Metacognição é a capacidade de reflectir sobre os próprios processos cognitivos. O prefixo meta significa auto-referencial. Por exemplo, metadata são dados sobre dados. Da mesma forma, metacognição é essencialmente pensar sobre pensar.
Elementos de metacognição incluem:
Self-awareeness: A capacidade de examinar os próprios estados e processos mentais e relacioná-los aos comportamentos.
< Pensamento crítico: A capacidade de ser objectivo e de compreender e corrigir os nossos próprios preconceitos cognitivos e os dos outros.
Perspectiva: A capacidade de compreender que os indivíduos vêem as situações de diferentes pontos de vista e que a sua própria perspectiva não é necessariamente mais válida do que a dos outros. Essa capacidade pode ajudar as pessoas a questionar suas próprias visões e potencialmente adotar visões mais informadas.
auto-regulamentação: A capacidade de monitorar, observar e compreender os próprios padrões mentais e aplicar métodos corretivos para melhorá-los e lidar com problemas cognitivos problemáticos.
In inteligência artificial, metacognição é um componente da inteligência geral artificial (AGI) ou IA forte, que replica a inteligência humana em software. AGI ainda não foi demonstrado -- e pode nunca ser -- mas reinforcement learning é um passo para o seu desenvolvimento.
Princípios de metacognição são aplicados para ajudar sistemas artificiais a adaptar o aprendizado de experiências anteriores para resolver problemas não familiares da mesma forma que um humano poderia. A aproximação da autoconsciência humana para a solução de problemas em sistemas de IA tem sido tradicionalmente baseada em erros de previsão, falhas de resultados esperados. Explorar e analisar padrões entre erros de previsão pode ajudar tanto humanos quanto IA a melhorar a precisão de previsões futuras.
A capacidade de auto-exame permitiria que um sistema de IA aprendesse mais rapidamente e fizesse mais conexões entre conceitos mesmo vagos, de modo que as aplicações do conhecimento pudessem crescer exponencialmente. Funções metacognitivas em sistemas de IA também poderiam permitir o desenvolvimento de outras capacidades desejáveis, tais como o raciocínio ético necessário para assegurar que elas ajam de acordo com as diretrizes morais estabelecidas.