Воплощенная когнитивная наука - Embodied cognitive science

Для получения информации о подходах к когнитивной науке, которые подчеркивают воплощенный разум, см. Воплощенное познание .

Воплощенная когнитивная наука - это междисциплинарная область исследований, цель которой - объяснить механизмы, лежащие в основе интеллектуального поведения. Он состоит из трех основных методологий: целостного моделирования психологических и биологических систем, при котором разум и тело рассматриваются как единое целое; формирование общего набора общих принципов разумного поведения; и экспериментальное использование роботизированных агентов в контролируемой среде.

Авторы

Воплощенная когнитивная наука в значительной степени заимствует из воплощенной философии и смежных областей исследования когнитивной науки , психологии , нейробиологии и искусственного интеллекта . Авторы этой области включают:

В 1950 году Алан Тьюринг предположил, что машине может потребоваться человеческое тело, чтобы думать и говорить:

Также можно утверждать, что лучше всего снабдить машину лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. Этот процесс может следовать за обычным обучением ребенка. На вещи будут указывать и называть и т. Д. Опять же, я не знаю, каков правильный ответ, но я думаю, что следует попробовать оба подхода.

Традиционная когнитивная теория

Воплощенная когнитивная наука - это теория, альтернативная познанию, в которой она сводит к минимуму обращения к вычислительной теории разума в пользу большего акцента на том, как тело организма определяет, как и о чем он думает. Традиционная когнитивная теория основана в основном на манипуляциях с символами, при которых определенные входные данные подаются в блок обработки, который производит выходные данные. Эти входные данные следуют определенным правилам синтаксиса, из которых блок обработки находит семантическое значение. Таким образом, получается соответствующий результат. Например, органы чувств человека являются его устройствами ввода, а стимулы, полученные из внешней среды, передаются в нервную систему, которая служит блоком обработки. Отсюда нервная система может считывать сенсорную информацию, потому что она следует синтаксической структуре, таким образом создается вывод. Затем этот результат создает движения тела и порождает поведение и познание. Особо следует отметить, что познание запечатано в мозгу, а это означает, что умственное познание отрезано от внешнего мира и возможно только путем ввода сенсорной информации.

Воплощенный когнитивный подход

Воплощенная когнитивная наука отличается от традиционалистского подхода тем, что отрицает систему ввода-вывода. Это происходит главным образом из-за проблем, представленных аргументом гомункула , который заключил, что семантическое значение не может быть получено из символов без какой-либо внутренней интерпретации. Если какой-нибудь человечек в голове интерпретировал поступающие символы, то кто бы интерпретировал вводимые им символы? Из-за призрака бесконечного регресса традиционалистская модель стала казаться менее правдоподобной. Таким образом, воплощенная когнитивная наука стремится избежать этой проблемы, определяя познание тремя способами.

Физические атрибуты тела

Первый аспект воплощенного познания исследует роль физического тела, в частности, как его свойства влияют на его способность мыслить. В этой части делается попытка преодолеть компонент манипулирования символами, который является особенностью традиционалистской модели. Восприятие глубины, например, может быть лучше объяснено с помощью воплощенного подхода из-за абсолютной сложности действия. Восприятие глубины требует, чтобы мозг обнаруживал несопоставимые изображения сетчатки, полученные на расстоянии между двумя глазами. Кроме того, это еще больше усложняют сигналы тела и головы. Когда голова повернута в заданном направлении, объекты на переднем плане будут двигаться по отношению к объектам на заднем плане. Исходя из этого, говорится, что некоторая визуальная обработка происходит без необходимости каких-либо манипуляций с символами. Это потому, что объекты, которые кажутся движущимися на переднем плане, просто кажутся движущимися. Это наблюдение приводит к выводу, что глубина может быть воспринята без необходимости манипулирования промежуточными символами.

Более яркий пример существует при изучении слухового восприятия. Вообще говоря, чем больше расстояние между ушами, тем выше возможная острота слуха. Также важна величина плотности между ушами, поскольку сила частотной волны изменяется по мере прохождения через данную среду. Слуховая система мозга принимает во внимание эти факторы при обработке информации, но опять же без какой-либо необходимости в системе символических манипуляций. Это потому, что расстояние между ушами, например, не требует символов для его представления. Само расстояние создает необходимую возможность для большей остроты слуха. Степень плотности между ушами аналогична, поскольку это фактическая величина, которая просто создает возможность для изменения частоты. Таким образом, с учетом физических свойств тела символическая система не нужна и является бесполезной метафорой.

Роль тела в познавательном процессе

Второй аспект во многом основан на работе Джорджа Лакоффа и Марка Джонсона над концепциями. Они утверждали, что люди по возможности используют метафоры, чтобы лучше объяснить свой внешний мир. У людей также есть базовый набор концепций, из которых могут быть выведены другие концепции. Эти базовые концепции включают пространственную ориентацию, например, вверх, вниз, вперед и назад. Люди могут понять, что означают эти концепции, потому что они могут непосредственно испытать их на собственном теле. Например, поскольку человеческое движение вращается вокруг того, чтобы стоять прямо и перемещать тело вверх-вниз, у людей от природы есть эти концепции движения вверх и вниз. Лакофф и Джонсон утверждают, что это похоже на другие пространственные ориентации, такие как передняя и задняя. Как упоминалось ранее, эти базовые наборы пространственных концепций являются основой, на которой строятся другие концепции. Например, счастье и грусть сейчас воспринимаются как положительные или отрицательные соответственно. Когда кто-то говорит, что чувствует себя подавленным, на самом деле они говорят, например, что ему грустно. Таким образом, дело здесь в том, что истинное понимание этих концепций зависит от того, можно ли понять человеческое тело. Итак, аргумент гласит, что, если человеку не хватало человеческого тела, он не мог знать, что может означать «вверх» или «вниз», или как это может быть связано с эмоциональными состояниями.

[Я] представляю себе сферическое существо, живущее вне любого гравитационного поля, без знания или воображения о каком-либо другом опыте. Что может означать UP для такого существа?

Хотя это не означает, что такие существа не могут выражать эмоции другими словами, это означает, что они будут выражать эмоции иначе, чем люди. Человеческие представления о счастье и печали будут другими, потому что у людей разные тела. Таким образом, тело организма напрямую влияет на то, как он может думать, потому что он использует метафоры, связанные с его телом, в качестве основы понятий.

Взаимодействие с местной средой

Третий компонент воплощенного подхода смотрит на то, как агенты используют свое непосредственное окружение в когнитивной обработке. Это означает, что местная среда рассматривается как фактическое продолжение когнитивного процесса тела. Пример с персональным цифровым помощником (КПК) используется, чтобы лучше представить это. Вторя функционализму (философии разума) , этот пункт утверждает, что ментальные состояния индивидуализируются их ролью в гораздо более крупной системе. Таким образом, согласно этой предпосылке, информация на КПК аналогична информации, хранящейся в мозгу. Итак, если кто-то думает, что информация в мозгу представляет собой психические состояния, то из этого следует, что информация в КПК также является когнитивным состоянием. Подумайте также о роли ручки и бумаги в сложной задаче умножения. Ручка и бумага настолько вовлечены в познавательный процесс решения проблемы, что кажется смешным говорить, что они чем-то отличаются от процесса, во многом так же, как КПК используется для передачи информации, как мозг. Другой пример исследует, как люди контролируют и манипулируют своей средой, чтобы лучше выполнять когнитивные задачи. Например, оставить ключи от машины в знакомом месте, чтобы их не пропустили, или использовать ориентиры для навигации в незнакомом городе. Таким образом, люди включают аспекты своего окружения, чтобы способствовать их когнитивному функционированию.

Примеры ценности воплощенного подхода

Ценность подхода воплощения в контексте когнитивной науки, возможно, лучше всего объясняет Энди Кларк . Он заявляет, что мозг сам по себе не должен быть единственным центром научного изучения познания.

Становится все более очевидным, что в самых разных случаях отдельный мозг не должен быть единственным очагом когнитивного научного интереса. Познание - это не тот феномен, который можно успешно изучать, отодвигая на задний план роли тела, мира и действия.

Следующие примеры, используемые Кларком, лучше проиллюстрируют, как воплощенное мышление становится очевидным в научном мышлении.

Тунец

Thunnus , или тунец, долгое время сбивал с толку обычных биологов своей невероятной способностью быстро ускоряться и достигать больших скоростей. Биологическое исследование тунца показывает, что он не способен на такие подвиги. Однако ответ можно найти, если принять во внимание воплощенное состояние тунца. Тунец может воспользоваться и эксплуатировать свою местную среду, находя естественные токачтобы увеличить свою скорость. Тунец также использует для этой цели свое собственное физическое тело, используя хвостовой плавник для создания необходимых вихрей и давления, чтобы он мог ускоряться и поддерживать высокие скорости. Таким образом, голубой тунец активно использует окружающую среду для своих целей через атрибуты своего физического тела.

Роботы

Кларк использует пример прыгающего робота, созданного Райбертом и Ходжинсом, чтобы дополнительно продемонстрировать ценность парадигмы воплощения. Эти роботы представляли собой вертикальные цилиндры с одной прыгающей ногой. Задача управления поведением робота может быть сложной, потому что помимо сложности самой программы, были также механические вопросы, касающиеся того, как должна быть сконструирована ступня, чтобы она могла прыгать. Реализованный подход упрощает понимание того, что для того, чтобы этот робот функционировал, он должен иметь возможность использовать свою систему в полной мере. То есть системы робота следует рассматривать как обладающие динамическими характеристиками в отличие от традиционного представления о том, что это просто командный центр, который просто выполняет действия.

Зрение

Кларк различает два вида видения : живое и чистое. Чистое видение - это идея, которая обычно ассоциируется с классическим искусственным интеллектом , в котором видение используется для создания богатой модели мира, чтобы можно было использовать мысль и разум для полного исследования внутренней модели. Другими словами, чистое видение пассивно создает внешний воспринимаемый мир, так что способности разума можно лучше использовать интроспективно. Живое зрение, напротив, рассматривает зрение как средство, с помощью которого можно начинать действие в реальном времени. Тогда живое зрение - это скорее средство, с помощью которого получается визуальная информация, позволяющая предпринимать действия. Кларк указывает на оживление видения как на пример воплощения, потому что оно использует как биологические, так и местные сигналы окружающей среды для создания активного интеллектуального процесса. Рассмотрим пример Кларка, который пошел в аптеку, чтобы купить пленку Kodak. Мысленно знакомы с логотипом Kodak и его товарным знаком золотого цвета. Таким образом, человек использует поступающие визуальные стимулы, чтобы перемещаться по аптеке, пока не найдет фильм. Следовательно, зрение следует рассматривать не как пассивную систему, а скорее как активное устройство поиска, которое разумно использует сенсорную информацию и локальные сигналы окружающей среды для выполнения определенных действий в реальном мире.

Доступность

Этот следующий пример, вдохновленный работой американского психолога Джеймса Дж. Гибсона , подчеркивает важность сенсорной информации, связанной с действием, телесных движений и местных сигналов окружающей среды. Эти три концепции объединены концепцией аффордансов, которые представляют собой возможности действия, предоставляемые физическим миром данному агенту. Они, в свою очередь, определяются физическим телом агента, его способностями, а также общими связанными с действием свойствами локальной среды. Кларк использует пример аутфилдера в бейсболе, чтобы лучше проиллюстрировать концепцию аффорданса. Традиционные вычислительные модели утверждают, что аутфилдер, пытающийся поймать флайбол, может быть рассчитан с помощью таких переменных, как скорость бега аутфилдера и дуга бейсбольного мяча. Однако работа Гибсона показывает, что возможен более простой метод. Аутфилдер может поймать мяч до тех пор, пока он регулирует свою скорость бега так, чтобы мяч постоянно двигался по прямой в их поле зрения. Обратите внимание, что эта стратегия использует различные возможности, которые зависят от успеха аутфилдера, в том числе его физическое строение тела, среду на бейсбольном поле и сенсорную информацию, полученную аутфилдером.

Кларк указывает здесь, что последняя стратегия ловли мяча в отличие от первой имеет значительные последствия для восприятия. Подход аффорданса оказывается нелинейным, поскольку основан на спонтанных корректировках в реальном времени. Напротив, первый метод вычисления дуги мяча является линейным, поскольку он следует последовательности восприятия, расчета и выполнения действий. Таким образом, подход аффорданса бросает вызов традиционному взгляду на восприятие, выступая против идеи о необходимости вычислений и самоанализа. Вместо этого его следует заменить идеей о том, что восприятие представляет собой непрерывное равновесие регулирования действий между агентом и миром. В конце концов, Кларк прямо не утверждает, что это несомненно, но он отмечает, что подход аффорданса может удовлетворительно объяснить адаптивный ответ. Это потому, что они используют сигналы окружающей среды, ставшие возможными благодаря перцепционной информации, которая активно используется агентом в реальном времени.

Общие принципы разумного поведения

При формировании общих принципов разумного поведения Пфайфер намеревался противоречить старым принципам, заложенным в традиционном искусственном интеллекте. Самая разительная разница в том, что эти принципы применимы только к роботизированным агентам, находящимся в реальном мире, области, где традиционный искусственный интеллект показал наименьшие перспективы.

Принцип дешевой конструкции и избыточности : Пфайфер осознал, что неявные предположения, сделанные инженерами, часто существенно влияют на сложность архитектуры управления. Это понимание находит отражение в обсуждениях проблемы масштабируемости в робототехнике. Внутренняя обработка, необходимая для некоторых плохих архитектур, может расти непропорционально новым задачам, необходимым агенту.

Одна из основных причин проблем с масштабируемостью заключается в том, что объем программирования и инженерии знаний, которые приходится выполнять разработчикам роботов, очень быстро растет вместе со сложностью задач роботов. Появляется все больше свидетельств того, что предварительное программирование не может быть решением проблемы масштабируемости ... Проблема в том, что программисты вводят слишком много скрытых предположений в код робота.

Предлагаемые решения заключаются в том, чтобы агент использовал физику, присущую его среде, чтобы использовать ограничения своей ниши, и иметь морфологию агента, основанную на экономичности и принципе избыточности. Избыточность отражает стремление к исправлению ошибок сигналов за счет дублирования одинаковых каналов. Кроме того, это отражает желание использовать ассоциации между сенсорными модальностями. (См. Дополнительные методы ). С точки зрения дизайна это означает, что следует вводить избыточность не только в отношении одной сенсорной модальности, но и в отношении нескольких. Было высказано предположение, что слияние и передача знаний между модальностями может быть основой уменьшения размера чувственных данных, взятых из реального мира. Это снова решает проблему масштабируемости.

Принцип параллельных, слабосвязанных процессов : альтернатива иерархическим методам выбора знаний и действий . Этот принцип проектирования наиболее существенно отличается от цикла «Смысл-Думай-Действуй» традиционного ИИ. Поскольку он не связан с этим известным циклом, на него не влияет проблема кадра .

Принцип сенсорно-моторной координации : в идеале внутренние механизмы агента должны вызывать такие вещи, как память и принятие решений, в эмерджентной форме, а не предписывающе запрограммированы с самого начала. Такого рода вещи могут возникать, когда агент взаимодействует с окружающей средой. Девиз: создавайте меньше предположений в контроллере агента сейчас, чтобы обучение могло быть более надежным и уникальным в будущем.

Принцип экологического баланса : это больше теория, чем принцип, но его последствия широко распространены. Он утверждает, что внутренняя обработка агента не может быть усложнена, если не будет соответствующего увеличения сложности двигателей, конечностей и датчиков агента. Другими словами, дополнительная сложность, добавленная к мозгу простого робота, не приведет к заметным изменениям в его поведении. Морфология робота уже должна содержать сложность сама по себе, чтобы дать достаточно «передышки» для развития внутренней обработки.

Принцип ценности : это была архитектура, разработанная в роботе Дарвина III Джеральда Эдельмана . Он во многом опирается на коннекционизм .

Критические отзывы

Традиционалистский ответ на требование местной окружающей среды

Традиционалист может утверждать, что объекты могут использоваться для помощи в когнитивных процессах, но это не означает, что они являются частью когнитивной системы. Очки используются для помощи в визуальном процессе, но сказать, что они являются частью более крупной системы, полностью переопределить то, что подразумевается под визуальной системой. Однако сторонники воплощенного подхода могут утверждать, что если объекты в окружающей среде играют функциональную роль ментальных состояний, то сами предметы не следует причислять к ментальным состояниям.

Смотрите также

использованная литература

  1. Перейти ↑ Varela, F., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). Воплощенный разум: когнитивная наука и человеческий опыт . MIT Press.
  2. Перейти ↑ Hutchins, E. (1995). Познание в дикой природе . MIT Press.
  3. ^ NEWEN, А., Де Бруин, Л. & Gallagher, С. (ред.) (2018), Оксфорд Справочник по 4E познания . Издательство Оксфордского университета.
  4. ^ Шапиро, Л. (ред.) (2014), Справочник Рутледжа по воплощенному познанию . Рутледж Тейлор и Фрэнсис.
  5. ^ Тьюринг, Алан (октябрь 1950), «Вычислительные машины и интеллект», Mind , LIX (236): 433–460, DOI : 10.1093 / mind / LIX.236.433 , ISSN  0026-4423
  6. ^ a b c Шапиро, Ларри (март 2007 г.). «Программа воплощенного познания» (PDF) . Философия Компас . 2 (2). DOI : 10.1111 / j.1747-9991.2007.00064.x .
  7. ^ a b c Кларк, Энди (сентябрь 1999 г.). "Воплощенная когнитивная наука?" (PDF) . Тенденции в когнитивных науках . 3 (9): 345–351. DOI : 10.1016 / s1364-6613 (99) 01361-3 . PMID  10461197 . Архивировано из оригинального (PDF) 26 марта 2012 года . Проверено 27 июня 2011 года .
  8. ^ a b Пфейфер, Р., Шайер, К., Понимание интеллекта (MIT Press, 2001) ISBN  0-262-66125-X
  9. ^ Stoytchev, A. (2006). Пять основных принципов развивающей робототехники Семинар NIPS 2006 по обоснованию восприятия, знаний и познания в сенсорно-моторном опыте. Департамент компьютерных наук, Университет штата Айова
  10. ^ Konijn, Павел (2007). Летний семинар по мультисенсорным модальностям в обнаружении и идентификации редких аудиовизуальных сигналов в когнитивной науке . Проект DIRAC EU IP IST, Швейцария.

дальнейшее чтение

  • Брайтенберг, Валентино (1986). Транспортные средства: эксперименты в синтетической психологии . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  0-262-52112-1
  • Брукс, Родни А. (1999). Кембрийский интеллект: ранняя история нового ИИ . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN  0-262-52263-2
  • Эдельман, Г. Шире, чем небо (издательство Йельского университета, 2004 г.) ISBN  0-300-10229-1
  • Фаулер, К., Рубин, П.Е., Ремез, Р.Е. и Турви, М.Т. (1980). Последствия для речевого производства общей теории действия. В Б. Баттерворта (ред.), Language Production, Vol. I: Речь и разговор (стр. 373–420). Нью-Йорк: Academic Press. ISBN  0-12-147501-8
  • Леннеберг, Эрик Х. (1967). Биологические основы языка . Джон Вили и сыновья. ISBN  0-471-52626-6
  • Пфейфер Р. и Бонгард Дж. К. Как тело формирует образ нашего мышления: новый взгляд на интеллект (MIT Press, 2007). ISBN  0-262-16239-3

внешние ссылки