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Natural Morphological Computation as Foundation of Learning to Learn in Humans, Other Living Organisms, and Intelligent Machines
Philosophies Pub Date : 2020-09-01 , DOI: 10.3390/philosophies5030017
Gordana Dodig-Crnkovic

The emerging contemporary natural philosophy provides a common ground for the integrative view of the natural, the artificial, and the human-social knowledge and practices. Learning process is central for acquiring, maintaining, and managing knowledge, both theoretical and practical. This paper explores the relationships between the present advances in understanding of learning in the sciences of the artificial (deep learning, robotics), natural sciences (neuroscience, cognitive science, biology), and philosophy (philosophy of computing, philosophy of mind, natural philosophy). The question is, what at this stage of the development the inspiration from nature, specifically its computational models such as info-computation through morphological computing, can contribute to machine learning and artificial intelligence, and how much on the other hand models and experiments in machine learning and robotics can motivate, justify, and inform research in computational cognitive science, neurosciences, and computing nature. We propose that one contribution can be understanding of the mechanisms of ‘learning to learn’, as a step towards deep learning with symbolic layer of computation/information processing in a framework linking connectionism with symbolism. As all natural systems possessing intelligence are cognitive systems, we describe the evolutionary arguments for the necessity of learning to learn for a system to reach human-level intelligence through evolution and development. The paper thus presents a contribution to the epistemology of the contemporary philosophy of nature.

中文翻译:

自然形态计算是学习人类,其他生物和智能机器的基础

新兴的当代自然哲学为自然,人工和人类社会知识与实践的综合观点提供了共同基础。学习过程是获取,维护和管理理论和实践知识的关键。本文探讨了在人工科学(深度学习,机器人技术),自然科学(神经科学,认知科学,生物学)和哲学(计算哲学,思维哲学,自然哲学)的学习理解方面的最新进展之间的关系。 )。问题是,在发展的这一阶段,自然界的启发,特别是其计算模型(例如通过形态学计算的信息计算)可以为机器学习和人工智能做出贡献,另一方面,机器学习和机器人技术中的模型和实验又有多少能够激发,证明并为计算认知科学,神经科学和计算性质的研究提供信息。我们提出一个贡献可以是对“学习学习”机制的理解,这是在将连接主义与象征主义联系起来的框架中,通过计算/信息处理的象征性层向深度学习迈出的一步。由于所有拥有智能的自然系统都是认知系统,因此,我们描述了进化论证,认为有必要学习学习一个通过进化和发展达到人类水平智能的系统。因此,本文对当代自然哲学的认识论做出了贡献。并为计算认知科学,神经科学和计算性质的研究提供信息。我们建议,一个贡献可以是对“学习学习”机制的理解,这是在将连接主义与象征主义联系起来的框架中,通过计算/信息处理的象征性层向深度学习迈出的一步。由于所有拥有智能的自然系统都是认知系统,因此我们描述了进化论证,认为有必要学习学习一个通过进化和发展达到人类水平智能的系统。因此,本文对当代自然哲学的认识论做出了贡献。并为计算认知科学,神经科学和计算性质的研究提供信息。我们建议,一个贡献可以是对“学习学习”机制的理解,这是在将连接主义与象征主义联系起来的框架中,通过计算/信息处理的象征性层向深度学习迈出的一步。由于所有拥有智能的自然系统都是认知系统,因此我们描述了进化论证,认为有必要学习学习一个通过进化和发展达到人类水平智能的系统。因此,本文对当代自然哲学的认识论做出了贡献。这是在将连接主义与象征主义联系起来的框架中,通过计算/信息处理的象征性层向深度学习迈出的一步。由于所有拥有智能的自然系统都是认知系统,因此我们描述了进化论证,认为有必要学习学习一个通过进化和发展达到人类水平智能的系统。因此,本文对当代自然哲学的认识论做出了贡献。这是在将连接主义与象征主义联系起来的框架中,通过计算/信息处理的象征性层向深度学习迈出的一步。由于所有拥有智能的自然系统都是认知系统,因此我们描述了进化论证,认为有必要学习学习一个通过进化和发展达到人类水平智能的系统。因此,本文对当代自然哲学的认识论做出了贡献。
更新日期:2020-09-01
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