stringtranslate.com

Когнитивная наука

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

Когнитивная наука — это междисциплинарное научное исследование разума и его процессов. [2] Она изучает природу, задачи и функции познания (в широком смысле). Умственные способности, интересующие когнитивных ученых, включают язык , восприятие , память , внимание , рассуждение и эмоции ; чтобы понять эти способности, когнитивные ученые заимствуют из таких областей, как лингвистика , психология , искусственный интеллект , философия , нейронаука и антропология . [3] Типичный анализ когнитивной науки охватывает многие уровни организации, от обучения и принятия решений до логики и планирования; от нейронных схем до модульной организации мозга. Одной из фундаментальных концепций когнитивной науки является то, что «мышление лучше всего можно понять с точки зрения репрезентативных структур в разуме и вычислительных процедур, которые работают с этими структурами». [3]

История

Когнитивные науки зародились как интеллектуальное движение в 1950-х годах, названное когнитивной революцией . Когнитивная наука имеет предысторию, прослеживаемую 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 , отвергли схоластику, хотя в большинстве своем никогда не читали Аристотеля, и они работали с совершенно другим набором инструментов и основных концепций, чем у когнитивного ученого. [ требуется ссылка ]

Современную культуру когнитивной науки можно проследить до ранних 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 . [ требуется ссылка ]

Другим предшественником было раннее развитие теории вычислений и цифрового компьютера в 1940-х и 1950-х годах. Курт Гёдель , Алонзо 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 для разума, и как инструмент для исследования. [4]

Первый случай проведения экспериментов по когнитивной науке в академическом учреждении имел место в Школе менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института , созданной Дж. К. Р. Ликлайдером, работавшим на кафедре психологии и проводившим эксперименты с использованием компьютерной памяти в качестве моделей человеческого познания. [5] В 1959 году Ноам Хомский опубликовал уничтожающую рецензию на книгу Б. Ф. Скиннера «Вербальное поведение» . [6] В то время бихевиористская парадигма Скиннера доминировала в области психологии в Соединенных Штатах. Большинство психологов сосредоточились на функциональных отношениях между стимулом и реакцией, не постулируя внутренние представления. Хомский утверждал, что для объяснения языка нам нужна теория, подобная генеративной грамматике , которая не только приписывала бы внутренние представления, но и характеризовала бы их базовый порядок. [ требуется ссылка ]

Термин «когнитивная наука» был введен Кристофером Лонге-Хиггинсом в его комментарии 1973 года к отчету Лайтхилла , который касался текущего состояния исследований искусственного интеллекта . [7] В том же десятилетии были основаны журнал Cognitive Science и Cognitive Science Society . [8] Учредительное собрание Cognitive Science Society состоялось в Калифорнийском университете в Сан-Диего в 1979 году, в результате чего когнитивная наука стала заметным на международном уровне предприятием. [9] В 1972 году Хэмпширский колледж начал первую программу бакалавриата по когнитивной науке под руководством Нила Стиллингса. В 1982 году при содействии профессора Стиллингса Вассарский колледж стал первым в мире учреждением, выдавшим степень бакалавра по когнитивной науке. [10] В 1986 году в Калифорнийском университете в Сан-Диего был основан первый в мире факультет когнитивной науки . [9]

В 1970-х и начале 1980-х годов, по мере увеличения доступа к компьютерам, исследования искусственного интеллекта расширились. Такие исследователи, как Марвин Мински, писали компьютерные программы на таких языках, как LISP , чтобы попытаться формально охарактеризовать шаги, которые проходили люди, например, при принятии решений и решении проблем, в надежде лучше понять человеческое мышление , а также в надежде создать искусственный разум. Этот подход известен как «символический ИИ».

В конце концов, ограничения символической программы исследований ИИ стали очевидны. Например, казалось нереалистичным всесторонне перечислить человеческие знания в форме, пригодной для использования символической компьютерной программой. В конце 80-х и 90-х годов произошел подъем нейронных сетей и коннекционизма как исследовательской парадигмы. Согласно этой точке зрения, часто приписываемой Джеймсу Макклелланду и Дэвиду Румельхарту , разум можно охарактеризовать как набор сложных ассоциаций, представленных в виде многослойной сети. Критики утверждают, что есть некоторые явления, которые лучше описываются символическими моделями, и что коннекционистские модели часто настолько сложны, что имеют небольшую объяснительную силу. Недавно символические и коннекционистские модели были объединены, что позволило использовать преимущества обеих форм объяснения. [11] [12] Хотя и коннекционизм, и символический подходы 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 вычислительного исследования того, как познание возникает в развитии и происходит в человеческом мозге, и предоставил альтернативы строго доменно-специфическим / доменно-общим подходам. Например, такие ученые, как Джефф Элман, Лиз Бейтс и Аннет Кармилофф-Смит, постулировали, что сети в мозге возникают из динамического взаимодействия между ними и входящими данными из окружающей среды. [20]

Недавние разработки в области квантовых вычислений , включая возможность запуска квантовых схем на квантовых компьютерах, таких как IBM Quantum Platform , ускорили работу с использованием элементов квантовой механики в когнитивных моделях. [21] [22]

Принципы

Уровни анализа

Центральным принципом когнитивной науки является то, что полное понимание ума/мозга не может быть достигнуто путем изучения только одного уровня. Примером может служить проблема запоминания телефонного номера и его последующего вызова. Одним из подходов к пониманию этого процесса было бы изучение поведения посредством прямого наблюдения или естественного наблюдения . Человеку можно было бы предоставить номер телефона и попросить вспомнить его после некоторой задержки во времени; затем можно было бы измерить точность ответа. Другим подходом к измерению когнитивных способностей было бы изучение активации отдельных нейронов , пока человек пытается вспомнить номер телефона. Ни один из этих экспериментов сам по себе не объяснил бы полностью, как работает процесс запоминания телефонного номера. Даже если бы была доступна технология для картирования каждого нейрона в мозге в режиме реального времени и было бы известно, когда каждый нейрон активировался, все равно было бы невозможно узнать, как конкретная активация нейронов преобразуется в наблюдаемое поведение. Таким образом, понимание того, как эти два уровня соотносятся друг с другом, является обязательным. Франсиско Варела в своей книге «Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт » утверждает, что «новые науки о разуме должны расширить свои горизонты, чтобы охватить как живой человеческий опыт, так и возможности трансформации, присущие человеческому опыту». [23] Согласно классическому взгляду когнитивиста, это может быть обеспечено с помощью функционального уровня описания процесса. Изучение конкретного явления на нескольких уровнях позволяет лучше понять процессы, происходящие в мозге и приводящие к определенному поведению. Марр [24] дал знаменитое описание трех уровней анализа:

  1. Теория вычислений , определяющая цели вычислений;
  2. Представление и алгоритмы , дающие представление входов и выходов, а также алгоритмов, преобразующих одно в другое; и
  3. Аппаратная реализация , или как алгоритм и представление могут быть физически реализованы.

Междисциплинарный характер

Когнитивная наука — это междисциплинарная область, в которую вносят вклад представители различных областей, включая психологию , нейронауку , лингвистику , философию сознания , компьютерные науки , антропологию и биологию . Когнитивные ученые работают сообща в надежде понять сознание и его взаимодействие с окружающим миром, как это делают другие науки. Область считает себя совместимой с физическими науками и использует научный метод , а также имитацию или моделирование , часто сравнивая вывод моделей с аспектами человеческого познания. Подобно области психологии, существуют некоторые сомнения относительно того, существует ли единая когнитивная наука, что привело к тому, что некоторые исследователи предпочитают «когнитивные науки» во множественном числе. [25] [26]

Многие, но не все, кто считает себя когнитивными учеными, придерживаются функционалистского взгляда на разум — взгляда, что ментальные состояния и процессы должны объясняться их функцией — тем, что они делают. Согласно множественной реализуемости функционализма, даже нечеловеческие системы, такие как роботы и компьютеры, могут быть приписаны как обладающие познанием. [ необходима цитата ]

Когнитивныйнаука: термин

Термин «когнитивный» в «когнитивной науке» используется для «любого вида умственной операции или структуры, которые могут быть изучены в точных терминах» ( Лакофф и Джонсон , 1999). Эта концептуализация очень широка, и ее не следует путать с тем, как «когнитивный» используется в некоторых традициях аналитической философии , где «когнитивный» имеет дело только с формальными правилами и истинностно-условной семантикой .

Самые ранние записи слова « когнитивный » в Оксфордском словаре английского языка (OED) принимают его в значении «относящийся к действию или процессу познания» . Первая запись, датированная 1586 годом, показывает, что слово когда-то использовалось в контексте обсуждений платоновских теорий познания . Однако большинство в когнитивной науке, по-видимому, не считают, что их областью является изучение чего-либо столь же определенного, как знание, искомое Платоном. [27]

Объем

Когнитивная наука — это обширная область, охватывающая широкий спектр тем познания. Однако следует признать, что когнитивная наука не всегда была одинаково заинтересована во всех темах, которые могли бы иметь отношение к природе и работе разума. Классические когнитивисты в значительной степени преуменьшали 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 новым акцентом на обработке информации наблюдаемое поведение больше не было отличительной чертой психологической теории, а моделированием или записью психических состояний. [ необходима цитата ]

Ниже приведены некоторые из основных тем, которыми занимается когнитивная наука. Это не исчерпывающий список. См. Список тем когнитивной науки для списка различных аспектов этой области. [ необходима ссылка ]

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя 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. Вычислительное моделирование использует симуляции для изучения того, как может быть структурирован человеческий интеллект. [28] (См. § Вычислительное моделирование.)

В этой области ведутся споры о том, следует ли рассматривать разум как огромный массив небольших, но индивидуально слабых элементов (т. е. 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 подчеркивает символический искусственный интеллект . Один из способов рассмотрения проблемы заключается в том, возможно ли точно смоделировать человеческий мозг на компьютере без точной имитации нейронов, из которых состоит человеческий мозг.

Внимание

Внимание — это выбор важной информации. Человеческий разум бомбардируется миллионами стимулов, и он должен иметь способ решать, какую из этой информации обрабатывать. Внимание иногда рассматривается как прожектор, то есть можно пролить свет только на определенный набор информации. Эксперименты, которые подтверждают эту метафору, включают задачу дихотического слушания (Cherry, 1957) и исследования слепоты невнимания (Mack and Rock, 1998). В задаче дихотического слушания испытуемым бомбардируют два разных сообщения, по одному в каждое ухо, и просят сосредоточиться только на одном из сообщений. В конце эксперимента, когда их спрашивают о содержании оставленного без внимания сообщения, испытуемые не могут сообщить о нем. [ необходима цитата ]

Психологическую конструкцию внимания иногда путают с понятием преднамеренности из-за некоторой степени семантической двусмысленности в их определениях . В начале экспериментальных исследований внимания Вильгельм Вундт определил этот термин как «тот психический процесс, который действует при ясном восприятии узкой области содержания сознания». [29] Его эксперименты показали пределы внимания в пространстве и времени, которые составляли 3-6 букв при экспозиции в 1/10 с. [29] Поскольку это понятие развивается в рамках первоначального значения в течение ста лет исследований, определение внимания будет отражать смысл, когда оно учитывает основные черты, изначально приписываемые этому термину – это процесс управления мыслью, который продолжается во времени. [30] В то время как Интенциональность — это способность ума быть сосредоточенным на чем-либо, Внимание — это концентрация осознания на каком-либо явлении в течение определенного периода времени, которая необходима для повышения ясности восприятия узкой области содержания сознания и которая позволяет контролировать эту сосредоточенность в уме . [ необходима цитата ]

Значимость знаний о сфере внимания для изучения познания заключается в том, что они определяют интеллектуальные функции познания, такие как восприятие, суждение, рассуждение и рабочая память. Развитие сферы внимания увеличивает набор способностей, ответственных за то, что разум зависит от того, как он воспринимает, помнит, рассматривает и оценивает при принятии решений. [31] Основанием этого утверждения является то, что чем больше деталей (связанных с событием) разум может охватить для их сравнения, ассоциации и категоризации, тем ближе восприятие, суждение и рассуждение о событии соответствуют реальности. [32] По словам латвийского профессора Сандры Михайловой и профессора Игоря Вал Данилова, чем больше элементов явления (или явлений) разум может удерживать в сфере внимания одновременно, тем большего числа разумных комбинаций в рамках этого события он может достичь, повышая вероятность лучшего понимания особенностей и особенностей явления (явлений). [32] Например, три элемента в фокусе сознания дают шесть возможных комбинаций (3 факториала), а четыре элемента – 24 (4 факториала) комбинации. Количество разумных комбинаций становится значительным в случае фокуса с шестью элементами с 720 возможными комбинациями (6 факториала). [32]

Телесные процессы, связанные с познанием

Подходы воплощенного познания к когнитивной науке подчеркивают роль тела и окружающей среды в познании. Это включает в себя как нейронные, так и экстра-нейронные телесные процессы и факторы, которые варьируются от аффективных и эмоциональных процессов [33] до позы, двигательного контроля, проприоцепции и кинестезии [34] до автономных процессов, которые включают сердцебиение [35] и дыхание [36] и роль кишечного микробиома. [37] Он также включает в себя описания того, как тело взаимодействует или связано с социальной и физической средой. 4E (воплощенное, встроенное, расширенное и включенное) познание [38] [39] включает в себя широкий спектр взглядов на взаимодействие мозга, тела и окружающей среды, от причинной встроенности до более сильных утверждений о том, как разум расширяется, включая инструменты и приборы, а также роль социальных взаимодействий, ориентированных на действия процессов и возможностей. Теории 4E варьируются от более близких к классическому когнитивизму (так называемое «слабое» воплощенное познание [40] ) до более сильных расширенных [41] и энактивных версий, которые иногда называют радикальной воплощенной когнитивной наукой. [42] [43]

Знание и обработка языка

Известный пример дерева структуры фразы . Это один из способов представления человеческого языка, который показывает, как различные компоненты организованы иерархически.

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

Изучение языковой обработки простирается 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 могут быть изучены из каждого из этих компонентов и из их взаимодействия. [44] [ требуется лучший источник ]

Изучение языковой обработки в когнитивной науке тесно связано с областью лингвистики. Лингвистика традиционно изучалась как часть гуманитарных наук, включая изучение истории, искусства и литературы. За последние пятьдесят лет или около того все больше исследователей изучали знание и использование языка как когнитивный феномен, при этом основными проблемами были то, как можно приобретать и использовать знание языка, и из чего именно оно состоит. [45] Лингвисты обнаружили, что, хотя люди формируют предложения способами, явно управляемыми очень сложными системами, они в высшей степени не осознают правил, управляющих их собственной речью. Таким образом, лингвисты должны прибегать к косвенным методам, чтобы определить, какими могут быть эти правила, если правила как таковые действительно существуют. В любом случае, если речь действительно управляется правилами, они кажутся непрозрачными для любого сознательного рассмотрения.

Обучение и развитие

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

Основным вопросом в изучении когнитивного развития является степень, в которой определенные способности являются врожденными или приобретенными. Это часто формулируется в терминах дебатов о природе и воспитании . Нативистский взгляд подчеркивает, что определенные черты являются врожденными для организма и определяются его генетическим даром. Эмпиристский взгляд, с другой стороны, подчеркивает, что определенные способности приобретаются из окружающей среды. Хотя очевидно, что для нормального развития ребенка необходимы как генетические, так и экологические факторы, продолжаются значительные споры о том, как генетическая информация может направлять когнитивное развитие. Например, в области усвоения языка некоторые (например, Стивен Пинкер ) [46] утверждали, что конкретная информация, содержащая универсальные грамматические правила, должна содержаться в генах, тогда как другие (например, Джеффри Элман и коллеги в Rethinking Innateness ) утверждали, что утверждения Пинкера биологически нереалистичны. Они утверждают, что гены определяют архитектуру системы обучения, но что конкретные «факты» о том, как работает грамматика, могут быть изучены только в результате опыта.

Память

Память позволяет нам хранить информацию для последующего извлечения. Память часто рассматривается как состоящая из долговременного и кратковременного хранилища. Долговременная память позволяет нам хранить информацию в течение длительных периодов (дней, недель, лет). Мы пока не знаем практического предела емкости долговременной памяти. Кратковременная память позволяет нам хранить информацию в течение коротких временных масштабов (секунд или минут).

Память также часто группируется в декларативные и процедурные формы. Декларативная память — сгруппированная в подмножества семантических и эпизодических форм памяти — относится к нашей памяти фактов и конкретных знаний, конкретных значений и конкретных впечатлений (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 часто называется неявным знанием или памятью.

Когнитивисты изучают память так же, как и психологи, но больше фокусируются на том, как память влияет на когнитивные процессы , и на взаимосвязи между познанием и памятью. Одним из примеров этого может быть то, какие ментальные процессы человек проходит, чтобы восстановить давно потерянное воспоминание? Или, что отличает когнитивный процесс узнавания (увидеть намеки на что-то перед тем, как вспомнить это, или воспоминание в контексте) от припоминания (восстановление воспоминания, как в «заполните пропуски»)?

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 клеточку .

Восприятие — это способность воспринимать информацию через органы чувств и обрабатывать ее каким-либо образом. Зрение и слух — два доминирующих чувства, которые позволяют нам воспринимать окружающую среду. Например, некоторые вопросы при изучении зрительного восприятия включают: (1) Как мы можем распознавать объекты?, (2) Почему мы воспринимаем непрерывную визуальную среду, даже если мы видим только небольшие ее части в любой момент времени? Одним из инструментов для изучения зрительного восприятия является наблюдение за тем, как люди обрабатывают оптические иллюзии . Изображение куба Неккера справа является примером бистабильного восприятия, то есть куб можно интерпретировать как ориентированный в двух разных направлениях.

Изучение тактильных , обонятельных и вкусовых раздражителей также относится к области восприятия .

Действие предпринимается для обозначения выхода системы. У людей это достигается посредством двигательных реакций. Пространственное планирование и движение, речевое производство и сложные двигательные движения — все это аспекты действия.

Сознание

Сознание — это осознание переживаний внутри себя. Это помогает разуму иметь возможность переживать или чувствовать чувство себя .

Методы исследования

Для изучения когнитивной науки используется множество различных методологий. Поскольку эта область является в высшей степени междисциплинарной, исследования часто пересекают несколько областей изучения, опираясь на методы исследования из психологии , нейронауки , компьютерных наук и теории систем .

Поведенческие эксперименты

Чтобы получить описание того, что составляет разумное поведение, нужно изучить само поведение. Этот тип исследований тесно связан с когнитивной психологией и психофизикой . Измеряя поведенческие реакции на различные стимулы, можно понять что-то о том, как эти стимулы обрабатываются. Левандовски и Штромец (2009) рассмотрели коллекцию инновационных применений поведенческих измерений в психологии, включая поведенческие следы, поведенческие наблюдения и поведенческий выбор. [47] Поведенческие следы — это доказательства, указывающие на то, что поведение имело место, но субъект не присутствовал (например, мусор на парковке или показания на электросчетчике). Поведенческие наблюдения включают прямое наблюдение за субъектом, 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, поведение при голосовании, выбор наказания для другого участника).

Визуализация мозга

Изображение головы человека с мозгом. Стрелка указывает на положение гипоталамуса .

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

Компьютерное моделирование

Искусственная нейронная сеть с двумя слоями

Вычислительные модели требуют математически и логически формального представления проблемы. Компьютерные модели используются в моделировании и экспериментальной проверке различных специфических и общих свойств интеллекта . Вычислительное моделирование может помочь нам понять функциональную организацию конкретного когнитивного феномена. Подходы к когнитивному моделированию можно разделить на следующие категории: (1) символические, на абстрактных ментальных функциях интеллектуального ума посредством символов; (2) субсимволические, на нейронных и ассоциативных свойствах человеческого мозга; и (3) через символическую-субсимволическую границу, включая гибридные.

Все вышеперечисленные подходы имеют тенденцию либо обобщаться до формы интегрированных вычислительных моделей синтетического/абстрактного интеллекта (т. е. когнитивной архитектуры ) с целью их применения для объяснения и улучшения индивидуального и социального/организационного принятия решений и рассуждений [49] [50], либо сосредотачиваться на отдельных имитационных программах (или микротеориях/теориях «среднего уровня»), моделирующих определенные когнитивные способности (например, зрение, язык, категоризацию и т. д.).

Нейробиологические методы

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

Основные выводы

Когнитивная наука дала начало моделям когнитивных предубеждений человека и восприятия риска , а также оказала влияние на развитие поведенческих финансов , части экономики . Она также дала начало новой теории философии математики (связанной с денотационной математикой) и многим теориям искусственного интеллекта , убеждения и принуждения . Она заявила о себе в философии языка и эпистемологии , а также составила 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. Она достигла прогресса в понимании того, как повреждение определенных областей мозга влияет на познание, и помогла раскрыть коренные причины и результаты конкретных дисфункций, таких как дислексия , анопсия и полупространственное игнорирование .

Известные исследователи

Некоторые из наиболее известных имен в когнитивной науке обычно являются либо самыми спорными, либо самыми цитируемыми. В философии некоторые известные имена включают Дэниела Деннета , который пишет с точки зрения вычислительных систем, [71] Джона Сирла , известного своим спорным аргументом китайской комнаты , [72] и Джерри Фодора , который выступает за функционализм . [73]

Среди других — Дэвид Чалмерс , сторонник дуализма , известный также формулированием трудной проблемы сознания , и Дуглас Хофштадтер , известный своей работой «Гёдель, Эшер, Бах» , в которой ставится под сомнение природа слов и мыслей.

В области лингвистики влиятельными были Ноам Хомский и Джордж Лакофф (оба также стали известными политическими комментаторами) . В области искусственного интеллекта выдающимися являются Марвин Мински , Герберт А. Саймон и Аллен Ньюэлл .

Популярные имена в дисциплине психологии включают Джорджа А. Миллера , Джеймса Макклеланда , 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 эволюционными биологами в попытках разработать общие теории формирования культуры, религии и политической ассоциации.

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

Эпистемика

Эпистемика — термин, введенный в 1969 году Эдинбургским университетом с основанием его Школы эпистемики. Эпистемику следует отличать от эпистемологии тем, что эпистемология — это философская теория знания, тогда как эпистемика означает научное изучение знания.

Кристофер Лонге-Хиггинс определил его как «построение формальных моделей процессов (перцептивных, интеллектуальных и лингвистических), посредством которых достигаются и передаются знания и понимание». [74] В своем эссе 1978 года «Эпистемика: регулятивная теория познания» [75] Элвин И. Голдман утверждает, что ввел термин «эпистемика» для описания переориентации эпистемологии. Голдман утверждает, что его эпистемика является продолжением традиционной эпистемологии, а новый термин нужен только для того, чтобы избежать оппозиции. Эпистемика, в версии Голдмана, лишь немного отличается от традиционной эпистемологии в своем союзе с психологией познания; эпистемика подчеркивает детальное изучение ментальных процессов и механизмов обработки информации, которые приводят к знаниям или убеждениям.

В середине 1980-х годов Школа эпистемики была переименована в Центр когнитивной науки (CCS). В 1998 году CCS был включен в Школу информатики Эдинбургского университета . [76]

Проблема связывания в когнитивной науке

Одной из основных целей когнитивной науки является достижение интегрированной теории познания. Это требует интегративных механизмов, объясняющих, как обработка информации, которая происходит одновременно в пространственно разделенных (под)корковых областях мозга, координируется и связывается вместе, чтобы дать начало когерентным перцептивным и символическим представлениям. Один из подходов заключается в решении этой « проблемы связывания » [77] [78] [79] (то есть проблемы динамического представления конъюнктур информационных элементов, от самых базовых перцептивных представлений («связывание признаков») до самых сложных когнитивных представлений, таких как структуры символов («переменное связывание»)), с помощью интегративных механизмов синхронизации. Другими словами, одним из координирующих механизмов, по-видимому, является временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических самоорганизующихся процессах в нейронных сетях, описанных гипотезой связывания синхронностью (BBS) из нейрофизиологии. [80] [81] [82] [83] Были разработаны коннекционистские когнитивные нейроархитектуры, которые используют интегративные механизмы синхронизации для решения этой проблемы связывания в перцептивном познании и в языковом познании. [84] [85] [86] 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 перцептивного объекта с помощью механизма синхронизации («связывание признаков», «связывание признаков»). В языковом познании проблема состоит в том, чтобы объяснить, как семантические концепции и синтаксические роли могут быть динамически связаны друг с другом или могут быть интегрированы в сложные когнитивные представления, такие как систематические и композиционные структуры символов и предложения с помощью механизма синхронизации («переменное связывание») (см. также «Споры символизма против коннекционизма» в коннекционизме ).

Однако, несмотря на значительные успехи в понимании интегрированной теории познания (в частности, проблемы связывания ), дебаты по этому вопросу о начале познания все еще продолжаются. С различных точек зрения, отмеченных выше, эта проблема может быть сведена к вопросу о том, как организмы на стадии развития простых рефлексов преодолевают порог хаоса окружающей среды сенсорных стимулов: электромагнитных волн, химических взаимодействий и колебаний давления. [87] Так называемый тезис о первичном вводе данных (PDE) ставит под сомнение способность такого организма самостоятельно преодолевать этот порог сигнала. [88] С точки зрения математических инструментов тезис PDE подчеркивает непреодолимо высокий порог какофонии стимулов окружающей среды (шума стимулов) для молодых организмов в начале жизни. [88] В нем утверждается, что временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических самоорганизующихся процессах в нейронных сетях, любая динамическая связь или интеграция с представлением воспринимаемого объекта посредством механизма синхронизации не может помочь организмам в различении соответствующего сигнала (информационного стимула) для преодоления этого порога шума. [88]

Смотрите также

Контуры

Ссылки

  1. ^ Миллер, Джордж А. (1 марта 2003 г.). «Когнитивная революция: историческая перспектива». Trends in Cognitive Sciences . 7 (3): 141–144. doi :10.1016/S1364-6613(03)00029-9. ISSN  1364-6613. PMID  12639696. S2CID  206129621. Архивировано из оригинала 21 ноября 2018 г. Получено 5 февраля 2023 г.
  2. ^ "Спросите когнитивного ученого". Американская федерация учителей . 8 августа 2014 г. Архивировано из оригинала 17 сентября 2014 г. Получено 25 декабря 2013 г. Когнитивная наука — это междисциплинарная область исследований, объединяющая исследователей из лингвистики, психологии, нейронауки, философии, компьютерных наук и антропологии, которые стремятся понять разум.
  3. ^ ab Thagard, Paul , Cognitive Science Архивировано 15 июля 2018 г. в Wayback Machine , Стэнфордская энциклопедия философии (издание осени 2008 г.), Эдвард Н. Залта (ред.).
  4. ^ Александр, Борис; Наварро, Джордан; Рейно, Эмануэль; Осиурак, Франсуа (1 мая 2019 г.). «Какие когнитивные инструменты мы предпочитаем использовать, и является ли это предпочтение рациональным?». Cognition . 186 : 108–114. doi :10.1016/j.cognition.2019.02.005. ISSN  0010-0277. PMID  30771701.
  5. ^ Хафнер, К.; Лион, М. (1996). Где волшебники не спят допоздна: истоки Интернета . Нью-Йорк: Simon & Schuster. стр. 32. ISBN 0-684-81201-0.
  6. ^ ab Chomsky, Noam (1959). «Обзор вербального поведения». Язык . 35 (1): 26–58. doi :10.2307/411334. ISSN  0097-8507. JSTOR  411334.
  7. ^ Лонге-Хиггинс, ХК (1973). «Комментарии к отчету Лайтхилла и ответу Сазерленда». Искусственный интеллект: симпозиум . Научно-исследовательский совет. С. 35–37. ISBN 0-901660-18-3.
  8. ↑ Cognitive Science Society Архивировано 17 июля 2010 г. на Wayback Machine
  9. ^ ab "UCSD Cognitive Science - UCSD Cognitive Science". Архивировано из оригинала 9 июля 2015 г. Получено 8 июля 2015 г.
  10. ↑ Ящик 729. "О - Когнитивная наука - Вассар Колледж". Cogsci.vassar.edu. Архивировано из оригинала 17 сентября 2012 года . Получено 15 августа 2012 года .{{cite web}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  11. ^ д'Авила Гарсес, Артур С .; Лэмб, Луис К.; Габбай, Дов М. (2008). Нейро-символическое 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 . Нидхэм, Массачусетс: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-9517-4.
  13. ^ "Encephalos Journal". www.encephalos.gr . Архивировано из оригинала 25 июня 2011 . Получено 20 февраля 2018 .
  14. ^ Уилсон, Элизабет А. (4 февраля 2016 г.). Нейронные географии: феминизм и микроструктура познания. Routledge. ISBN 9781317958765. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 . Получено 16 апреля 2018 .
  15. ^ Ди Паоло, Эзекиль А. (2003). «Организменно-вдохновленная робототехника: гомеостатическая адаптация и телеология за пределами замкнутого сенсомоторного цикла». В Мурасе, Казуюки; Асакура, Тошиюки (ред.). Динамический системный подход к воплощению и социальности: от экологической психологии к робототехнике . Advanced Knowledge International. стр. 19–42. CiteSeerX 10.1.1.62.4813 . ISBN  978-0-9751004-1-7. S2CID  15349751.
  16. ^ Zorzi, Marco; Testolin, Alberto; Stoianov, Ivilin P. (20 августа 2013 г.). «Моделирование языка и познания с глубоким неконтролируемым обучением: обзор учебного пособия». Frontiers in Psychology . 4 : 515. doi : 10.3389 /fpsyg.2013.00515 . ISSN  1664-1078. PMC 3747356. PMID  23970869. 
  17. ^ Тиезен, Ричард (15 июля 2011 г.). «Аналитическая и континентальная философия, наука и глобальная философия». Сравнительная философия . 2 (2). doi : 10.31979/2151-6014(2011).020206 .
  18. ^ Браун, А. (1997). Перспективы нейронных сетей в познании и адаптивной робототехнике. CRC Press. ISBN 0-7503-0455-3. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 . Получено 16 апреля 2018 .
  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 . Получено 16 апреля 2018 .
  20. ^ Кармилофф-Смит, А. (2015). «Альтернатива общим или специфичным для домена рамкам для теоретизирования об эволюции и онтогенезе человека». AIMS Neuroscience . 2 (2): 91–104. doi : 10.3934/Neuroscience.2015.2.91 . PMC 4678597 . PMID  26682283. 
  21. ^ Потос, Э. М. и Буземейер, Дж. Р. (2022). Квантовое познание. Ежегодный обзор психологии, 73, 749–778.
  22. ^ Виддоуз, Д., Рани, Дж. и Потос, Э. М. (2023). Компоненты квантовой схемы для когнитивного принятия решений. Энтропия, 25(4), 548.
  23. ^ Варела, Ф. Дж., Томпсон, Э. и Рош, Э. (1991). Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
  24. ^ Марр, Д. (1982). Зрение: вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации . WH Freeman.
  25. ^ Миллер, GA (2003). «Когнитивная революция: историческая перспектива». Тенденции в когнитивных науках . 7 (3): 141–144. doi :10.1016/S1364-6613(03)00029-9. PMID  12639696. S2CID  206129621.
  26. ^ Феррес, Хоан; Масанет, Мария-Хосе (2017). «Эффективность коммуникации в образовании: усиление эмоций и повествование». Comunicar (на испанском языке). 25 (52): 51–60. doi : 10.3916/c52-2017-05 . hdl : 10272/14087 . ISSN  1134-3478.
  27. ^ Шилдс, Кристофер (2020), «Психология Аристотеля», в Zalta, Edward N. (ред.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (зима 2020 г.), Metaphysics Research Lab, Stanford University, архивировано из оригинала 20 октября 2022 г. , извлечено 20 октября 2022 г.
  28. ^ Сан, Рон (ред.) (2008). Кембриджский справочник по вычислительной психологии. Cambridge University Press, Нью-Йорк.
  29. ^ ab Wilhelm Wundt. (1912). Введение в психологию, перевод Rudolf Pintner (Лондон: Allen, 1912; переиздание, Нью-Йорк: Arno Press , 1973), стр. 16.
  30. ^ Лихи, TH (1979). «Что-то старое, что-то новое: внимание у Вундта и современная когнитивная психология». Журнал истории поведенческих наук, 15(3), 242-252.
  31. ^ "Mind". Encyclopedia Britannica. Получено 20 января 2024 г.
  32. ^ abc Val Danilov I и Mihailova S. (2022). «Исследование случая развития математической компетентности у восьмилетнего ребенка с дискалькулией: общая интенциональность во взаимодействии человека и компьютера для онлайн-лечения посредством субитизации». OBM Neurobiology 2022;6(2):17; doi:10.21926/obm.neurobiol.2202122
  33. ^ Коломбетти, Г. и Крюгер, Дж. (2015). «Строительные леса аффективного ума». Философская психология . 28 (8): 1157–1176. doi : 10.1080/09515089.2014.976334. hdl : 10871/15680 . S2CID  73617860.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  34. ^ Галлахер, Шон (2005). Как тело формирует разум . Оксфорд: Oxford University Press.
  35. ^ Гарфинкель, SN; Барретт, AB; Минати, L.; Долан, RJ; Сет, AK; Кричли, HD (2013). «Что забывает сердце: сердечный ритм влияет на память слов и модулируется метапознанием и интероцептивной чувствительностью». Психофизиология . 50 (6): 505–512. doi :10.1111/psyp.12039. PMC 4340570. PMID  23521494 . 
  36. ^ Варга, С.; Хек, 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.
  37. ^ Дэвидсон, GL; Кук, AC; Джонсон, CN; Куинн, JL (2018). «Микробиом кишечника как движущая сила индивидуальных вариаций в познании и функциональном поведении». Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 373 (1756): 20170286. doi :10.1098/rstb.2017.0286. PMC 6107574 . PMID  30104431. 
  38. ^ Ньюэн, А.; Де Брюин, Л.; Галлахер, С., ред. (2018). Оксфордский справочник по 4E-познанию . Оксфорд: Oxford University Press.
  39. ^ Менари, Ричард (2010). «Специальный выпуск по 4E Cognition». Феноменология и когнитивные науки . 9 (4). doi :10.1007/s11097-010-9187-6. S2CID  143621939.
  40. ^ Alsmith, AJT; De Vignemont, F. (2012). «Воплощение разума и представление тела» (PDF) . Review of Philosophy and Psychology . 3 (1): 1–13. doi :10.1007/s13164-012-0085-4. S2CID  5823387.
  41. ^ Кларк, Энди (2011). «Краткое изложение сверхразмерности разума: воплощение, действие и когнитивное расширение». Philosophical Studies . 152 (3): 413–416. doi :10.1007/s11098-010-9597-x. S2CID  170708745.
  42. ^ Chemero, Anthony (2011). Радикальная воплощенная когнитивная наука . Кембридж: MIT Press.
  43. ^ Хатто, Дэниел Д. и Эрик Майн. (2012). Радикализация энактивизма: Базовые умы без содержания . Кембридж: MIT Press.
  44. ^ "Linguistics: Semantics, Phonetics, Pragmatics, and Human Communication". Decoded Science . 16 февраля 2014 г. Архивировано из оригинала 6 июня 2017 г. Получено 7 февраля 2018 г.
  45. ^ Исак, Даниэла; Чарльз Рейсс (2013). I-language: Введение в лингвистику как когнитивную науку, 2-е издание. Oxford University Press. стр. 5. ISBN 978-0199660179. Архивировано из оригинала 6 июля 2011 . Получено 29 июля 2008 .
  46. ^ Пинкер С., Блум П. (1990). «Естественный язык и естественный отбор». Поведенческие и мозговые науки . 13 (4): 707–784. CiteSeerX 10.1.1.116.4044 . doi :10.1017/S0140525X00081061. S2CID  6167614. 
  47. ^ Левандовски, Гэри; Штромец, Дэвид (2009). «Действия могут говорить так же громко, как слова: измерение поведения в психологической науке». Социальная и личностная психология Compass . 3 (6): 992–1002. doi :10.1111/j.1751-9004.2009.00229.x.
  48. ^ Кёниг, Питер; Вильминг, Никлас; Кицманн, 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 движений глаз . 9 (5). doi : 10.16910/jemr.9.5.3 .
  49. ^ Лието, Антонио (2021). Когнитивный дизайн для искусственного разума . Лондон, Великобритания: Routledge, Taylor & Francis. ISBN 9781138207929.
  50. ^ Сан, Рон (ред.), Основание социальных наук в когнитивных науках. MIT Press, Кембридж, Массачусетс. 2012.
  51. ^ "David Chalmers". www.informationphilosopher.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2017 г. Получено 24 апреля 2017 г.
  52. ^ "Facing Up to the Problem of Consciousness". consc.net . Архивировано из оригинала 8 апреля 2011 г. Получено 24 апреля 2017 г.
  53. ^ "Daniel C. Dennett | American philosophy". Encyclopaedia Britannica . Архивировано из оригинала 23 июля 2016 года . Получено 3 мая 2017 года .
  54. ^ "Джон Сирл". www.informationphilosopher.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2017 года . Получено 3 мая 2017 года .
  55. ^ "Гёдель, Эшер, Бах". Goodreads . Архивировано из оригинала 22 мая 2017 . Получено 3 мая 2017 .
  56. ^ Сомерс, Джеймс. «Человек, который научил бы машины думать». The Atlantic . Архивировано из оригинала 17 сентября 2016 года . Получено 3 мая 2017 года .
  57. ^ "Fodor, Jerry | Internet Encyclopedia of Philosophy". www.iep.utm.edu . Архивировано из оригинала 17 октября 2015 г. Получено 3 мая 2017 г.
  58. ^ «Алан Бэддели в Международном справочнике психологов». 1966. Архивировано из оригинала 5 февраля 2023 года . Получено 10 марта 2022 года .
  59. ^ "Марвин Мински | Американский ученый". Encyclopaedia Britannica . Архивировано из оригинала 28 марта 2017 года . Получено 27 марта 2017 года .
  60. ↑ Дарвин, Крис (9 июня 2004 г.). «Кристофер Лонге-Хиггинс». The Guardian . ISSN  0261-3077. Архивировано из оригинала 21 декабря 2016 г. Получено 27 марта 2017 г.
  61. ^ "Ноам Хомский". chomsky.info . Архивировано из оригинала 25 апреля 2017 . Получено 24 апреля 2017 .
  62. ^ "JCR Licklider | Internet Hall of Fame". internethalloffame.org . Архивировано из оригинала 28 марта 2017 г. . Получено 24 апреля 2017 г. .
  63. ^ Глейтман, Лила (январь 1990 г.). «Структурные источники значений глаголов». Language Acquisition . 1 (1): 3–55. doi :10.1207/s15327817la0101_2. S2CID  144713838.
  64. ^ Рош, Элеанор; Мервис, Кэролин Б.; Грей, Уэйн Д.; Джонсон, Дэвид М.; Бойес-Брейм, Пенни (июль 1976 г.). «Базовые объекты в естественных категориях». Когнитивная психология . 8 (3): 382–439. CiteSeerX 10.1.1.149.3392 . doi :10.1016/0010-0285(76)90013-X. S2CID  5612467. 
  65. ^ Джонсонлэрд, П. (март 1981 г.). «Ментальные модели в когнитивной науке». Cognitive Science . 4 (1): 71–115. doi :10.1016/S0364-0213(81)80005-5.
  66. ^ Gentner, Dedre (апрель 1983 г.). «Структурное картирование: теоретическая основа для аналогии». Cognitive Science . 7 (2): 155–170. doi : 10.1207/s15516709cog0702_3 . S2CID  5371492.
  67. ^ Ньюэлл, Аллен. 1990. Унифицированные теории познания. Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс. [ нужна страница ]
  68. ^ Кармилофф-Смит, Аннет (1992). За пределами модульности: перспектива развития когнитивной науки . MIT Press. ISBN 9780262111690.[ нужна страница ]
  69. ^ Марр, Д.; Поджио, Т. (1976). От понимания вычислений к пониманию нейронных цепей. Лаборатория искусственного интеллекта (отчет). Памятка по искусственному интеллекту. Массачусетский технологический институт . hdl :1721.1/5782. AIM-357.
  70. ^ Смит, Линда Б.; Телен, Эстер (1993). Динамический системный подход к разработке: приложения . MIT Press. ISBN 978-0-585-03867-4. OCLC  42854628.[ нужна страница ]
  71. ^ Рескорла, Майкл (1 января 2017 г.). Залта, Эдвард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии (ред. весна 2017 г.). Исследовательская лаборатория метафизики, Стэнфордский университет. Архивировано из оригинала 18 марта 2019 г. . Получено 27 марта 2017 г. .
  72. ^ Хаузер, Ларри. «Спор о китайской комнате». Интернет-энциклопедия философии . Архивировано из оригинала 27 апреля 2016 года . Получено 27 марта 2017 года .
  73. ^ "Fodor, Jerry | Internet Encyclopedia of Philosophy". www.iep.utm.edu . Архивировано из оригинала 17 октября 2015 г. Получено 27 марта 2017 г.
  74. ^ Лонге-Хиггинс, Кристофер (1977) [1969], «Эпистемика», в А. Буллоке и О. Сталлибрассе (ред.), Словарь современной мысли Фонтана , Лондон, Великобритания: Фонтана, стр. 209, ISBN 9780002161497
  75. ^ Голдман, Элвин И. (1978). «Эпистемика: регулятивная теория познания». Журнал философии . 75 (10): 509–23. doi :10.2307/2025838. JSTOR  2025838.
  76. ^ "Старый сервер WWW.cogsci.ed.ac.uk". Архивировано из оригинала 19 октября 2010 года . Получено 27 августа 2019 года .
  77. ^ Hardcastle, VG (1998). «Проблема связывания». В W. Bechtel & G. Graham (ред.), A Companion to Cognitive Science (стр. 555-565). Blackwell Publisher, Malden/MA, Oxford/UK.
  78. ^ Хаммель, Дж. (1999). «Проблема связывания». В: RA Wilson & FC Keil, The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences (стр. 85-86). Кембридж, Массачусетс, Лондон: The MIT Press.
  79. ^ Мальсбург, К. фон дер (1999). «Что и почему связывается: точка зрения разработчика моделей». Neuron. 24: 95-104.
  80. ^ Грей, CM и Сингер, W. (1989). «Специфические нейронные колебания в ориентационных колонках зрительной коры кошки». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 86: 1698-1702.
  81. ^ Сингер, В. (1999b). «Нейронная синхронность: универсальный код для определения отношений». Нейрон. 24: 49-65.
  82. ^ Сингер, В. и А. Лазар. (2016). «Использует ли кора головного мозга многомерную нелинейную динамику для обработки информации?» Frontiers in Computational Neuroscience.10: 99.
  83. ^ Сингер, В. (2018). «Нейронные колебания: неизбежны и полезны?» Европейский журнал нейронауки. 48: 2389-2399.
  84. ^ Maurer, H. (2021). «Когнитивная наука: Интегративные механизмы синхронизации в когнитивных нейроархитектурах современного коннекционизма». CRC Press, Boca Raton/FL, ISBN 978-1-351-04352-6. https://doi.org/10.1201/9781351043526 Архивировано 5 февраля 2023 г. в Wayback Machine
  85. ^ Maurer, H. (2016). «Интегративные механизмы синхронизации в коннекционистских когнитивных нейроархитектурах». Computational Cognitive Science. 2: 3. https://doi.org/10.1186/s40469-016-0010-8 Архивировано 5 февраля 2023 г. в Wayback Machine
  86. ^ Маркус, ГФ (2001). «Алгебраический разум. Интеграция коннекционизма и когнитивной науки». Bradford Book, The MIT Press, Кембридж, ISBN 0-262-13379-2.
  87. ^ Трейсман А. (1999). «Решения проблемы связывания: прогресс через противоречия и конвергенцию». Neuron, 1999, 24(1):105-125.
  88. ^ abc Val Danilov, Igor (17 февраля 2023 г.). «Теоретические основы общей интенциональности для нейронауки при разработке биоинженерных систем». OBM Neurobiology . 7 (1): 156. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2301156 .

Внешние ссылки