It is an interdisciplinary basic science that spans cognitive psychology, artificial intelligence, linguistics, cognitive neuroscience, and philosophy. It aims to understand and elucidate human beings and "intelligence and cognition" in a more general sense. In that sense, it can be said to have the same goals as cognitive psychology, but in its methodology, especially in its theoretical aspects, it has the characteristic of requiring a higher degree of formalism, especially in modeling on computers. In the 1960s and 1970s, American cognitive psychology began to focus on the question of how recognized and acquired information, i.e., "knowledge" in a broad sense, is processed, represented, and used in the mind. To answer this question, the traditional behaviorist methodology, which tried to grasp only the correspondence between "stimulus → response" while keeping the internal processes of the mind as a black box, could not address it, and it became necessary to propose a dynamic process model (computational model) that could clearly explain the structure and function of internal knowledge. The construction of this kind of model is not intended to "substitute or augment" human intelligence, but since it is required to be incorporated into a computer, it has had a strong connection with artificial intelligence from the beginning. In addition, the basic ideas about the internal representation of knowledge were often based on the semantic representation theory in theoretical linguistics, so the connection between cognitive science and theoretical linguistics also became significant. In this way, the momentum for interdisciplinary research exchange centered on cognitive psychology, artificial intelligence, and theoretical linguistics grew, and in the United States, the academic journal Cognitive Science was published in 1977, and the society was established in 1979. It then spread worldwide as one of the new sciences representing the 20th century, and in Japan, the Japanese Cognitive Science Society was established in 1983. Since the 1990s, with the advancement of methods for visualizing the characteristics of brain activity, such as fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging), MEG (Magnetoencephalograph), and NIRS (Near-Infrared Spectroscopy), cognitive neuroscience, which aims to elucidate the relationship between higher-level psychological processes and the central nervous system, has developed rapidly. Today, there are many research and education programs that incorporate these brain mechanism researches and call themselves "cognitive science," mainly at leading universities in Europe and the United States. Representative early achievements in cognitive science were those linked to symbolic AI, such as a group of modeling studies of thought processes following in the footsteps of Simon, and the theorization of the process of understanding and generating texts and conversations led by Roger C. Schank (1946-).Then, in the 1980s, James L. McClelland (1948-) and David E. Rumelhart (1942-2011) led the rise of new cognitive modeling research using parallel distributed processing computational paradigms (neural network models, connectionist models), which contributed greatly to the theoretical explanation of various cognitive phenomena such as perception, memory, learning, and language comprehension. Today's cognitive science has been established as an interdisciplinary basic science that includes not only the above-mentioned cognitive neuroscience, but also cultural anthropology, education, and philosophical considerations such as epistemology, body theory, and scientific methodology. In the future, it is expected that cognitive science will expand beyond the cognition aspect of the mind and brain to also elucidate the emotion and affection aspects. [Junichi Abe] "Mind: An Introduction to Cognitive Science" by Paul Thagard, supervised by Matsubara Hitoshi (1999, Kyoritsu Shuppan) " "Development of Cognitive Science" edited by Nishikawa Yasuo, Abe Junichi, and Naka Makiko (2008, The University of the Air Foundation)" [References] | | |Source: Shogakukan Encyclopedia Nipponica About Encyclopedia Nipponica Information | Legend |
認知心理学、人工知能(学)、言語学、認知神経科学、哲学などにまたがる学際的基礎科学。人間および、より一般的な意味での「知能・認識」の理解・解明を目ざす。その意味で認知心理学と同じ目的をもつといえるが、方法論、とくにその理論的側面においては、コンピュータ上へのモデル化を中心に、より高度な形式性を要求する特徴がある。 1960年代から1970年代にかけて、アメリカの認知心理学では、認識された情報や体得された情報、すなわち広義の「知識」knowledgeが、心の内部でどのように処理され、「表象・表現」representされ、そして、利用されているのかという疑問が大きく取り上げられるようになってきた。この疑問の解明には、心の内部過程をブラックボックスとしたまま「刺激stimulus→反応response」の対応関係のみを把握しようとしてきた従来の行動主義的方法論では対処できず、内部知識の構造と働きを明確に説明できる動的なプロセス・モデル(コンピューテーショナル・モデル)の提案が望まれるようになった。この種のモデルの構築は、人間の知的能力の「代行や増強」を目的とするものではないが、コンピュータ上へ組み込むことが要求されるため、当初から人工知能(学)と強いつながりをもつことになった。また、当初、知識の内部表現についての基本的アイデアは、理論言語学における意味表示(表現)理論を参考にしたものが多かったため、認知科学と理論言語学との関わりも大きなものとなった。 このような経緯のもとに認知心理学、人工知能(学)、理論言語学の3分野を中心とした学際的研究交流の気運が高まり、アメリカでは1977年に学術雑誌『認知科学』Cognitive Scienceが発刊され、1979年には学会も設立された。その後、20世紀を代表する新しい科学の一つとして世界的に広がり、日本でも1983年(昭和58)に日本認知科学会が設立された。その後、1990年代以降、fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging:機能的磁気共鳴画像)、MEG(Magnetoencephalograph:脳磁図)、NIRS(Near-Infrared Spectroscopy:近赤外線分光分析)など脳活動の特徴を可視化する方法の進歩に伴い、人間の高次心理過程と中枢神経系との対応関係の解明を目ざす認知神経科学が急速に発展した。今日では、欧米の有力大学を中心に、それらの脳メカニズム研究をも取り込んだ形で「認知科学」を標榜(ひょうぼう)する研究・教育プログラムが数多く見受けられるようになっている。 認知科学の成果としては、初期には、サイモンの流れをくむ一群の思考過程のモデル化研究、シャンクRoger C. Schank(1946― )を中心とした文章(テキスト)や会話の理解と生成の過程についての理論化など、記号的人工知能symbolic AIと連動した成果が代表的であった。その後1980年代に入り、マクレランドJames L. McClelland(1948― )とラメルハートDavid E. Rumelhart(1942―2011)の主導による並列分散処理の計算パラダイム(神経回路網モデル、コネクショニストモデル)による新しい認知モデル化研究が勃興(ぼっこう)し、知覚、記憶、学習、言語理解など各種の認知現象の理論的説明に大きく寄与した。 今日の認知科学は、上述した認知神経科学をはじめ、より幅広く、文化人類学、教育学、そして、認識論、身体論、科学方法論などの哲学的考察までを含んだ学際的基礎科学として成立している。その今後としては、心と脳の「知」cognitionの側面に限らず、「情」emotion, affectionの側面の解明へも大きく広がって行くことが予想される。 [阿部純一] 『ポール・サガード著、松原仁監訳『マインド――認知科学入門』(1999・共立出版)』▽『西川泰夫・阿部純一・仲真紀子編著『認知科学の展開』(2008・放送大学教育振興会)』 [参照項目] | | |出典 小学館 日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について 情報 | 凡例 |
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