La metacognizione è la capacità di riflettere sui propri processi cognitivi. Il meta prefisso significa autoreferenziale. Per esempio, metadati sono dati sui dati. Allo stesso modo, la metacognizione consiste essenzialmente nel pensare al pensiero.
Gli elementi della metacognizione includono:
Consapevolezza di sé: la capacità di esaminare i propri stati e processi mentali e metterli in relazione con i comportamenti.
Pensiero critico: La capacità di essere obiettivi e di comprendere e correggere i pregiudizi cognitivi nostri e degli altri.
Prospettiva: la capacità di comprendere che gli individui vedono le situazioni da diversi punti di vista e che la propria prospettiva non è necessariamente più valida di altre. Questa capacità può aiutare le persone a mettere in discussione le proprie opinioni e potenzialmente ad adottarne di più informate.
Autoregolamentazione: la capacità di monitorare, osservare e comprendere i propri schemi mentali e applicare metodi correttivi per migliorarli e affrontare problemi cognitivi problematici.
In intelligenza artificiale, la metacognizione è una componente dell'intelligenza artificiale generale (AGI) o IA forte, che replica l'intelligenza umana nel software. AGI non è stato ancora dimostrato - e potrebbe non esserlo mai - ma insegnamento rafforzativo è un passo verso il suo sviluppo.
I principi della metacognizione vengono applicati per aiutare i sistemi artificiali ad adattare l'apprendimento dalle esperienze precedenti per risolvere problemi non familiari nello stesso modo in cui potrebbe fare un essere umano. L'approssimazione dell'autoconsapevolezza umana per la risoluzione dei problemi nei sistemi di intelligenza artificiale è stata tradizionalmente basata su errori di predizione, fallimenti dei risultati attesi. Esplorare e analizzare i modelli tra gli errori di previsione può aiutare sia gli esseri umani che l'IA a migliorare l'accuratezza delle previsioni future.
La capacità di autoesame consentirebbe a un sistema di intelligenza artificiale di apprendere più rapidamente e di creare più connessioni tra concetti anche vagamente correlati in modo che le applicazioni della conoscenza possano crescere in modo esponenziale. Le funzioni metacognitive nei sistemi di IA potrebbero anche consentire lo sviluppo di altre capacità desiderabili, come il ragionamento etico richiesto per garantire che agiscano in conformità con le linee guida morali stabilite.