Naturalistic Computational Cognitive Science: Towards generalizable models and theories that capture the full range of natural behavior

作者: Wilka Carvalho, Andrew Lampinen

发布时间: 2025-02-28

来源: arxiv

研究方向: 自然计算认知科学

主要内容

本文探讨了如何将人工智能的进步应用于认知科学，提出了一种名为“自然计算认知科学”的研究策略，旨在通过自然istic实验范式和基于学习的模型来更全面地理解认知过程。

1. 强调了自然istic实验范式和模型在认知科学中的重要性。

2. 提出了自然计算认知科学的概念，并详细阐述了其理论和实践意义。

3. 总结了自然istic实验范式和模型在认知科学中的具体应用。

4. 提出了构建可泛化认知模型的方法和策略。

5. 探讨了如何利用自然istic实验和模型来构建和检验认知理论。

1. 自然istic实验范式设计

2. 基于学习的模型构建

3. 数据分析与解释

4. 理论构建与验证

本文通过多个案例研究展示了自然istic实验范式和模型在认知科学中的应用，例如道德行为、记忆、学习、视觉处理等，结果表明自然istic实验和模型可以帮助我们更好地理解认知过程。

未来需要进一步研究如何将自然istic实验范式和模型应用于更广泛的认知现象，并开发更加复杂和精确的认知模型。此外，还需要探索如何将自然istic实验和模型与认知理论相结合，以构建更加全面和深入的认知理论。