Icw H7-13

Front 1

Connectionisme

Back 1

stroming die onderzoekt hoe het brein werkt met ANN

Front 2

ANN

Back 2

artificial neural networks; computer simulatie van neuronen

Front 3

parallel distributed processing

Back 3

ANN en brein; meerdere acties parallel

Front 4

knowlege based onderzoek

Back 4

onderzoek via algoritme

Front 5

behavior based onderzoek

Back 5

onderzoek naar gedrag

Front 6

distributed representation

Back 6

informatie wordt opgeslagen in activiteitspatroon en niet met symbolen

Front 7

Local representation

Back 7

de uitkomst van activiteit in een gedeelte van dit patroon

Front 8

ANN nodes en links

Back 8

ANN knopen;neuronen en verbindingen

Front 9

threshold

Back 9

drempelwaarde

Front 10

alle input die een knoop krijgt (formule)

Back 10

Sj=sommatie(ai wji) van i=0 tot n

Front 11

waarde van input tot output (formule)

Back 11

1
f(x)= ------------ x=inputwaarde
(1+e^(-x)

Front 12

Cell assembly

Back 12

kleine groep neuronen die elkaar blijven stimuleren

Front 13

Phase sequence

Back 13

groep verbonden cellen die (bijna) synchroon vuren en zo vanuit losse onderdelen, bv: “rood” en “rond” een geheel vormen: “appel”.

Front 14

Perceptrons

Back 14

zijn vroege netwerken gericht op het opsporen en herkennen van patronen in informatie, het opslaan ervan en het in zekere mate gebruiken ervan; ze kunnen leren

Front 15

three-layer network

Back 15

input, hidden, output

Front 16

input layer

Back 16

krijgt stimulus stuurt signaal door

Front 17

hidden layer

Back 17

krijgt input van input layer bewerkt die en stuurt door

Front 18

output layer

Back 18

geeft representatie weer

Front 19

error signal

Back 19

het verschil tussen het goede antwoord en het antwoord dat het netwerk gaf.

Front 20

generalized delta rule of back-propagation

Back 20

three leayer network idee

Front 21

leren van ANN formule voor gewichten

Back 21

wji(new)=wji(old)+C(tj-xj)ai c=constante=learning rate

Front 22

3 vormen beweging ANN

Back 22

Convergent, Oscillatory, Chaotic

Front 23

loss function

Back 23

error signal wordt veranderd. omdat activiteit te snel daalt.

Front 24

local minimum

Back 24

taak vanuit ander punt gestart of ruis toegevoegd; omdat errors te snel daalt

Front 25

ANN op 3 manieren onderscheiden

Back 25

supervision, layers, information flow

Front 26

information flow

Back 26

feedforward en recurrent/feedback

Front 27

Hopfield-Tank networks

Back 27

supervised, single-layer, laterally connected networks; goed in schoon representeren wat binnenkwam met ruis

Front 28

Kohonen networks

Back 28

two-layer netwerken; goed in topologische 'kaarten' maken van gegevens 'kaarten' lijken op die van het brein

Front 29

Adaptive Resonance Theory network (ART)

Back 29

van unsupervised, multi-layer, recurrent network; leert patronen herkennen en sorteren in categorieën zonder Teacher.

Front 30

Graceful degration

Back 30

het verminderen van resultaat naarmate het netwerk verder beschadigd raakt

Front 31

interference

Back 31

twee verschillende stukken informatie die veel overeenkomsten hebben worden door elkaar gehaald. (als je spaans en frans leert)

Front 32

generalization

Back 32

netwerk is in staat dingen te generaliseren (10 zwarte raven > alle raven zwart)

Front 33

spreading activation

Back 33

activiteit wordt via links verspreid

Front 34

retrieval cues

Back 34

verschillende wegen die gebruikt worden bij lange termijn geheugen

Front 35

Collins en Quillian

Back 35

veronderstelden dat semantische netwerk een hiërarchische organisatie kenden, met verschillende niveau van het abstractste tot het concreetste.

Front 36

sentence verification

Back 36

mensen moesten aangeven of de zin goed of fout was.

Front 37

semantische netwerken volgens Collins en Quillian. 3 lagen

Back 37

superordinate; dier, eten
ordinate; vogel;eieren leggen
subordinate; merel; zingt

Front 38

categoriale relaties semantische netwerken

Back 38

isa en hasa

Front 39

ACT*

Back 39

uitgebreider dan ACT*; agent link, object link, relation link, type, token

Front 40

agent

Back 40

onderwerp propositie

Front 41

object

Back 41

lijdend voorwerp propostitie

Front 42

relation

Back 42

relatie tussen agent en object

Front 43

type

Back 43

informatie over categorie (hond)

Front 44

token

Back 44

informatie over specifieke dingen (fikkie)

Front 45

Evolutionary Psychology (EP)

Back 45

stelt de vraag hoe het menselijk verstand tot bestaan is gekomen

Front 46

Evolutionary Computing (EC)

Back 46

kijkt naar evolutionaire processen als adaptieve probleemoplossingen

Front 47

Neural Darwinism (ND)

Back 47

is ontstaan vanuit de neurowetenschappen en ziet evolutionaire krachten achter het ontstaan van neurale circuits

Front 48

EP

Back 48

kijkt alleen naar brein

Front 49

evolved psychological mechanism 6 eigenschappen

Back 49

werkt aan oplossing voor overleven, reageert alleen op info die voor hem van toepassing is, het mechanisme communiceert wat het probleem is, die input wordt getransformeerd via beslisregels tot output, output omgezet in reactie, oplossing voor het probleem

Front 50

typicality effect

Back 50

een merel lijkt meer op een vogel dan een pinguin.nieuwe objecten kun je makkelijker identificeren.

Front 51

wat kunnen mensen wel van logisch redeneren?

Back 51

cheater eruit halen

Front 52

fallacies

Back 52

fundamentele misvattingen van statische regels; komt door vuistregels.

Front 53

conjunction fallacy

Back 53

de kans op twee eigenschappen is kleiner dan die van 1 eigenschap. mensen 'vergeten' dit soms

Front 54

gambler's fallacy

Back 54

8 keer kop betekend dat je nu meer kans hebt op munt NOT

Front 55

3 onderwerpen van EC

Back 55

realworld problemen, modelleren en beter begrijpen van evolutionaire systemen, dient als een metafoor voor de werking van menselijke denkprocessen

Front 56

3 methode EC

Back 56

genetische algoritmes, evolutionaire strategieën en evolutionaire programmering

Front 57

Ec benadering

Back 57

1. Genereren van mogelijke oplossingen
2. Evaluatie van hoe goed de oplossingen werken
3. Selectie van de best werkende oplossingen
4. Nieuwe oplossingen maken vanuit de beste bestaande mogelijkheden

Front 58

3 manieren van nieuwe verbindingen maken tussen cellen

Back 58

De formatie van verbindingen en neurale structuren vindt plaats tijdens ontwikkeling van het embryo;
De interactie van het organisme met de wereld eromheen zorgt dat bepaalde verbindingen worden versterkt en het neurale circuit wordt aangepast; Inputs via verschillende wegen worden samengebracht tot één geheel en voortaan zo ervaren

Front 59

5 kenmerken taal Clark en Clark

Back 59

communicatief, arbitrair, gestructureerd, generatief, dynamisch

Front 60

elementen gesproken taal

Back 60

foneem, morfeem

Front 61

regels (samen grammatica)

Back 61

fonologie, morfologie, syntax, semantiek

Front 62

fases van taal leren

Back 62

cooing stage; geluiden
babbling stage; vooral fonemen
one-word stage; paar woorden, maar 1 tegelijk
two-word stage; 'zinnen'

Front 63

linguistc relativity hypothesis
sterk en zwak

Back 63

sterk: het is niet mogelijk om je gedachten in de ene taal te verwoorden in een andere taal
zwak: de taal die je spreekt beïnvloed het denken

Front 64

zinnen bestaan uit

Back 64

noun phrase; lidwoord + zw
verb phrase; een verb + noun phrase of andere zin, of andere elementen (dus gewoon de rest van de zin)

Front 65

3 manieren om zin te veranderen (chomsky)
wat heb je hiervoor nodig?

Back 65

passief, negatief, vragend
transformatiegrammatica

Front 66

2 manieren om taal te analyseren

Back 66

oppervlakte structuur; veranderd door transformatie
diepe structuur; wat het betekend

Front 67

Broca’s area
Broca’s aphasia

Back 67

: In ieder geval deels verantwoordelijk voor taal productie

geen vloeiend taal gebruik, geen lidwoorden veel pauzes

Front 68

Wernicke’s area
Wernicke’s aphasia

Back 68

vloeiend taal gebruik, maar heeft geen betekenis

Front 69

Primary motor cortex

Back 69

zorgt voor beweging van de spieren

Front 70

Primary visual cortex

Back 70

visuele informatie wordt hier als eerste verwerkt

Front 71

Primary auditory cortex

Back 71

Arcuate fasciculus: verbind broca’s area met wernicke’s area geluid word hier eerst verwerkt (beschadiging zorgt voor moeite met woorden herhalen: conduction aphasia)

Front 72

Angular gyrus

Back 72

beschadiging zorgt voor niet kunnen lezen en schrijven (alexia en agraphia)

Front 73

4 stadia natuurlijke taal begrijpen

Back 73

spraakherkenning, syntactische analyse, semantische analyse, pragmatische analyse

Front 74

5 types gesproken statements

Back 74

assertives, directives, commissives, expressives, declaratives

Front 75

automata

Back 75

machines die van zichzelf bewegen

Front 76

paradigma

Back 76

set van waarnemingen en technieken die een aanpak van een probleem kenmerken

Front 77

3 soorten paradigma

Back 77

expert systemen, fuzzy Logic, neurale netwerken

Front 78

strong AI

Back 78

machines bouwen die niet te onderscheiden zijn van mensen

Front 79

applied AI

Back 79

commercieel interessante 'slimme machines' bouwen

Front 80

wat is nodig voor intelligentie

Back 80

leren, redeneren, probleem oplossen, perceptie, taal

Front 81

3 manieren van leren

Back 81

trial-and-error, rote learning, operante conditionering

Front 82

rote learning

Back 82

directe associate tussen stimulus en response; generalisatie (jump, jumped)

Front 83

operante conditionering

Back 83

leren van een verbinding tussen stimulus en response

Front 84

2 methodes probleem oplossen

Back 84

special-purpose solution, general-purpose solution

Front 85

means-ends analysis

Back 85

met elke stap het verschil tussen 'nu' en einddoel verkleinen

Front 86

AI methodologien

Back 86

top-down en bottum-up

Front 87

stappen KR of machine redeneren

Back 87

Statement of vraag is toegevoegd;
The machine vertaald dit in een representatie of abstraction met zo minmogelijk redundancy(uitstoot);
Gebruik makend van de representatie, de vraag/statement, relationele statements en de regels van logica komt het systeem uit bij het resultaat;
Het resultaat wordt vertaald van representatie naar iets dan mensen begrijpen (taal, beeld, geluid)

Front 88

2 soorten kennis

Back 88

domein specifiek (makkelijk in pc), algemene 'achtergrond' (niet makkelijk)

Front 89

KR technieken

Back 89

predicaten(logica), semantische netwerken, frames, cases, scripts

Front 90

Instances/tokens
Symbols
Formulas
Assertions

Back 90

unieke namen voor objecten (personen)
de tokens zijn symbolen en niet engelse woorden
internal represantaties (Mary-1 catch-object ball-10)
formulas opgeslagen bij elkaar

Front 91

semantische netwerken
nodes
arcs

Back 91

bepaald concect/element
relatie tussen nodes

Front 92

Elementen die de mogelijkheden van predikaten calculus vergroten

Back 92

Connectives (and or not if)
Variable (object or token)
Universal quantifiers (all x)

Front 93

zoekmethoden ES

Back 93

breadth first;laag voor laag
depth first;meteen helemaal naar beneden

Front 94

MYCIN

Back 94

machine om ziektes (infecties) te analyseren

Front 95

robot 'criteria'

Back 95

geen operator, adaptief, robuust, manipuleert omgeving

Front 96

Equilibirum

Back 96

: omstandigheden waarin twee soorten gedrag elkaar neutraliseren. Dit lijdt tot besluitloosheid (aanvallen of vluchten)

Front 97

Dominance

Back 97

omstandigheden waarin 1 gedrag de ‘winnaar’is. Vluchten terwijl het dier bezig was met eten

Front 98

Cancellation

Back 98

vlucht of vecht gedrag veroorzaakt een derde gedrag. Bijv. Een nieuw nest maken, ipv aanvallen of verdedigen

Front 99

IRM

Back 99

innate release mechanism
lijkt op reflex

Front 100

3 robot paradgimas

Back 100

hierarchial, reactive, hybrid

Front 101

6 issues (Thagard)

Back 101

emoties, bewustzijn, fysieke omgeving, sociale omgeving, dynamic systems, mathematische kennis

Front 102

5 criteria voor goede theorie

Back 102

representational power, computational power, psychological plausibility, neurological plausibility, practical applicability