stringtranslate.com

Когнитивная наука

Рисунок, иллюстрирующий области, которые способствовали рождению когнитивной науки, включая лингвистику , нейробиологию , искусственный интеллект , антропологию и психологию [1]

Когнитивная наука – это междисциплинарное научное исследование разума и его процессов с участием лингвистики , психологии , нейробиологии , философии , информатики / искусственного интеллекта и антропологии . [2] Рассматриваются природа, задачи и функции познания (в широком смысле). Когнитивисты изучают интеллект и поведение, уделяя особое внимание тому, как нервные системы представляют, обрабатывают и преобразуют информацию . Умственные способности, интересующие ученых-когнитивистов, включают язык , восприятие , память , внимание , рассуждение и эмоции ; Чтобы понять эти способности, ученые-когнитивисты заимствуют знания из таких областей, как лингвистика , психология , искусственный интеллект , философия , нейробиология и антропология . [3] Типичный анализ когнитивной науки охватывает многие уровни организации: от обучения и принятия решений до логики и планирования; от нейронных цепей до модульной организации мозга. Одна из фундаментальных концепций когнитивной науки заключается в том, что «мышление лучше всего можно понять с точки зрения репрезентативных структур в уме и вычислительных процедур, которые оперируют этими структурами». [3]

Цель когнитивной науки — понять и сформулировать принципы интеллекта в надежде, что это приведет к лучшему пониманию разума и обучения. Когнитивные науки зародились как интеллектуальное движение в 1950-х годах, которое часто называют когнитивной революцией . [4]

История

Когнитивные науки зародились как интеллектуальное движение в 1950-х годах, названное когнитивной революцией . Когнитивная наука имеет предысторию, восходящую к древнегреческим философским текстам (см. « Менон » Платона и «О душе» Аристотеля ) ; Современные философы, такие как Декарт , Дэвид Юм , Иммануил Кант , Бенедикт де Спиноза , Николя Мальбранш , Пьер Кабанис , Лейбниц и Джон Локк , отвергали схоластику , хотя по большей части никогда не читали Аристотеля, и они работали с совершенно другим набором инструментов и основных концепций. чем у учёного-когнитивиста.

Современную культуру когнитивной науки можно проследить до первых кибернетиков 1930-х и 1940-х годов, таких как Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс , которые стремились понять принципы организации разума. Маккалок и Питтс разработали первые варианты того, что сейчас известно как искусственные нейронные сети , модели вычислений, вдохновленные структурой биологических нейронных сетей .

Другим предшественником было раннее развитие теории вычислений и цифровых компьютеров в 1940-х и 1950-х годах. Курт Гёдель , Алонсо Чёрч , Алан Тьюринг и Джон фон Нейман сыграли важную роль в этих разработках. Современный компьютер, или машина фон Неймана , будет играть центральную роль в когнитивной науке и как метафора разума, и как инструмент исследования.

Первый случай экспериментов по когнитивной науке, проведенных в академическом учреждении, произошел в Школе менеджмента Слоана Массачусетского технологического института , основанной Дж. К. Р. Ликлайдером , работающим на факультете психологии и проводящим эксперименты с использованием компьютерной памяти в качестве модели человеческого познания. [5]

В 1959 году Ноам Хомский опубликовал резкую рецензию на книгу Б. Ф. Скиннера «Вербальное поведение» . [6] В то время бихевиористская парадигма Скиннера доминировала в области психологии в Соединенных Штатах. Большинство психологов сосредоточили внимание на функциональных отношениях между стимулом и реакцией, не постулируя внутренних репрезентаций. Хомский утверждал, что для объяснения языка нам нужна такая теория, как порождающая грамматика , которая не только приписывала внутренние представления, но и характеризовала их основной порядок.

Термин когнитивная наука был придуман Кристофером Лонге-Хиггинсом в его комментарии 1973 года к докладу Лайтхилла , который касался текущего состояния исследований искусственного интеллекта . [7] В том же десятилетии были основаны журнал Cognitive Science и Общество когнитивных наук . [8] Учредительное собрание Общества когнитивных наук состоялось в Калифорнийском университете в Сан-Диего в 1979 году, в результате чего когнитивная наука стала всемирно известным предприятием. [9] В 1972 году Хэмпширский колледж начал первую программу бакалавриата по когнитивным наукам, которую возглавил Нил Стиллингс. В 1982 году при содействии профессора Стиллингса Вассар-колледж стал первым в мире учебным заведением, присвоившим степень бакалавра в области когнитивных наук. [10] В 1986 году в Калифорнийском университете в Сан-Диего был основан первый в мире факультет когнитивных наук . [9]

В 1970-х и начале 1980-х годов, когда доступ к компьютерам увеличился, исследования в области искусственного интеллекта расширились. Такие исследователи, как Марвин Мински, писали компьютерные программы на таких языках, как LISP , чтобы попытаться формально охарактеризовать шаги, которые прошли люди, например, при принятии решений и решении проблем, в надежде лучше понять человеческое мышление , а также в надежда на создание искусственного разума. Этот подход известен как «символический ИИ».

В конце концов, ограничения символической исследовательской программы ИИ стали очевидны. Например, казалось нереальным полностью перечислить человеческие знания в форме, пригодной для использования символической компьютерной программой. В конце 80-х и 90-х годах наблюдался рост нейронных сетей и коннекционизма как исследовательской парадигмы. С этой точки зрения, часто приписываемой Джеймсу Макклелланду и Дэвиду Румельхарту , разум можно охарактеризовать как набор сложных ассоциаций, представленных в виде многоуровневой сети. Критики утверждают, что есть некоторые явления, которые лучше отражаются символическими моделями, и что коннекционистские модели часто настолько сложны, что не имеют большой объяснительной силы. В последнее время символическая и коннекционистская модели были объединены, что позволило воспользоваться обеими формами объяснения. [11] [12] Хотя и коннекционизм, и символический подход оказались полезными для проверки различных гипотез и изучения подходов к пониманию аспектов познания и функций мозга более низкого уровня, ни один из них не является биологически реалистичным и, следовательно, оба страдают от недостатка нейробиологической правдоподобности. [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] Коннекционизм оказался полезным для компьютерного исследования того, как познание возникает в процессе развития и происходит в человеческом мозге, и предоставил альтернативы строго предметно-специфичному / общие подходы предметной области. Например, такие ученые, как Джефф Элман, Лиз Бейтс и Аннетт Кармилов-Смит, полагают, что сети в мозге возникают в результате динамического взаимодействия между ними и воздействием окружающей среды. [20]

Принципы

Уровни анализа

Центральный принцип когнитивной науки заключается в том, что полного понимания разума/мозга невозможно достичь, изучая только один уровень. Примером может служить задача запоминания номера телефона и последующего его вызова. Одним из подходов к пониманию этого процесса может быть изучение поведения посредством прямого наблюдения или натуралистического наблюдения . Человеку могут дать номер телефона и попросить вспомнить его через некоторое время; тогда можно было бы измерить точность ответа. Другой подход к измерению когнитивных способностей — изучение активности отдельных нейронов , когда человек пытается запомнить номер телефона. Ни один из этих экспериментов сам по себе не может полностью объяснить, как работает процесс запоминания номера телефона. Даже если бы была доступна технология картирования каждого нейрона мозга в режиме реального времени и было бы известно, когда активируется каждый нейрон, все равно было бы невозможно узнать, как конкретная активация нейронов приводит к наблюдаемому поведению. Таким образом, понимание того, как эти два уровня соотносятся друг с другом, является обязательным. Франсиско Варела в книге «Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт » утверждает, что «новым наукам о разуме необходимо расширить свой горизонт, чтобы охватить как жизненный человеческий опыт, так и возможности трансформации, присущие человеческому опыту». [21] С классической когнитивистской точки зрения, это может быть обеспечено описанием процесса на функциональном уровне. Изучение конкретного явления на нескольких уровнях позволяет лучше понять процессы, которые происходят в мозгу и приводят к определенному поведению. Марр [22] дал знаменитое описание трех уровней анализа:

  1. Вычислительная теория , определяющая цели вычислений;
  2. Представление и алгоритмы , дающие представление входных и выходных данных, а также алгоритмы, которые преобразуют одно в другое; и
  3. Аппаратная реализация , или как алгоритм и представление могут быть физически реализованы.

Междисциплинарный характер

Когнитивная наука — это междисциплинарная область, в которой участвуют представители различных областей, включая психологию , нейробиологию , лингвистику , философию разума , информатику , антропологию и биологию . Ученые-когнитивисты работают коллективно в надежде понять разум и его взаимодействие с окружающим миром, как это делают другие науки. Эта область считает себя совместимой с физическими науками и использует научные методы , а также моделирование или моделирование , часто сравнивая результаты моделей с аспектами человеческого познания. Как и в области психологии, существуют некоторые сомнения в существовании единой когнитивной науки, из-за чего некоторые исследователи предпочитают использовать слово «когнитивные науки» во множественном числе. [23] [24]

Многие, но не все, считающие себя учеными-когнитивистами, придерживаются функционалистского взгляда на разум — взгляда, согласно которому психические состояния и процессы следует объяснять их функциями — тем, что они делают. Согласно концепции множественной реализуемости функционализма, даже нечеловеческие системы, такие как роботы и компьютеры, могут быть приписаны обладающими познанием.

Когнитивная наука: термин

Термин «когнитивный» в «когнитивной науке» используется для обозначения «любого вида мыслительной операции или структуры, которую можно изучить в точных терминах» ( Лакофф и Джонсон , 1999). Эта концептуализация очень широка, и ее не следует путать с тем, как слово «когнитивный» используется в некоторых традициях аналитической философии , где «когнитивный» имеет дело только с формальными правилами и семантикой, обусловленной истинностью .

В самых ранних записях слова « когнитивный » в OED оно примерно означает «относящийся к действию или процессу познания» . Первая запись, датированная 1586 годом, показывает, что это слово когда-то использовалось в контексте обсуждения платоновских теорий познания . Однако большинство представителей когнитивной науки, по-видимому, не верят, что их областью деятельности является изучение чего-то столь же достоверного, как знание, к которому стремился Платон. [25]

Объем

Когнитивная наука — это обширная область, охватывающая широкий спектр тем познания. Однако следует признать, что когнитивная наука не всегда одинаково интересовалась каждой темой, которая могла иметь отношение к природе и работе разума. Классические когнитивисты в значительной степени преуменьшали значение или избегали социальных и культурных факторов, воплощения, эмоций, сознания, познания животных , а также сравнительной и эволюционной психологии. Однако с упадком бихевиоризма внутренние состояния, такие как аффекты и эмоции, а также осознание и скрытое внимание снова стали доступными. Например, теории ситуативного и воплощенного познания учитывают текущее состояние окружающей среды, а также роль тела в познании. С вновь обретенным акцентом на обработку информации наблюдаемое поведение больше не было отличительной чертой психологической теории, а стало моделированием или записью психических состояний.

Ниже приведены некоторые из основных тем, которыми занимается когнитивная наука. Это не исчерпывающий список. См. Список тем по когнитивной науке, где приведен список различных аспектов этой области.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) предполагает изучение когнитивных явлений в машинах. Одной из практических целей ИИ является реализация аспектов человеческого интеллекта в компьютерах. Компьютеры также широко используются в качестве инструмента для изучения когнитивных явлений. Компьютерное моделирование использует симуляции для изучения того, как может быть структурирован человеческий интеллект. [26] (См. § Вычислительное моделирование.)

В этой области ведутся споры о том, лучше всего рассматривать разум как огромный массив маленьких, но индивидуально слабых элементов (например, нейронов) или как совокупность структур более высокого уровня, таких как символы, схемы, планы и правила. Первая точка зрения использует коннекционизм для изучения разума, тогда как вторая делает упор на символическом искусственном интеллекте . Один из способов взглянуть на проблему заключается в том, можно ли точно смоделировать человеческий мозг на компьютере, не моделируя точно нейроны, составляющие человеческий мозг.

Внимание

Внимание – выделение важной информации. Человеческий разум бомбардируют миллионы стимулов, и он должен иметь возможность решать, какую из этой информации обрабатывать. Внимание иногда рассматривается как прожектор, то есть можно пролить свет только на определенный набор информации. Эксперименты, подтверждающие эту метафору, включают дихотическое задание на прослушивание (Cherry, 1957) и исследования слепоты по невнимательности (Mack and Rock, 1998). В задаче на дихотическое прослушивание испытуемым бомбардируют два разных сообщения, по одному в каждое ухо, и просят сосредоточиться только на одном из сообщений. В конце эксперимента, когда испытуемые спрашивали о содержании оставленного без внимания сообщения, они не могли сообщить об этом.

Психологический конструкт Внимание иногда путают с понятием Интенциональность из-за некоторой степени смысловой неоднозначности их определений . В начале экспериментальных исследований внимания Вильгельм Вундт определил этот термин как «тот психический процесс, который действует при ясном восприятии узкой области содержания сознания». [27] Его эксперименты показали пределы Внимания в пространстве и времени, которые составляли 3-6 букв при экспозиции 1/10 с. [27] Поскольку это понятие развивается в рамках первоначального значения в течение ста лет исследований, определение « Внимание» будет отражать смысл, когда оно объясняет основные черты, изначально приписываемые этому термину – это процесс управления мыслью, который продолжается с течением времени. [28] В то время как Интенциональность — это способность ума быть сосредоточенным на чём-то, Внимание — это концентрация осознания на каком-то явлении в течение определенного периода времени, которая необходима для повышения ясности восприятия узкой области содержания сознания и которая является возможно контролировать этот фокус в уме .

Значение знаний об объеме внимания для изучения познания состоит в том, что они определяют интеллектуальные функции познания, такие как восприятие, суждение, рассуждение и рабочая память. Развитие объема внимания увеличивает набор способностей, отвечающих за то, как разум опирается на то, как он воспринимает, запоминает, считает и оценивает при принятии решений. [29]

Телесные процессы, связанные с познанием

Подходы воплощенного познания в когнитивной науке подчеркивают роль тела и окружающей среды в познании. Сюда входят как нервные, так и экстраневральные телесные процессы, а также факторы, которые варьируются от аффективных и эмоциональных процессов [30] до позы, двигательного контроля, проприоцепции и кинестезии [31] до вегетативных процессов, включающих сердцебиение [32] и дыхание. [33] о роли кишечного микробиома. [34] Сюда также входят сведения о том, как тело взаимодействует с социальной и физической средой или связано с ней. Когниция 4E (воплощенное, встроенное, расширенное и активное) [35] [36] включает в себя широкий спектр взглядов на взаимодействие мозга, тела и окружающей среды, от причинно-следственной связи до более сильных утверждений о том, как разум расширяется, включая инструменты и инструменты, а также как роль социальных взаимодействий, процессов, ориентированных на действие, и возможностей. Теории 4Е варьируются от теорий, близких к классическому когнитивизму (так называемое «слабое» воплощенное познание [37] ) до более сильных расширенных [38] и активных версий, которые иногда называют радикальной воплощенной когнитивной наукой. [39] [40]

Знание и обработка языка

Хорошо известный пример дерева структуры фраз . Это один из способов представления человеческого языка, который показывает, как различные компоненты организованы иерархически.

Способность изучать и понимать язык — чрезвычайно сложный процесс. Язык приобретается в течение первых нескольких лет жизни, и все люди в нормальных обстоятельствах способны умело овладевать языком. Основной движущей силой в теоретической лингвистической области является открытие природы, которую язык должен иметь абстрактно, чтобы его можно было изучать таким образом. Некоторые из движущих исследовательских вопросов при изучении того, как мозг сам обрабатывает речь, включают: (1) В какой степени лингвистические знания являются врожденными или приобретенными? (2) Почему взрослым сложнее освоить второй язык, чем взрослым. младенцам освоить свой родной язык? и (3) Как люди могут понимать новые предложения?

Изучение языковой обработки варьируется от исследования звуковых моделей речи до значения слов и целых предложений. Лингвистика часто делит языковую обработку на орфографию , фонетику , фонологию , морфологию , синтаксис , семантику и прагматику . Многие аспекты языка можно изучать с помощью каждого из этих компонентов и их взаимодействия. [41] [ нужен лучший источник ]

Изучение языковой обработки в когнитивной науке тесно связано с областью лингвистики. Языкознание традиционно изучалось как часть гуманитарных наук, включая изучение истории, искусства и литературы. За последние пятьдесят лет или около того все больше и больше исследователей изучают знание и использование языка как когнитивного феномена, при этом основные проблемы заключаются в том, как знание языка может быть приобретено и использовано и из чего именно оно состоит. [42] Лингвисты обнаружили, что, хотя люди формируют предложения способами, очевидно управляемыми очень сложными системами, они совершенно не осведомлены о правилах, управляющих их собственной речью. Таким образом, лингвистам приходится прибегать к косвенным методам, чтобы определить, какими могут быть эти правила, если правила как таковые действительно существуют. В любом случае, если речь действительно регулируется правилами, они кажутся непроницаемыми для любого сознательного рассмотрения.

Обучение и развитие

Обучение и развитие — это процессы, посредством которых мы со временем приобретаем знания и информацию. Младенцы рождаются с небольшими знаниями или вообще без них (в зависимости от того, как определяются знания), однако они быстро приобретают способность использовать речь, ходить и узнавать людей и предметы . Исследования в области обучения и развития направлены на объяснение механизмов, с помощью которых могут происходить эти процессы.

Главный вопрос в изучении когнитивного развития заключается в том, в какой степени определенные способности являются врожденными или приобретенными. Это часто формулируется с точки зрения дебатов о природе и воспитании . Нативистская точка зрения подчеркивает , что определенные особенности являются врожденными для организма и определяются его генетическими данными. С другой стороны, эмпирическая точка зрения подчеркивает, что определенные способности приобретаются из окружающей среды . Хотя очевидно, что для нормального развития ребенка необходимы как генетические факторы, так и влияние окружающей среды, продолжаются серьезные споры о том, как генетическая информация может направлять когнитивное развитие. Например, в области овладения языком некоторые (например, Стивен Пинкер ) [43] утверждали, что конкретная информация, содержащая универсальные грамматические правила, должна содержаться в генах, тогда как другие (например, Джеффри Элман и его коллеги в « Переосмыслении врожденности ») утверждал, что утверждения Пинкера биологически нереалистичны. Они утверждают, что гены определяют архитектуру системы обучения, но конкретные «факты» о том, как работает грамматика, можно усвоить только в результате опыта.

Память

Память позволяет нам хранить информацию для последующего извлечения. Память часто рассматривают как состоящую из долгосрочного и краткосрочного хранилища. Долговременная память позволяет нам хранить информацию в течение длительных периодов времени (дней, недель, лет). Мы еще не знаем практический предел емкости долговременной памяти. Кратковременная память позволяет нам хранить информацию в течение короткого времени (секунды или минуты).

Память также часто разделяют на декларативную и процедурную формы. Декларативная память, сгруппированная в подмножества семантических и эпизодических форм памяти , относится к нашей памяти о фактах и ​​конкретных знаниях, конкретных значениях и конкретном опыте (например, «Являются ли яблоки едой?» или «Что я ел на завтрак четыре дня назад»). ?"). Процедурная память позволяет нам запоминать действия и двигательные последовательности (например, как ездить на велосипеде), и ее часто называют неявным знанием или памятью.

Когнитивисты изучают память так же, как и психологи, но, как правило, больше внимания уделяют тому, как память влияет на когнитивные процессы , а также взаимосвязи между познанием и памятью. Одним из примеров этого может быть вопрос: через какие психические процессы проходит человек, чтобы восстановить давно утраченные воспоминания? Или что отличает когнитивный процесс узнавания (видение намеков на что-то перед тем, как его запомнить, или воспоминание в контексте) и припоминание (воспоминание, как в «заполнении пробелов»)?

Восприятие и действие

Куб Неккера , пример оптической иллюзии.
Оптическая иллюзия. Квадрат A имеет точно такой же оттенок серого, как и квадрат B. См. иллюзию тени в клетку .

Восприятие – это способность воспринимать информацию посредством органов чувств и каким-либо образом ее обрабатывать. Зрение и слух — два доминирующих чувства, которые позволяют нам воспринимать окружающую среду. Некоторые вопросы при изучении зрительного восприятия, например, включают в себя: (1) Как мы можем распознавать объекты?, (2) Почему мы воспринимаем непрерывную визуальную среду, даже если мы видим только небольшие ее части в любом из них. время? Одним из инструментов изучения зрительного восприятия является изучение того, как люди воспринимают оптические иллюзии . Изображение справа от куба Неккера является примером бистабильного восприятия, то есть куб можно интерпретировать как ориентированный в двух разных направлениях.

В область восприятия также попадает изучение гаптических ( тактильных ), обонятельных и вкусовых раздражителей.

Действие предпринимается для ссылки на выходные данные системы. У человека это достигается посредством двигательных реакций. Пространственное планирование и движение, порождение речи и сложные двигательные движения — все это аспекты действия.

Сознание

Сознание – это осознание переживаний внутри себя. Это помогает уму обрести способность переживать или чувствовать ощущение себя .

Методы исследования

Для изучения когнитивной науки используется множество различных методологий. Поскольку эта область является очень междисциплинарной, исследования часто затрагивают несколько областей обучения, опираясь на методы исследования из психологии , нейробиологии , информатики и теории систем .

Поведенческие эксперименты

Чтобы получить описание того, что представляет собой разумное поведение, необходимо изучить само поведение. Этот тип исследований тесно связан с исследованиями в когнитивной психологии и психофизике . Измеряя поведенческие реакции на различные стимулы, можно кое-что понять о том, как эти стимулы обрабатываются. Левандовски и Строметц (2009) рассмотрели ряд инновационных способов использования поведенческих измерений в психологии, включая поведенческие следы, поведенческие наблюдения и поведенческий выбор. [44] Поведенческие следы — это свидетельства, которые указывают на то, что поведение имело место, но действующее лицо отсутствует (например, мусор на парковке или показания электрического счетчика). Поведенческие наблюдения включают прямое наблюдение за актером, участвующим в поведении (например, наблюдение за тем, насколько близко человек сидит рядом с другим человеком). Поведенческий выбор – это когда человек выбирает между двумя или более вариантами (например, голосующее поведение, выбор наказания для другого участника).

Визуализация мозга

Изображение головы человека с мозгом. Стрелка указывает положение гипоталамуса .

Визуализация мозга включает в себя анализ активности мозга при выполнении различных задач. Это позволяет нам связать поведение и функцию мозга, чтобы понять, как обрабатывается информация. Различные типы методов визуализации различаются по временному (зависящему от времени) и пространственному (зависящему от местоположения) разрешению. Визуализация мозга часто используется в когнитивной нейробиологии .

Компьютерное моделирование

Искусственная нейронная сеть с двумя слоями

Вычислительные модели требуют математического и логически формального представления проблемы. Компьютерные модели используются при моделировании и экспериментальной проверке различных частных и общих свойств интеллекта . Компьютерное моделирование может помочь нам понять функциональную организацию конкретного когнитивного явления. Подходы к когнитивному моделированию можно разделить на: (1) символические, основанные на абстрактных психических функциях разумного разума посредством символов; (2) субсимволические, о нейронных и ассоциативных свойствах человеческого мозга; и (3) через символико-субсимволическую границу, в том числе гибридную.

Все вышеперечисленные подходы имеют тенденцию либо обобщаться до формы интегрированных вычислительных моделей синтетического/абстрактного интеллекта (т.е. когнитивной архитектуры ), чтобы применяться к объяснению и совершенствованию индивидуального и социального/организационного процесса принятия решений и рассуждений [46]. ] [47] или сосредоточиться на отдельных симуляционных программах (или микротеориях/теориях «среднего уровня»), моделирующих конкретные когнитивные способности (например, зрение, язык, категоризацию и т. д.).

Нейробиологические методы

Методы исследования, заимствованные непосредственно из нейробиологии и нейропсихологии , также могут помочь нам понять аспекты интеллекта. Эти методы позволяют нам понять, как интеллектуальное поведение реализуется в физической системе.

Химия

Гипотезой химической основы познания является формирование частично свернутых гликопротеиновых структур путем замораживания конформационной подвижности. Гипотеза о структуре белков с водородными связями визуализировала образование водородных связей между гидроксильными группами сахарных фрагментов, присутствующих в гликопротеинах, с гидроксильными (или NH) группами других сахарных фрагментов или биомолекул. Это создало разумную физическую основу, с помощью которой мозг сможет хранить краткосрочные и долгосрочные воспоминания путем построения межмолекулярных и внутримолекулярных сетей из свернутых гликопротеиновых структур. [48] ​​[49] [50] [51] Конкретные доказательства участия частично свернутых белков в процессах памяти были получены в результате независимых исследований в этой области. [52] Познание может быть результатом корреляции таких паттернов с помощью ряда вероятных механизмов, с помощью которых такие частично свернутые белковые паттерны могут быть коррелированы, что приводит к логическому мышлению, а познание может включать либо квантовые эффекты [53] , либо перекрытие молекулярных вибраций. возникающие из этих закономерностей. [54]

Ключевые результаты

Когнитивная наука породила модели человеческих когнитивных предубеждений и восприятия риска , а также оказала влияние на развитие поведенческих финансов , которые являются частью экономики . Это также породило новую теорию философии математики (связанную с денотационной математикой) и множество теорий искусственного интеллекта , убеждения и принуждения . Оно заявило о своем присутствии в философии языка и эпистемологии , а также составило существенное крыло современной лингвистики . Области когнитивной науки оказали влияние на понимание конкретных функциональных систем мозга (и функциональных дефицитов), начиная от производства речи и заканчивая слуховой обработкой и зрительным восприятием. Он добился прогресса в понимании того, как повреждение определенных областей мозга влияет на когнитивные функции, и помог раскрыть коренные причины и результаты конкретных дисфункций, таких как дислексия , анопсия и гемипространственное игнорирование .

Известные исследователи

Некоторые из наиболее известных имен в когнитивной науке обычно являются либо наиболее спорными, либо наиболее цитируемыми. В философии некоторые известные имена включают Дэниела Деннета , который пишет с точки зрения вычислительных систем, [75] Джона Сирла , известного своим спорным аргументом в пользу китайской комнаты , [76] и Джерри Фодора , который защищает функционализм . [77]

Среди других — Дэвид Чалмерс , который защищает дуализм и также известен тем, что сформулировал сложную проблему сознания , и Дуглас Хофштадтер , известный своими произведениями Гёделя, Эшера, Баха , которые ставят под сомнение природу слов и мыслей.

В сфере лингвистики влияние оказали Ноам Хомский и Джордж Лакофф (оба также стали известными политическими комментаторами). В области искусственного интеллекта выдающиеся личности — Марвин Мински , Герберт А. Саймон и Аллен Ньюэлл .

Популярные имена в области психологии включают Джорджа А. Миллера , Джеймса Макклелланда , Филиппа Джонсона-Лэрда , Лоуренса Барсалу , Витторио Гуидано , Говарда Гарднера и Стивена Пинкера . Антропологи Дэн Спербер , Эдвин Хатчинс , Брэдд Шор , Джеймс Верч и Скотт Атран участвовали в совместных проектах с когнитивными и социальными психологами, политологами и биологами-эволюционистами в попытках разработать общие теории формирования культуры, религии и политических ассоциаций.

Вычислительные теории (с моделями и симуляциями) также были разработаны Дэвидом Румельхартом , Джеймсом Макклелландом и Филипом Джонсоном-Лэрдом .

Эпистемика

Эпистемика — это термин, придуманный в 1969 году Эдинбургским университетом при основании его Школы эпистемики. Эпистемику следует отличать от эпистемологии тем, что эпистемология — это философская теория познания, тогда как эпистемика означает научное исследование знания.

Кристофер Лонге-Хиггинс определил это как «построение формальных моделей процессов (перцептивных, интеллектуальных и лингвистических), посредством которых достигаются и передаются знания и понимание». [78] В своем эссе 1978 года «Эпистемика: регулятивная теория познания» [79] Элвин И. Голдман утверждает, что придумал термин «эпистемика» для описания переориентации эпистемологии. Гольдман утверждает, что его эпистемология продолжает традиционную эпистемологию, а новый термин создан только для того, чтобы избежать оппозиции. Эпистемика, по версии Гольдмана, лишь незначительно отличается от традиционной эпистемологии в своем союзе с психологией познания; Эпистемика подчеркивает детальное изучение психических процессов и механизмов обработки информации, которые приводят к знаниям или убеждениям.

В середине 1980-х годов Школа эпистемики была переименована в Центр когнитивных наук (CCS). В 1998 году CCS была включена в состав Школы информатики Эдинбургского университета . [80]

Проблема связывания в когнитивной науке

Одной из основных целей когнитивной науки является создание интегрированной теории познания. Для этого необходимы интегративные механизмы, объясняющие, как обработка информации, которая происходит одновременно в пространственно разделенных (суб)кортикальных областях мозга, координируется и связывается вместе, чтобы привести к когерентным перцептивным и символическим представлениям. Один из подходов состоит в том, чтобы решить эту « проблему связывания » [81] [82] [83] (то есть проблему динамического представления соединений информационных элементов, от самых основных перцептивных представлений («привязка функций») до самых сложных когнитивных представления, такие как структуры символов («привязка переменных»)), посредством механизмов интегративной синхронизации. Другими словами, одним из механизмов координации является временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических процессах самоорганизации в нейронных сетях, описываемая гипотезой связывания синхронностью (BBS) из нейрофизиологии. [84] [85] [86] [87] Были разработаны коннекционистские когнитивные нейроархитектуры, которые используют механизмы интегративной синхронизации для решения этой проблемы связывания в перцептивном познании и языковом познании. [88] [89] [90] В перцептивном познании проблема состоит в том, чтобы объяснить, как элементарные свойства объекта и объектные отношения, такие как цвет объекта или форма объекта, могут быть динамически связаны друг с другом или могут быть интегрированы в представление этого воспринимаемого объекта. посредством механизма синхронизации («привязка функций», «связывание функций»). В познании языка проблема состоит в том, чтобы объяснить, как семантические понятия и синтаксические роли могут быть динамически связаны друг с другом или могут быть интегрированы в сложные когнитивные представления, такие как систематические и композиционные символьные структуры и предложения, посредством механизма синхронизации («связывание переменных») (см. также «Дебаты о символизме и коннекционизме» в коннекционизме ).

Однако, несмотря на значительные успехи в понимании интегрированной теории познания (в частности, проблемы Биндинга ), дебаты по вопросу начала познания все еще продолжаются. С разных точек зрения, отмеченных выше, эта проблема может быть сведена к вопросу о том, как организмы на стадии развития простых рефлексов преодолевают порог окружающего хаоса сенсорных раздражителей: электромагнитных волн, химических взаимодействий, колебаний давления. [91] Так называемый тезис о первичном вводе данных (PDE) ставит под сомнение способность такого организма самостоятельно преодолеть этот порог сигнала. [92] С точки зрения математического инструментария, диссертация PDE подчеркивает непреодолимо высокий порог какофонии стимулов окружающей среды (стимульного шума) для молодых организмов в начале жизни. [92] Он утверждает, что временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических процессах самоорганизации в нейронных сетях, любая динамическая связь между собой или интеграция с представлением перцептивного объекта посредством механизма синхронизации не могут помочь организмам в выделение соответствующего сигнала (информационного стимула) для преодоления этого шумового порога. [92]

Смотрите также

Контуры

Рекомендации

  1. ^ Миллер, Джордж А. (1 марта 2003 г.). «Когнитивная революция: историческая перспектива». Тенденции в когнитивных науках . 7 (3): 141–144. дои : 10.1016/S1364-6613(03)00029-9. ISSN  1364-6613. PMID  12639696. S2CID  206129621. Архивировано из оригинала 21 ноября 2018 года . Проверено 5 февраля 2023 г.
  2. ^ «Спросите учёного-когнитивиста». Американская федерация учителей . 8 августа 2014 года. Архивировано из оригинала 17 сентября 2014 года . Проверено 25 декабря 2013 г. Когнитивная наука — это междисциплинарная область исследований лингвистики, психологии, нейробиологии, философии, информатики и антропологии, которые стремятся понять разум.
  3. ^ аб Тагард, Пол , Когнитивная наука. Архивировано 15 июля 2018 года в Wayback Machine , Стэнфордская энциклопедия философии (выпуск осенью 2008 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
  4. ^ Миллер, Джордж А. (2003). «Когнитивная революция: историческая перспектива». Тенденции в когнитивных науках . 7 (3): 141–144. дои : 10.1016/S1364-6613(03)00029-9. PMID  12639696. S2CID  206129621.
  5. ^ Хафнер, К.; Лион, М. (1996). Где волшебники ложатся спать допоздна: Истоки Интернета . Нью-Йорк: Саймон и Шустер. п. 32. ISBN 0-684-81201-0.
  6. ^ аб Хомский, Ноам (1959). «Обзор вербального поведения». Язык . 35 (1): 26–58. дои : 10.2307/411334. ISSN  0097-8507. JSTOR  411334.
  7. ^ Лонге-Хиггинс, ХК (1973). «Комментарии к отчету Лайтхилла и ответу Сазерленда». Искусственный интеллект: докладный симпозиум . Научно-исследовательский совет. стр. 35–37. ISBN 0-901660-18-3.
  8. ↑ Общество когнитивных наук. Архивировано 17 июля 2010 г. в Wayback Machine.
  9. ^ ab «Когнитивная наука UCSD - Когнитивная наука UCSD». Архивировано из оригинала 9 июля 2015 года . Проверено 8 июля 2015 г.
  10. ^ Вставка 729. «О программе - Когнитивная наука - Колледж Вассар». Cogsci.vassar.edu. Архивировано из оригинала 17 сентября 2012 года . Проверено 15 августа 2012 г.{{cite web}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  11. ^ д'Авила Гарсес, Артур С .; Лэмб, Луис К.; Габбай, Дов М. (2008). Нейросимволическое когнитивное мышление. Когнитивные технологии . Спрингер. ISBN 978-3-540-73245-7.
  12. ^ Сан, Рон ; Букман, Ларри, ред. (1994). Вычислительные архитектуры, интегрирующие нейронные и символические процессы . Нидэм, Массачусетс: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-9517-4.
  13. ^ "Журнал Энцефалоса". www.encephalos.gr . Архивировано из оригинала 25 июня 2011 года . Проверено 20 февраля 2018 г.
  14. ↑ Уилсон, Элизабет А. (4 февраля 2016 г.). Нейронная география: феминизм и микроструктура познания. Рутледж. ISBN 9781317958765. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 года . Проверено 16 апреля 2018 г.
  15. ^ Ди Паоло, Эсекьель А. (2003). «Организмоподобная робототехника: гомеостатическая адаптация и телеология за пределами замкнутого сенсомоторного цикла». В Мурасе, Казуюки; Асакура, Тосиюки (ред.). Динамический системный подход к воплощению и социальности: от экологической психологии к робототехнике . Интернационал передовых знаний. стр. 19–42. CiteSeerX 10.1.1.62.4813 . ISBN  978-0-9751004-1-7. S2CID  15349751.
  16. ^ Зорзи, Марко; Тестолин, Альберто; Стоянов, Ивилин П. (20 августа 2013 г.). «Моделирование языка и познания с помощью глубокого обучения без учителя: обзор учебного пособия». Границы в психологии . 4 : 515. doi : 10.3389/fpsyg.2013.00515 . ISSN  1664-1078. ПМЦ 3747356 . ПМИД  23970869. 
  17. ↑ Тизен, Ричард (15 июля 2011 г.). «Аналитическая и континентальная философия, наука и глобальная философия». Сравнительная философия . 2 (2). дои : 10.31979/2151-6014(2011).020206 .
  18. ^ Браун, А. (1997). Перспективы нейронных сетей в области познания и адаптивной робототехники. ЦРК Пресс. ISBN 0-7503-0455-3. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 года . Проверено 16 апреля 2018 г.
  19. ^ Пфайфер, Р.; Шретер, З.; Фогельман-Сулье, Ф.; Стилз, Л. (1989). Коннекционизм в перспективе. Эльзевир. ISBN 0-444-59876-6. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 года . Проверено 16 апреля 2018 г.
  20. ^ Кармилов-Смит, А. (2015). «Альтернатива общим или предметно-ориентированным основам для теоретизирования эволюции и онтогенеза человека». AIMS Нейронаука . 2 (2): 91–104. doi : 10.3934/Neuroscience.2015.2.91 . ПМЦ 4678597 . ПМИД  26682283. 
  21. ^ Варела, Ф.Дж., Томпсон, Э., и Рош, Э. (1991). Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  22. ^ Марр, Д. (1982). Видение: вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации . У. Х. Фриман.
  23. ^ Миллер, Джорджия (2003). «Когнитивная революция: историческая перспектива». Тенденции в когнитивных науках . 7 (3): 141–144. дои : 10.1016/S1364-6613(03)00029-9. PMID  12639696. S2CID  206129621.
  24. ^ Феррес, Джоан; Масанет, Мария-Хосе (2017). «Эффективность коммуникации в образовании: усиление эмоций и рассказывание историй». Комуникар (на испанском языке). 25 (52): 51–60. дои : 10.3916/c52-2017-05 . hdl : 10272/14087 . ISSN  1134-3478.
  25. ↑ Шилдс, Кристофер (2020), «Психология Аристотеля», в Залте, Эдвард Н. (ред.), Стэнфордская энциклопедия философии (изд. Зима 2020 г.), Лаборатория метафизических исследований, Стэнфордский университет, заархивировано из оригинала 20 октября. 2022 , получено 20 октября 2022 г.
  26. ^ Сан, Рон (ред.) (2008). Кембриджский справочник по вычислительной психологии. Издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк.
  27. ^ аб Вильгельм Вундт. (1912). Введение в психологию, пер. Рудольф Пинтнер (Лондон: Аллен, 1912; переиздание, Нью-Йорк: Arno Press , 1973), стр. 16.
  28. ^ Лихи, TH (1979). «Что-то старое, что-то новое: внимание у Вундта и современной когнитивной психологии». Журнал истории поведенческих наук, 15 (3), 242–252.
  29. ^ «Разум». Британская энциклопедия. Проверено 20 января 2024 г.
  30. ^ Коломбетти, Г. и Крюгер, Дж. (2015). «Опоры аффективного ума». Философская психология . 28 (8): 1157–1176. дои : 10.1080/09515089.2014.976334. hdl : 10871/15680 . S2CID  73617860.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  31. ^ Галлахер, Шон (2005). Как тело формирует разум . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
  32. ^ Гарфинкель, С.Н.; Барретт, AB; Минати, Л.; Долан, Р.Дж.; Сет, АК; Кричли, HD (2013). «Что забывает сердце: время сердечной деятельности влияет на память на слова и модулируется метапознанием и интероцептивной чувствительностью». Психофизиология . 50 (6): 505–512. дои : 10.1111/psyp.12039. ПМК 4340570 . ПМИД  23521494. 
  33. ^ Варга, С.; Черт возьми, Д.Х. (2017). «Ритмы тела, ритмы мозга: дыхание, нейронные колебания и воплощенное познание». Сознание и познание . 56 : 77–90. doi :10.1016/j.concog.2017.09.008. PMID  29073509. S2CID  8448790.
  34. ^ Дэвидсон, GL; Кук, AC; Джонсон, Китай; Куинн, JL (2018). «Микробиом кишечника как движущая сила индивидуальных различий в когнитивных способностях и функциональном поведении». Философские труды Королевского общества B: Биологические науки . 373 (1756): 20170286. doi :10.1098/rstb.2017.0286. ПМК 6107574 . ПМИД  30104431. 
  35. ^ Ньюэн, А.; Де Брюин, Л.; Галлахер, С., ред. (2018). Оксфордский справочник по познанию 4Е . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
  36. ^ Менари, Ричард (2010). «Специальный выпуск о познании 4E». Феноменология и когнитивные науки . 9 (4). дои : 10.1007/s11097-010-9187-6. S2CID  143621939.
  37. ^ Алсмит, AJT; Де Виньемон, Ф. (2012). «Воплощая разум и представляя тело» (PDF) . Обзор философии и психологии . 3 (1): 1–13. дои : 10.1007/s13164-012-0085-4. S2CID  5823387.
  38. ^ Кларк, Энди (2011). «Краткая информация о расширении разума: воплощение, действие и когнитивное расширение». Философские исследования . 152 (3): 413–416. doi : 10.1007/s11098-010-9597-x. S2CID  170708745.
  39. ^ Чемеро, Энтони (2011). Радикальная воплощенная когнитивная наука . Кембридж: MIT Press.
  40. ^ Хатто, Дэниел Д. и Эрик Мьин. (2012). Радикальный энактивизм: базовые умы без содержания . Кембридж: MIT Press.
  41. ^ «Лингвистика: семантика, фонетика, прагматика и человеческое общение». Декодированная наука . 16 февраля 2014 года. Архивировано из оригинала 6 июня 2017 года . Проверено 7 февраля 2018 г.
  42. ^ Исак, Даниэла; Чарльз Рейсс (2013). I-язык: введение в лингвистику как когнитивную науку, 2-е издание. Издательство Оксфордского университета. п. 5. ISBN 978-0199660179. Архивировано из оригинала 6 июля 2011 года . Проверено 29 июля 2008 г.
  43. ^ Пинкер С., Блум П. (1990). «Естественный язык и естественный отбор». Поведенческие и мозговые науки . 13 (4): 707–784. CiteSeerX 10.1.1.116.4044 . дои : 10.1017/S0140525X00081061. S2CID  6167614. 
  44. ^ Левандовски, Гэри; Строметц, Дэвид (2009). «Действия могут говорить так же громко, как слова: измерение поведения в психологической науке». Компас социальной и личностной психологии . 3 (6): 992–1002. дои : 10.1111/j.1751-9004.2009.00229.x.
  45. ^ Кениг, Питер; Уилминг, Никлас; Китцманн, Тим К.; Оссандон, Хосе П.; Онат, Селим; Эхингер, Бенедикт В.; Гамейро, Рикардо Р.; Каспар, Кай (1 декабря 2016 г.). «Движения глаз как окно в когнитивные процессы». Журнал исследований движения глаз . 9 (5). дои : 10.16910/jemr.9.5.3 .
  46. ^ Лието, Антонио (2021). Когнитивный дизайн для искусственного разума . Лондон, Великобритания: Рутледж, Тейлор и Фрэнсис. ISBN 9781138207929.
  47. ^ Сан, Рон (ред.), Обоснование социальных наук в когнитивных науках. MIT Press, Кембридж, Массачусетс. 2012.
  48. ^ Амтул, З.; Атта-ур-Рахман, Нейронная пластичность и память. Закодирована ли память в паттернах водородных связей? Нейробиолог, 2016, 22(1), 9–18, http://dx.doi.org/10.1177/1073858414547934 PMID 25168338
  49. ^ Амтул, З.; Атта-ур-Рахман, Нейронная пластичность и память: молекулярный механизм. Rev. Neurosci., 2015, 26(3), 253-268, http://dx.doi.org/10.1515/revneuro-2014-0075 PMID 25995328
  50. ^ Атта-ур-Рахман, Молекулярная основа памяти: грандиозный оркестр формирования структур с помощью водородных связей? Курс. Мед. Chem., 2019, 25(42), 5800-5802, http://dx.doi.org/10.2174/092986732542181220144316.
  51. ^ Атта-Ур-Рахман, Складывание белков и молекулярная основа памяти: молекулярные вибрации и квантовая запутанность как основа сознания, Современная медицинская химия, 1 января 2024 г., 31 (3): 258-265, https://doi.org/ 10.2174/0929867331666230707123345
  52. ^ Чаттерджи, С.; Бахл, Э.; Мукерджи, У.; Уолш, EN; Шетти, MS; Ян, А.Л.; Ванробейс, Ю.; Ледерман, доктор медицинских наук; Гизе, КП; Майклсон, Дж.; Абель, Т. Гены-шапероны эндоплазматической сети кодируют эффекторы долговременной памяти. наук. Adv., 2022, 8(12), eabm6063, http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abm6063 PMID 35319980
  53. ^ Керскенс, К.М. и Перес, Д.Л. Экспериментальные признаки неклассических функций мозга, 2022 J. Phys. Коммун. 6 105001DOI 10.1088/2399-6528/ac94be
  54. ^ Ханслмайр, С., Аксмахер, Н., Инман, К.С. Модулирование человеческой памяти посредством вовлечения мозговых колебаний, Тенденции в нейронауке, Том 42, выпуск 7, стр. 485-499, 2019, doi https:doi.org/1016/j. банки.2019.04.004
  55. ^ "Дэвид Чалмерс". www.informationphilosopher.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2017 года . Проверено 24 апреля 2017 г.
  56. ^ «Перед лицом проблемы сознания». consc.net . Архивировано из оригинала 8 апреля 2011 года . Проверено 24 апреля 2017 г.
  57. ^ "Дэниел К. Деннетт | Американский философ" . Британская энциклопедия . Архивировано из оригинала 23 июля 2016 года . Проверено 3 мая 2017 г.
  58. ^ "Джон Сирл". www.informationphilosopher.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2017 года . Проверено 3 мая 2017 г.
  59. ^ «Гёдель, Эшер, Бах». Гудриддс . Архивировано из оригинала 22 мая 2017 года . Проверено 3 мая 2017 г.
  60. ^ Сомерс, Джеймс. «Человек, который научит машины думать». Атлантический океан . Архивировано из оригинала 17 сентября 2016 года . Проверено 3 мая 2017 г.
  61. ^ «Фодор, Джерри | Интернет-энциклопедия философии». www.iep.utm.edu . Архивировано из оригинала 17 октября 2015 года . Проверено 3 мая 2017 г.
  62. ^ «Алан Бэддели в Международном справочнике психологов». 1966. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 года . Проверено 10 марта 2022 г.
  63. ^ "Марвин Мински | Американский учёный" . Британская энциклопедия . Архивировано из оригинала 28 марта 2017 года . Проверено 27 марта 2017 г.
  64. ↑ Дарвин, Крис (9 июня 2004 г.). «Кристофер Лонге-Хиггинс». Хранитель . ISSN  0261-3077. Архивировано из оригинала 21 декабря 2016 года . Проверено 27 марта 2017 г.
  65. ^ "Ноам Хомский". chomsky.info . Архивировано из оригинала 25 апреля 2017 года . Проверено 24 апреля 2017 г.
  66. ^ "JCR Licklider | Зал славы Интернета" . www.internethalloffame.org . Архивировано из оригинала 28 марта 2017 года . Проверено 24 апреля 2017 г.
  67. ^ Глейтман, Лила (январь 1990 г.). «Структурные источники значений глаголов». Овладение языком . 1 (1): 3–55. дои : 10.1207/s15327817la0101_2. S2CID  144713838.
  68. ^ Рош, Элеонора; Мервис, Кэролайн Б; Грей, Уэйн Д.; Джонсон, Дэвид М; Бойс-Брэм, Пенни (июль 1976 г.). «Основные объекты природных категорий». Когнитивная психология . 8 (3): 382–439. CiteSeerX 10.1.1.149.3392 . дои : 10.1016/0010-0285(76)90013-X. S2CID  5612467. 
  69. ^ Джонсонлэрд, П. (март 1981 г.). «Ментальные модели в когнитивной науке». Когнитивная наука . 4 (1): 71–115. doi :10.1016/S0364-0213(81)80005-5 (неактивен 23 января 2024 г.).{{cite journal}}: CS1 maint: DOI inactive as of January 2024 (link)
  70. ^ Гентнер, Дедре (апрель 1983 г.). «Картирование структуры: теоретическая основа аналогии». Когнитивная наука . 7 (2): 155–170. дои : 10.1207/s15516709cog0702_3 . S2CID  5371492.
  71. ^ Ньюэлл, Аллен. 1990. Единые теории познания. Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс. [ нужна страница ]
  72. ^ Кармилов-Смит, Аннет (1992). За пределами модульности: взгляд на развитие когнитивной науки . МТИ Пресс. ISBN 9780262111690.[ нужна страница ]
  73. ^ Марр, Д.; Поджо, Т. (1976). От понимания вычислений к пониманию нейронных цепей. Лаборатория искусственного интеллекта (Отчет). Памятка ИИ. Массачусетский Институт Технологий . hdl : 1721.1/5782. АИМ-357.
  74. ^ Смит, Линда Б; Телен, Эстер (1993). Динамический системный подход к разработке: приложения . МТИ Пресс. ISBN 978-0-585-03867-4. ОСЛК  42854628.[ нужна страница ]
  75. ↑ Рескорла, Майкл (1 января 2017 г.). Залта, Эдвард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии (изд. весны 2017 г.). Лаборатория метафизических исследований Стэнфордского университета. Архивировано из оригинала 18 марта 2019 года . Проверено 27 марта 2017 г.
  76. ^ Хаузер, Ларри. «Спор в китайской комнате». Интернет-энциклопедия философии . Архивировано из оригинала 27 апреля 2016 года . Проверено 27 марта 2017 г.
  77. ^ «Фодор, Джерри | Интернет-энциклопедия философии». www.iep.utm.edu . Архивировано из оригинала 17 октября 2015 года . Проверено 27 марта 2017 г.
  78. ^ Лонге-Хиггинс, Кристофер (1977) [1969], «Эпистемика», в книге А. Баллока и О. Сталлибрасса (ред.), Словарь современной мысли Фонтаны , Лондон, Великобритания: Фонтана, стр. 209, ISBN 9780002161497
  79. ^ Голдман, Элвин И. (1978). «Эпистемика: регулятивная теория познания». Журнал философии . 75 (10): 509–23. дои : 10.2307/2025838. JSTOR  2025838.
  80. ^ "Старый сервер WWW.cogsci.ed.ac.uk" . Архивировано из оригинала 19 октября 2010 года . Проверено 27 августа 2019 г.
  81. ^ Хардкасл, В.Г. (1998). «Проблема привязки». В книге У. Бектеля и Г. Грэма (ред.), «Спутник когнитивной науки» (стр. 555–565). Blackwell Publisher, Малден/Массачусетс, Оксфорд/Великобритания.
  82. ^ Хаммел, Дж. (1999). «Проблема привязки». В: Р. А. Уилсон и Ф. К. Кейл, Энциклопедия когнитивных наук Массачусетского технологического института (стр. 85–86). Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press.
  83. ^ Мальсбург, К. фон дер (1999). «Что и почему связывает: точка зрения моделиста». Нейрон. 24:95-104.
  84. ^ Грей, К.М. и Сингер, В. (1989). «Стимул-специфические нейрональные колебания в ориентационных столбцах зрительной коры кошки». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 86: 1698-1702.
  85. ^ Сингер, В. (1999b). «Нейрональная синхронность: универсальный код для определения отношений». Нейрон. 24:49-65.
  86. ^ Сингер, В. и А. Лазар. (2016). «Использует ли кора головного мозга многомерную нелинейную динамику для обработки информации?» Границы вычислительной нейронауки.10: 99.
  87. ^ Сингер, В. (2018). «Нейрональные колебания: неизбежны и полезны?» Европейский журнал неврологии. 48: 2389-2399.
  88. ^ Маурер, Х. (2021). «Когнитивная наука: механизмы интегративной синхронизации в когнитивных нейроархитектурах современного коннекционизма». CRC Press, Бока-Ратон/Флорида, ISBN 978-1-351-04352-6. https://doi.org/10.1201/9781351043526 Архивировано 5 февраля 2023 г. в Wayback Machine.
  89. ^ Маурер, Х. (2016). «Механизмы интегративной синхронизации в коннекционистских когнитивных нейроархитектурах». Вычислительная когнитивная наука. 2: 3. https://doi.org/10.1186/s40469-016-0010-8. Архивировано 5 февраля 2023 г. в Wayback Machine.
  90. ^ Маркус, GF (2001). «Алгебраический разум. Интеграция коннекционизма и когнитивной науки». Книга Брэдфорда, MIT Press, Кембридж, ISBN 0-262-13379-2.
  91. ^ Трейсман А. (1999). «Решения проблемы связывания: прогресс через противоречия и сближение». Нейрон, 1999, 24(1):105-125.
  92. ↑ abc Вал Данилов, Игорь (17 февраля 2023 г.). «Теоретические основы общей интенциональности для нейронауки при разработке биоинженерных систем». ОБМ Нейробиология . 7 (1): 156. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2301156 .

Внешние ссылки