认知神经科学的论文 认知科学的动力学范式论文

冯•盖尔德针对80年代以后符号主义、联结主义范式所产生的困难,提出他的动力学假说(Dynamicist Hypothesis)。对于认知科学中的时间、构架、计算和表征等概念都提出了不同的解释。以下是小编为大家精心准备的:认知科学的动力学范式相关论文。内容仅供参考阅读。

认知科学的动力学范式全文如下:一.第三种竞争范式的提出

自80年代联结主义范式兴起以后,符号主义和联结主义成为认知科学的两大基本范式,由于两大范式建立在功能主义计算假设和联结主义假设之上,受到一系列质疑。随着最近十年一些有关动力系统理论文献的问世,一种新的关于认知科学的基础理论似乎在逐步形成,例如,格罗布斯(Globus 1992),罗伯特森(Robertson 1993),西伦(Thelen)和斯密斯(Smith 1994)的文章和著作希望发展一种对认知更好的动态的理解进路。特别是冯•盖尔德(van Gelder)和波特(R.Port)(1995)年出版了一本关于认知科学的动力理论的书:提出认知科学的动力学研究进路(It’s about time:An overview of the dynamical approach to cognition,Mind as motion:Explorations in the dynamics of cognition, Cambridge, MA, MIT),被作为认知科学第三种竞争范式的宣言。此书引起了较大凡响,如华盛顿大学伊莱斯密斯(C.Eliasmith)1996年发表了《第三种竞争范式:对认知的动力理论的批判性考察》,其后也有其他人的热烈讨论。

冯•盖尔德针对80年代以后符号主义、联结主义范式所产生的困难,提出他的动力学假说(Dynamicist Hypothesis)。对于认知科学中的时间、构架、计算和表征等概念都提出了不同的解释。冯•盖尔德把纽厄尔(Newell)西蒙(Simon)的计算主义假说或说物理符号系统假说:

“自然的认知系统在物理符号系统的意义上是智能的。”

相关的,期望用动态眼光理解认知的还有丘奇兰德(Churchland)和谢诺沃斯基(Sejnowski),他们(1992)把所拥护的联结主义假说表述为“突现性是以系统的某种方式依赖于低层现象的高层结果”。他们承诺“通过构架的低层神经网络的作用能达到复杂的认知效果”

“直觉过程是一种亚概念的(subconceptual)联结主义动力系统,它不接受完全的、形式化的、精确的概念层次的描述”。

“用亚概念网络把自然认知系统看作是动力神经系统是最好的理解。”

有一种假设认为,人意向性意识涌现于集群系统动力学,并由环境激发。

动力系统类包括任何随时间变化的系统,广泛用于对自然界的描述。动力论者期望勾画一类特殊的能恰当描述认知的动力系统。于是1995年冯•盖尔德给出他的动力学假说(Dynamicist Hypothesis):

“自然的认知系统是某种动力系统,而且从动力学眼光理解认知系统是最好的理解。”

动力学假说是以数学的动力系统理论为基础描述认知的,用数学中的状态空间(state space)、吸引子(attractor)、轨迹(trajectory)、确定性混沌(deterministic chaos)等概念来解释与环境相互作用的认知主体(智能体)的内在认知过程。用微分方程组来表达处在状态空间的认知主体(智能体)的认知轨迹。换句话说,认知是作为认知主体所有可能的思想和行为构成的多维空间被描述的,特别是通过在一定环境下和一定的内部压力下的认知主体的思想轨迹来详尽考察认知的。认知主体(智能体)的思想和行为都受微分方程的支配。系统中的变量是不断进化的,系统服从于非线性微分方程,一般来讲是复杂的,是确定的。

二.认知科学的几个动力系统模型

这些模型虽然不仅仅是动力学假设的应用实例,但被动力论的倡导者看作他们的范式的担当者。

1.循环原动力行为模型(Cyclical Motor Behavior Model)

罗伯特森(1990)曾用动力学进路对CM(新生婴儿的自发的原动力行为中的循环)做了大致勾画。罗伯特森采集了大量的关于新生婴儿呈现的自发的原动力行为的数据。由于这些经验数据的有效性,这个动力系统模型CM是少有的几个能够充当动力系统模型的。而且许多人认为,这是一种可定量化的生理学行为的一种非隐喻的动力描述,恐怕较临床心理学的研究结果更能让人欣然接受。

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罗伯特森后来过滤了观察状态空间,获得了带有少数自由度的一个理想的动力模型,似乎能够模拟CM的随机过程。但基于后来的研究,罗伯特森只能得出结论说是“我对CM的生物学基质清楚地知道的很少”。结果,至今还没有完美的动力系统模型。

因此罗伯特森说:“我们距离建立一种使状态变量和参数与生理学和环境因素有清楚对应的关于CM的动力系统模型的目标,还有相当长的路要走”。

2.嗅觉球状模型(Olfactory Bulb Model)

斯卡德(Skarde)和弗里曼(Freeman)1987年的论文“为了了解世界大脑是如何制造混沌的”大致勾勒了这个模型并进行了一定程度的实验,这是一个基于嗅的神经过程的考察,借助复杂动力系统理论描述感受器官的神经系统的各种复杂状态、包括描述混沌神经元活动及其有规律的轨迹而提出的精致模型。盖尔德和格罗布斯、巴顿(Bardon)纽曼(Newman)等都承认它可以作为动力系统模型。

3.动力振动理论模型(Motivational Oscillatory Theory)

动力振动理论(MOT)是一个关于循环的动力系统的模型。是冯•盖尔德(1995)推荐作为动力论假说范例的一个简化的动力系统模型,它是由……提出的。

但是这个系统最大的问题就是如何正确选择系统的参数。因为对于动力系统而言,是对初值敏感的,“改变动力系统的一个参数就改变了它的整个动力学” (van Gelder,1995,p.357)。

4.语言认知的动力学模型

5.关于意识的动力学模型

……

三.动力学认知范式对表征的理解

表征是认知科学最核心的概念之一。表征包括对象表征、问题表征和知识表征等,还有内隐表征和外显表征,人的表征和机器表征,总之,表征被认为是人类对自身和对外部世界表达式的媒介,特别是,知识表征是推理的前提。在计算主义框架下,知识表征是有效计算的媒介,是使计算机世界的信息沟通以及与人的世界的信息沟通成为可能的媒介。在我们今天普遍流行的认知科学范式中最重要的就是表征与计算问题,无论是作为“一种替代物”,“一组本体论承诺”,还是“一种媒介”(韦格曼(M.Wageman,1996)),抑或一种“被构造出来的作为另一对象的替代物而存在的符号”(刘西瑞,2004),大家都默认着一个假定,“没有表征就没有人类认知”。

动力论的认知范式与其他范式的一个重要区别是对表征的不同理解。符号主义模型是以符号表征为基础的。联结主义的表征是以网络中的并行式表征或局部符号表征(Globus 1992,Thelen and Smith 1994;van Gelder 1993,1995)为基础的。但动力论的认知范式则宣称,一个动力模型应当是“无表征的”。

在对联结主义范式的批判中,格洛布斯指出,“表征的过程实际上是在简化网络中的(符号的)计算过程。”在真实的网络中是无表征的,它们是变化的;是借助化学变化的自组织过程,因此谈论表征是没有意义的(Globus 1992,p.302),类似的,van Gelder认为“表征概念对于理解认知是不充分的一种诡辩式的东西(sophisticated)(van Gelder,1993,p.6). Thelen and Smith 宣称“我们根本不去建立什么表征” (Thelen and Smith 1994,p.338)!动力主义者认为,对于恰当解释认知,表征是完全不必要的。

实际上,布鲁克斯(R.Brooks)就宣称,将建造一种完全自动的、能动的行为者(创造物),它们与人类共存于世界上,并被人类认可是有自己权利的智能存在。创造物在它的动力环境中必须以随机应变的方式恰当处理问题。它们应有多种目标,能适应环境,也能利用偶发环境。布鲁克斯的方案是把复杂系统分解为部分来建造,再连接到复杂系统中。他所设计的机器人,是靠控制不同的层次直接与环境作用,因此他宣称“根本不需要表征”(1991)。

因此,也有人攻击动力论范式,拒斥表征无非是对行为主义规划的不成功表达的一种强烈暗示。说它是“无表征的”,不如说它是“在某种类型的非计算的动力系统中存在状态空间演化的”。

四.对认知科学的动力学范式的批判性考察

动力系统理论对认知行为的连续性提供了随时间变化的自然主义的说明。这是其他范式不能说明的,其他范式一般来讲是忽略时间概念的。但人类大脑与环境之间是随时有信息交流的,而且是处在不断变化的,暂态的连续的认知是随时间变化的。

动力系统理论的优势是对认知的描述是多元的,是一种经验可检验的理论,可以对描述认知系统的微分方程进行分析修正,也可以用已知的技术去解这些方程,比起其他理论,它是一种定量的分析,是理解认知的一种确定性的观点。另一优势是动力系统的描述可以展示人类行为复杂的,混沌的特性。动力论者认为,如此对认知的分析描述,应当是已经找到了替代认知科学中的符号主义、联结主义的新范式。果真如此吗

但是前面讨论的一些模型外,至今有多少是成功的模型?

对于表征的理解受到质疑.

如何保证动力系统的各变量和参数的恰当选择?系统的稳定性和可靠性问题。

认知的动力系统虽然不是一种隐喻性的,而是一种定量的分析,但对于定量性描述的因素的选择基于什么原则?

动力学理论是否构成同符合主义、联结主义具有同样竞争力的第三种范式?

它是对于认知的最有潜力和生命力的新范式?

……

  

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