proces a současně i výsledek vlivu individuální zkušenosti, kolektivní zkušenosti a kulturních vlivů na změny chování a myšlení, jimiž se jedinec nebo kolektiv přizpůsobuje změněným životním podmínkám, resp. změněné situaci (adaptivní funkce). Podle DUNLOP 1993 je učení doprovázeno zvyšováním znalostí a schopnosti je využít. Jiné vymezení: jakákoli změna chování, způsobená předchozí zkušeností. Teorie učení biologických i umělých systémů jsou jednou z důležitých součástí kognitivních věd. Viz též adaptace, efekt kontextu, kognitivní psychologie, konekcionismus, metoda loci, neuronová síť, učení kognitivní flexibility, zapomínání.

způsob učení, kdy obsah výuky a výukové aktivity jsou různě prezentovány, je kladen důraz na různé pohledy a přístupy, na vytváření různých konstrukcí znalostí. Výsledkem je zvyšování kognitivní flexibility jedince, tedy schopnosti diferentněji mentálně i behaviorálně reagovat na vnitřní i vnější podněty. Srovnej kognitivní učení. Viz též kognitivní disonance, kognitivní flexibilita, disonantní kognice, kreativita, plasticita mozku, plasticita nervového systému.

viz distribuované učení

viz kognitivní učení

viz nakupené učení

viz prostorové učení

viz distribuované učení

označení pro široké spektrum využití počítačů pro simulování buď částí lidského myšlení, lidského myšlení jako celku , resp. vytvoření inteligentního myšlení obecně. Její součástí je modelování procesů, zkoumaných mimo jiné kognitivní psychologií a neurovědami, které jsou typickými procesy lidského myšlení - percepce, představivost, paměť, myšlení, řešení problémů. Podle M. Minského „Věda, jejímž úkolem je naučit stroje, aby dělaly věci, které vyžadují inteligenci, jsou-li prováděny člověkem. Hlavním rozdílem mezi umělou inteligencí současnosti a lidským myšlením je zatím to, že pro lidské myšlení je zřejmě typická paralelnost procesů, distribuovanost funkcí a fyziologické změny spojené s myšlením a pamětí (viz plasticita mozku, plasticita nervového systému, neurogeneze), zatímco v systémech s umělou inteligencí je zatím často používáno sekvenční zpracování v rigidních systémech. S tím souvisí i základní otázka, do jaké míry se blíží činnosti současných počítačů funkcím mozku, resp. do jaké míry je možné činnost mozku simulovat počítači. Velice nadějným směrem realizace umělé inteligence jsou neuronové sítě, které se zřejmě blíží podstatou své funkce procesům v lidském mozku. Především podle vztahu k lidským kognitivním procesům se rozlišují silná umělá inteligence (angl. strong artificial intelligence, strong AI), která by měla umět skutečně myslet a řešit problémy, a slabá umělá inteligence (angl. weak artificial intelligence, weak AI), která má určité znaky inteligence (do určité míry se chová, jako by byla inteligentní) a je chápána také jako nástroj ke studiu lidské kognice. Silná umělá inteligence je vymezována ve vztahu k Turingovu testu - jestliže nějaký systém je tak naprogramován, že projde Turingovým testem, pak musí mít myšlení a je zástupcem silné umělé inteligence. Silná umělá inteligence se ještě dále dělí na inteligenci lidského typu a inteligenci nehumánního typu. Většina teoretických prací a praktických aplikací (např. expertní systémy a znalostní systémy, šachové programy, rozpoznávání obrazu, simulace a modelování s cílem poznat podstatu lidského myšlení, lingvistické systémy rozpoznávání a syntézy řeči) se zatím zabývá slabou umělou inteligencí. Viz též CRUM, CRUMBS, Čínská komnata, ELIZA, kognitivní psychologie, kognitivní věda, komputacionalismus, LISP, konekcionismus, mentální reprezentace, nová umělá inteligence, ohraničená racionalita, Prolog, symbolická reprezentace, symbolická umělá inteligence, umělé vědomí, zpracování informací.

viz neuronová síť

umělý systém, který by byl teoreticky schopen vytvořit všechny známé stavy a schopnosti vědomí. Termín byl zaveden Aleksanderem v jeho knize Impossible Minds, IC Press 1996. Viz též CRUM, CRUMBS, Čínská komnata, komputacionalismus, mentální stav, mentální reprezentace, neuronová síť, problém myšlení – tělo, reprezentace znalostí, Turingův test, totální Turingův test, umělá inteligence.

systém záznamů a pravidel mezi nimi, vytvořený pro určitý účel, kterým zpravidla není komunikace mezi členy velké komunity (výjimkou je např. Esperanto). Umělými jazyky jsou např. programovací jazyky a jazyk zápisů matematické logiky. Ve srovnání s přirozenými jazyky je pro něj většinou typická úspornost vyjadřování a omezenost rozsah vyjádřitelných sdělení.

svět, jak je vnímán organismy. Toto vnímání může být diametrálně odlišné mezi různými organismy vzhledem k různé kvalitě a různé rozvinutosti senzorů organismů (např. akustické vnímání netopýra, složité oko včely), různé funkci jejich nervové soustavy a různému prostředí, které obývají. Viz též behaviorální prostředí, fenomenální prostor, percepční prostředí, perceptuální model, smysl.

vybavení si určité informace v paměti, způsobené bezděčným nebo vědomým podnětem. Viz též engram, latentní doba vybavování, latentní doba znovupoznání, rozpoznání, upevňování, vybavování, zapomínání.

proces vytváření trvalých paměťových spojů v mozku. Významnou úlohu má v tomto procesu hypotalamus. Viz též amygdala, dlouhodobá paměť, mneme, paměťové stopy, plasticita mozku, plasticita nervového systému, učení, upamatování, zapomínání.

míra připravenosti organismu nebo jeho částí k činnosti. Pro mozek se zjišťuje měřením EEG, sledováním aktivity jeho jednotlivých částí a stavů vědomí, pro organismus jako celek sledováním chování. Viz též aktivace, elektroencefalografie, excitace, inhibice, magnetoencefalografie, stres.

též úrovně zpracování informací; teorie paměti postulující, že síla zapamatování si závisí na úrovni (hloubce) zpracování informace a tyto úrovně tvoří kontinuum podle hloubky zpracování. Pokud je informace zpracovávána v souvislosti s jejími vnějšími rysy, je rychle zapomínána, naopak zpracování informace sémanticky nebo v úrovni mínění vede k jejímu dlouhodobému uchování v paměti. Podle STERNBERG (2002) způsob pohledu na paměťové uchovávání informací, podle něhož paměť neobsahuje žádný konkrétní počet jednotlivých „úložných prostorů“, ale obsahuje kontinuální dimenzi, kdy hloubka kódování odpovídá snadnosti vybavování dané položky: čím je rovina zpracovávání hlubší, tím je vyšší pravděpodobnost vybavení položky. Alternativním modelem je trojsložkový model paměti, podle něhož paměť zahrnuje senzorickou, krátkodobou a dlouhodobou paměti. Viz též deklarativní paměť, efekt kontextu, metoda loci, sémantická paměť, upevňování, zapomínání, zpracování informace.

viz vytváření analogie

viz inhibice