление знаниями
Информационные системы в медицине

Биография

Направления исследований Центра

Интеграция методов оптимального управления и обучения с подкреплением для мобильного манипулятора
Мобильные манипуляторы (робототехнические системы, включающие мобильную платформу и прикрепленные к ней манипуляторы) могут применяться для выполнения различных задач в человекоориентированных средах (например, в офисных помещениях).
Подробнее
Воплощенное обучение
Воплощенное познание (embodied cognition) – это концепция обучения интеллектуальных агентов, в которой мы явно учитываем свойства внешней среды и то, какую обратную связь она дает агенту в ответ на его действия.
Подробнее
Интеллектуальное управление антропоморфными роботами
Антропоморфная робототехника – это быстро развивающаяся область знаний. На данный момент создаются роботы, движения которых все более похожи на человеческие.
Подробнее
Адаптивное планирование маневров беспилотного автомобиля
Современные мобильные роботы и беспилотные автомобили активно используют методы планирования и поиска на графе состояний для построения траектории своего движения и для построения различных маневров в динамической среде.
Подробнее
Биологически-правдоподобные модели обучения
Новые архитектуры нейронных сетей могут быть построены с привлечением идей из нейрофизиологии. Особенно перспективными могут оказаться иерархические модели на основе хеббовских правил обучения и модели внутренней мотивации для ускорения обучения.
Подробнее
Автономное обучение с подкреплением
Сбор данных в процессе обучения для современных задач в области обучения с подкреплением является дорогой и трудоемкой процедурой. С другой стороны для очень многих прикладных примеров уже имеются большое количество логов поведения эффективных агентов. В автономном обучении с подкреплением предлагается эффективно использовать эти данные и бороться с проблемой смещения распределений.
Подробнее
Обучение распутанным представлениям
Обучение распутанным представлениям – одно из современных актуальных направления в области нейросетевого обучения представлениям (representation learning). Формирование структурированного латентного пространства помогает как в создании эффективных генеративных моделей, так и в построении объяснимых систем ИИ. Особенно актуальны распутанные представления для задач генерации поведения в сложных средах.
Подробнее
Обучение с подкреплением на основе модели
Одним из ключевых свойств перцептивной и моторной системы человека является их предметность, т.к. ориентация как распознающей так и действующих подсистем на работу с конкретными объектами внешней среды. Оперирование объектами для предсказания их вида и динамики в перспективе может оказаться существенно более эффективным, чем оперирование цельными сценами.
Подробнее
Объектно-центричное обучение с подкреплением
Одним из ключевых свойств перцептивной и моторной системы человека является их предметность, т.к. ориентация как распознающей так и действующих подсистем на работу с конкретными объектами внешней среды.
Подробнее
Построение трехмерных семантических карт местности
Построение высокоточных карт высокой размерности (HD-Maps) является одной из ключевых составляющих современных систем управления беспилотных автомобилей и автономных роботов.
Подробнее
Обнаружение, трекинг
и прогнозирование траектории движения 3D-объектов
Распознавание и анализ поведения трехмерных объектов по данным бортовых сенсоров транспортных средств и роботов является важнейшим аспектом для обеспечения безопасности их передвижения.
Подробнее
Определение позы и одометрии робота
по изображениям его RGB-D камер
Под позой робота понимается его положение и ориентация в трехмерном пространстве. Понятие одометрии шире и включает также скорости (линейные и угловые), а также ускорение.
Подробнее
Методы автоматического планирования траектории
Особенности методы автоматического планирования траектории:
- Среда не полностью наблюдаемая.
- Карта постоянно обновляется (меняется).
- Нужно строить совокупность неконфликтных траекторий сразу для n мобильных агентов.
и др.
Подробнее
Оптимизация траектории мобильного робота
Задача планирования траектории мобильных роботов (в т. ч. беспилотных автомобилей) может решаться методами оптимального управления. Преимуществаметодов – быстрая сходимость, учет кинодинамики робота, одновременное определение скоростей и ускорений вдоль траектории. Сложность – необходимость начальной догадки о траектории, сложность аналитического представления препятствий.
Подробнее
Дифференцируемое представление 3D-сцены
Решает задачу обучаемой 3D реконструкции сцены в виде поверхности (Mesh) по набору изображений камер с неизвестной 3D-позы. Методы NeRF (Neural Radiance Fields) позволяют синтезировать новые представления сложных сцен путем оптимизации базовой функции непрерывной объемной сцены с использованием разреженного набора входных представлений.
Подробнее
Нейросетевое распознавание места по последовательности сенсорных данных
Под позой робота понимается его положение и ориентация в трехмерном пространстве. Понятие одометрии шире и включает также скорости (линейные и угловые), а также ускорение. Точное определение такого пространственного состояния важно для решения задачи локализации робота и дальнейшего планирования его поведения в трехмерном пространстве.
Подробнее

Как к нам попасть?

Мы всегда рады видеть мотивированных студентов и аспирантов в нашей лаборатории!

Поступить на стажировку в одну из лабораторий:

Мы регулярно объявляем набор желающих без ограничений на то, являетесь ли вы студентом или уже закончили обучение. Главное требование — выполнить тестовое задание и быть готовым работать в лаборатории 20 часов в неделю. Сейчас как раз идет набор на весенню стажировку, подай заявку на участие!

Стажировка

Продолжить обучение на целевых и грантовых местах в магистратуре и аспирантуре МФТИ:

Одним из вариантов присоединиться к проектам Центра когнитивного моделирования является возможность поступить на специальные целевые места, предоставленные спонсорами в магистратуру и аспирантуру МФТИ. Для этого необходимо заполнить анкету, пройти собеседование и сдать экзамены по правилам приемной комиссии МФТИ. Это позволит вам совмещать учебу с работой в нашем Центре.

Подробнее

Осенний цикл семинаров 2022

Приглашаем вас подключиться к обсуждению
текущих SOTA методов и алгоритмов в областях: обучение с подкреплением (RL), компьютерное зрение (CV), планирование поведения и управление (Plan), общий искусственный интеллект (AGI)

Смотреть

Партнеры

Контакты

Email: [email protected]
141701, Московская облаcть,
г. Долгопрудный, Институтский пер., 9.

69 Синонимов и антонимов слова ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ

прилагательное

Сохранить слово

технический сознательной умственной деятельности, относящейся к ней или включающей ее (например, мышление, понимание, обучение и запоминание)

когнитивный development

empirical
(also empiric)

analytic
(or analytical),
coherent,
consequent,
good,
logical,
rational,
reasonable,
разумный,
обоснованный,
действительный,
обоснованный,
обоснованный0010

defendable,
defensible,
justifiable,
maintainable,
supportable,
sustainable,
tenable

casuistic
(or casuistical),
eristic
(also eristical) ,
ложный,
вводящий в заблуждение,
софистический
(или софистический),
благовидный

неартикулированный

unscientific

absurd,
cockeyed,
crazy,
daffy,
fatuous,
half-baked,
half-witted,
harebrained,
insane,
loony
(тоже псих),
безумный,
бессмысленный,
сумасшедший,
нелепый,
простодушный,
глупый,
слабоумный,

senseless,
thoughtless

uncompelling,
unconvincing

illegitimate,
illogical,
incoherent,
inconsequent,
inconsequential,
invalid,
irrational,
unreasonable ,
несостоятельный,
слабый

См. словарь Определение

Доля когнитивный

Разместите больше слов для познавательного использования в Facebook Поделитесь другими словами для познавательного в Твиттере

Путешественник во времени для когнитивный

Первое известное использование

когнитивного

Другие слова того же года

Тезаурус Записи рядом с

когнитивный

познания

познавательный

узнаваемый

Процитируйте эту запись

«Познавательный». Merriam-Webster.com Тезаурус , Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/thesaurus/cognitive. По состоянию на 31 октября 2022 г.

Стиль: MLA

Merriam-Webster.com Thesaurus, Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/thesaurus/cognitive. По состоянию на 31 октября 2022 г..»>MLA Merriam-Webster.com Тезаурус, с.в. «когнитивный», по состоянию на 31 октября 2022 г., https://www.merriam-webster.com/thesaurus/cognitive.»>Chicago Тезаурус Merriam-Webster.com. Получено 31 октября 2022 г. с https://www.merriam-webster.com/thesaurus/cognitive»>APA. Merriam-Webster.com Thesaurus, https://www.merriam-webster.com/thesaurus/cognitive. По состоянию на 31.10.2022.»> Merriam-Webster

Еще от Merriam-Webster о когнитивном

Нглиш: Перевод когнитивного для говорящих на испанском языке

Britannica English: Перевод когнитивного для говорящих на арабском языке

СЛОВО ДНЯ

ликантропия

См. Определения и примеры »

Получайте ежедневно по электронной почте Слово дня!

Проверьте свой словарный запас

Сложные слова, которые вы должны знать

Часто используется для описания «хода времени», что означает неумолимый ?

Безжалостный Непредсказуемый
Стриж Медленный

Проверьте свои знания и, возможно, узнаете что-нибудь по пути.

ПРОЙДИТЕ ТЕСТ

Ежедневное задание для любителей кроссвордов.

ПРОЙДИТЕ ТЕСТ

Подпишитесь на крупнейший словарь Америки и получите тысячи дополнительных определений и расширенный поиск без рекламы!

Merriam-Webster без сокращений

Слова в игре

«Дундерхед» и другие «приятные» способы сказать «глупый»
На примере некоторых очень умных щенков
10 слов из географических названий
Бикини, бурбон и бадминтон заняли первые места
«Гордость»: слово, которое превратилось из порока в силу
Вы гордитесь Прайдом?
Когда впервые были использованы слова?
Найдите любой год, чтобы узнать

Спросите у редакторов

Буквально
Как использовать слово, которое (буквально) приводит некоторых людей в. ..
«Все интенсивные цели» или «Все намерения и цели»?
Мы намерены разобраться
Лэй против лжи
Редактор Эмили Брюстер разъясняет разницу.
горячий беспорядок
«Публика в беспорядке»

Игра слов

Встреться со своими страхами
Не бойтесь отвечать на эти вопросы о…
Пройдите тест
Мегавикторина «Назови эту вещь»: Vol. 2
Проверьте свой визуальный словарный запас!
Пройди тест
Правда или ложь?
Проверьте свои знания и, возможно, узнаете что-то новое. ..
Пройдите тест
Орфографическая викторина
Сможете ли вы превзойти прошлых победителей национального конкурса Spelli…
Примите участие в викторине

COGNITIVE Synonyms: 157 Synonyms & Antonyms for COGNITIVE

See definition of cognitive on Dictionary.com

as in perceivable
as in psychological
as in rational
как в разумный

синонимы слова познавательный

апперципиент
познаваемый
cognoscible
comprehensible
corporeal
discernible
intelligible
knowing
observant
palpable
patent
perceptible
percipient
perspicacious
recognizable
sensible
sensitive
tangible
полупрозрачный
резкий

См. также синонимы к слову: некогнитивный

emotional
intellectual
mental
subjective
cerebral
experimental
imaginary
intellective
in the mind
psychical
subconscious
unconscious

analytical
balanced
deliberate
просвещенный
беспристрастный
умный
рассудительный
levelheaded
logical
lucid
normal
prudent
reasonable
sane
sensible
sober
stable
thoughtful
wise
calm
cool
intellectual
knowing
objective
рассуждающий
звуковой
синтетический
мыслящий
все там
мозговой
circumspect
collected
deductive
discerning
discriminating
far-sighted
perspicacious
philosophic
ratiocinative
reflective
sagacious
together
well-advised

clear-cut
последовательный
достоверный
разумный
обоснованный
логический
правдоподобный
rational
reasoned
sane
sensible
sober
thoughtful
wise
advisable
all there
arguable
believable
cerebral
commonsensical
conscious
consequent
cool
в здравом уме
уравновешенный
воспринимающий
воспринимающий
разумный
Рассуждение
Отражающий
Sound
Tenable
Продуманность
вместе
Tolerant
UNPREDUDED
.

физическое
тело

небрежное
растерянное
глупое
idiotic
illogical
insane
irrational
nonsensical
senseless
stupid
thoughtless
unbalanced
unintelligent
unreasonable
unstable
unsystematic
unwise
agitated
excited
ridiculous
нереалистичный
несостоятельный

глупый
идиотский
implausible
improbable
irrational
senseless
stupid
thoughtless
unbelievable
unlikely
unrealistic
unreasonable
unsound
unwise
expensive
impractical
intolerable
nonsensical
возмутительно

ВИКТОРИНА

Продемонстрируйте стойкость и благодарность за викторину «Слова подтверждения»

Как использовать когнитивное в предложении

По мере того, как набирает обороты более когнитивный и социальный подход к обучению ИИ, нейробиологические исследования, которые нам помогают понимание того, как мы учимся друг у друга, может также принести пользу алгоритмам обучения, которые учат ИИ учиться, наблюдая за нами.

ВОТ КАК ВАШ МОЗГ РЕАГИРУЕТ НА СОЦИАЛЬНОЕ ВЛИЯНИЕSHELLY FANAUGUST 25, 2020SINGULARITY HUB

В ходе девяти экспериментов психолог Хорхе Моралес, философ Алекс Бакс и ученый-когнитивист Чаз Файрстоун показали, что эллиптическое изображение на задней части глаза, вероятно, остается с нами.

ЭТОТ ЭКСПЕРИМЕНТ ВИДЕНИЯ РАЗРЕШИЛ ВЕКОВОЙ ФИЛОСОФСКИЙ СПОР — ТАКИЕ РОМАНТИЧЕСКИЕ ФАКТЫ ДЖИМ ДЭВЬЕС 14 августа 2020 г. NAUTILUS

Это различие привлекло внимание общественности и было высказано предположение, что оно вызывает когнитивные половые различия.

МОЗГОВЫЕ УЧЕНЫЕ НЕ СМОГЛИ НАЙТИ ОСНОВНЫХ РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ ЖЕНСКИМ И МУЖСКИМ МОЗГОМ, НЕСМОТРЯ НА СТОЛЕТИЕ ПОИСКОВLGBTQ-EDITORA 13 АВГУСТА 2020 г.0003

Предыдущие исследования показали, что бег также стимулирует жировые клетки и мышцы для улучшения регенеративных и когнитивных функций мозга, при этом каждый орган использует свои собственные молекулярные «телефонные линии».

БОЛЬШЕ ДОМАШНИХ ДОМАШНИХ: КАК ПРЕИМУЩЕСТВА УПРАЖНЕНИЙ ПЕРЕДАЮТСЯ В МОЗГ FANSHELLY 14 ИЮЛЯ 2020 г. SINGULARITY HUB

Исследования показывают, что использование приводит к увеличению продолжительности жизни и улучшению когнитивных и иммунных функций.

ВОЗРОЖДЕНИЕ ГЕНОМИК И ЛЕКАРСТВ ПРОДЛЕВАЕТ ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ДОЛГОЛЕТИЕПитер Х. Диамандис, штат Мэриленд, 26 июня 2020 г. SINGULARITY HUB

Изменения в синапсах изменяют мозговые сети, говорят авторы, которые потенциально имеют отношение к «траектории когнитивных функций, описанной в исследованиях человеческого поведения на протяжении всей жизни».

УДИВИТЕЛЬНО ПОДРОБНАЯ КАРТА ПОКАЗЫВАЕТ, КАК МОЗГ ИЗМЕНЯЕТСЯ ПРИ АГИНГШЕЛЛИ ФАН 16 ИЮНЯ 2020 г. SINGULARITY HUB

Мы обнаружили, что в течение трех-шести месяцев мы можем в очень короткие сроки добиться от ребенка очень высоких результатов когнитивных тестов и очень сильного исполнительного… функциональные навыки.

ВЫРАБОТКА ПОЛИТИКИ ЭТО НЕ НАУКА (ПОКА) (ЭП. 405) СТИВЕН Дж. ДУБНЕР 13 ФЕВРАЛЯ 2020 г. ФРИКОНОМИКА

Вы получаете взрослый нейрогенез, и это повышает когнитивные способности.

НУЛЕВАЯ МИНУТА ТРЕНИРОВКИ (РЕТРАНСЛЯЦИЯ ЭП. 383) СТИВЕН Д. ДУБНЕР 2 ЯНВАРЯ 2020 г. ФРЕКОНОМИКА немного садоводства — эти занятия улучшают когнитивные функции.

ДОРОГАЯ, Я РОСИЛ ЭКОНОМИКУ (ЭП. 399) СТИВЕН Дж. ДАБНЕР 5 ДЕКАБРЯ 2019 ФРИКОНОМИКА

Зная то, что мы знаем о когнитивных искажениях, легко понять, почему его также можно считать блестящим или, по крайней мере, очень умным.

Премьер -министр, который закричал Брексит (Ep. 392) Стивен Дж. Дабнероктбер 10, 2019 FreakeNomics

Слова, связанные с когнитивным

Cerebral
Когнитивный
Эмоциональный
Unnermost
0007 internal
mental
psychological
subjective

all there
analytical
balanced
calm
cerebral
circumspect
cognitive
collected
cool
deductive
deliberate
discerning
проницательный
просвещенный
дальновидный
беспристрастный
интеллектуальный
intelligent
judicious
knowing
levelheaded
logical
lucid
normal
objective
perspicacious
philosophic
prudent
ratiocinative
reasonable
reasoning
reflective
sagacious
вменяемый
разумный
трезвый
здоровый
стабильный
синтетический
Думай
Вдумчивый
вместе
хорошо сформулирован
WISE

. Предполагаемые
Все там
Arguble
.
последовательный
последовательный
крутой
достоверный
в здравом уме
рассудительный
justifiable
levelheaded
logical
perceiving
percipient
plausible
ratiocinative
rational
reasoned
reasoning
reflective
sane
sensible
sober
sound
tenable
продуманный
продуманный
вместе
терпимый
беспристрастный
unprejudiced
well-advised
wise

all there
analytical
balanced
calm
cerebral
circumspect
cognitive
collected
cool
deductive
deliberate
discerning
проницательный
просвещенный
дальновидный
беспристрастный
интеллектуальный
умный
judicious
knowing
levelheaded
logical
lucid
normal
objective
perspicacious
philosophic
prudent
ratiocinative
reasonable
reasoning
reflective
sagacious
sane
разумный
трезвый
здоровый
стабильный
синтетический
мыслящий
thoughtful
together
well-advised
wise

appercipient
cognitive
cognizable
cognoscible
comprehensible
corporeal
discernible
intelligible
knowing
observant
palpable
патент
воспринимаемый
воспринимающий
проницательный
узнаваемый
sensible
sensitive
tangible
translucent
trenchant

cerebral
cognitive
emotional
experimental
imaginary
in the mind
intellective
intellectual
mental
psychical
подсознание
субъективное
бессознательное

Когнитивного: СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Центр когнитивного моделирования МФТИ