Biointelligence Laboratory, Seoul National University

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1 Biointelligence Laboratory, Seoul National University
Ch. 1: Information Processing and Intelligence: Where We Are and Where We Are Going By Earl Hunt Cognition and Intelligence: Identifying the Mechanisams of the Mind Ed. By R.J.Sternberg, J. Pretz., Cambridge University Press, 2005. Summarized by E. S. Lee Biointelligence Laboratory, Seoul National University

2 (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab, http://bi.snu.ac.kr/
Preface The connection between ‘information processing’ & ‘intelligence’ matters. Origin: Lee Cronbach (1957): cognition and intelligence – “the two disciplines of scientific psychology” Earl Hunt (1978): Cognitive-correlates approach to integrating the study of cognitive processing with the study of intelligence – examined basic (‘lower order’) processes of intelligence R.J. Sternberg (1977): Cognitive-components approach on higher order components of intelligence Jean Piaget (1952): Developmental approach on intelligence - Arising intelligence from cognitive schemas / maturing cognitive structure from interaction between organism and environment 이 책의 구성은 위의 세 접근 이론의 발전사를 정리한 것. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

3 Ch.1: Information Processing and Intelligence
Introduction The Concepts of Cognitive Psychology Theories of Psychometric Intelligence Early Attempts: Relating the Parameters of Information Processing Models to Specific Dimensions of Psychometric Intelligence Speed of Information Processing and General Intelligence Looking for a Pervasive Function: Working Memory Prospectus (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

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Introduction 지능 테스트의 역사는 100여 년: Boring (1923), psychometrically defined intelligence. 측정기술의 발전에 따라 기본적인 mental process의 개인차에 대해 관심 증가 – 테스트 점수의 개인차를 인지 기능 이론으로 설명하려는 시도 증가 1957년 Cronbach의 시도: Psychometrics(행동주의자)와 cognitive psychology(인지주의자)의 통합 Hunt: 수학/언어 추론reasoning 테스트 점수와 반응시간의 performance parameter 간 상관관계 연구 Jensen: 테스트 점수와 다양한 parameter의 choice reaction 시간 간의 상관관계 연구 Sternberg: analogy 문제 해결의 여러 단계(encoding, mapping, verification…)의 각 소요시간 측정 연구 현대 인지심리학의 information processing psychology의 흡수 (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

5 The Concepts of Cognitive Psychology
인지심리학의 세 기술 층위: biological, information processing, representational levels (Hunt, 2002) Biological level: 인지신경과학 접근. 신경 메커니즘이 마음의 기능들(주의, 기억, 공감각 유지 등)을 구축하는 데 사용된다. Information Processing level: 인지심리학의 하위분야. 마음의 기능 자체를 다룬다. 최근에는 두뇌구조 및 과정이 특정 기능의 여러 면에 관여하는 양상을 밝히려는 시도. Representation level: causation, solving logic problems, choosing actions… emerging from the interaction between information processing capacities and the individual’s social environment. 표상 층위의 사고에 대해 인지심리학이 밝혀줄 수 있는 것들: 1)정보처리와 개인-사회 관계의 산물이므로, 정보처리 능력을 필요로 하는 인지기제들이 각 개인들에게 공통적으로 적용되는 부분 2)한 개인을 이해하기 위해서 그 개인에 담긴 정보의 content (예: 언어(개인간 차이), 동물의 일반 이름 명사(종족간 차이)) 표상 층위 사고는 행동주의에서는 다룰 수 없었던 주제. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

6 Theories of Psychometric Intelligence
Cronbach의 논의: 지능 테스트에는 오직 한 개의 general factor (g) 만 존재하는가, 아니면 multiple dimension의 개인차가 있는가? Carroll (1993): psychometric data의 세 층위 모델: fluid intelligence (gf), crystallized intelligence (gc), spatial-visual intelligence (gv) gf 와 gc 간 상관관계는 아주 높음. 이 둘은 general intelligence의 다른 표현. Detterman and Daniel (1989): 위 둘의 상관관계는 일반적으로 낮은 지능 군에서 더 높게 나타남. 따라서 이 이론은 낮은 능력군에서는 g-gf 관계를, 높은 능력군에서는 gf -gc 관계를다룸. 위 모델은 인지심리학의 개념과 지능 이론의 개념의 통합에 있어서 세 가지 중요한 역할을 했다. Population matters – 정보처리가 가진 기계적 측면 때문에 잘 연습된 과제일수록 일반 지능 g가 더 중요하게 됨. Test matters – 평균, 평균 이상 능력군을 관찰할 때. gc 에 대한 테스트일 때 개인차가 중요해짐. 지능 테스트 결과가 현실세계에서도 잘 적용되는가의 여부의 논의에 대한 결론임. 지능의 유전에 대한 연구 (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

7 Theories of Psychometric Intelligence
Cronbach ‘trend’의 예외 연구들: Gardner (1983): 음악, 사회, 모터 컨트롤 지능 Sternberg (1988): 실험실 지능/현실적 지능의 구분 – 창조적 지능과 인지적 지능의 개인차 강조 Goleman (1995): 감정 지능 지능의 indicator로서의 정보처리에 대한 개인차를 파악하기 위한 연구들. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

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Early Attempts: Relating the Parameters of Information Processing Models to Specific Dimensions of Psychometric Intelligence 정보처리 모델은 특정 action이 취해지는 process과정(예: 단어재인, 단어결정)을 명시하고 그 과정의 parameter를 계산하는 방법을 명시한다. Posner (1969): Physically identical (PI: A-A) 80msec shorter than Namely identical (NI: A-a) – measure of the associating time of visual symbol with name Working memory: ‘Span task’ – 개인차가 문장이해에 미치는 영향 언어이해는 수많은 처리기제 조절과 의식적 과정의 산물 – 이들은 일정 부분을 자동화된 과정들에 기반한다. Spread of activation: most important automatic process – associating from recognized item to others semantically and statistically. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

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Early Attempts: Relating the Parameters of Information Processing Models to Specific Dimensions of Psychometric Intelligence 자동화된 과정automatic process과 조절되는 과정controlled process은 그 개인차가 뚜렷할 것인가? Palmer (1985): ‘NURSE – DOCTOR’ is quicker than ‘BUTTER – DOCTOR’ – no substantial difference by ‘priming effect’ Hunt (2002), Sloman (1996): human reasoning is divided 2 broad systems – automatic processes (rapid, based on statistical associations between and temporal contiguity of stimuli) & controlled processes (slow, under the conscious control) – 정보처리 측정과 지능 간 관계 연구에서는 무시되었음. 그러나 전문가는 조절 과정보다 자동화 과정에 더 의존한다는 점에서 중요. – 언어이해 연구는 지능 설명을 위한 것이 아니라 정보처리 요소 정의를 위한 것. 시각처리에서의 정보처리요소: (1) 움직임 상상/사물 왜곡, (2) 전/배경 구분, (3) 동작의 실제 지각 – 역시 개인차 연구가 아닌 정보처리 요소 정의를 위해 연구됨. (예: 시공간 감각 처리를 위한 작업기억과 말소리 처리를 위한 작업기억이 다르다는 연구) (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

10 Speed of Information Processing and General Intelligence
2가지 정보처리 능력: (1) Neural processing speed (2) Working memory Jensen (1982): 신경계는 정보전달계이므로, 연결의 효율성이 계의 수행능력에 반영되어야 한다고 주장 – ‘pure’ measure of information processing speed CRT (Choice Reaction Task): 미리 보았던 자극을 골라내는 과제에 걸리는 시간은 자극 집합의 크기에 대해 linear function. 반응시간  어떤 반응을 보일지 결정하는 시간(cognitive) + 반응을 보이는 데 걸리는 시간(motor) – 전자-지능 상관관계와 후자-지능 상관관계는 별 차이 없음.  따라서 choice와 movement times 에 공히 작용하는 neural efficiency 같은 신경계 속성이 지능의 주요 변인임을 뒷받침함.  Ch. 2. 에서 후속 논의. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

11 Speed of Information Processing and General Intelligence
또다른 처리속도 측정 방식: 처리자의 반응전략에 상관없는 지각적 과제 개발 Nettlebeck (1987): ‘Inspection time paradigm’ – 아주 짧은 시간 동안 자극을 보여줌으로써 실험자가 피험자의 결정시간을 결정. Neubauer and Fink, Newman and Just: Better problem solvers by test scores show less metabolic activity than poorer solvers – they have simply more efficient neural systems – Ch. 4 & 5 Critic: The partial correlation between test scores and metabolic measures should vanish once behavioral measures of speediness are held constant. “It is not always good to be fast.” – 지능테스트와 다른 상황의 다른 능력 측정에서는 다른 결과를 야기할 수도 있음. 더 오랫동안 처리해야 잘 나오는 경우가 있음  작업기억의 필요. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

12 Looking for a Pervasive Function: Working Memory
Neural speed 외에 다른 접근방식: 모든 지능적 행동을 하는 데 필요한 근본적인 두뇌 기능과 정보처리 기능의 개인차에 대한 연구 – Two carpenters analogy Working Memory: Pervasive component of reasoning Engle: 작업기억 능력은 특정 작업 수행시에 불필요한 정보의 처리를 억제하는 능력에 의존함  Ch.6 속도 측정과는 달리, 작업기억 측정은 시간에 영향을 별로 받지 않음. 처리속도 측정과 작업기억 능력 둘 다 지능 테스트 점수에 중요한 영향을 끼친다. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,

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Prospectus 정보처리에 있어서의 개인차를 일반적 지능의 기능들을 측정하는 데에 어떻게 연관시킬 것인가에 대한 연구들 개관  개인차는 일반적인 정신 능력에 중요한 (그러나 전부는 아닌) 영향을 끼친다. (특히 abstract, analytical reasoning 에서) – Ch.12. Two research goals: Reductionist goal – between brain mechanisms and information processing Expansionist goal – between individual differences in cognition and success in the world 환원주의적 목표는 향후 분명한 발전 예상. 그러나 확장주의적 목표는 정보처리 연구가 어떻게 기여할 수 있을지 불분명. gc – gf – gv 위계구조가 가장 확실한 지능체계임. 현재의 지능테스트는 단지 crystallized intelligence에 대해서만 가능. 이는 획득된 지식을 사용하는 지능. 실생활에서의 인지능력에 대해 이해하기 위해서 지식습득과 사용의 처리에 결부된 정보처리능력의 양상을 더 연구할 필요가 있음. (C) 2008, SNU CSE Biointelligence Lab,