David Rumelhart foi um psicólogo da UCSD San Diego e um dos primeiros cientistas cognitivos a trabalhar com inteligência artificial simbólica.

Com Donald Norman , escreveu o livro " Explorations in Cognition" em 1975 e, com Andrew Ortony, escreveu o artigo "The Representation of Knowledge in Memory" no livro " Schooling and the Acquisition of Knowledge", publicado por Lawrence Erlbaum em 1977.

Neste último, ele escreveu...

Embora originário dos sentidos, o conhecimento não é um registro cego de estímulos sensoriais. Pessoas comuns não são gravadores de fita ou vídeo; em vez disso, parecem processar e reprocessar informações, impondo-lhes significado e produzindo, a partir delas, conhecimento estruturado. O sistema de memória humana é um vasto repositório desse conhecimento. Parte desse conhecimento parece estar na forma de memórias específicas de eventos particulares que vivenciamos; parte parece estar na forma de abstrações mais gerais, não mais vinculadas a um tempo, lugar ou fonte específicos. Uma das tarefas de uma teoria da representação do conhecimento é caracterizar a maneira como o conhecimento é estruturado, para que se possa avançar na busca de respostas para outras questões importantes.

O progresso a que nos referimos pode ser considerado o ponto central de uma nova disciplina emergente chamada Ciência Cognitiva. A pesquisa de um número crescente de pessoas que trabalham em inteligência artificial, psicologia cognitiva e linguística, sobre problemas relacionados à representação do significado e aos aspectos estruturais e de processamento do conhecimento, revela uma convergência substancial de opiniões sobre os componentes essenciais dos sistemas de representação do conhecimento. Artigos recentes de Bobrow e Norman (1975), Minsky (1975), Norman, Rumelhart e LNR (1975), Rumelhart (1975), Schank e Abelson (1975) e Winograd (1975) atestam essa convergência.

Inspirado pela obra clássica de Frederic Bartlett , de 1932, sobre psicologia experimental, Remembering , Rumelhart (e Ortony) identificaram esses "componentes de sistemas para representar o conhecimento" com os "esquemas". O conceito grego antigo σχημα , que significa figura ou padrão, foi adaptado por Immanuel Kant para descrever seu arranjo " arquitetônico " 3x4, ou seja, um conjunto de doze conceitos puros de compreensão.

Rumelhart foi o primeiro autor de um artigo altamente citado na revista Nature em 1985, que teve como coautor Geoffrey Hinton , o "pai da inteligência artificial". Em 1987, Rumelhart mudou-se para a Universidade Stanford, onde atuou como professor até 1998. Ele recebeu muitos prêmios, incluindo uma bolsa MacArthur em julho de 1987, e foi eleito para a Academia Nacional de Ciências em 1991.

Talvez sua obra mais extensa tenha sido a série de referência em 3 volumes Parallel Distributed Processing , coeditada com Jim McLelland e o Grupo de Pesquisa PDP da UCSD San Diego.

No prefácio do volume 1, Rumelhart escreveu (px)...

Nosso interesse nesses tópicos começou de fato, no entanto, durante o período em que estávamos desenvolvendo o modelo de ativação interativa da percepção de palavras, em 1979, logo após Geoffrey Hinton iniciar um pós-doutorado na UCSD. As explicações concisas de Geoffrey nos mostraram o potencial e a generalidade de modelos criados a partir de conexões entre unidades de processamento simples, e se encaixaram perfeitamente com nossa própria convicção crescente de que vários aspectos da percepção, do processamento da linguagem e do controle motor eram melhor compreendidos em termos de processamento massivamente paralelo.

Em nosso modelo de filosofia da informação, que considera a mente como um Registrador e Reprodutor de Experiências , o cérebro não "processa e reprocessa informações" computacionalmente. Não existe uma unidade central de processamento, muito menos múltiplos processadores paralelos. Não há armazenamento de dados digitais, nenhum sistema de endereçamento para acessar esse conhecimento armazenado e nenhuma comunicação desse conhecimento aos processadores.

O registrador e reprodutor de experiências (ERR, na sigla em inglês) é mais simples, porém superior, aos modelos computacionais da mente populares na neurociência e ciência cognitiva atuais, que consideram a mente como "software no hardware do cérebro".

Embora concordemos que a mente, assim como o software, é informação imaterial , acreditamos que o homem não é uma máquina, o cérebro não é um computador e a mente não está "processando" informações digitais de computador.

É claro que a mente/cérebro "processa" informações. Ela também cria novas informações, como parte do processo de criação cósmica , apesar da segunda lei da termodinâmica exigir a destruição de informações à medida que a desordem e a entropia aumentam necessariamente.

Quanto à "representação do conhecimento na memória" de Rumelhart, a mente ERR simplesmente recorda o conhecimento de experiências passadas relacionadas que são de alguma forma semelhantes a uma experiência atual, a fim de fornecer contexto e significado para a experiência atual, incluindo os sentimentos e emoções dessas experiências passadas semelhantes que ajudam a avaliar o valor da experiência atual.

Normal | Professor | Pesquisador