신경철학

Neurophilosophy

신경철학 또는 신경과학 철학은 신경과학과 철학에 대한 학문 간 연구로 전통적으로 정신철학으로 분류된 논쟁에 대한 신경과학 연구의 관련성을 탐구합니다.신경과학의 철학은 과학철학의 개념적 엄격함과 방법을 사용하여 신경과학적인 방법과 결과를 명확히 하려고 시도한다.

특정 문제

다음은 신경과학 철학에 중요한 특정 이슈의 목록입니다.

  • "정신과 [1]뇌 연구의 간접성"
  • "뇌 [2]처리의 계산적 또는 표현적 분석"
  • "심리학과 신경과학의 [3]관계"
  • 사고방식 모듈화[2]
  • 신경과학에서 [4]적절한 설명은 무엇입니까?
  • "인지 [5]기능의 위치"

마음과 뇌 연구의 간접성

신경과학적 발견의 중심인 많은 방법과 기술은 데이터의 해석을 제한할 수 있는 가정에 의존합니다.신경과학의 철학자들은 기능적 자기공명영상 [6][7]사용, 인지신경심리학에서의 해리,[8][9] 단일 단위 기록,[10] 컴퓨터 [11]신경과학에서의 그러한 가정을 논의해 왔다.다음은 신경과학에서 사용되는 방법에 대한 현재의 많은 논쟁과 논쟁에 대한 기술이다.

fMRI

많은 fMRI 연구는 "기능의 [12]국소화"라는 가정에 크게 의존한다(기능 전문화와 동일).

기능의 국소화는 많은 인지 기능이 특정 뇌 영역에 국소화될 수 있다는 것을 의미한다.기능적 위치 파악의 좋은 예는 운동 [13]피질에 대한 연구로부터 나온 것이다.운동 피질에는 다른 근육 그룹을 제어하는 다른 세포 그룹이 있는 것 같습니다.

많은 신경과학 철학자들은 fMRI가 이러한 가정에 너무 많이 의존하고 있다고 비판한다.마이클 앤더슨은 감산법 fMRI가 인지 [14]과정에 중요한 많은 뇌 정보를 놓치고 있다고 지적한다.감산 fMRI는 과제 활성화와 대조군 활성화 사이의 차이만 보여주지만, 대조군에서 활성화된 많은 뇌 영역은 분명히 과제에도 중요하다.

fMRI 거부

일부 철학자는 함수의 국부화 개념을 완전히 거부하며, 따라서 fMRI 연구가 심각하게 [15]잘못되었다고 생각합니다.이 철학자들은 두뇌 처리가 전체적으로 작용하고 뇌의 많은 부분이 대부분의 인지적 작업을 처리하는 데 관여한다고 주장한다.기능 국재화에 대한 그들의 반대를 이해하는 한 가지 방법은 라디오 수리공 사고 [16]실험입니다.이 사고 실험에서는 라디오 수리공이 라디오를 열고 튜브를 뜯어냅니다.라디오가 크게 휘파람을 불기 시작하고 라디오 수리공이 휘파람 방지 튜브를 찢은 것이 틀림없다고 선언합니다.라디오에는 휘핑크림 방지 튜브가 없으며 라디오 수리공이 기능을 교란시켰습니다.이 비판은 원래 신경심리학적 뇌병변 실험에서 사용된 논리를 대상으로 했지만, 이 비판은 여전히 신경 이미징에 적용할 수 있다.이러한 고려사항들은 신경영상 [17]논리학의 순환성에 대한 반 오든과 파프의 비판과 유사하다.그들에 따르면, 신경영상학자들은 인지 성분 파셀화 이론이 올바르고 이 성분들이 피드포워드 모듈로 깨끗하게 분할된다고 가정한다.이러한 가정들은 뇌의 국부화에 대한 그들의 추론을 정당화하기 위해 필요하다.연구자가 인지 이론의 정확성에 대한 증거로 뇌 영역 활성화의 외관을 사용한다면 논리는 순환적이다.

역추론

fMRI 연구 내에서 다른 문제 있는 방법론적 가정은[18] 역추론의 사용이다 역추론은 뇌 영역의 활성화가 주어진 인지 과정의 존재를 추론하는 데 사용되는 것이다.폴드랙은 이 추론의 강도는 주어진 작업이 주어진 인지 과정을 사용할 가능성과 그 인지 과정이 주어진 뇌 활성화 패턴의 가능성에 결정적으로 달려있다고 지적한다.즉, 역추론의 강도는 뇌 영역 활성화의 선택성과 함께 사용된 과제의 선택성에 기초한다.

뉴욕타임스에 실린 2011년 기사는 역추론을 잘못 [19]사용했다는 비판을 받고 있다.이 연구에서 참가자들은 아이폰의 사진을 보여주었고 연구원들은 인슐라의 활성화를 측정했다.연구원들은 사랑의 감정의 증거로 인슐라 활성화를 받아들였고 사람들이 아이폰을 사랑한다는 결론을 내렸다.비평가들은 삽시간에 인슐라가 매우 선별적인 피질 조각이 아니기 때문에 역추론에 순응하지 않는다고 지적했다.

그 Neuropsychologist 맥스 Coltheart 역 추론은 한 단계 더 나아 가고 neuroimagers에 신경 촬영법 심리적 theory[20]Coltheart는 뇌 영상 데이터는 이론과 이론과 일치하지 않는 일관성을 위한 인스턴스를 입증의 부담이 걸린다 통보해 하나의 인스턴스를 도전하게 그 문제들이 걸렸다..

Roskies는 Coltheart의 초인지적 위치가 그의 도전을 이길 [21]수 없게 만든다고 주장한다.Coltheart는 인지 상태의 구현이 그 인지 상태의 기능과 관련이 없다고 주장하기 때문에, Coltheart가 요구하는 방식으로 심리 이론에 대해 논평할 수 있는 신경 영상 데이터를 찾는 것은 불가능하다.신경 영상 데이터는 항상 구현의 낮은 수준으로 밀려나고 선택적으로 하나 또는 다른 인지 이론을 결정할 수 없습니다.

2006년 기사에서 리처드 헨슨은 전방 추론이 심리적 수준에서 기능의 [22]해리를 추론하는데 사용될 수 있다고 제안한다.그는 두 뇌 영역의 두 작업 유형 간에 교차 활성화가 있고 상호 통제 영역의 활성화에 변화가 없을 때 이러한 추론이 이루어질 수 있다고 제안한다.

순수 삽입

언급할 [23]가치가 있는 마지막 가정은 fMRI에 순수하게 삽입된다는 가정이다.순수 삽입의 가정은 하나의 인지 과정이 나머지 기능의 영향을 미치지 않고 다른 일련의 인지 과정에 삽입될 수 있다는 가정이다.예를 들어, 뇌의 읽기 이해 영역을 찾고자 하는 경우, 참가자들에게 단어가 제시되는 동안 그리고 그들이 단어가 아닌 단어(예: "Floob")가 제시되는 동안 스캔할 수 있다.그 결과 나타나는 뇌 패턴의 차이가 독해와 관련된 뇌의 영역을 나타낸다고 추론할 경우, 이러한 변화는 과제 난이도의 변화나 과제 간의 차등 모집을 반영하지 않는다고 가정합니다.순수 삽입이라는 용어는 Donders에 의해 반응 시간 방법에 대한 비판으로 만들어졌습니다.

정지상태 기능-접속성 MRI

최근, 연구원들은 휴식 상태 기능 연결 [24]MRI라고 불리는 새로운 기능 영상 기술을 사용하기 시작했다.피험자의 뇌는 피험자가 스캐너에 멍하니 앉아 있는 동안 스캔된다.연구진은 피실험자가 정지해 있는 동안 대담한 패턴의 자연스러운 변동을 관찰함으로써 어떤 뇌 부위가 함께 활성화되는지 알 수 있다.나중에, 그들은 기능적으로 연결된 뇌 영역의 지도를 만들기 위해 공분산 패턴을 사용할 수 있다.

functional-connectivity라는 이름은 데이터가 공변동만을 나타내기 때문에 다소 오해의 소지가 있습니다.그럼에도 불구하고, 이것은 뇌 전체의 큰 네트워크를 연구하기 위한 강력한 방법이다.

기능 접속에 관한 방법론적 문제

해결해야 할 몇 가지 중요한 방법론적 문제가 있습니다.첫째, 네트워크의 뇌 영역을 정의하기 위해 사용될 수 있는 여러 가지 가능한 뇌 매핑이 있습니다.결과는 선택된 뇌 부위에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

두 번째로, 어떤 수학적 기술이 이러한 뇌 영역을 특징짓는 데 가장 적합할까요?

관심 있는 뇌 부위는 복셀의 크기에 의해 다소 제약을 받습니다.Rs-fcMRI는 몇 밀리미터 입방체에 불과한 복셀을 사용하기 때문에 뇌 영역을 더 큰 규모로 정의해야 한다.네트워크 분석에 일반적으로 적용되는 통계 방법 중 두 가지가 단일 복셀 공간 척도로 작동할 수 있지만 그래프 이론 방법은 노드가 정의되는 방식에 매우 민감합니다.

뇌 영역은 세포 구조, 연결성 또는 생리학적 척도에 따라 나눌 수 있습니다.또는 "이론적으로 중립적인" 접근 방식을 사용하여 피질을 임의의 크기의 파티션으로 임의로 분할할 수 있습니다.

앞서 설명한 바와 같이 뇌 영역이 정의되면 네트워크 분석에는 몇 가지 방법이 있습니다.시드 기반 분석은 사전 정의된 시드 영역에서 시작하여 해당 영역에 기능적으로 연결된 모든 영역을 찾습니다.Wig 등: 그 결과 네트워크 구조가 식별된 영역의 상호 연결성 또는 시드 영역 이외의 영역과의 관계에 관한 정보를 제공하지 않는다는 점에 유의하십시오.

또 다른 접근방식은 독립 구성요소 분석(ICA)을 사용하여 시공간 구성요소 지도를 작성하는 것이며, 구성요소는 관심 정보를 전달하는 구성요소와 소음으로 인한 구성요소로 분류된다.가발 등ICA 하에서는 기능적인 뇌 영역 공동체의 추론이 어렵다는 것을 다시 한번 경고한다.ICA는 또한 데이터에 [25]직교성을 부과하는 문제가 있다.

그래프 이론은 지역 간의 공분산을 특징짓기 위해 행렬을 사용하고, 그런 다음 네트워크 맵으로 변환됩니다.그래프 이론 분석의 문제는 네트워크 매핑이 선험적 뇌 영역과 연결성(노드와 가장자리)에 의해 크게 영향을 받는다는 것입니다.이로 인해 연구자는 자신의 선입견에 따라 체리 따기 영역과 연관성에 대한 위험에 처하게 된다.그러나 그래프 이론 분석은 노드 간에 쌍별 관계를 제공하는 유일한 방법이기 때문에 여전히 매우 가치 있는 것으로 간주됩니다.

ICA는 상당히 원칙적인 방법이라는 장점이 있지만, 뇌의 네트워크 연결을 더 잘 이해하기 위해서는 두 가지 방법을 모두 사용하는 것이 중요한 것으로 보입니다.뭄포드 외이러한 문제를 피하고 유전자 공생 네트워크의 분석에서 채택한 통계 기법을 사용하여 쌍별 관계를 결정할 수 있는 원칙적인 접근법을 사용하기를 희망했다.

인지신경심리학에서의 해리

인지신경심리학은 뇌손상환자를 연구하고 기초적인 인지구조를 추론하기 위해 선택적 장애의 패턴을 사용한다.인지 기능 간의 해리는 이러한 기능이 독립적이라는 증거로 간주된다.이론가들은 이러한 [26]추론을 정당화하기 위해 필요한 몇 가지 핵심 가정을 확인했습니다. 1) 기능적 모듈성 - 정신은 기능적으로 분리된 인지 모듈로 구성됩니다.2)해부학적 모듈성 - 뇌는 기능적으로 분리된 모듈로 구성됩니다.이 가정은 기능적 현지화의 가정과 매우 유사합니다.이러한 가정은 뇌 활성화의 확산 패턴에 의해 구현되는 분리 가능한 인지 모듈을 가질 수 있기 때문에 기능 모듈화의 가정과는 다르다.3) 보편성 - 기능 및 해부학적 모듈화의 기본 구성은 모든 정상인에게 동일합니다.이 가정은 사례 연구 사례에서 모집단으로 추정하는 해리에 기초한 기능 조직에 대한 주장을 하려면 필요하다. 4) 투명성/감산성 - 정신은 뇌 손상 후 상당한 재구성을 겪지 않는다.시스템 전체의 구조를 크게 변경하지 않고 기능 모듈을 1개 분리할 수 있습니다.이 가정은 건강한 사람들의 인지 구조에 대한 추론을 하기 위해 뇌 손상을 입은 환자들을 사용하는 것을 정당화하기 위해 필요하다.

인지신경심리학에는 연관성, 단일해리, [27]이중해리의 세 가지 주요 증거가 있다.연관 추론은 특정 결손이 동시에 발생할 가능성이 높다는 것을 관찰한다.예를 들어, 뇌손상에 따른 추상적인 단어 이해와 구체적인 단어 이해에 모두 결함이 있는 경우가 많다.연관 연구는 가장 약한 형태의 증거로 간주되는데, 그 이유는 그 결과가 하나의 인지 [28]체계에 손상이 아닌 인접한 뇌 영역에 대한 손상에 의해 설명될 수 있기 때문이다.단일 해리 추론은 하나의 인지 능력이 보호되는 반면 다른 인지 능력은 뇌 손상 후에 손상될 수 있다는 것을 관찰합니다.이 패턴은 a) 두 과제가 서로 다른 인지 시스템을 사용한다는 것을 나타낸다. b) 두 과제가 동일한 시스템을 점유하고 손상된 과제가 예비 과제보다 더 적은 인지 자원을 필요로 하는 예비 과제에서 다운스트림이다.인지신경심리학의 "골드 스탠더드"는 이중 해리이다.이중 해리는 뇌 손상이 환자 1에서 작업 A를 손상시키지만 작업 B를, 뇌 손상이 환자 2에서 작업 A를 손상시키지만 작업 B를 손상시킬 때 발생합니다.이중 해리의 한 사례가 과제 수행에서 분리된 인지 모듈을 추론하기에 충분한 증거라고 가정한다.

많은 이론가들은 인지신경심리학이 이중 해리에 의존한다고 비판한다.널리 인용된 한 연구에서, Joula와 Plunkett은 단일 [29]모듈의 무작위 병변을 통해 이중 해리 행동 패턴이 발생할 수 있다는 것을 증명하기 위해 모델 연결주의 시스템을 사용했습니다.그들은 단어를 발음하도록 훈련된 다층 연결주의 시스템을 만들었다.그들은 시스템에서 노드 및 연결의 무작위 파괴를 반복적으로 시뮬레이션하고 결과 성능을 산란도에 플롯했다.그 결과 불규칙 명사 발음이 부족하고 경우에 따라서는 규칙 동사 발음이 부족하며, 불규칙 명사 발음이 부족했다.이러한 결과는 이중 해리의 단일 인스턴스가 다중 [30]시스템에 대한 추론을 정당화하기에 불충분하다는 것을 나타냅니다.

헌장은 이중 해리 논리에 [31]결함이 있을 수 있는 이론적 사례를 제공한다.과제 A와 과제 B의 두 가지 작업이 거의 모든 동일한 시스템을 사용하지만 상호 배타적인 모듈 각각이 다를 경우, 이러한 두 모듈의 선택적 병변은 A와 B가 다른 시스템을 사용한다는 것을 나타낼 수 있습니다.Charter는 땅콩에 알레르기가 있지만 새우가 아닌 사람과 땅콩이 아닌 새우에 알레르기가 있는 사람의 예를 사용합니다.그는 이중 해리 논리가 땅콩과 새우가 다른 계통에 의해 소화된다고 추론하게 한다고 주장한다.John Dunn은 이중 [32]해리에 대한 또 다른 반대 의견을 제시한다.그는 진정한 적자의 존재를 증명하는 것은 쉽지만, 다른 기능이 진정으로 남아있다는 것을 보여주는 것은 어렵다고 주장한다.데이터가 더 많이 축적되면 결과 값은 효과 크기 0으로 수렴되지만 항상 0보다 큰 양의 값이 0보다 더 큰 통계적 검정력을 가집니다.따라서 주어진 이중 해리가 실제로 존재한다고 완전히 확신하는 것은 불가능하다.

한편, Alphonso Caramaza는 인지신경심리학에서 [33]집단 연구의 사용을 거부하는 원칙적인 이유를 제시했습니다.뇌손상환자에 대한 연구는 개인의 행동이 특징지어 증거로 사용되는 단일 사례 연구 또는 동일한 결손을 보이는 환자 그룹이 그들의 행동을 특성화하고 평균화하는 그룹 연구의 형태를 취할 수 있다.환자 데이터 집합을 함께 그룹화하는 것을 정당화하기 위해, 연구자는 그룹이 균질하고 모든 이론적으로 의미 있는 방식으로 그들의 행동이 동등하다는 것을 알아야 합니다.뇌손상 환자의 경우, 이것은 그룹의 모든 개인의 행동 패턴을 분석해야만 달성할 수 있다.따라서 Caramaza에 따르면, 모든 그룹 연구는 단일 사례 연구 세트와 동등하거나 이론적으로 정당하지 않다.Newcombe와 Marshall은 몇몇 사례들이 있고, 그룹 연구는 여전히 인지 신경심리학 [34]연구에서 유용한 발견적 연구로 작용할 수 있다고 지적했다.

싱글 유닛 녹음

신경과학에서는 일반적으로 정보가 [35]뉴런의 발화 패턴에 의해 뇌에서 암호화된다는 것을 이해한다.신경 코드를 둘러싼 많은 철학적 질문들은 아래에서 논의되는 표현과 계산에 관한 질문들과 관련이 있다.뉴런이 평균 발화율을 통해 정보를 나타내는지 또는 시간 역학으로 표현되는 정보가 있는지 여부를 포함한 다른 방법론적인 질문들이 있다.뉴런이 개별적으로 또는 집단으로 정보를 나타내는지에 대한 비슷한 질문들이 있다.

계산신경과학

컴퓨터 신경과학을 둘러싼 많은 철학적인 논쟁은 설명으로서의 시뮬레이션과 모델링의 역할을 포함한다.칼 크레이버는 특히 그러한 해석에 대해 목소리를 [36]높여왔다.존스와 사랑은 정신이나 신경 considerations[37]에릭 Winsberg에 의해 이 모델 매개 변수 제한하지 않았어 특히 중대한 기사 베이 시안 행동 모델링을 목표로 한 과학에서 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션의 역할 일반적으로 썼습니다, 그러나 그의 성격 묘사 계산 neu에 적용할 수 있다고 썼다.roscence를 클릭합니다.[38]

뇌의 계산과 표현

계산적 심리 이론은 1960년대 인지 혁명 이후 신경 과학에 널리 퍼져 왔다.이 섹션은 컴퓨터 신경과학의 역사적 개요에서 시작하여 분야 내의 다양한 경쟁 이론과 논쟁에 대해 논의합니다.

이력 개요

컴퓨터 신경과학은 1930년대와 1940년대에 두 그룹의 [citation needed]연구자들과 함께 시작되었다.첫 번째 그룹은 Alan Turing,[39] Alonzo Church, John von Neumann으로 구성되었고 그들은 컴퓨터 기계와 컴퓨터 과학의 수학적 기초를 개발하기 위해 일하고 있었다.이 연구는 소위 튜링 기계와 기초 계산 가능성 이론을 공식화한 처치-튜링 논문의 이론적 발전으로 절정에 달했다.두 번째 그룹은 최초의 인공 신경망을 개발하기 위해 일하던 워렌 맥컬록과 월터 피츠로 구성되었다.맥컬록과 피츠는 뉴런이 인지력을 설명할 수 있는 논리적 미적분을 구현하는데 사용될 수 있다는 가설을 세운 최초의 사람이다.그들은 [40]계산을 할 수 있는 논리 게이트를 개발하기 위해 장난감 뉴런을 사용했다.그러나 이러한 발전은 1950년대와 1960년대 중반까지 심리학과 신경과학에 영향을 미치지 못했다.행동주의는 다양한 분야의 새로운 발전이 행동주의 이론을 인지 이론으로 뒤집은 1950년대까지 심리를 지배해 왔다.인지 혁명의 시작부터, 계산 이론은 이론적 발전에 주요한 역할을 했다.민스키와 맥카시의 인공지능 연구, 뉴엘과 사이먼의 컴퓨터 시뮬레이션, 노암 촘스키의 언어학 정보 이론의 중요성은 모두 계산적 [41]가정에 크게 의존했다.1960년대 초에 힐러리 퍼트남은 뇌가 튜링 기계를 인스턴스화하는 기계 기능주의에 찬성했다.이때까지 컴퓨터 이론은 심리학과 신경과학에 확고히 고정되었다.1980년대 중반까지, 한 무리의 연구자들이 다양한 작업을 수행하도록 훈련될 수 있는 다층 피드포워드 아날로그 신경망을 사용하기 시작했다.Sejnowski, Rosenberg, Rumelhart, McCleland와 같은 연구자들의 연구는 연결주의로 분류되었고,[42] 그 이후로 그 규율은 계속되었다.Paul과 Patricia Churchland는 연결주의 이론의 개념을 사용하여 그들의 "상태 공간 의미론"을 발전시켰다.연결주의는 또한 포도르, 필리신, 핑커와 같은 연구원들에 의해 비난 받았다.연결주의자들과 고전주의자들 사이의 긴장은 오늘날에도 여전히 논의되고 있다.

표현

컴퓨터 이론이 매력적인 이유 중 하나는 컴퓨터가 의미 있는 출력을 제공하기 위해 표현을 조작할 수 있는 능력을 가지고 있기 때문입니다.디지털 컴퓨터는 이 위키피디아 페이지와 같은 내용을 나타내기 위해 1과 0의 문자열을 사용합니다.대부분의 인지과학자들은 우리의 뇌가 뉴런의 발화 패턴으로 전달되는 어떤 형태의 표현 코드를 사용한다고 가정한다.계산 계정은 우리의 뇌가 우리의 일상 [43]경험을 구성하는 지각, 생각, 감정, 그리고 행동을 어떻게 운반하고 조작하는지를 설명하는 쉬운 방법을 제공하는 것처럼 보인다.대부분의 이론가들은 표현이 인식의 중요한 부분이라고 주장하지만, 그 표현의 정확한 성격은 매우 논쟁적이다.두 가지 주요 주장은 상징적 표현의 옹호자와 연상적 표현의 옹호자로부터 나온다.

상징적 대표자료는 포도르와 핑커에 의해 옹호된 것으로 유명하다.상징적 표현은 물체가 기호로 표현되고 구성 구조에 대한 감각인 규칙 지배된 조작을 통해 처리되는 것을 의미한다.상징적 표현이 표현의 구조에 민감하다는 점이 그 호소력의 주요 부분이다.포더는 생각을 생산하기 위해 언어를 구문적으로 조작하는 것과 같은 방식으로 정신적 표현을 조작하는 사고 언어 가설을 제안했다.Fodor에 따르면, 사고 가설의 언어는 언어와 [44]생각 모두에서 보이는 체계성과 생산성을 설명한다.

연관주의 표현은 대부분 연결주의 시스템과 함께 설명된다.연결주의 시스템에서 표현은 시스템의 모든 노드 및 연결 가중치에 걸쳐 분포되어 하위 [45]기호라고 한다.연결주의 시스템은 상징적인 시스템을 구현할 수 있다는 것을 주목할 필요가 있다.분산 병렬 처리가 상징적인 처리보다 인지 기능에 더 나은 기반을 제공한다는 것을 암시하는 신경망의 몇 가지 중요한 측면이 있다.첫째, 이러한 시스템에 대한 영감은 생물학적 관련성을 나타내는 뇌 자체에서 비롯되었다.둘째, 이러한 시스템은 콘텐츠 주소 지정 가능 메모리를 저장할 수 있으며, 이는 기호 시스템의 메모리 검색보다 훨씬 효율적입니다.셋째, 신경망은 손상에 대한 탄력성이 있는 반면, 작은 손상이라도 상징적인 시스템을 무력화시킬 수 있습니다.마지막으로, 새로운 자극을 처리할 때 부드러운 제약과 일반화는 그물이 상징적인 시스템보다 더 유연하게 행동할 수 있게 한다.

Churchlands는 국가 공간의 관점에서 연결주의 체제에서의 표현을 묘사했다.시스템의 내용은 n차원 벡터에 의해 표현되며, 여기서 n = 시스템의 노드 수 및 벡터의 방향은 노드의 활성화 패턴에 의해 결정된다.포더는 두 개의 다른 연결주의 체제가 동일한 [46]내용을 가질 수 없다는 이유로 이 표현 방식을 거부했다.연결주의 시스템에 대한 추가적인 수학적 분석은 유사한 내용을 포함할 수 있는 연결주의 시스템을 그래픽으로 매핑하여 [47]내용을 표현하는데 중요한 노드의 클러스터를 밝힐 수 있다는 것을 완화시켰다.Churchlands에게 불행하게도, 주 공간 벡터 비교는 이러한 유형의 분석에 따를 수 없었다.최근 Nicholas Shea는 클러스터 분석을 통해 개발된 개념을 채택한 연결주의 시스템 내 콘텐츠에 대한 자신의 계정을 제공하고 있습니다.

계산 뷰

기능주의 정신철학의 일종인 계산주의는 뇌가 일종의 컴퓨터라는 위치에 전념하지만, 컴퓨터가 된다는 것은 무엇을 의미할까요?계산의 정의는 컴퓨터라고 부를 수 있는 개체의 수를 제한할 수 있도록 충분히 좁혀야 합니다.예를 들어 위와 기상 시스템이 계산에 관여할 수 있을 만큼 충분히 넓은 정의를 갖는 것은 문제가 있어 보일 수 있다.그러나 모든 다양한 계산 시스템이 컴퓨팅할 수 있도록 충분히 넓은 정의도 필요합니다.예를 들어, 계산의 정의가 기호 표현의 구문 조작으로 제한된다면, 대부분의 연결주의 시스템은 계산을 [48]할 수 없을 것이다.Rick Grush는 시뮬레이션을 위한 도구로서의 계산과 인지 신경과학의 [49]이론적 입장으로서의 계산을 구분합니다.전자의 경우 컴퓨팅 모델링을 할 수 있는 것은 모두 컴퓨팅으로 간주됩니다.후자의 경우, 뇌는 유체 역학 시스템이나 행성 궤도와 같은 시스템과는 다른 컴퓨팅 기능입니다.컴퓨터 정의의 과제는 두 가지 감각을 구별하는 것입니다.

또는, 일부 이론가들은 이론적 이유로 좁거나 넓은 정의를 받아들이기로 선택한다.범컴퓨팅주의는 모든 것이 컴퓨팅이라고 말할 수 있는 위치입니다.이러한 관점은 Piccinini에 의해 그러한 정의가 설명적 가치를 [50]빼앗길 정도로 계산을 하찮게 만든다는 이유로 비판되어 왔다.

계산의 가장 간단한 정의는 계산 기술이 물리적 설명에 매핑될 수 있을 때 시스템이 계산 중이라고 말할 수 있다는 것입니다.이것은 계산의 매우 광범위한 정의이며 결국 범컴퓨팅주의의 한 형태를 지지하게 된다.Putnam과 Searle은 종종 이 견해에 대해 인정받으며 연산은 관찰자와 관련이 있다고 주장한다.즉, 시스템을 컴퓨팅으로 간주하고 싶다면 컴퓨팅이라고 할 수 있습니다.Piccinini는 이러한 관점에서 모든 것이 컴퓨팅일 뿐만 아니라 모든 것이 무한히 많은 [51]방식으로 컴퓨팅되고 있다고 지적합니다.주어진 시스템에 무한대의 계산 기술을 적용할 수 있기 때문에 시스템은 무한대의 태스크를 계산하게 됩니다.

계산의 가장 일반적인 관점은 계산의 의미적 계정이다.시맨틱 어프로치는 시스템이 시맨틱 콘텐츠로 표현을 조작해야 한다는 제약조건을 추가하여 매핑에 접근할 때 계산의 유사한 개념을 사용합니다.Churchlands의 연결주의 시스템과 Fodor의 상징적 시스템 모두 이 계산 개념을 사용한다는 이전의 표현 논의에서 주목하십시오.사실, 포더는 "표현 없이는 계산은 없다"[52]고 말한 것으로 유명하다.계산 상태는 넓은 의미의 콘텐츠에 대한 외부화된 호소(즉,[53] 외부 세계의 객체) 또는 좁은 의미의 콘텐츠에 대한 내부주의 호소(시스템의 특성에 의해 정의되는 콘텐츠)에 의해 개별화될 수 있다.표현의 내용을 수정하기 위해서는 시스템에 포함된 정보에 호소할 필요가 있는 경우가 많습니다.Grush는 의미론적 설명에 [49]대한 비판을 제공한다.그는 그것이 시스템에 의한 대표성을 입증하기 위해 시스템의 정보 내용에 호소한다고 지적한다.그는 커피잔의 열전도율, 커피를 따르고 나서의 시간 등의 정보를 포함하는 시스템의 예로 커피잔을 사용하지만, 너무 평범해서 어떤 의미로도 계산할 수 없습니다.의미 계산학자들은 시스템의 진화 역사에 호소함으로써 이러한 비판에서 벗어나려고 합니다.이것은 생물학적 설명이라고 불린다.그루쉬는 그의 발을 예로 들며, 그의 발은 그가 먹은 음식의 양을 계산하지 않을 것이라고 말했다. 왜냐하면 그들의 발 구조는 그 목적을 위해 진화적으로 선택되지 않았기 때문이다.그루쉬가 생화학에 대한 호소에 대해 사고 실험으로 대답한다.번개가 어딘가의 늪에 부딪혀서 당신의 모습을 그대로 만든다고 상상해 보세요.생물학적 설명에 따르면, 이 늪은 표현적인 내용을 할당하는 것을 정당화하는 진화적 역사가 없기 때문에 계산을 할 수 없을 것이다.물리적으로 동일한 두 구조물에 대해 하나는 컴퓨팅이고 다른 하나는 컴퓨팅이라고 할 수 있다는 생각은 어떤 물리학자에게도 방해가 되지 않을 것입니다.

계산을 위한 구문적 또는 구조적 계정도 있습니다.이 계정들은 대표성에 의존할 필요가 없다.그러나 구조와 표현 모두를 컴퓨터 매핑의 제약으로 사용할 수 있습니다.샤그리르는 구조적인 설명을 지지하는 신경과학의 철학자들을 식별한다.그에 따르면, Fodor와 Pylyshyn은 그들의 계산 이론에 구문적 제약을 필요로 한다.이것은 그들이 체계성을 이유로 연결주의 시스템을 거부하는 것과 일치한다.그는 또한 2008년 논문을 인용하면서 Piccinini를 구조주의자로 지목했다. "문자열의 속성과 (가능성이 있는) 내부 상태에 따라 숫자 입력 문자열에서 숫자 출력 문자열의 생성"[54]Piccinini는 의심할 여지 없이 구조주의 관점을 지지하지만, 그는 계산의 기계적인 설명은 구문이나 [53]표현에 대한 언급을 피한다고 주장한다.Piccinini는 Shagrir가 존중하지 않는 계산의 통사적 설명과 구조적인 설명 사이에 차이가 있다고 생각할 수 있다.

그의 기계적 계산의 관점에서, 피치니니는 기능 메커니즘이 차량의 다른 부분 간의 차이에 민감한 방식으로 차량을 처리하므로 일반적으로 계산한다고 말할 수 있다고 주장한다.그는 이러한 차량이 중간 독립적이어서 물리적 구현에 관계없이 매핑 기능이 동일할 것이라고 주장한다.컴퓨팅 시스템은 차량 구조에 따라 구별할 수 있으며, 기계적 관점에서 계산 오류를 설명할 수 있다.

동적 시스템 이론은 인식의 계산적 설명에 대한 대안으로 제시된다.이 이론들은 완전히 반컴퓨터적이고 반대표적이다.동적 시스템은 수학 방정식에 따라 시간이 지남에 따라 변화하는 시스템으로 정의됩니다.동적 시스템 이론은 인간의 인지능력이 같은 의미에서 동적 모델이라고 주장합니다. 계산학자들은 인간의 [55]정신이 컴퓨터라고 주장합니다.동적 시스템 이론에 대한 일반적인 반대 의견은 동적 시스템이 계산 가능하고 따라서 계산주의의 하위 집합이라는 것입니다.Van Gelder는 컴퓨터가 되는 것과 계산 가능한 것 사이에는 큰 차이가 있다고 재빨리 지적합니다.동적 모델을 통합할 수 있을 정도로 컴퓨팅의 정의를 넓히는 것은 범컴퓨팅주의를 효과적으로 수용하게 될 것입니다.

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메모들

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레퍼런스

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추가 정보

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