Вычислительная репрезентация знаний в когнитивной науке

Аннотация

Когнитивные исследования могут внести вклад в формально-эпистемологическое исследование репрезентации знаний, поскольку, во-первых, они могут рассматриваться как описательная наука, имеющая тот же предмет, для которого формальная эпистемология является наукой нормативной. И, во-вторых, понятие репрезентации играет определяющую роль в обеих дисциплинах, хотя и различается в оттенках своего значения. Репрезентация, на мой взгляд, имеет смысл только в сочетании с вычислениями. Процесс может рассматриваться как вычислительный, если он придерживается некоторого алгоритма и не зависит от материального субстрата.Традиционно психология не определяется непосредственно нейробиологией, оставаясь на уровне функционального или динамического анализа на уровне «что» и пропуская механистические объяснения на уровне «как». Поэтому любая версия вычислительного подхода в психологии является весьма перспективным шагом в интеграции двух научных сфер. С другой стороны, цифровой и линейный вычислительный подход классической когнитивной науки мало чем может помочь в этом, поскольку ему не достаёт биологической реалистичности. Таким образом, на методологическом уровне необходим переход от классического вычислительного подхода в стиле Тьюринга к общей вычислительной теории, которая смогла бы охватить сложную архитектуру нейронных вычислений. Для достижения этой цели передовая когнитивная нейробиология нуждается в удовлетворительной математической теории, применимой к естественным, особенно нейронным, вычислениям.Вычислительные системы могут быть истолкованы как естественные или искусственные устройства, которые используют некоторые физические процессы на своих более низких уровнях в качестве атомарных операций для алгоритмических процессов на своих более высоких уровнях. Когнитивная система -это многоуровневый механизм, в котором лингвистические, визуальные и другие процессоры надстраиваются над многочисленными уровнями более элементарных операций, которые в конечном итоге сводятся к элементарным нейронным спайкам. Гипотеза, отстаиваемая в этой статье, состоит в том, что знания порождаются не только отдельным вычислительным устройством, например, мозгом, но также и системой социальной коммуникации, которая, в свою очередь, может быть представлена в качестве своего рода суперкомпьютера, имеющего архитектуру параллельной сети. Следовательно, правдоподобное описание производства и обмена знаниями должно опираться на некоторую математическую теорию социальных вычислений, а также теорию естественных, особенно нейронных, вычислений.