Внима́ние — избирательная направленность восприятия на тот или иной объект, повышенный интерес к объекту с целью получения каких-либо данных.
Когнитивная психология — психология, ориентированная на эксперимент и математическое моделирование мышления. Отрасль психологии, которая исследует познавательные процессы, такие, как память, внимание, чувства, представления информации, логическое мышление, воображение, способности к принятию решений. Многие положения когнитивной психологии лежат в основе современной психолингвистики. Выводы когнитивной психологии широко используются в других разделах психологии, в частности социальной психологии, психологии личности, психологии образования, а также при построении систем искусственного интеллекта.
Нейро́н или нервная клетка — узкоспециализированная клетка. Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов.
Нейробиология — наука, изучающая устройство, функционирование, развитие, генетику, биохимию, физиологию и патологию нервной системы. Изучение поведения является также разделом нейробиологии.
Тео́рия приня́тия реше́ний — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения проблем и задач, а также способов достижения желаемого результата.
Обучение без учителя — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов, и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.
Сенсо́рная систе́ма — совокупность периферических и центральных структур нервной системы, ответственных за восприятие сигналов различных модальностей из окружающей или внутренней среды. Сенсорная система состоит из рецепторов, нейронных проводящих путей и отделов головного мозга, ответственных за обработку полученных сигналов. Наиболее известными среди неспециалистов сенсорными системами являются зрительная, слуховая, осязательная, вкусовая и обонятельная. С помощью сенсорной системы можно почувствовать такие физические свойства, как температура, вкус, звук или давление.
Се́нсорный экра́н — устройство ввода и вывода информации, представляющее собой экран, реагирующий на прикосновения к нему.
Камера сенсорной депривации, также фло́атинг- или фло́утинг-капсула — камера, изолирующая человека от любых ощущений. Представляет собой бак, который сделан так, что внутрь него не проникают звуки, свет и запахи. Бак заполняется раствором высокой плотности, температура которого соответствует температуре человеческого тела. Человек, облачённый в специальный костюм и помещённый в жидкость внутри бака, ощущает себя пребывающим в невесомости.
Сознание — представление субъекта о мире и о своём месте в нём, связанное со способностью дать отчет о своем внутреннем психическом опыте и необходимое для разумной организации совместной деятельности. Сознание является формой психической активности и элементом высшей нервной деятельности, основа которой — головной мозг.
Эдвин Томпсон Джейнс — американский физик, профессор физики в университете Вашингтона в Сент-Луисе. Его работы в основном посвящены статистической механике и обоснованию статистических методов. В 1957 Джейнс ввел принцип максимума информационной энтропии в термодинамике, как частный случай более общего байесовского подхода, подхода теории информации. Джейнс был также одним из первых, кто интерпретировал теорию вероятностей как расширение Аристотелевой логики.
Головно́й мо́зг челове́ка является органом центральной нервной системы, состоящей из множества взаимосвязанных между собой нервных клеток и их отростков.
Нейроне́т или Web 4.0 — один из предполагаемых этапов развития Всемирной паутины, в котором взаимодействие участников будет осуществляться на принципах нейрокоммуникаций. По прогнозам, должен заменить собою Web 3.0 приблизительно в 2030—2040 годах. Один из ключевых рынков, выбранных для развития в рамках российской Национальной технологической инициативы.
Метод релевантных векторов — это техника машинного обучения, которая использует байесовский вывод для получения решений на принципе экономности для регрессии и вероятностной классификации. МРВ имеет тот же функциональный вид, что и метод опорных векторов, но обеспечивает вероятностную классификацию.
Трансдуктивное обучение — полу-контролируемое обучение, обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки.
Теория вычислительного обучения — это подобласть теории искусственного интеллекта, посвящённая разработке и анализу алгоритмов машинного обучения.
Принцип минимальной длины описания — это формализация бритвы Оккама, в которой лучшая гипотеза для данного набора данных это та, которая ведёт к лучшему сжиманию данных. Принцип MDL предложил Йорма Риссанен в 1978 году. Принцип является важной концепцией в теории информации и теории вычислительного обучения.
Коэффицие́нт Ба́йеса — байесовская альтернатива проверке статистических гипотез. Байесовское сравнение моделей — метод выбора моделей на основе коэффициентов Байеса. Обсуждаемые модели являются статистическими моделями. Целью коэффициента Байеса является количественное выражение поддержки модели по сравнению с другой моделью, независимо от того, верны модели или нет. Техническое определение понятия «поддержка» в контексте байесовского вывода дано ниже.
Байесовская статистика — теория в области статистики, основанная на байесовской интерпретации вероятности, когда вероятность отражает степень доверия событию, которая может измениться, когда будет собрана новая информация, в отличие от фиксированного значения, основанного на частотном подходе. Степень доверия может основываться на априорных знаниях о событии, таких как результаты предыдущих экспериментов или личное доверие событию. Это отличается от ряда других интерпретаций вероятности, таких как частотная интерпретация, которая рассматривает вероятность как предел относительной частоты выпадения события после большого числа испытаний.
Байесиа́нство — формальный подход к проблемам философии науки, основанный на понимании вероятности как степени уверенности. Восходит к теореме Байеса. Играет важную роль в теории подтверждения гипотез экспериментальными данными. Байесианский подход подразумевает, что степень нашей рациональной уверенности в определённой теории меняется в зависимости от получения новых эмпирических данных, касающихся исследуемого явления. Поэтому для байесианских теорий большое значение имеют понятия априорной и апостериорной вероятностей. Степень уверенности трактуется многими байесианцами как готовность рационального субъекта действовать в соответствии со своими убеждениями.