※ 引述《venet (i wish i could)》之铭言： 前面已经有takanaka大哥的专业介绍机器学习和CogSCi的直接关系 我这边就不献丑了 这边我想分享的是其他一些不是很直觉但是是正在发展中的连接 近年来越来越多电脑科学家投入 Ubiquitous Computing (Ubicomp) 这块领域 也就是所谓的弥漫运算或普及运算 (阿～一堆版本中文翻译 别太介意这名词叫啥XD) 这代表的是大家对未来的期待: 不管你何时走到哪里都有垂手可得的资讯 要发展ubicomp的应用 就要做许多的context-aware的系统或服务 意思就是说系统们要有能力知道你现在的情境为何 还有你现在的意图和需求是什麽 要怎麽样知道这些情境呢? 那当然就是根据你个人的行为历史纪录, 根据你的环境, 根据你曾经提供过的兴趣, 你的个人行程等等. 重点来了, 系统要怎麽透过你的历史纪录或你的环境来知道你现在想干嘛? 系统怎麽知道 现在你的情境代表什麽? 系统要怎麽知道你的环境是什麽? 这些就要透过许多的运算. 而机器学习在context-aware系统里就扮演非常重要的角色 在透过机器学系得到一些你现在所处环境的资讯後 下一步系统要能够主动协助你, 知道你的intention, 或知道你现在不能被打扰等等 这里就借用到了 embodied cognition, attention management等等的概念. 要能捕捉到人的想法是非常困难的事情. 目前已经有一些实作的例子是借用机器学习来做 emotion detection (像 Emily Mower) 还有许多的activity detection. 这些都会用到认知的概念. 但是却需要强大的技术 当然如果你是做 human robot interaction, 那势必会应用到更多 另外除了这些应用之外, 认知的基本知识对於系统的设计也非常重要 例如你的介面要如何设计来辅佐人类的记忆限制等等 (e.g., memory aid) 所以你不用担心两者的结合 有非常多的应用跟未来发展可以让你去探索:p : 大家好，想请问一下关於升学的问题 : 我本身是国立大学资讯工程背景，在学校的时候对AI、学习很有兴趣 : 因此除了AI，还有过进阶演算法（pruning, decision tree）等等 : 也修过认知心理学 : 我想申请国外的computer science的master program : 因为大多数cognitive science的program只有一年或是直攻PhD : 我本身没有research的经验，所以自己觉得条件不足还不想申请PhD : 一年的program对我来说也太短，不足以做一些研究以准备PhD，所以目标还是放在CS : 所以想请问资工转到cognitive science是可行的吗？ : 如果可行的话，资工背景对cognitive science这个领域又有什麽优势和贡献呢？ : 如果资讯背景对CogSci有帮助， : 我在master program可以钻研哪个领域可以跟我未来的规划做衔接呢？ : 现在AI走到机器学习这一块，而且很明显的最近做机器学习的人愈来愈多 : CogSci跟AI中的机器学习做结合，他们的关系是怎样的呢？ : 不好意思，因为我已经离开学校一段时间， : 当时年少无知没有多问，现在又没有人可以讨论，网路上找资料愈看愈模糊 : 还请各位前辈不吝指教，谢谢！ --

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