认知主义阻碍理解人工智能，行为主义提供新视角

快速阅读: 梅赫迪·布加洛论文探讨认知主义与行为主义在AI领域的不同影响，指出行为主义通过简单过程解释复杂性，奠定现代AI基础，人工神经网络的发展依赖数十亿参数及现代GPU技术。

梅赫迪·布加洛的论文指出，认知主义已经渗透到社会的各个层面，这从“认知”和“认知能力”等术语的普遍使用中可见一斑。认知主义延续了传统观点，即将思维和智能视为不可分割的复杂现象，因此认为我们几乎无法想象人工再造这些现象。这种观点阻碍了我们预见并继续妨碍我们理解当前的情况。相比之下，行为主义使我们能够通过简单的过程来把握复杂性，这些过程是复杂性产生的基础，同时也提供了理解当今人工智能的框架。根据这一理论，心理学的核心在于：环境通过两种过程——自然选择和关联学习——塑造有机体的行为。前者在世代间构建大脑结构，形成“预设线路”，后者则在个体生命过程中构建行为模式。

人工神经网络基于关联原则运作的基本理念并不新颖（杰弗里·辛顿在获得2024年诺贝尔奖之前就已研究此概念数十年）。然而，要让这种系统产生效果，需要整合数十亿个参数，这只有借助现代图形处理器（GPU）才得以实现，从而带来了人工智能的突飞猛进。

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(以上内容均由Ai生成)