Re: [請益] 資工背景轉認知科學
※ 引述《venet (i wish i could)》之銘言：
前面已經有takanaka大哥的專業介紹機器學習和CogSCi的直接關係 我這邊就不獻醜了
這邊我想分享的是其他一些不是很直覺但是是正在發展中的連接
近年來越來越多電腦科學家投入 Ubiquitous Computing (Ubicomp) 這塊領域
也就是所謂的瀰漫運算或普及運算 (阿～一堆版本中文翻譯 別太介意這名詞叫啥XD)
這代表的是大家對未來的期待: 不管你何時走到哪裡都有垂手可得的資訊
要發展ubicomp的應用 就要做許多的context-aware的系統或服務
意思就是說系統們要有能力知道你現在的情境為何 還有你現在的意圖和需求是什麼
要怎麼樣知道這些情境呢? 那當然就是根據你個人的行為歷史紀錄, 根據你的環境,
根據你曾經提供過的興趣, 你的個人行程等等.
重點來了, 系統要怎麼透過你的歷史紀錄或你的環境來知道你現在想幹嘛? 系統怎麼知道
現在你的情境代表什麼? 系統要怎麼知道你的環境是什麼?
這些就要透過許多的運算. 而機器學習在context-aware系統裡就扮演非常重要的角色
在透過機器學系得到一些你現在所處環境的資訊後
下一步系統要能夠主動協助你, 知道你的intention, 或知道你現在不能被打擾等等
這裡就借用到了 embodied cognition, attention management等等的概念.
要能捕捉到人的想法是非常困難的事情.
目前已經有一些實作的例子是借用機器學習來做 emotion detection (像 Emily Mower)
還有許多的activity detection. 這些都會用到認知的概念. 但是卻需要強大的技術
當然如果你是做 human robot interaction, 那勢必會應用到更多
另外除了這些應用之外, 認知的基本知識對於系統的設計也非常重要
例如你的介面要如何設計來輔佐人類的記憶限制等等 (e.g., memory aid)
所以你不用擔心兩者的結合 有非常多的應用跟未來發展可以讓你去探索:p
: 大家好，想請問一下關於升學的問題
: 我本身是國立大學資訊工程背景，在學校的時候對AI、學習很有興趣
: 因此除了AI，還有過進階演算法（pruning, decision tree）等等
: 也修過認知心理學
: 我想申請國外的computer science的master program
: 因為大多數cognitive science的program只有一年或是直攻PhD
: 我本身沒有research的經驗，所以自己覺得條件不足還不想申請PhD
: 一年的program對我來說也太短，不足以做一些研究以準備PhD，所以目標還是放在CS
: 所以想請問資工轉到cognitive science是可行的嗎？
: 如果可行的話，資工背景對cognitive science這個領域又有什麼優勢和貢獻呢？
: 如果資訊背景對CogSci有幫助，
: 我在master program可以鑽研哪個領域可以跟我未來的規劃做銜接呢？
: 現在AI走到機器學習這一塊，而且很明顯的最近做機器學習的人愈來愈多
: CogSci跟AI中的機器學習做結合，他們的關係是怎樣的呢？
: 不好意思，因為我已經離開學校一段時間，
: 當時年少無知沒有多問，現在又沒有人可以討論，網路上找資料愈看愈模糊
: 還請各位前輩不吝指教，謝謝！
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