Thần kinh học – Wikipedia

Posted on by lordneo

Triết học thần kinh hay triết học về thần kinh học là nghiên cứu liên ngành về khoa học thần kinh và triết học khám phá sự liên quan của nghiên cứu khoa học thần kinh đối với các luận điểm truyền thống được coi là triết học của tâm trí. Các triết lý của khoa học thần kinh cố gắng làm rõ các phương pháp và kết quả khoa học thần kinh bằng cách sử dụng sự chặt chẽ về khái niệm và phương pháp triết học của khoa học.

Các vấn đề cụ thể [ chỉnh sửa ]

Dưới đây là danh sách các vấn đề cụ thể quan trọng đối với triết học về khoa học thần kinh:

  • "Tính gián tiếp của các nghiên cứu về trí tuệ và não bộ" [1]
  • "Phân tích tính toán hoặc biểu diễn của quá trình xử lý não" [2]
  • "Mối quan hệ giữa các yêu cầu tâm lý và khoa học thần kinh" [3]
  • Sự mô tả của tâm trí [2]
  • Khoa học thần kinh? [4]
  • "Vị trí của chức năng nhận thức" [5]

Sự gián tiếp của các nghiên cứu về tâm trí và não bộ [ chỉnh sửa ]

Nhiều phương pháp và kỹ thuật tập trung vào khám phá khoa học thần kinh dựa trên các giả định điều đó có thể hạn chế việc giải thích dữ liệu. Các nhà triết học về khoa học thần kinh đã thảo luận về các giả định như vậy trong việc sử dụng hình ảnh cộng hưởng từ chức năng, [6][7] trong phân tích thần kinh nhận thức, [8][9] ghi lại đơn vị hiện tại, [10] và các nghiên cứu về thần kinh học tính toán. và tranh luận về các phương pháp được sử dụng trong khoa học thần kinh.

fMRI [ chỉnh sửa ]

Nhiều nghiên cứu fMRI phụ thuộc rất nhiều vào giả định "nội địa hóa chức năng" [12] (giống như chuyên môn hóa chức năng). Nội địa hóa chức năng có nghĩa là nhiều chức năng nhận thức có thể được định vị vào các vùng não cụ thể. Một ví dụ điển hình về nội địa hóa chức năng xuất phát từ các nghiên cứu về vỏ não vận động. [13] Dường như có các nhóm tế bào khác nhau trong vỏ não vận động chịu trách nhiệm kiểm soát các nhóm cơ khác nhau. Nhiều nhà triết học về khoa học thần kinh chỉ trích fMRI vì đã phụ thuộc quá nhiều vào giả định này. Michael Anderson chỉ ra rằng phương pháp trừ fMRI bỏ lỡ rất nhiều thông tin về não rất quan trọng đối với các quá trình nhận thức. [14] Phép trừ fMRI chỉ cho thấy sự khác biệt giữa kích hoạt tác vụ và kích hoạt điều khiển, nhưng nhiều vùng não được kích hoạt trong điều khiển rõ ràng là quan trọng cho các nhiệm vụ là tốt.

Một số nhà triết học hoàn toàn bác bỏ bất kỳ khái niệm nào về nội địa hóa chức năng và do đó tin rằng các nghiên cứu của fMRI bị sai lầm sâu sắc. [15] tổng thể trong thần kinh học và phần mô-đun dưới đây). Một cách để hiểu sự phản đối của họ đối với ý tưởng nội địa hóa chức năng là thí nghiệm sửa chữa vô tuyến của người đàn ông. [16] Trong thí nghiệm suy nghĩ này, một người sửa chữa vô tuyến mở ra một chiếc radio và xé toạc một ống. Chiếc radio bắt đầu huýt sáo lớn và người sửa chữa đài phát thanh tuyên bố rằng anh ta phải xé ống chống còi. Không có ống chống còi trong đài và người sửa chữa vô tuyến có chức năng gây nhiễu có hiệu lực. Lời chỉ trích này ban đầu được nhắm vào logic được sử dụng bởi các thí nghiệm tổn thương não thần kinh, nhưng lời chỉ trích vẫn được áp dụng cho hình ảnh thần kinh. Những cân nhắc này tương tự như sự phê phán về tính tuần hoàn của Van Orden và Paap trong logic hình ảnh thần kinh. Những giả định này là cần thiết để biện minh cho suy luận của họ về nội địa hóa não. Logic là hình tròn nếu nhà nghiên cứu sau đó sử dụng sự xuất hiện của kích hoạt vùng não làm bằng chứng về tính đúng đắn của các lý thuyết nhận thức của họ.

Một giả định phương pháp có vấn đề khác trong nghiên cứu fMRI là việc sử dụng suy luận ngược [18] Suy luận ngược là khi kích hoạt một vùng não được sử dụng để suy ra sự hiện diện của một quá trình nhận thức nhất định. Poldrack chỉ ra rằng sức mạnh của suy luận này phụ thuộc rất nhiều vào khả năng một nhiệm vụ nhất định sử dụng một quá trình nhận thức nhất định và khả năng mô hình kích hoạt não đó đưa ra quá trình nhận thức đó. Nói cách khác, sức mạnh của suy luận ngược dựa trên tính chọn lọc của nhiệm vụ được sử dụng cũng như tính chọn lọc của kích hoạt vùng não. Một bài báo năm 2011 được xuất bản vào thời NY đã bị chỉ trích nặng nề vì lạm dụng suy luận ngược. [19] Trong nghiên cứu, những người tham gia đã cho thấy hình ảnh về iPhone của họ và các nhà nghiên cứu đã đo kích hoạt insula. Các nghiên cứu đã lấy kích hoạt insula làm bằng chứng về cảm giác của tình yêu và kết luận rằng mọi người yêu thích iPhone của họ. Các nhà phê bình đã nhanh chóng chỉ ra rằng insula không phải là một mảnh vỏ não rất chọn lọc, và do đó không thể chấp nhận suy luận ngược.

Nhà thần kinh học Max Coltheart đưa các vấn đề với suy luận ngược lại một bước nữa và thách thức các nhà thần kinh học đưa ra một trường hợp trong đó thần kinh học đã thông báo lý thuyết tâm lý học [20] Coltheart chịu trách nhiệm chứng minh dữ liệu là một ví dụ với một lý thuyết nhưng không phù hợp với lý thuyết khác. Roskies duy trì rằng vị trí siêu nhận thức của Coltheart khiến cho thách thức của anh ta không thể vượt qua được. [21] Vì Coltheart duy trì rằng việc thực hiện trạng thái nhận thức không ảnh hưởng đến chức năng của trạng thái nhận thức đó, nên không thể tìm thấy dữ liệu thần kinh có thể nhận xét được. về các lý thuyết tâm lý theo cách Coltheart yêu cầu. Dữ liệu thần kinh sẽ luôn được chuyển xuống cấp độ thực hiện thấp hơn và không thể xác định có chọn lọc một hoặc một lý thuyết nhận thức khác. Trong một bài báo năm 2006, Richard Henson cho rằng suy luận về phía trước có thể được sử dụng để suy ra sự phân ly chức năng ở cấp độ tâm lý. [22] Ông cho rằng những loại suy luận này có thể được thực hiện khi có sự kích hoạt chéo giữa hai loại nhiệm vụ ở hai vùng não và không có thay đổi trong kích hoạt trong một khu vực kiểm soát lẫn nhau.

Một giả định cuối cùng đáng được đề cập là giả định về việc chèn thuần túy trong fMRI. Ví dụ: nếu bạn muốn tìm khu vực đọc hiểu của bộ não, bạn có thể quét những người tham gia trong khi họ được trình bày bằng một từ và trong khi họ được trình bày bằng một từ không (ví dụ: "Floob"). Nếu bạn suy luận rằng sự khác biệt kết quả trong mô hình não đại diện cho các vùng của não liên quan đến việc đọc hiểu, bạn đã cho rằng những thay đổi này không phản ánh những thay đổi về độ khó của nhiệm vụ hoặc tuyển dụng khác biệt giữa các nhiệm vụ. Thuật ngữ chèn thuần túy được đặt ra bởi Donders như một sự chỉ trích về phương pháp thời gian phản ứng.

Gần đây, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu sử dụng một kỹ thuật hình ảnh chức năng mới gọi là MRI kết nối chức năng trạng thái nghỉ. [24] Bộ não của các đối tượng được quét trong khi đối tượng nằm im trong máy quét. Bằng cách xem xét các dao động tự nhiên trong mẫu in đậm trong khi đối tượng ở trạng thái nghỉ, các nhà nghiên cứu có thể thấy vùng não nào cùng thay đổi khi kích hoạt cùng nhau. Họ có thể sử dụng các mô hình hiệp phương sai để xây dựng bản đồ của các vùng não liên kết chức năng. Tên "kết nối chức năng" có phần gây hiểu nhầm vì dữ liệu chỉ biểu thị đồng biến. Tuy nhiên, đây là một phương pháp mạnh mẽ để nghiên cứu các mạng lớn trong toàn bộ não. Có một vài vấn đề phương pháp luận quan trọng cần được giải quyết. Thứ nhất, có nhiều ánh xạ não có thể khác nhau có thể được sử dụng để xác định vùng não cho mạng. Các kết quả có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào vùng não được chọn. Thứ hai, những kỹ thuật toán học nào là tốt nhất để mô tả các vùng não này?

Vùng não quan tâm có phần bị hạn chế bởi kích thước của các voxels. Rs-fcMRI sử dụng các voxels có kích thước vài milimet để các vùng não sẽ phải được xác định ở quy mô lớn hơn. Hai trong số các phương pháp thống kê thường được áp dụng để phân tích mạng có thể hoạt động trên thang đo không gian voxel duy nhất, nhưng phương pháp lý thuyết đồ thị cực kỳ nhạy cảm với cách xác định các nút. Vùng não có thể được phân chia theo kiến ​​trúc tế bào của họ, theo kết nối của họ, hoặc theo các biện pháp sinh lý. Ngoài ra, bạn có thể thực hiện một cách tiếp cận trung tính về lý thuyết và chia ngẫu nhiên vỏ não thành các phân vùng có kích thước bạn chọn. Như đã đề cập trước đó, có một số cách tiếp cận để phân tích mạng một khi các vùng não của bạn đã được xác định. Phân tích dựa trên hạt giống bắt đầu với một khu vực hạt giống được xác định trước và tìm thấy tất cả các khu vực được kết nối chức năng với khu vực đó. Tóc giả và cộng sự. lưu ý rằng cấu trúc mạng kết quả sẽ không cung cấp bất kỳ thông tin nào liên quan đến sự kết nối giữa các khu vực được xác định hoặc mối quan hệ của các khu vực đó với các khu vực khác ngoài khu vực hạt giống. Một cách tiếp cận khác là sử dụng phân tích thành phần độc lập để tạo ra các bản đồ thành phần không gian và các thành phần được sắp xếp theo các thành phần mang thông tin quan tâm và các thành phần gây ra bởi tiếng ồn. Tóc giả et al. một lần nữa cảnh báo rằng suy luận của các cộng đồng vùng não chức năng là khó khăn theo ICA. ICA cũng có vấn đề áp đặt tính trực giao trên dữ liệu. [25] Lý thuyết đồ thị sử dụng ma trận để mô tả hiệp phương sai giữa các vùng sau đó được chuyển thành bản đồ mạng. Vấn đề với phân tích lý thuyết đồ thị là ánh xạ mạng bị ảnh hưởng nặng nề bởi vùng não và kết nối (nút và cạnh), do đó, nhà nghiên cứu có nguy cơ đối với các vùng chọn anh đào và kết nối theo lý thuyết của riêng họ. Tuy nhiên, phân tích lý thuyết đồ thị là vô cùng có giá trị vì nó là phương pháp duy nhất mang lại mối quan hệ cặp đôi giữa các nút. ICA có thêm lợi thế là một phương pháp khá nguyên tắc. Dường như sử dụng cả hai phương pháp sẽ rất quan trọng trong việc khám phá khả năng kết nối mạng của não. Mumford và cộng sự. hy vọng tránh được những vấn đề này và sử dụng một phương pháp nguyên tắc có thể xác định mối quan hệ cặp đôi bằng cách sử dụng một kỹ thuật thống kê được áp dụng từ phân tích các mạng lưới biểu hiện gen.

Sự phân ly trong khoa học thần kinh nhận thức [ chỉnh sửa ]

Thần kinh học nhận thức nghiên cứu bệnh nhân bị tổn thương não và sử dụng mô hình suy giảm chọn lọc để đưa ra kết luận về cấu trúc nhận thức cơ bản. Sự phân ly giữa các chức năng nhận thức được coi là bằng chứng cho thấy các chức năng này là độc lập. Các nhà lý thuyết đã xác định một số giả định chính cần thiết để biện minh cho những suy luận này: [26]
1) Mô đun chức năng – tâm trí được tổ chức thành các mô đun nhận thức riêng biệt về mặt chức năng.
2). Mô-đun giải phẫu – bộ não được tổ chức thành các mô-đun riêng biệt về chức năng. Giả định này rất giống với giả định về nội địa hóa chức năng. Những giả định này khác với giả định về mô đun chức năng, bởi vì có thể có các mô đun nhận thức riêng biệt được thực hiện bằng các mô hình kích hoạt não khuếch tán.
3) Tính quốc tế – Tổ chức cơ bản của mô đun chức năng và giải phẫu là giống nhau cho tất cả mọi người bình thường. Giả định này là cần thiết nếu chúng ta đưa ra bất kỳ tuyên bố nào về tổ chức chức năng dựa trên sự phân ly ngoại suy từ trường hợp nghiên cứu trường hợp đến dân số.
4) Tính minh bạch / Phép trừ – tâm trí không trải qua sự tái tổ chức đáng kể sau tổn thương não. Có thể loại bỏ một mô-đun chức năng mà không làm thay đổi đáng kể cấu trúc tổng thể của hệ thống. Giả định này là cần thiết để biện minh cho việc sử dụng các bệnh nhân bị tổn thương não để đưa ra những suy luận về kiến ​​trúc nhận thức của những người khỏe mạnh.

Có ba loại bằng chứng chính trong khoa học thần kinh nhận thức: liên kết, phân ly đơn và phân ly kép. [27] Suy luận của hiệp hội quan sát rằng những thiếu sót nhất định có thể xảy ra. Ví dụ, có nhiều trường hợp có thâm hụt cả về cách hiểu từ trừu tượng và cụ thể sau tổn thương não. Các nghiên cứu của hiệp hội được coi là dạng bằng chứng yếu nhất, bởi vì các kết quả có thể được tính bằng thiệt hại cho các vùng não lân cận và không gây tổn hại cho một hệ thống nhận thức duy nhất. [28] Suy luận phân ly duy nhất quan sát rằng một khoa có thể được tha tổn thương sau tổn thương não. Mẫu này chỉ ra rằng a) hai nhiệm vụ sử dụng các hệ thống nhận thức khác nhau b) hai nhiệm vụ chiếm cùng một hệ thống và nhiệm vụ bị hư hỏng nằm ở phía dưới từ nhiệm vụ được tha hoặc c) rằng nhiệm vụ được yêu cầu ít tài nguyên nhận thức hơn nhiệm vụ bị hư hỏng. "Tiêu chuẩn vàng" cho khoa học thần kinh nhận thức là sự phân ly kép. Sự phân ly kép xảy ra khi tổn thương não làm suy yếu nhiệm vụ A ở Bệnh nhân1 nhưng lại hủy bỏ nhiệm vụ B và tổn thương não xảy ra trong nhiệm vụ A ở Bệnh nhân 2 nhưng lại làm hỏng nhiệm vụ B. Giả sử rằng một trường hợp phân ly kép là bằng chứng đủ để suy ra các mô đun nhận thức riêng biệt khi thực hiện các nhiệm vụ.

Nhiều nhà lý thuyết chỉ trích khoa học thần kinh nhận thức vì sự phụ thuộc của nó vào sự phân ly kép. Trong một nghiên cứu được trích dẫn rộng rãi, Joula và Plunkett đã sử dụng một hệ thống kết nối mô hình để chứng minh rằng các mô hình hành vi phân ly kép có thể xảy ra thông qua các tổn thương ngẫu nhiên của một mô-đun duy nhất. [29] Họ đã tạo ra một hệ thống kết nối đa lớp được đào tạo để phát âm các từ. Họ liên tục mô phỏng sự phá hủy ngẫu nhiên các nút và kết nối trong hệ thống và vẽ đồ thị hiệu suất trên một biểu đồ phân tán. Kết quả cho thấy những thiếu sót trong cách phát âm danh từ bất quy tắc với phát âm động từ thường xuyên trong một số trường hợp và thiếu sót trong phát âm động từ thông thường với phát âm danh từ không đều. Những kết quả này cho thấy một trường hợp phân ly kép là không đủ để chứng minh suy luận cho nhiều hệ thống. [30]

Điều lệ đưa ra một trường hợp lý thuyết trong đó logic phân ly kép có thể bị lỗi. [31] Nếu hai nhiệm vụ, nhiệm vụ A và nhiệm vụ B, sử dụng hầu hết tất cả các hệ thống giống nhau nhưng khác nhau bởi một mô-đun loại trừ lẫn nhau, sau đó tổn thương chọn lọc của hai mô-đun đó dường như cho thấy A và B sử dụng các hệ thống khác nhau. Charter sử dụng ví dụ về người bị dị ứng với đậu phộng nhưng không phải tôm và người bị dị ứng với tôm và không phải đậu phộng. Ông lập luận rằng logic phân ly kép dẫn người ta suy ra rằng đậu phộng và tôm được tiêu hóa bởi các hệ thống khác nhau. John Dunn đưa ra một sự phản đối khác đối với sự phân ly kép. [32] Ông tuyên bố rằng thật dễ dàng để chứng minh sự tồn tại của thâm hụt thực sự nhưng khó cho thấy rằng một chức năng khác thực sự được tha. Khi nhiều dữ liệu được tích lũy, giá trị kết quả của bạn sẽ hội tụ ở kích thước hiệu ứng bằng 0, nhưng sẽ luôn có một giá trị dương lớn hơn 0 có công suất thống kê nhiều hơn 0. Do đó, không thể hoàn toàn tin tưởng rằng một sự phân ly kép nhất định thực sự tồn tại.

Ở một lưu ý khác, Alphonso Caramazza đã đưa ra một lý do nguyên tắc cho việc từ chối sử dụng các nghiên cứu nhóm trong khoa tâm lý học nhận thức. [33] Các nghiên cứu về bệnh nhân bị tổn thương não có thể ở dạng một nghiên cứu trường hợp duy nhất được đặc trưng và được sử dụng làm bằng chứng, hoặc nghiên cứu nhóm, trong đó một nhóm bệnh nhân có cùng mức thâm hụt có hành vi của họ được đặc trưng và tính trung bình. Để biện minh cho việc nhóm một tập hợp dữ liệu bệnh nhân lại với nhau, nhà nghiên cứu phải biết rằng nhóm đó là đồng nhất, rằng hành vi của họ là tương đương theo mọi cách có ý nghĩa về mặt lý thuyết. Ở những bệnh nhân bị tổn thương não, điều này chỉ có thể được thực hiện một posteriori bằng cách phân tích các mô hình hành vi của tất cả các cá nhân trong nhóm. Do đó, theo Caramazza, bất kỳ nghiên cứu nhóm nào cũng tương đương với một tập hợp các nghiên cứu trường hợp duy nhất hoặc về mặt lý thuyết là không chính đáng. Newcombe và Marshall chỉ ra rằng có một số trường hợp (họ sử dụng hội chứng Geschwind làm ví dụ) và các nghiên cứu nhóm vẫn có thể đóng vai trò là một heuristic hữu ích trong các nghiên cứu về tâm thần kinh nhận thức. [34]

Bản ghi đơn vị ]

Người ta thường hiểu trong khoa học thần kinh rằng thông tin được mã hóa trong não bởi các mô hình nơ-ron kích hoạt. [35] Nhiều câu hỏi triết học xung quanh mã thần kinh có liên quan đến câu hỏi về biểu diễn và tính toán được thảo luận dưới đây . Có những câu hỏi khác về phương pháp luận bao gồm liệu tế bào thần kinh thể hiện thông tin thông qua tốc độ bắn trung bình hay liệu có thông tin nào được biểu thị bằng động lực học thời gian hay không. Có những câu hỏi tương tự về việc tế bào thần kinh đại diện cho thông tin cá nhân hay dân số.

Khoa học thần kinh tính toán [ chỉnh sửa ]

Nhiều tranh cãi triết học xung quanh khoa học thần kinh tính toán liên quan đến vai trò mô phỏng và mô hình hóa. Carl Craver đặc biệt lên tiếng về những diễn giải như vậy. [36] Jones và Love đã viết một bài báo đặc biệt quan trọng nhắm vào mô hình hành vi của Bayes mà không hạn chế các tham số mô hình bằng các cân nhắc về tâm lý hoặc thần kinh mô hình hóa và mô phỏng trong khoa học nói chung, nhưng đặc tính của ông có thể áp dụng cho khoa học thần kinh tính toán. [38]

Tính toán và biểu diễn trong não [ chỉnh sửa ]

Lý thuyết tính toán của tâm trí đã được phổ biến rộng rãi trong khoa học thần kinh kể từ cuộc cách mạng nhận thức vào những năm 1960 Phần này sẽ bắt đầu với một tổng quan lịch sử về khoa học thần kinh tính toán và sau đó thảo luận về các lý thuyết và tranh cãi khác nhau trong lĩnh vực này.

Tổng quan về lịch sử [ chỉnh sửa ]

Khoa học thần kinh tính toán bắt đầu vào những năm 1930 và 1940 với hai nhóm các nhà nghiên cứu. [ Nhóm đầu tiên bao gồm Alan Turing, Alonzo Church và John von Neumann, những người đang làm việc để phát triển máy tính và nền tảng toán học của khoa học máy tính. [39] Công việc này đạt đến đỉnh cao trong sự phát triển lý thuyết của cái gọi là máy Turing và Church Church Luận án Turing, trong đó chính thức hóa toán học dựa trên lý thuyết tính toán. Nhóm thứ hai bao gồm Warren McCulloch và Walter Pitts, những người đang làm việc để phát triển mạng lưới thần kinh nhân tạo đầu tiên. McCulloch và Pitts là những người đầu tiên đưa ra giả thuyết rằng các tế bào thần kinh có thể được sử dụng để thực hiện một phép tính logic có thể giải thích nhận thức. Họ đã sử dụng các nơ-ron đồ chơi của mình để phát triển các cổng logic có thể tính toán. [40] Tuy nhiên, những phát triển này đã thất bại trong ngành khoa học tâm lý và khoa học thần kinh cho đến giữa thập niên 1950 và 1960.
Chủ nghĩa hành vi đã chi phối tâm lý học cho đến những năm 1950 khi những phát triển mới trong nhiều lĩnh vực đã đảo ngược lý thuyết hành vi theo hướng có lợi cho một lý thuyết nhận thức. Từ khi bắt đầu cuộc cách mạng nhận thức, lý thuyết tính toán đóng vai trò chính trong sự phát triển lý thuyết. Minsky và McCarthy làm việc trong trí tuệ nhân tạo, mô phỏng máy tính của Newell và Simon, và việc nhập lý thuyết thông tin vào ngôn ngữ học của Noam Chomsky đều phụ thuộc rất nhiều vào các giả định tính toán. [41] Vào đầu những năm 1960, Hilary Putnam đã tranh luận về chức năng của máy móc. bộ não khởi tạo máy Turing. Đến thời điểm này, các lý thuyết tính toán đã được cố định vững chắc trong tâm lý học và khoa học thần kinh.
Vào giữa những năm 1980, một nhóm các nhà nghiên cứu bắt đầu sử dụng các mạng thần kinh tương tự chuyển tiếp thức ăn đa lớp có thể được đào tạo để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Công trình của các nhà nghiên cứu như Sejnowski, Rosenberg, Rumelhart và McClelland được gắn nhãn là kết nối, và kỷ luật đã được tiếp tục kể từ đó. [42] Tư duy kết nối được Paul và Patricia Churchland chấp nhận khi họ phát triển "ngữ nghĩa không gian nhà nước". từ lý thuyết kết nối. Kết nối cũng bị lên án bởi các nhà nghiên cứu như Fodor, Pylyshyn và Pinker. Sự căng thẳng giữa những người kết nối và những người theo chủ nghĩa cổ điển vẫn đang được tranh luận ngày hôm nay.

Đại diện [ chỉnh sửa ]

Một trong những lý do khiến các lý thuyết tính toán hấp dẫn là máy tính có khả năng điều khiển các biểu diễn để cho đầu ra có ý nghĩa. Máy tính kỹ thuật số sử dụng các chuỗi 1 và 0 để thể hiện nội dung như trang Wikipedia này. Hầu hết các nhà khoa học nhận thức đều cho rằng bộ não của chúng ta sử dụng một số dạng mã đại diện được mang theo trong các mô hình nơ-ron bắn ra. Các tài khoản tính toán dường như cung cấp một cách dễ dàng để giải thích cách bộ não của chúng ta vận hành và điều khiển các nhận thức, suy nghĩ, cảm xúc và hành động tạo nên trải nghiệm hàng ngày của chúng ta. [43] bản chất của đại diện đó là tranh luận cao. Hai lập luận chính đến từ những người ủng hộ các biểu tượng tượng trưng và những người ủng hộ các đại diện của hiệp hội.

Các tài khoản đại diện mang tính biểu tượng đã được Fodor và Pinker nổi tiếng vô địch. Biểu diễn tượng trưng có nghĩa là các đối tượng được biểu thị bằng các ký hiệu và được xử lý thông qua các thao tác chi phối quy tắc là cảm giác đối với cấu trúc cấu thành. Việc đại diện mang tính biểu tượng nhạy cảm với cấu trúc của các đại diện là một phần chính của sự hấp dẫn của nó. Fodor đã đề xuất Giả thuyết Ngôn ngữ Tư tưởng trong đó các biểu hiện tinh thần bị thao túng giống như cách ngôn ngữ bị thao túng về mặt cú pháp để tạo ra suy nghĩ. Theo Fodor, ngôn ngữ của giả thuyết tư tưởng giải thích tính hệ thống và năng suất được thấy trong cả ngôn ngữ và tư tưởng. [44]

Các đại diện của PGS thường được mô tả với các hệ thống kết nối. Trong các hệ thống kết nối, các biểu diễn được phân phối trên tất cả các nút và trọng lượng kết nối của hệ thống và do đó được gọi là biểu tượng phụ. [45] Điều đáng chú ý là một hệ thống kết nối có khả năng thực hiện một hệ thống biểu tượng. Có một số khía cạnh quan trọng của mạng lưới thần kinh cho thấy rằng xử lý song song phân tán cung cấp cơ sở tốt hơn cho các chức năng nhận thức so với xử lý biểu tượng. Thứ nhất, nguồn cảm hứng cho các hệ thống này đến từ chính bộ não cho thấy sự liên quan sinh học. Thứ hai, các hệ thống này có khả năng lưu trữ bộ nhớ địa chỉ nội dung, hiệu quả hơn nhiều so với tìm kiếm bộ nhớ trong các hệ thống biểu tượng. Thứ ba, mạng lưới thần kinh có khả năng phục hồi thiệt hại trong khi thiệt hại nhỏ có thể vô hiệu hóa một hệ thống biểu tượng. Cuối cùng, các ràng buộc mềm và khái quát hóa khi xử lý các kích thích mới lạ cho phép các lưới hoạt động linh hoạt hơn các hệ thống biểu tượng.

Churchlands đã mô tả đại diện trong một hệ thống kết nối về mặt không gian nhà nước. Nội dung của hệ thống được biểu thị bằng một vectơ n chiều trong đó n = số nút trong hệ thống và hướng của vectơ được xác định bởi mô hình kích hoạt của các nút. Fodor đã từ chối phương pháp biểu diễn này với lý do hai hệ thống kết nối khác nhau không thể có cùng một nội dung. [46] Phân tích toán học tiếp theo của hệ thống kết nối đã giải tỏa rằng các hệ thống kết nối có thể chứa nội dung tương tự có thể được ánh xạ bằng biểu đồ rất quan trọng để đại diện cho nội dung. [47] Thật không may cho Churchlands, so sánh vectơ không gian nhà nước không phù hợp với kiểu phân tích này. Gần đây, Nicholas Shea đã cung cấp tài khoản của riêng mình cho nội dung trong các hệ thống kết nối sử dụng các khái niệm được phát triển thông qua phân tích cụm.

Quan điểm về tính toán [ chỉnh sửa ]

Khoa học thần kinh tính toán được cam kết cho vị trí mà bộ não là một loại máy tính, nhưng nó có nghĩa gì là một máy tính? Định nghĩa của một tính toán phải đủ hẹp để chúng ta giới hạn số lượng đối tượng có thể được gọi là máy tính. Ví dụ, có vẻ như có vấn đề khi có một định nghĩa đủ rộng để cho phép dạ dày và hệ thống thời tiết tham gia vào các tính toán. Tuy nhiên, cũng cần phải có một định nghĩa đủ rộng để cho phép tất cả các hệ thống tính toán rộng lớn tính toán. Ví dụ, nếu định nghĩa tính toán bị giới hạn trong thao tác cú pháp của các biểu diễn tượng trưng, ​​thì hầu hết các hệ thống kết nối sẽ không thể tính toán được. [48] Rick Grush phân biệt giữa tính toán như một công cụ mô phỏng và tính toán như một lập trường lý thuyết trong khoa học thần kinh nhận thức [49] Đối với trước đây, bất cứ điều gì có thể được mô hình hóa tính toán đều được tính là điện toán. Trong trường hợp thứ hai, bộ não là một chức năng tính toán khác biệt với các hệ thống như hệ thống động lực chất lỏng và quỹ đạo hành tinh trong vấn đề này. Thách thức cho bất kỳ định nghĩa tính toán là giữ cho hai giác quan khác biệt.

Ngoài ra, một số nhà lý thuyết chọn chấp nhận một định nghĩa hẹp hoặc rộng vì lý do lý thuyết. Pancomputismism là vị trí mà tất cả mọi thứ có thể nói để tính toán. Quan điểm này đã bị Piccinini chỉ trích với lý do định nghĩa như vậy làm cho tính toán trở nên tầm thường đến mức bị cướp đi giá trị giải thích của nó. [50]

Định nghĩa đơn giản nhất về tính toán là một hệ thống có thể nói là tính toán khi một mô tả tính toán có thể được ánh xạ lên mô tả vật lý. Đây là một định nghĩa cực kỳ rộng về tính toán và cuối cùng nó chứng thực một hình thức của chủ nghĩa tụy. Putnam và Searle, những người thường được ghi nhận với quan điểm này, cho rằng tính toán có liên quan đến người quan sát. Nói cách khác, nếu bạn muốn xem một hệ thống là điện toán thì bạn có thể nói rằng đó là điện toán. Piccinini chỉ ra rằng, theo quan điểm này, không chỉ mọi thứ là điện toán, mà cả mọi thứ đều là điện toán theo một số cách không xác định. [51] Vì có thể áp dụng một số lượng mô tả tính toán không xác định cho một hệ thống nhất định, hệ thống kết thúc lên tính toán một số lượng không xác định của các nhiệm vụ.

Quan điểm phổ biến nhất về tính toán là tài khoản ngữ nghĩa của tính toán. Các cách tiếp cận ngữ nghĩa sử dụng một khái niệm tương tự về tính toán khi các cách tiếp cận ánh xạ với ràng buộc được thêm vào mà hệ thống phải thao tác với các biểu diễn có nội dung ngữ nghĩa. Lưu ý từ các cuộc thảo luận trước đây về đại diện rằng cả hệ thống kết nối của Churchlands và hệ thống biểu tượng của Fodor đều sử dụng khái niệm tính toán này. Trên thực tế, Fodor nổi tiếng là "Không tính toán mà không đại diện". [52] Các trạng thái tính toán có thể được phân chia bằng một kháng cáo bên ngoài đối với nội dung theo nghĩa rộng (ví dụ như đối tượng trong thế giới bên ngoài) nội dung ý nghĩa (nội dung được xác định bởi các thuộc tính của hệ thống). [53] Để sửa nội dung của đại diện, thường cần phải kháng cáo thông tin có trong hệ thống.
Grush cung cấp một lời chỉ trích về tài khoản ngữ nghĩa. [49] Ông chỉ ra rằng sự hấp dẫn đối với nội dung thông tin của một hệ thống để chứng minh sự đại diện của hệ thống. Anh ta sử dụng cốc cà phê của mình như một ví dụ về một hệ thống chứa thông tin, chẳng hạn như độ dẫn nhiệt của cốc cà phê và thời gian kể từ khi cà phê được rót, nhưng quá trần tục để tính toán theo bất kỳ ý nghĩa mạnh mẽ nào. Các nhà tính toán ngữ nghĩa cố gắng thoát khỏi sự chỉ trích này bằng cách kêu gọi lịch sử tiến hóa của hệ thống. Đây được gọi là tài khoản sinh học. Grush sử dụng ví dụ về đôi chân của mình, nói rằng bằng tài khoản này, đôi chân của anh ta sẽ không tính toán lượng thức ăn anh ta đã ăn vì cấu trúc của chúng không được chọn theo cách tiến hóa cho mục đích đó. Grush trả lời cho sự hấp dẫn đối với sinh học bằng một thí nghiệm suy nghĩ. Hãy tưởng tượng rằng sét đánh vào một đầm lầy ở đâu đó và tạo ra một bản sao chính xác của bạn. Theo tài khoản sinh học, đầm lầy này – bạn sẽ không có khả năng tính toán vì không có lịch sử tiến hóa để biện minh cho việc gán nội dung đại diện. Ý tưởng cho hai cấu trúc giống hệt nhau về mặt vật lý, người ta có thể nói là điện toán trong khi cấu trúc kia không nên làm phiền bất kỳ nhà vật lý nào.

Ngoài ra còn có các tài khoản cú pháp hoặc cấu trúc để tính toán. Những tài khoản này không cần phải dựa vào đại diện. Tuy nhiên, có thể sử dụng cả cấu trúc và biểu diễn dưới dạng các ràng buộc trên ánh xạ tính toán. Shagrir xác định một số triết gia của khoa học thần kinh, người tán thành các tài khoản cấu trúc. Theo ông, Fodor và Pylyshyn yêu cầu một số ràng buộc cú pháp đối với lý thuyết tính toán của họ. Điều này phù hợp với sự từ chối của họ đối với các hệ thống kết nối với lý do hệ thống. Ông cũng xác định Piccinini là một nhà cấu trúc trích dẫn bài báo năm 2008 của mình: "việc tạo ra các chuỗi chữ số đầu ra từ các chuỗi chữ số đầu vào theo một quy tắc chung phụ thuộc vào các thuộc tính của chuỗi và (có thể) vào trạng thái bên trong của hệ thống ". [54] Mặc dù Piccinini chắc chắn tán thành quan điểm cấu trúc trong bài báo đó, ông tuyên bố rằng các tài khoản cơ học tính toán tránh tham chiếu đến cú pháp hoặc biểu diễn. [53] Có thể Piccinini nghĩ rằng có sự khác biệt giữa các tài khoản cú pháp và cấu trúc tính toán. Shagrir không tôn trọng.

Theo quan điểm của ông về tính toán cơ học, Piccinini khẳng định rằng các cơ chế chức năng xử lý các phương tiện theo cách nhạy cảm với sự khác biệt giữa các phần khác nhau của chiếc xe, và do đó có thể nói là tính toán tổng quát. Ông tuyên bố rằng những chiếc xe này là độc lập trung bình, có nghĩa là chức năng lập bản đồ sẽ giống nhau bất kể việc thực hiện vật lý. Các hệ thống tính toán có thể được phân biệt dựa trên cấu trúc xe và quan điểm cơ học có thể giải thích cho các lỗi trong tính toán.

Lý thuyết hệ thống động lực trình bày chính nó như là một thay thế cho giải thích tính toán của nhận thức. These theories are staunchly anti-computational and anti-representational. Dynamical systems are defined as systems that change over time in accordance with a mathematical equation. Dynamical systems theory claims that human cognition is a dynamical model in the same sense computationalists claim that the human mind is a computer.[55] A common objection leveled at dynamical systems theory is that dynamical systems are computable and therefore a subset of computationalism. Van Gelder is quick to point out that there is a big difference between being a computer and being computable. Making the definition of computing wide enough to incorporate dynamical models would effectively embrace pancomputationalism.

List of neurophilosophers[edit]

See also[edit]

  1. ^ Bechtel, Mandik & Mundale 2001, p. 15.
  2. ^ a b Bechtel, Mandik & Mundale 2001, pp. 15–16, 18–19.
  3. ^ Bechtel, Mandik & Mundale 2001, p. 16.
  4. ^ Craver, "Explaining the Brain: Mechanisms and Mosaic Unity of Neuroscience" 2007, Oxford University Press, citation: preface vii
  5. ^ Bickle, John, Mandik, Peter and Landreth, Anthony, "The Philosophy of Neuroscience", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2010 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <http://plato.stanford.edu/archives/sum2010/entries/neuroscience/
  6. ^ Poldrack(2010)"Subtraction and Beyond" in Hanson and Bunzl, Human Brain Mapping. pp. 147–160
  7. ^ Klein C. (2010) "Philosophical Issues in Neuroimaging" Philosophy Compass 5(2) pp. 186–198
  8. ^ Dunn (2003) "The Elusive Dissociation" cortex 39 no. 1 pp. 21–37
  9. ^ Dunn and Kirsner. 2003. What can we infer from double dissociations?
  10. ^ deCharms and Zandor (2000) "Neural Representation and the temporal code" Annual Review of Neuroscience 23: pp. 613–47
  11. ^ Winsberg (2003)"Simulated Experiments: a Methodology for the Virtual World" Philosophy of Science.vol 70 no 1 105–125
  12. ^ Huettel, Song and McCarthy Functional Magnetic Resonance Imaging 2009 Sinauer Associates pp. 1
  13. ^ Passingham, R. E. Stephan, K. E. Kotter, R."The anatomical basis of functional localization in the cortex"Nature Reviews Neuroscience. 2002, VOL 3; PART 8, pages 606–616
  14. ^ Anderson.(2007) "The Massive Redeployment Hypothesis and Functional Topography of the Brain" Philosophical Psychology Vol20 no 2 pp.144–149
  15. ^ The Massive Redeployment Hypothesis and Functional Topography of the Brain" Philosophical Psychology Vol20 no 2 pp.149–152
  16. ^ Bunzel, Hanson, and Poldrack "An Exchange about Localization of Function" Human Brain Mapping. pp.50
  17. ^ VanOrden, G and Paap, K "Functional Neuroimaging fails to discover Pieces of the Mind" Philosophy of science. 64 pp. S85-S94
  18. ^ Poldrack (2006)"Can Cognitive Processes be inferred from Neuroimaging Data"Trends in Cognitive Sciences. vol 10 no 2
  19. ^ Hayden, B "Do you Really love Your iPhone that Way" http://www.psychologytoday.com/blog/the-decision-tree/201110/do-you-really-love-your-iphone-way
  20. ^ Coltheart, M(2006b), "What Has Functional Neuroimaging Told Us about the Mind (So Far)?", Cortex 42: 323–331.
  21. ^ Rooskies, A. (2009)"Brain-Mind and Structure-Function Relations: A methodological Response to Coltheart" Philosophy of Science. vol 76
  22. ^ Henson, R (2006)"Forward Inference Using Functional Neuroimaging: Dissociations vs Associations" Trends in Cognitive Sciences vol 10 no 2
  23. ^ Poldrack "Subtraction and Beyond" in Hanson and Bunzl Human Brain Mapping pp. 147–160
  24. ^ Wig, Schlaggar, and Peterson (2011) "Concepts and Principals in the Analysis of Brain Networks" Annals of the New York Academy of Sciences 1224
  25. ^ Mumford et al (2010) "Detecting network modules in fMRI time series: A weighted network analysis approach" Neuroimage. 52
  26. ^ Coltheart, M "Assumptions and Methods in Cognitive Neuropsychology" in The Handbook of Cognitive Neuropsychology. 2001
  27. ^ Patterson, K and Plaut, D (2009) "Shallow Droughts Intoxicate the Brain: Lessons from Cognitive Science for Cognitive Neuropsychology"
  28. ^ Davies, M (2010) "Double Dissociation: Understanding its Role in Cognitive Neuropsychology" Mind & Language vol 25 no 5 pp500-540
  29. ^ Joula and Plunkett (1998)"Why Double Dissociations Don't Mean Much" Proceedings of the Cognitive Science Society
  30. ^ Keren, G and Schuly (2003) "Two is not Always Better than One: a Critical Evaluation of Two System Theories" Perspectives on Psychological Science Vol 4 no 6
  31. ^ Charter, N (2003)"How Much Can We Learn From Double Dissociations" Cortex 39 pp.176–179
  32. ^ Dunn, J (2003) "The elusive Dissociation" Cortex 39 no 1 21–37
  33. ^ Caramazza, A (1986) "On Drawing Inferences about the Structure of Normal Cognitive Systems From the Analysis of Patterns of Impaired Performance: the Case for Singl e Case Studies"
  34. ^ Newcombe and Marshall (1988)"Idealization Meets Psychometrics. The case for the Right Groups and the Right Individuals" Human Cognitive Neuropsychology edited by Ellis and Young
  35. ^ deCharms and Zandor (2000) "Neural Representations and the Cortical Code" Annual Review of Neuroscience 23:613–647
  36. ^ Craver, Carl Explaining the Brain. Oxford University Press New York, New York. 2007
  37. ^ Jones and Love (2011) "Bayesian Fundemantalism or Enlightenment? on the explanatory status and theoretical contribution of Bayesian models of cognition" Brain and Behavioral Sciences vol 34 no 4
  38. ^ Winberg, E (2003)"Simulated Experiments: Methodology for a Virtual World" Philosophy of Science.vol 70 no 1
  39. ^ Horst, Steven, "The Computational Theory of Mind", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2011 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = http://plato.stanford.edu/archives/spr2011/entries/computational-mind/
  40. ^ Piccini, G (2009) "Computationalism in the Philosophy of Mind" Philosophical Compass vol 4
  41. ^ Miller, G (2003) "The Cognitive Revolution: a Historical Perspective" Trends in Cognitive Sciences. vol 7 no 3
  42. ^ Garson, James, "Connectionism", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2010 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = http://plato.stanford.edu/archives/win2010/entries/connectionism/
  43. ^ Pitt, David, "Mental Representation" , The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2008 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL =
  44. ^ Aydede, Murat, "The Language of Thought Hypothesis", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2010 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL =
  45. ^ Bechtel and Abrahamsen. Connectionism and the Mind. Tái bản lần 2 Malden, Mass. : Blackwell, 2002.
  46. ^ Shea, N. "Content and its Vehicles in Connectionist Systems" Mind and Language. 2007
  47. ^ Laakso, Aarre & Cottrell, Garrison W. (2000). Content and cluster analysis: Assessing representational similarity in neural systems. Philosophical Psychology 13 (1):47–76
  48. ^ Shagrir (2010)"Computation San Diego Style" Philosophy of science vol 77
  49. ^ a b Grush, R (2001) "The semantic Challenge to Computational Neuroscience"In Peter K. Machamer, Peter McLaughlin & Rick Grush (eds.), Theory and Method in the Neurosciences. University of Pittsburgh Press.
  50. ^ Piccinini, G. (2010). "The Mind as Neural Software? Understanding Functionalism, Computationalism, and Computational Functionalism." Philosophy and Phenomenological Research
  51. ^ Piccinini, G. (2010b). "The Mind as Neural Software? Understanding Functionalism, Computationalism, and Computational Functionalism." Philosophy and Phenomenological Research 81
  52. ^ Piccinini, G (2009) "Computation in the Philosophy of Mind" Philosophical Compass. vol 4
  53. ^ a b Piccinini, Gualtiero, "Computation in Physical Systems", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2010 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL =
  54. ^ Piccinini (2008)"Computation without Representation" Philosophical Studies vol 137 no 2
  55. ^ van Gelder, T. J. (1998) The dynamical hypothesis in cognitive science. Behavioral and Brain Sciences 21, 1–14

References[edit]

Further reading[edit]

External links[edit]