2014年9月8日,星期一

为什么"体现模拟" is a vacuous concept - from 镜像神经元神话

摘自《第六章:有组织的大脑》  镜像神经元神话:

To say that a 认知的 operation is accomplished via simulation doesn’简化问题, 它只是将其传递到另一个查询领域,在这种情况下是感觉和运动信息处理。它’类似于一个假设的无赖国家元首,他召集了他的顶级物理学家,并要求他们研究如何制造核武器。物理学家一周后回来,宣称他们’一切都弄清楚了:  

体检者:我们确定奥本海默和他的团队成功制造了核武器。我们需要做的就是模拟他们的工作。
国家元首:太好了!那么他们是怎么做到的呢?
体检者:我们不’不知道。但是模拟他们的方法肯定可以。
.
.
镜像神经元理论家:我们已经确定 当我们执行自己的动作时,我们了解该动作的含义。当我们观察别人’动作,我们要做的就是在我们自己的电机系统中模拟该动作,我们将获得理解。
怀疑论者:是的,但是我们首先如何理解自己的行为的含义?
镜像神经元理论家:我们不’虽然不知道,但是我们知道模拟该过程是可行的。

7条评论:

未知说过...

非常感谢您的工作,对此表示敬意:

Grounding 认知的 processing in modality-specific systems doesn't 说明 cognition, but it does accomplish two very important things: 1) It defines the language in which 认知的 operations take place. Symbolic formalisms are 在 tractive, but although they'事实证明,在计算机科学中,无模式符号系统对'在解释人类认知方面做得还远远没有。通过认知运动系统中的认知,我们've established a cooperative venture between 认知的 and sensory neuroscience. That's not to say we'我们已经弄清楚了很多,但它为我们指明了正确的方向。
2) it solves the philosophical grounding problem: the meaning of thought is derived from its isomorphisms with the 真实世界, and with our conscious experience of it. What more meaning can be derived?

一些来源:

在模拟中:
Barsalou,L. W.,Kyle Simmons,W.,Barbey,A.K.,&威尔逊,C。D.(2003)。在特定于模态的系统中扎实概念知识。认知科学趋势,7(2),84–91.

On deriving meaning by grounding 认知的 symbols:
Harnad,S.(1990)符号接地问题。物理学报42:335-346。

而且当然:
Hofstadter,D.R.(2000)。戈德尔,埃舍尔,巴赫(第168页)。企鹅。

格雷格希科克说过...

谢谢你的评论,乔纳森。作为自己的反对者,我总是欢迎反对意见和热烈讨论!因此,让我首先同意,然后不同意您的意见。 :-)

正如我在书中所指出的那样,知道我们应该在感觉和运动系统中寻找"high-level 认知的"操作。从这个意义上讲,具体化的观点可以为我们指明正确的方向。我什么'真正反对的想法是,如果可以证明,例如,概念已体现在感觉运动系统中,我们的工作就完成了。即使不是全部,大多数嵌入式齿轮研究也只能走这么远,所以不是 '在这个阶段非常有帮助。一世'm等待更深的进展。

我认为你在哪里've gone a bit astray, along with many embodied theorists, is in the idea that by moving complicated things down the 认知的 hierarchy, things get simpler, less abstract, more resonant with the "real world."计算问题同样复杂(例如,我们如何以及为什么对其进行分类?),'只是这个问题已经改变了大脑的位置。如果有的话,体现的认知会使感觉运动系统复杂化。

我还认为整个领域都挂在30年前的Fodorian版本的心智/神经计算上:模块化,快速动作,难以渗透的输入系统被抽象化为符号"cognitive"零件。这既不是最初的概念"cognitive revolution"(最初更准确地称为“信息处理”方法),也不是我们许多实践(非体现)思维/大脑学生的人所相信的东西。所有这些在本书中都有详细介绍。

最后,可能/应该有一个"isomorphism with the 真实世界"这可能是我们的计算思维产生的幻觉。

未知说过...

我认为我们现在可能在同一页面上。

"What I'真正反对的想法是,如果可以证明,例如,概念已体现在感觉运动系统中,我们的工作就完成了。"

I'd同意。一些突出的问题:
1)分类的工作原理
2)皮质的其余部分(即与输入模态无关的关联区域)正在做什么
3)体现概念的操纵方式(代表不是'足够-如何检索?如何选择有用的以进行进一步处理?它们如何结合形成新的概念?)

我也同意事情不是'当我们移动时简化"down the 认知的 hierarchy"(旁注:将认知和大脑作为层次结构仍然是有争议的,但在我看来,这是最重要的。请参阅我们的AI朋友在深度学习方面取得的长足进步)。对我来说,体现的最重要结果是 每个级别的复杂性都有相似的变化。意思是,就像将感官输入中的规则抽象化以计算对象类别一样,将面向对象级别的规则抽象化以形成更多抽象类别。

Along the same lines, I (and, to be honest, most people nowadays) reject Fodor's idea of modularity. Most of his nine features (particularly those concerning information flow and access) are inconsistent with the massive parallelism of the brain's architecture. I wouldn't say that modular information isn't abstracted to the point that it no longer resembles the 真实世界. I also wouldn't say that sensorimotor systems operate independently of one another (think of synesthesia, or this: http://www.nature.com/nature/journal/v408/n6814/full/408788a0.html). 我什么 would say is that it's not turtles all the way down - 在 some point, all of cognition can be traced back to the periphery. 可能be the big question we should be asking is how the abstraction process works, and how homogenous it is across systems and levels of the 认知的 hierarchy?

我应该读你的书。

格雷格希科克说过...

我在书中提出了一种混合模型。信息可以表示为许多详细/抽象级别。您访问哪个级别取决于任务:试图弄清楚是奔跑还是只是站着看老虎沿着束缚在皮带上的第五大街走下去的样子?您需要决定是否"call up"与野生动物或宠物的关联。还是想回想一下您今天在第5大街上看到的老虎是否有条纹,以及是否平行或垂直于尾轴?然后,您可能需要咨询较低级别的视觉表示。书中详细介绍的神经证据支持混合模型。

我们需要考虑的不是认知(信息处理),而是周边或中央,具体的或象征性的,甚至不是我最喜欢的背侧或腹侧,而是大脑需要执行的计算任务。通过这种方式,其余的一切都会自行解决。

威廉·马汀说过...

@乔纳森,

"it solves the philosophical grounding problem: the meaning of thought is derived from its isomorphisms with the 真实世界, and with our conscious experience of it. What more meaning can be derived?"

定义"real world"为了我。物理学家们还远远没有解决这个问题,无论"real world"由诸如玻色子或费米子之类的东西组成。当然,您对世界的体验是't "isomorphic"是玻色子还是费米子,是吗?我们的经验碰巧涉及3维空间感,刚性物体,颜色,运动之类的东西,但是这些东西已经高度抽象且绝望了"cognitive"可能是先天和高度物种特异性的构建体。

如果您想说某些概念是从其他感觉运动概念衍生而来的,那么您应该认识到,这纯粹是在说不是从环境中衍生的某些先天概念是其他非先天概念的基础。这是古老的经验主义哲学传统,可能是相当长一段时间以来几乎所有认知科学家的主要潜在假设。 (1)体现的认知是这一哲学传统的新参与者,(2)有人对此观点的争论基本上没有得到答案,即Fodor的著作指出"definitions" don'没有工作,或者至少没有人展示他们的工作方式。

Fodor J.A.,Garrett M.F.,Walker E.C.,& Parkes, C. H. (1980). Against 定义. Cognition, 8(3), 263-367.

益博说过...

嗨,格雷格,

"What I'我真正反对的想法是,如果可以证明,例如概念已体现在感觉运动系统中,我们的工作就完成了。"

我怀疑有人真的这么说。拉科夫不't, Berggen, who I'我刚刚读过,肯定没有't,并明确地说出类似"it'仅仅是开始。"

因此,让我继续做这份不完整的工作(浮出水面)-形象化的形象化模拟很可能是人类和动物中MOST推理的基础。 (拉科夫只是开始猜测它起着重要作用-我'我走得更远)。

关于世界对象是否可以放在一起的推理的绝大多数方法"手适合手套" - is via "embodied simulation". I'd prefer to say by "figurative reasoning". If you want to work out whether 手适合手套, or the shoe fits the footprint, or any object/action fits any other object/action, you have to do this (inside your head) by first mapping the figures of those objects onto each other.

然后你去"完全体现的真实模拟"(!)-也就是说,您进行了一项物理实验,并检查了彼此之间的实际物体。

可以通过操纵符号来完成关于世界的物理推理(最终只有物理推理),这是对濒临灭绝的文本文明的疯狂幻想,不再适用于图像丰富,不富裕的,多媒体文明。符号只是对象的名称-您只能通过先操纵这些对象的图形(轮廓),然后再操纵实际的对象(而不是其名称)来检查对象是否适合在一起。 H-A-N-D和G-L-O-V-E(或任何其他相关名称)对您没有帮助

这就是整个科学发展的过程。也许你'd仅举一个可能不需进行推理和进行的科学实验为例
有关对象的图像示意图/图形推理,然后对对象进行物理实验。

由于Lakoff在《女性》,《消防》等杂志中相当了解,因此,比喻/示意推理是中心思想,从根本上挑战了我们目前的计算思想,因为算法可以't do 形象推理 or "弄清楚事物/对象"。因此,人们对这些想法产生了巨大的抵抗。 Cog sci仍然致力于符号/徽标/以数学为中心的推理。

强硬。我们将不得不成为"literate" in imagistic/schematic/figurative reasoning (from being almost totally illiterate now). And then we are going to have to invent new kinds of computers that can deal 直 in images (or "maps"(Ramachandran可能会采用),而不仅仅是符号。

令人兴奋的新世界,对吧?

迈克·廷特纳

格雷格希科克说过...

谢谢您的想法,迈克。关于具体化理论家的观点,您承认他们才刚刚开始。从这个意义上讲,我的批评也许太苛刻了。但是出于同样的原因,您正在超越计算主义者的观点:没有人认为文字符号变量会在大脑中浮动。重新阅读Newell等。'超级符号经典,"the logic theorist"并且您将找到以下语句:

"程序与生物体行为的类比与其所描述的电路的行为的微分方程类似,现在没有更多,也没有更多。数字计算机之所以出现,是因为它们可以通过适当的编程被诱使执行与人类在解决问题时所执行的相同的信息处理序列。因此,正如我们将看到的,这些程序在信息处理级别描述了人与机器问题的解决"

它实际上是关于信息处理的,而不是文字符号的操作。

以此类推,您是否相信数学上描述的物理定律?您是否抗议说E = MC ^ 2不可能是思考能量与质量之间关系的有效方法,因为物理世界肯定不会't *真的*使用这样的数学符号计算关系吗?当然不是。我们都对数学形式主义可以用来“描述”物理世界的想法感到满意。那么,为什么神经和认知科学家使用相同的形式主义来描述心理世界是为什么呢?"对垂死的文字文明的疯狂幻想"?

你这样说"符号只是对象的名称-您只能通过先操纵这些对象的图形(轮廓),然后再操纵实际的对象(而不是其名称)来检查对象是否适合在一起。 H-A-N-D和G-L-O-V-E(或任何其他相关名称)对您无济于事。"

So let's think a little harder about what manipulating the figures and the objects involves neurally. 的 first thing you have to do is code the visual image of a glove and somatosensory/visual image of your hand in terms of patterns of spiking neurons. Oops! You're already computing and 代表ing the images in a form that is different from but "stands in" for the physical object! (You can find the abstract mathematical formula for an integrate and fire spiking neuron here: http://www.izhikevich.org/publications/spikes.htm)

因此,即使达到可以做的程度"figurative reasoning"您已经执行了计算,"represent"神经元语言(与物理对象本身相反)中的信息,并进一步处理该信息以评估手和手套的神经密码之间的关系。大脑无法应付"directly" with images.