Struktura teorii neurokognitywnych wykład monograficzny 2012/2013 Wykład 5 (29.10.2013)
Na niniejszym wykładzie Czym są paradygmaty interpretacyjne: powtórka Paradygmat komputerowy Wprowadzenie do psychologii ewolucyjnej struktura nauk ewolucyjnych
powtórka: wprowadzenie do paradygmatów interpretacyjnych
Rola paradygmatów interpretacyjnych w neuronauce poznawczej Przyjęcie określonego paradygmatu wpływa m.in. na: (a) sposoby interpretacji danych na każdym z poziomów, a więc przyjęte schematy, (b) typy dopuszczalnych eksperymentów, (c) wzbogacenie wiedzy towarzyszącej o dane z różnych dziedzin nauki, (d) wyznaczenie celów badawczych, (e) przyjęcie określonej wizji antropologicznej, o dużej składowej filozoficznej (f) przyjęcie określonego poglądu na funkcjonowanie umysłu, (g) przyjęcie szeregu dodatkowych, nie zawsze artykułowanych explicite, założeń filozoficznych.
Trzy podstawowe paradygmaty intepretacyjne Paradygmat komputerowy Psychologia ewolucyjna Embodied-embedded mind
Paradygmat komputerowy
Czym jest paradygmat komputerowy? Symboliczne podejście do AI (symbolizm) konseksionizm (m.in. sztuczne sieci neuronowe)
John Searle Silna AI Paradygmat komputerowy procesy poznawcze mają się do mózgu tak, jak program (software) do struktury fizycznej komputera (hardware). Słaba AI procesy poznawcze dają się modelować komputerowo Jerry Fodor myśli mogą być przyczynami zachowań organizmu, gdyż posiadają określoną formę logiczną (teza o downward causation) forma logiczna definiowana jest na składni reprezentacji mentalnych (teza o reprezentacjach) obliczenia, przeprowadzane na reprezentacjach są uniwersalne (teza o uniwersalności obliczeń)
Reprezentacja: ważne i skomplikowane pojęcie Podstawową ideą jest, że system S reprezentuje cechę F wtedy i tylko wtedy, gdy S posiada funkcję wskazywania (dostarczania informacji o) F należącej do dziedziny pewnych przedmiotów (objects). Sposób, w jaki S realizuje swoją funkcję (kiedy ją realizuje), polega na przyjmowaniu różnych stanów s 1, s 2,, s n odpowiadających różnym własnościom f 1, f 2,, f n należącym do F Fred Dretske
Historia paradygmatu komputerowego Odpowiedź Alana Turinga na tzw. Entscheidungsproblem zarysowany przez Davida Hilberta w 1900, a sformułowany precyzyjnie w 1928 roku (dotyczył on istnienia ogólnego algorytmu, który pozwalałby na rozstrzyganie dowolnych problemów matematycznych) powstaje maszyna stanów dyskretnych (Turinga) W 1943 roku Warren McCulloch i Walter Pitts ogłosili pracę, w której potraktowali komórki nerwowe, jako boolowskie narzędzia, przyjmujące jedynie dwa stany (0, 1) Teza o wielorakiej realizacji Hilary Putnam W 1963 Alan Newell i Herbert Simon stwierdzili, że komputery, tak samo jak ludzie, wykraczają poza ramy syntaktyczne i już wyposażone są w semantykę. Ich podstawowym celem było stworzenie programu, który potrafiłby rozwiązywać wszystkie możliwe problemy (General Problem Solver, GPS) W 1983 Jerry Fodor formułuje modularna teorię umysłu
Ekspansja sieci neuronowych trzy cechy, w których sztuczne neurony naśladują neurony biologiczne: (i) możliwość agregacji impulsów, docierających z licznych źródeł (np. innych neuronów); (ii) możliwość różnicowania impulsów w oparciu o dostępną wiedzę; (iii) możliwość wygenerowania impulsu, będącego rozwiązaniem lub składnikiem rozwiązania problemu
Program badawczy Johna Andersona (1987) 1. Aby zrozumieć ludzkie poznanie, należy zrozumieć zarówno algorytmy umysłowe (procedury) jak i ich implamentacje. Tylko poziom implamentacyjny może być rozumiany w terminach ogólnych praw poznania, które są stałe w różnych sytuacjach. Nasze algorytmy umysłowe są przystosowane do konkretnych wymagań oraz tak różne, jak różne są te wymagania. 2. Należy przeprowadzić ważne badania podstawowe nad poziomem algorytmicznym. 3. Dobrym sposobem poznania poziomu algorytmicznego jest prowadzeni badań pedagogicznych dotyczących sposobu, w jaki te algorytmy umysłowe są nauczane i nabywane
Anderson: algorytm a implamentacja Należy odróżnić (a) procedury umysłowe i wiedzę, którą posiadamy, umożliwiające nam adaptacyjne zachowanie, od (b) mechanizmów, które implamentują te procedury i tę wiedzę. Oczywista jest analogia do standardowego komputera, w którym programy i przechowywane struktury danych stanowią odpowiednik algorytmu, zaś sama maszyna i wykonywane przez nią operację odpowiadają implamentacji. Te dwa poziomy są w znacznym stopniu niezależne, ponieważ tego typu abstrakcyjne programy mogą być implamentowane w różnych CJP (centralnych jednostkach przetwarzania) oraz tego typu struktury danych mogą być implamentowane w pamięciach o różnych właściwościach.
Anderson: algorytm a implamentacja Wiedza nabywana jest w kategoriach jednostek poziomu algorytmicznego; implamentacja tych jednostek jest ustalona i nie może być modyfikowana przez uczenie się. Wybierając bardziej szczegółowy poziom algorytmiczny (tzn. rezygnując z modelowania określonych rzecz na ustalonym poziomie implamentacyjnym), wybiera się jednocześnie postęp uczenia się mierzony mniejszymi przyrostami wiedzy oraz otwartą możliwość uczenia się określonych rzeczy
Anderson: architektura poznawcza *ACT
Teoria widzenia Davida Marra Jak dwuwymiarowy obraz odwzorowywany na siatkówce oka przekształcany jest na trójwymiarowe reprezentacje? Etapy przetwarzania informacji wzrokowych: (1) tworzenie pierwotnego szkicu sceny (wydobywane są podstawowe cechy strukturalne elementów sceny, które obejmują cechy takie jak krawędzie czy kontury) (2) tworzenie szkicu 2,5-D (pierwotny szkic wzbogacany jest w nim m.in. o tekstury, co pozwala na wytworzenie głębi obrazu) (3) trójwymiarowy (3-D) model sceny
Teoria widzenia Davida Marra Marr wyróżnia 3 poziomy: (1) poziom komputacyjny związany jest z zachowaniem systemu (odnosi się do celu jaki stoi przed systemem oraz zastosowania strategii, która umożliwi optymalne wykonanie zadań; w przypadku widzenia, zadaniem tym jest wytworzenie trójwymiarowych reprezentacji wizualnych) (2) poziom algorytmiczny (reprezentacyjny), odpowiedzialny jest za to jak system rozwiązuje problem (na poziomie tym badać można jakie algorytmy odpowiedzialne są za wykonywanie poszczególnych zadań) (3) poziom implamentacyjny, czyli hardware, odnosi się do biologicznych mechanizmów (podłoża) realizacji algorytmów (implamentacji).
Paradygmat komputerowy a poziomy teoretyczne (1) pojedyncze neurony zaawansowane symulacje (np. model Hodkina-Huxley a) (2) bogatsze struktury neuronalne sztuczne sieci neuronowe (3) cały mózg Blue Brain Project (4) procesy poznawcze architektury kognitywne
Psychologia ewolucyjna wprowadzenie
Co to jest psychologia ewolucyjna? Psychologia ewolucyjna = Darwin + Turing
Struktura nauk ewolucyjnych
Nic w biologii nie ma sensu jeśli jest rozpatrywane w oderwaniu od teorii ewolucji Theodosius Dobzhansky
Jeśli miałbym przyznać nagrodę za najlepszą ideę wszechczasów, dałbym ją Darwinowi przed Newtonem, Einsteinem i wszystkimi innymi. Koncepcja ewolucji przez dobór naturalny za jednym zamachem jednoczy sferę życia, sensu i celu ze sferą przestrzeni i czasu, przyczyny i skutku, mechanizmów i praw fizyki. Daniel Dennett, Darwin s Dangerous Idea
Struktura nauk ewolucyjnych (1) Ogólna Teoria Ewolucji: (i) Teoria doboru naturalnego (ii) Teoria doboru płciowego (iii) Teoria dostosowania łącznego (2) Ewolucyjne teorie środkowego poziomu: (i) Teoria altruizmu odwzajemnionego (ii) Teoria inwestycji rodzicielskiej (iii) Uzupełnienia i modyfikacje teorii doboru płciowego (iv) Teoria konfliktu rodzice potomstwo (3) Ewolucyjne nauki behawioralne: (i) Socjobiologia (ii) Teoria memetyczno-genetycznej koewolucji (iii) Ekologia behawioralna (iv) Psychologia ewolucyjna
Podstawy darwinizmu Przedmiot teorii ewolucji: (1) ewolucja organizmów (obserwowalny fakt) (2) specjacja (3) stopniowość przemian (4) pochodzenie od wspólnego przodka Mechanizmy ewolucji: (1) dryf genetyczny (2) dobór naturalny (3) dobór płciowy
Dobór naturalny według Darwina Twórca teorii DN: Karol Darwin (1859) (uwaga: nie znał genetyki!) Konsekwencją doboru naturalnego jest to, że organizmy będą przystosowane do swojego środowiska. Wyselekcjonowane zostaną osobniki, które najlepiej radzą sobie ze znalezieniem pokarmu, partnerów, unikaniem drapieżników itd. (Krebs, Davis, Wprowadzenie do ekologii behawioralnej [rekonstrukcja])
Dobór naturalny ujęcie współczesne Każdy allel, który wytwarza więcej przeżywających kopii samego sobie niż jego konkurenci, z czasem zastąpi formę alternatywną w populacji. Dobór naturalny polega na zróżnicowanym przeżywaniu alternatywnych alleli. Krebs, Davies
Warunki działania doboru naturalnego DN zachodzi wtw., gdy spełnione są warunki: (1) fenotypowa zmienność osobników w populacji (cechy fizyczne, behawioralne, psychiczne). (2) zróżnicowana reprodukcja osobniki o pewnych cechach mają większe szanse na sukces reprodukcyjny. (3) dziedziczność zmienności fenotypowej. Gdzie zachodzi dobór? Gatunki Populacje Osobniki Geny
Teoria doboru naturalnego (DN) Mutacje powstają podczas procesu replikacji DNA przypadkowe (losowe) niekierunkowe nieprzewidywalne DN selekcjonuje cechy ze względu na dostosowanie organizmu do środowiska (fitness) Cechy DN: powolny: wybiera tylko w dostępnym materiale genet. krótkowzroczny: nie przewiduje przyszłych zmian środowiska kierunkowy: promuje tylko cechy korzystne, wypiera niekorzystne ***Daniel Dennett: algorytmiczny
Twórca teorii: Karol Darwin Teoria doboru płciowego DP selekcjonuje cechy ze względu na partnerkę/partnera promowane są cechy atrakcyjne dla płci przeciwnej Sprzyja powstawaniu specyficznych cech, takich jak np. ogon pawia, jaskrawe upierzenie itd. Cechy te mogą zmniejszać szanse przeżycia danego osobnika, ale zwiększają szansę jego sukcesu reprodukcyjnego. Jaka jest relacja między DN a DP?
Twórca teorii: William D. Hamilton: Zwana inaczej teorią doboru krewniaczego. Uwaga: jest to integralna część współczesnej teorii DN Sukces ewolucyjny osobnika polega nie tylko na pozostawieniu potomstwa, ale także na sukcesie reprodukcyjnym bliskich krewniaków. Jesteśmy skłonni do aktów altruizmu wobec krewnych w zależności od stopnia pokrewieństwa r. Dziedziczymy 50% genów każdego z rodziców, w zw. z tym r dla rodzice-dzieci = 0,5; rodzeństwo = 0,5; dziadkowie-wnuki = 0,25; najbliżsi kuzyni = 0,125 itd... Altruizm krewniaczy zachodzi zgodnie z regułą Hamiltona : zb r > sa, czyli, gdy straty (koszty) altruisty są mniejsze niż zyski beneficjenta (krewnego) pomnożone przez współczynnik pokrewieństwa. Konsekwencje teorii dostosowania łącznego: Teoria dostosowania łącznego Bycie altruistą wobec krewnych się opłaca Perspektywa samolubnych genów wypiera koncepcję doboru grupowego Muszą istnieć mechanizmy w tym kognitywne które pozwalają rozpoznawać krewnych!
(1) adaptacje Trzy rodzaje wytworów procesu ewolucji dziedziczne cechy zwiększające prawdopodobieństwo przetrwania i reprodukcji osobnika w pewnych warunkach środowiskowych (np. pępowina). (2) produkty uboczne (współtowarzyszące) nie rozwiązują problemów adaptacyjnych, ale pojawiają się wraz z adaptacjami (np. pępek). (3) efekty przypadkowe (szumy) powstałe w wyniku mutacji, zmian środowiska, w fazie rozwoju osobniczego nieszkodliwe (np. kształt pępka). Przestroga G. Williamsa: musisz mieć bardzo silne dowody, aby mówić, że coś jest adaptacją!
Teoria altruizmu odwzajemnionego Twórca teorii: Robert Trivers (lata 70 XX wieku) W przyrodzie obserwujemy akty altruizmu nie tylko wśród krewniaków (fakt). Organizmy są w stanie ponosić pewne koszty, aby w przyszłości otrzymać zwrot z nawiązką (fakt). Warunki: Wysokie prawdopodobieństwo ponownego spotkania altruisty i beneficjenta (zw. ze stopniem rozproszenia populacji oraz długością życia) Stopień mutualistycznej zależności (wspólne interesy zwiększają prawdopodobieństwo, że beneficjent nie okaże się oszustem) Odpowiednio rozwinięty umysł i zdolności kognitywne: psychologiczna perspektywa przyszłości, zdolność do odkładania gratyfikacji, pamięć, rozpoznawanie twarzy... Warunki są sp. w niewielkich grupach ze słabą hierarchią dominacji. Argumenty teoriogrowe (iterowany Dylemat Więźnia)
Teoria inwestycji rodzicielskiej (Robert Trivers) Stanowi rozwinięcie teorii doboru płciowego Darwina: Przedstawiciele płci, która ponosi większą inwestycję w potomstwo będą ceteris paribus stawiać większe wymagania partnerom i de facto decydować o wyborze partnera. Zwykle większą inwestycję ponoszą samice. Konkurencja wewnątrzpłciowa samce-samce, samice-samice. Strategia samic: wybredność, preferowanie osobników o dobrych genach i dużej skłonności do inwestycji rodzicielskiej. Konieczność istnienia mechanizmów wykrywania kłamców.
Socjobiologia Zarzuty: propagowanie nieuzasadnionego determinizmu genetycznego zachowań zbyt łatwe ekstrapolowanie wyników badań, prowadzonych na rożnych gatunkach zwierząt na zachowania Homo sapiens, wyjaśnianie wszystkich wytworów działania doboru naturalnego, jako adaptacji
Kolejne zajęcia: Psychologia ewolucyjna Główne założenia i tezy Specyfika wyjaśniania EP jako paradygmat neuronauki poznawczej Wprowadzenie do embodied-embedded mind Poziom filozoficzny Poziom lingwistyczny Poziom neuronaukowy EEM jako paradygmat neuronauki poznawczej