Введение

Междисциплинарное научное исследование когнитивных процессов – журнал.

Когнитивная наука – это междисциплинарное, научное исследование разума и его процессов. Она рассматривает природу, задачи и функции познания (в широком смысле). К умственным способностям, представляющим интерес для когнитивных ученых, относятся язык, восприятие, память, внимание, рассуждения и эмоции; для понимания этих способностей когнитивные ученые используют знания из таких областей, как лингвистика, психология, искусственный интеллект, философия, нейробиология и антропология. Типичный анализ в когнитивной науке охватывает множество уровней организации, от обучения и принятия решений до логики и планирования; от нейронных цепей до модульной организации мозга. Одна из фундаментальных концепций когнитивной науки заключается в том, что "мышление лучше всего понимать в терминах репрезентативных структур в разуме и вычислительных процедур, оперирующих этими структурами". В 1959 году Ноам Хомский опубликовал резкую критику книги Б. Ф. Скиннера "Словесное поведение". В то время бихевиористская парадигма Скиннера доминировала в области психологии в Соединенных Штатах. Большинство психологов фокусировались на функциональных связях между стимулом и реакцией, не постулируя внутренних представлений. Хомский утверждал, что для объяснения языка нам нужна теория, подобная генеративной грамматике, которая не только постулирует внутренние представления, но и характеризует их лежащий в основе порядок. Термин "когнитивная наука" был введен Кристофером Лонгуэтом Хиггинсом в его комментарии к докладу Лайтхилла 1973 года, который касался текущего состояния исследований в области искусственного интеллекта. В том же десятилетии были основаны журнал "Cognitive Science" и "Cognitive Science Society". Учредительное собрание "Cognitive Science Society" состоялось в Калифорнийском университете в Сан-Диего в 1979 году, что привело к тому, что когнитивная наука стала международно признанной областью знаний. В 1972 году Hampshire College запустил первую программу бакалавриата по когнитивным наукам под руководством Нила Стиллингса. В 1982 году, при поддержке профессора Стиллингса, Vassar College стал первым в мире учебным заведением, предоставившим степень бакалавра по когнитивным наукам. В 1986 году первый в мире отдел когнитивных наук был основан в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Хотя и коннекционизм, и символический подход оказались полезными для проверки различных гипотез и изучения подходов к пониманию аспектов познания и функций мозга нижнего уровня, ни один из них не является биологически реалистичным и, следовательно, оба страдают от недостатка нейробиологической правдоподобности. Коннекционизм оказался полезным для изучения вычислительных механизмов возникновения познания в процессе развития и его функционирования в человеческом мозге, а также предоставил альтернативы строго доменно-специфическим / доменно-общим подходам. Например, ученые, такие как Джефф Элман, Лиз Бейтс и Аннетт Кармилофф Смит, предположили, что сети в мозге возникают из динамического взаимодействия между ними и входящей информацией из окружающей среды. Недавние достижения в области квантовых вычислений, включая возможность запуска квантовых схем на квантовых компьютерах, таких как IBM Quantum Platform, ускорили работу с использованием элементов квантовой механики в когнитивных моделях.

Междисциплинарный характер

Когнитивная наука – это междисциплинарная область, в которой участвуют специалисты из различных областей, включая психологию, нейронауку, лингвистику, философию сознания, информатику, антропологию и биологию. Когнитивные ученые работают сообща, стремясь понять разум и его взаимодействие с окружающим миром, подобно тому, как это делают другие науки. Эта область считает себя совместимой с естественными науками и использует научный метод, а также моделирование, часто сопоставляя результаты моделей с аспектами человеческого познания. Подобно психологии, существуют сомнения относительно существования единой когнитивной науки, что побудило некоторых исследователей использовать термин "когнитивные науки" во множественном числе. Многие, хотя и не все, кто причисляет себя к когнитивным ученым, придерживаются функционалистского подхода к разуму – точки зрения, согласно которой психические состояния и процессы следует объяснять их функцией, то есть тем, что они делают. Согласно концепции множественной реализуемости функционализма, даже небиологические системы, такие как роботы и компьютеры, могут обладать познавательными способностями.

Когнитивная наука: термин

Термин "когнитивный" в "когнитивной науке" используется для обозначения "любой ментальной операции или структуры, которую можно изучать в точных терминах" (Лакофф и Джонсон, 1999). Эта концептуализация весьма широка и не должна смешиваться с тем, как "когнитивный" употребляется в некоторых направлениях аналитической философии, где он относится исключительно к формальным правилам и семантике истинности. Самые ранние записи слова "когнитивный" в Оксфордском словаре английского языка (ОЭД) трактуют его примерно как "относящийся к действию или процессу познания". Первая запись, датированная 1586 годом, свидетельствует о том, что в свое время это слово использовалось в контексте обсуждений платонических теорий познания. Однако большинство специалистов в области когнитивной науки, вероятно, не считают, что их область изучает нечто столь же определенное, как знание, к которому стремился Платон.

Область применения

Когнитивная наука – обширная область, охватывающая широкий спектр вопросов, связанных с познанием. Однако следует признать, что когнитивная наука не всегда уделяла одинаковое внимание всем темам, которые могут иметь отношение к природе и функционированию разума. Классические когнитивисты в значительной степени недооценивали или избегали рассмотрения социальных и культурных факторов, воплощённости, эмоций, сознания, познания у животных, а также сравнительной и эволюционной психологии. Однако с ослаблением влияния бихевиоризма внутренние состояния, такие как аффекты и эмоции, а также осознанность и скрытое внимание, вновь стали доступными для изучения. Например, теории ситуированного и воплощённого познания принимают во внимание текущее состояние окружающей среды и роль тела в когнитивных процессах. С новым акцентом на обработку информации наблюдаемое поведение перестало быть определяющей характеристикой психологической теории, уступив место моделированию или регистрации психических состояний. Ниже представлены некоторые из основных тем, которыми занимается когнитивная наука. Этот список не является исчерпывающим. Более полный перечень различных аспектов этой области можно найти в статье «Список тем когнитивной науки».

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя изучение когнитивных явлений в машинах. Одна из практических целей ИИ – реализовать аспекты человеческого интеллекта в компьютерах. Компьютеры также широко используются как инструмент для изучения когнитивных явлений. Компьютерное моделирование использует симуляции для изучения структуры человеческого интеллекта. (См. .) В этой области ведутся дискуссии о том, следует ли рассматривать разум как огромный массив мелких, но слабо выраженных элементов (то есть нейронов), или как совокупность структур более высокого уровня, таких как символы, схемы, планы и правила. Первый подход использует коннективизм для изучения разума, в то время как второй делает акцент на символьном искусственном интеллекте. Один из способов взглянуть на эту проблему – возможно ли точно смоделировать человеческий мозг на компьютере, не моделируя точно нейроны, составляющие этот мозг.

Внимание

Внимание – это выбор важной информации. Человеческий разум подвергается бомбардировке миллионами стимулов, и ему необходимо иметь способ определить, какую информацию обрабатывать. Внимание иногда рассматривается как прожектор, то есть можно сфокусироваться только на определенном наборе информации. Эксперименты, подтверждающие эту метафору, включают дихотическую задачу прослушивания (Черри, 1957) и исследования невнимательной слепоты (Мак и Рок, 1998). В дихотической задаче прослушивания испытуемым одновременно предъявляются два различных сообщения, по одному в каждое ухо, и им предлагается сосредоточиться только на одном из них. В конце эксперимента, когда их спрашивают о содержании невостребованного сообщения, испытуемые не могут его воспроизвести. Психологический конструкт внимания иногда путают с концепцией интенциональности из-за некоторой семантической двусмысленности в их определениях. В начале экспериментальных исследований внимания Вильгельм Вундт определил этот термин как «тот психический процесс, который действует в ясном восприятии узкой области содержания сознания». Его эксперименты показали пределы внимания в пространстве и времени, которые составляли 3–6 букв при экспозиции в 1/10 секунды. В то время как интенциональность – это способность ума быть направленным на что-либо, внимание – это концентрация осознания на определенном феномене в течение определенного периода времени, необходимая для четкого восприятия узкой области содержания сознания и которую можно контролировать. Значение знаний об объеме внимания для изучения познания заключается в том, что он определяет интеллектуальные функции познания, такие как восприятие, суждение, рассуждение и рабочая память. Развитие объема внимания расширяет набор способностей, на которые опирается разум в процессе восприятия, запоминания, обдумывания и оценки при принятии решений. Основанием этого утверждения является то, что чем больше деталей (связанных с событием) может уловить разум для их сравнения, ассоциации и категоризации, тем ближе понимание, суждение и рассуждение о событии соответствуют реальности. По мнению латвийского профессора Сандры Михайловой и профессора Игоря Валя Данилова, чем больше элементов явления (или явлений) разум может одновременно удерживать в поле внимания, тем большее количество разумных комбинаций в рамках этого события он может достичь, повышая вероятность лучшего понимания особенностей и специфики явления (феноменов). Это относится к позе, двигательному контролю, проприоцепции и кинестезии, к автономным процессам, связанным с сердечным ритмом и дыханием, к роли микробиома кишечника. Она также включает в себя описания того, как тело взаимодействует или связано с социальной и физической средой. 4E (воплощенное, встроенное, расширенное и энактическое) познание включает широкий спектр взглядов на взаимодействие мозга, тела и окружающей среды, от причинной встроенности до более сильных утверждений о том, как разум распространяется на инструменты и приборы, а также о роли социальных взаимодействий, процессов, ориентированных на действие, и аффордансов. Теории 4E варьируются от тех, которые ближе к классическому когнитивизму (так называемое «слабое» воплощенное познание) до более сильных расширенных и энактических версий, которые иногда называют радикальной воплощенной когнитивной наукой.

Знание и обработка языка

Способность изучать и понимать язык – это чрезвычайно сложный процесс. Язык усваивается в течение первых нескольких лет жизни, и все люди при нормальных обстоятельствах способны овладеть им в совершенстве. Ключевая движущая сила в теоретической лингвистике – это стремление выяснить, какими свойствами должен обладать язык в абстрактном виде, чтобы его можно было усвоить таким образом. Некоторые из основных исследовательских вопросов при изучении того, как мозг обрабатывает язык, включают в себя: (1) в какой степени лингвистические знания врожденные или приобретенные?, (2) почему взрослым труднее освоить второй язык, чем младенцам – первый?, и (3) как люди способны понимать новые, ранее не встречавшиеся предложения? Изучение обработки языка охватывает широкий спектр вопросов – от исследования звуковых паттернов речи до значения слов и целых предложений. Лингвистика часто разделяет обработку языка на орфографию, фонетику, фонологию, морфологию, синтаксис, семантику и прагматику. Многие аспекты языка можно изучать, рассматривая каждый из этих компонентов, а также их взаимодействие. Изучение обработки языка в когнитивной науке тесно связано с лингвистикой. Традиционно лингвистика изучалась как часть гуманитарных наук, включая изучение истории, искусства и литературы. Однако в последние пятьдесят лет все больше исследователей изучают знание и использование языка как когнитивный феномен, основными проблемами при этом являются вопросы о том, как знание языка приобретается и используется, и из чего оно состоит. Лингвисты обнаружили, что, хотя люди строят предложения, следуя, по-видимому, очень сложным системам, они практически не осознают правил, управляющих их речью. Поэтому лингвистам приходится прибегать к косвенным методам, чтобы определить, каковы эти правила, если они вообще существуют. В любом случае, если речь действительно подчиняется правилам, то они оказываются недоступны для сознательного анализа.

Обучение и развитие

Обучение и развитие – это процессы, посредством которых мы приобретаем знания и информацию со временем. Младенцы рождаются с небольшим количеством знаний или вовсе без них (в зависимости от определения знаний), однако быстро осваивают речь, ходьбу и способность узнавать людей и предметы. Исследования в области обучения и развития направлены на объяснение механизмов, посредством которых эти процессы могут происходить. Ключевой вопрос в изучении когнитивного развития заключается в том, в какой степени определенные способности являются врожденными или приобретенными. Этот вопрос часто формулируется в рамках дискуссии о природе и воспитании. Нативистская точка зрения подчеркивает, что определенные характеристики присущи организму от рождения и определяются его генетической предрасположенностью. Эмпирическая точка зрения, напротив, акцентирует внимание на том, что определенные способности приобретаются из окружающей среды. Хотя очевидно, что для нормального развития ребенка необходимы как генетические факторы, так и влияние среды, продолжаются дебаты о том, каким образом генетическая информация может направлять когнитивное развитие. Например, в области изучения усвоения языка некоторые ученые (такие как Стивен Пинкер) утверждают, что гены должны содержать специфическую информацию, включающую универсальные грамматические правила, в то время как другие (такие как Джеффри Элман и его коллеги в работе «Переосмысление врожденности») считают утверждения Пинкера биологически несостоятельными. Они утверждают, что гены определяют архитектуру системы обучения, но конкретные знания о том, как функционирует грамматика, могут быть получены только на основе опыта.

Память

Память позволяет нам сохранять информацию для последующего извлечения. Память часто рассматривается как состоящая из долговременной и кратковременной памяти. Долговременная память позволяет хранить информацию в течение продолжительных периодов времени (дней, недель, лет). Мы пока не знаем практического предела емкости долговременной памяти. Кратковременная память позволяет сохранять информацию на короткие промежутки времени (секунды или минуты). Память также часто подразделяется на декларативную и процедурную формы. Декларативная память, включающая подтипы семантической и эпизодической памяти, относится к нашей памяти о фактах, конкретных знаниях, значениях и опыте (например, "Яблоки – это еда?" или "Что я ел на завтрак четыре дня назад?"). Процедурная память позволяет нам запоминать действия и двигательные последовательности (например, как ездить на велосипеде) и часто называется неявным знанием или памятью.

Когнитивные ученые изучают память так же, как и психологи, но обычно уделяют больше внимания тому, как память связана с когнитивными процессами и взаимосвязи между познанием и памятью. Например, какие ментальные процессы проходит человек, чтобы восстановить давно забытое воспоминание? Или, что отличает когнитивный процесс узнавания (когда мы видим намеки на что-то, прежде чем вспомнить это, или вспоминаем в контексте) от воспроизведения (когда мы извлекаем воспоминание из памяти, например, заполняя пропуск)?

Восприятие и действие

Восприятие – это способность воспринимать информацию через органы чувств и обрабатывать её. Зрение и слух – два доминирующих чувства, позволяющих нам воспринимать окружающую среду. Некоторые вопросы, изучаемые в области зрительного восприятия, включают в себя: (1) Как мы узнаём объекты? (2) Почему мы воспринимаем визуальную среду как непрерывную, хотя в любой момент времени видим лишь её небольшие фрагменты? Одним из инструментов изучения зрительного восприятия является анализ того, как люди воспринимают оптические иллюзии. Изображение кубика Некера справа является примером бистабильного восприятия, то есть куб может быть интерпретирован как ориентированный в двух различных направлениях. Изучение тактильных, обонятельных и вкусовых стимулов также относится к области восприятия. Под действием понимается выход системы. У человека это реализуется посредством двигательных реакций. Пространственное планирование и движение, речь и сложные двигательные навыки – все это аспекты действия.

Сознание

Сознание — это осознание собственного опыта. Это помогает разуму обрести способность переживать или ощущать себя как личность.

Методы исследования

Для изучения когнитивной науки используется множество различных методологий. Поскольку эта область знаний носит ярко выраженный междисциплинарный характер, исследования часто охватывают несколько областей, используя методы, разработанные в психологии, нейронауке, информатике и теории систем.

Эксперименты с поведением

Чтобы иметь описание того, что составляет разумное поведение, необходимо изучать само поведение. Этот вид исследований тесно связан с когнитивной психологией и психофизикой. Измеряя поведенческие реакции на различные стимулы, можно понять, как эти стимулы обрабатываются. Левандовски и Строхметц (2009) рассмотрели подборку инновационных способов применения поведенческих измерений в психологии, включая поведенческие следы, поведенческие наблюдения и поведенческий выбор. Поведенческие следы – это свидетельства, указывающие на то, что поведение имело место, но самого действующего лица нет (например, мусор на парковке или показания электросчетчика). Поведенческие наблюдения подразумевают непосредственное наблюдение за тем, как действующее лицо совершает то или иное действие (например, наблюдение за тем, насколько близко человек сидит к другому). Поведенческий выбор – это ситуация, когда человек выбирает один из двух или более вариантов (например, поведение при голосовании, выбор наказания для другого участника). Время реакции. Интервал между предъявлением стимула и соответствующим ответом может указывать на различия между двумя когнитивными процессами и давать представление об их природе. Например, если в задаче поиска время реакции меняется пропорционально количеству элементов, то становится очевидным, что этот когнитивный процесс поиска включает последовательную, а не параллельную обработку. Психофизические реакции. Психофизические эксперименты – это старая психологическая техника, которая была адаптирована когнитивной психологией. Обычно они включают в себя вынесение суждений о тех или иных физических свойствах, например, о громкости звука. Корреляция субъективных шкал между разными людьми может выявить когнитивные или сенсорные искажения по сравнению с фактическими физическими измерениями. Некоторые примеры включают: суждения о схожести цветов, тонов, текстур и т.д.; пороговые различия для цветов, тонов, текстур и т.д. Отслеживание движения глаз. Эта методика используется для изучения различных когнитивных процессов, в особенности визуального восприятия и обработки языка. Точка фиксации взгляда связана с фокусом внимания человека. Таким образом, отслеживая движения глаз, мы можем изучать, какая информация обрабатывается в данный момент времени. Отслеживание движения глаз позволяет изучать когнитивные процессы в очень короткие промежутки времени. Движения глаз отражают процесс принятия решений в реальном времени во время выполнения задачи и дают нам некоторое представление о том, как эти решения могут обрабатываться.

Изображение мозга

Образ мозга включает анализ активности в мозге во время выполнения различных задач. Это позволяет связать поведение и функции мозга, чтобы понять, как происходит обработка информации. Различные типы методов визуализации отличаются по временному (основанному на времени) и пространственному (основанному на местоположении) разрешению. Образ мозга часто используется в когнитивной нейронауке. Компьютерная томография с одним фотоном и позитронно-эмиссионная томография. В методах СПЭКТ и ПЭТ используются радиоактивные изотопы, которые вводятся в кровоток испытуемого и поглощаются мозгом. Наблюдая за областями мозга, поглощающими радиоактивный изотоп, можно определить, какие области более активны, чем другие. ПЭТ обладает схожим пространственным разрешением с фМРТ, но крайне низким временным разрешением. Электроэнцефалография. ЭЭГ измеряет электрические поля, генерируемые большими популяциями нейронов в коре головного мозга, с помощью серии электродов, размещенных на коже головы испытуемого. Этот метод имеет чрезвычайно высокое временное разрешение, но относительно низкое пространственное разрешение. Функциональная магнитно-резонансная томография. фМРТ измеряет относительное количество оксигенированной крови, поступающей в различные части мозга. Считается, что большее количество оксигенированной крови в определенной области коррелирует с увеличением нейронной активности в этой части мозга. Это позволяет локализовать определенные функции в различных областях мозга. фМРТ обладает умеренным пространственным и временным разрешением. Оптическая визуализация. Эта техника использует инфракрасные передатчики и приемники для измерения количества света, отраженного кровью вблизи различных областей мозга. Поскольку оксигенированная и дезоксигенированная кровь отражает свет по-разному, можно изучать, какие области более активны (то есть, содержат больше оксигенированной крови). Оптическая визуализация имеет умеренное временное разрешение, но низкое пространственное разрешение. Также она обладает преимуществом в виде высокой безопасности и может использоваться для изучения мозга младенцев. Магнитоэнцефалография. МЭГ измеряет магнитные поля, возникающие в результате корковой активности. Она аналогична ЭЭГ, за исключением улучшенного пространственного разрешения, поскольку магнитные поля, которые она измеряет, не так сильно размываются или ослабляются кожей головы, мозговыми оболочками и т.д., как электрическая активность, измеряемая в ЭЭГ. МЭГ использует SQUID-сенсоры для обнаружения слабых магнитных полей.

Вычислительная модель

Вычислительные модели требуют математически и логически формального представления проблемы. Компьютерные модели используются в моделировании и экспериментальной проверке различных специфических и общих свойств интеллекта. Вычислительное моделирование может помочь нам понять функциональную организацию конкретного когнитивного явления. Подходы к когнитивному моделированию можно классифицировать следующим образом: (1) символические, основанные на абстрактных ментальных функциях разумного ума посредством символов; (2) субсимволические, основанные на нейронных и ассоциативных свойствах человеческого мозга; и (3) находящиеся на границе между символическим и субсимволическим, включая гибридные. Символическое моделирование развилось из парадигм компьютерных наук, использующих технологии систем, основанных на знаниях, а также философский подход (например, «классический искусственный интеллект» (GOFAI)). Оно было разработано первыми когнитивными исследователями и позднее использовалось в информационно-инженерных задачах для создания экспертных систем. Начиная с начала 1990-х годов, оно было обобщено в системном подходе для исследования функциональных моделей интеллекта, подобных человеческому, таких как персоноиды, и параллельно развивалось в виде среды SOAR. В последнее время, особенно в контексте когнитивного принятия решений, символическое когнитивное моделирование было расширено до социокогнитивного подхода, включающего социальное и организационное познание, взаимосвязанное с субсимволическим бессознательным уровнем. Субсимволическое моделирование включает коннекционистские/нейронные сетевые модели. Коннекционизм опирается на идею о том, что разум/мозг состоит из простых узлов, а его способность решать проблемы определяется связями между ними. Нейронные сети являются классическими реализациями этого подхода. Некоторые критики этого подхода считают, что, хотя эти модели приближаются к биологической реальности, представляя собой описание работы системы, они обладают недостаточной объяснительной силой, поскольку даже в системах с простыми правилами соединения возникающая высокая сложность делает их менее интерпретируемыми на уровне соединений, чем на макроскопическом уровне. Другие подходы, набирающие популярность, включают (1) теорию динамических систем, (2) отображение символических моделей на коннекционистские модели (нейро-символическая интеграция или гибридные интеллектуальные системы) и (3) байесовские модели, часто заимствованные из машинного обучения. Все вышеперечисленные подходы либо обобщаются в форме интегрированных вычислительных моделей синтетического/абстрактного интеллекта (т.е. когнитивной архитектуры) для объяснения и улучшения индивидуального и социально-организационного принятия решений и рассуждений, либо фокусируются на отдельных симуляционных программах (или микротеориях / теориях «среднего диапазона»), моделирующих конкретные когнитивные способности (например, зрение, язык, категоризацию и т.д.).

Основные выводы

Когнитивная наука породила модели когнитивных искажений и восприятия риска у человека, а также оказала значительное влияние на развитие поведенческой экономики, как части экономической науки. Она также привела к появлению новой теории философии математики (связанной с денотационной математикой) и множества теорий искусственного интеллекта, убеждения и принуждения. Когнитивная наука заявила о себе в философии языка и эпистемологии, и является важным направлением в современной лингвистике. Области когнитивной науки оказали влияние на понимание специфических функциональных систем мозга (и функциональных нарушений), начиная от производства речи и заканчивая слуховой обработкой и зрительным восприятием. Достигнут прогресс в понимании того, как повреждения определенных областей мозга влияют на когнитивные функции, и это помогло выявить первопричины и последствия конкретных дисфункций, таких как дислексия, анопия и гемипространственное заброшение.

Известные исследователи

Имя Год рождения Год вклада Вклад(ы) Дэвид Чалмерс 1966 1995 Дуализм, сложная проблема сознания Дэниел Деннетт 1942 1987 Предложил перспективу вычислительных систем (модель множественных черновиков) Джон Сирл 1932 1980 Китайская комната Дуглас Хофштадтер 1945 1979 Гёдель, Эшер, Бах Джерри Фодор 1935 1968, 1975 Функционализм Алан Баддли 1934 1974 Модель рабочей памяти Баддли Марвин Мински 1927 1970-е, начало 1980-х Писал компьютерные программы на языках, таких как LISP, чтобы формально характеризовать этапы, которые проходят люди, например, при принятии решений и решении проблем Кристофер Лонгет-Хиггинс 1923 1973 Ввел термин «когнитивная наука» Ноам Хомский 1928 1959 Опубликовал рецензию на книгу Б. Ф. Скиннера «Verbal Behavior», что положило начало когнитивизму в противовес доминирующему бихевиоризму Лила Р. Глейтман 1929 1970-е – 2010-е Широкий спектр вкладов в понимание когнитивных процессов усвоения языка, включая теорию синтаксического bootstrapping Элеонора Рош 1938 1976 Разработка теории прототипов категоризации Филип Н. Джонсон-Лэрд 1936 1980 Ввел понятие ментальных моделей в когнитивной науке Дедре Джентер 1944 1983 Разработка теории отображения структур для аналогового рассуждения Аллен Ньюэлл 1927 1990 Развитие области когнитивной архитектуры в когнитивном моделировании и искусственном интеллекте Аннетт Кармилофф Смит 1938 1992 Интеграция нейронауки и вычислительного моделирования в теории когнитивного развития Дэвид Марр (нейробиолог) 1945 1990 Сторонник гипотезы трех уровней анализа вычислительных систем Петер Гарденфорс 1949 2000 Создатель концептуального пространства, используемого в когнитивном моделировании и искусственном интеллекте Линда Б. Смит 1951 1993 Вместе с Эстер Телен создала динамический системный подход к пониманию когнитивного развития.

Некоторые из наиболее известных имен в когнитивной науке обычно являются либо наиболее спорными, либо наиболее цитируемыми. В философии некоторые известные имена включают Дэниела Деннетта, который пишет с точки зрения вычислительных систем, Джона Сирла, известного своим спорным аргументом о китайской комнате, и Джерри Фодор, который выступает за функционализм. Другие включают Дэвида Чалмерса, который выступает за дуализм и также известен тем, что сформулировал сложную проблему сознания, и Дугласа Хофштадтера, известного написанием «Гёделя, Эшера, Баха», который ставит под сомнение природу слов и мысли. В области лингвистики Ноам Хомский и Джордж Лакофф оказали влияние (оба также стали известными как политические комментаторы). В области искусственного интеллекта известны Марвин Мински, Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл. Популярные имена в области психологии включают Джорджа А. Миллера, Джеймса Макклелланда, Филиппа Джонсона-Лэрда, Лоуренса Барсалу, Витторио Гидано, Говарда Гарднера и Стивена Пинкера. Антропологи Дэн Спербер, Эдвин Хатчинс, Брэдд Шор, Джеймс Вертч и Скотт Атран участвовали в совместных проектах с когнитивными и социальными психологами, политологами и эволюционными биологами в попытках разработать общие теории формирования культуры, религии и политической ассоциации. Вычислительные теории (с моделями и симуляциями) также были разработаны Дэвидом Румелхартом, Джеймсом Макклелландом и Филиппом Джонсоном-Лэрдом.

Эпистемика

Эпистемика – термин, придуманный в 1969 году Эдинбургским университетом при основании его Школы эпистемики. Эпистемику следует отличать от эпистемологии: эпистемология – это философская теория знания, в то время как эпистемика обозначает научное изучение знания. Кристофер Лонгуэт-Хиггинс определил её как «построение формальных моделей процессов (восприятия, интеллектуальных и лингвистических), посредством которых достигается и передаётся знание и понимание». В своём эссе 1978 года «Эпистемика: регулятивная теория познания» Элвин И. Голдман утверждает, что он ввёл термин «эпистемика» для описания переориентации эпистемологии. Голдман считает, что его эпистемика является продолжением традиционной эпистемологии, а новый термин нужен лишь для избежания возражений. Эпистемика в понимании Голдмана отличается от традиционной эпистемологии лишь незначительно благодаря её связи с психологией познания; эпистемика акцентирует внимание на детальном изучении психических процессов и механизмов обработки информации, приводящих к знанию или убеждениям. В середине 1980-х годов Школа эпистемики была переименована в Центр когнитивных наук (ЦКН). В 1998 году ЦКН был включён в состав Школы информатики Эдинбургского университета.

Обязательная проблема в когнитивной науке

Одна из основных целей когнитивной науки – достижение интегрированной теории познания. Для этого требуются интегративные механизмы, объясняющие, как одновременная обработка информации в пространственно разделенных (субкортикальных) областях мозга координируется и объединяется, порождая согласованные перцептивные и символические представления. Один из подходов заключается в решении этой "проблемы связывания" (то есть проблемы динамического представления конъюнкций информационных элементов, от самых базовых перцептивных представлений – "связывание признаков" – до самых сложных когнитивных представлений, таких как структуры символов – "связывание переменных"), посредством интегративных механизмов синхронизации. Иными словами, одним из координирующих механизмов представляется временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических самоорганизующихся процессах в нейронных сетях, описанных гипотезой связывания по синхронности (BBS) из нейрофизиологии. Разработаны коннекционистские когнитивные нейроархитектуры, использующие интегративные механизмы синхронизации для решения этой проблемы связывания в перцептивном и языковом познании. В перцептивном познании проблема состоит в том, чтобы объяснить, как элементарные свойства объекта и отношения между объектами, такие как цвет или форма объекта, могут динамически связываться друг с другом или интегрироваться в представление этого перцептивного объекта посредством механизма синхронизации ("связывание признаков", "связывание характеристик"). В языковом познании проблема заключается в том, чтобы объяснить, как семантические концепции и синтаксические роли могут динамически связываться друг с другом или интегрироваться в сложные когнитивные представления, такие как систематические и композиционные структуры символов и пропозиции, посредством механизма синхронизации ("связывание переменных") (см. также "Дебаты о символизме против коннекционизма" в коннекционизме). Однако, несмотря на значительный прогресс в понимании интегрированной теории познания (в частности, проблемы связывания), дискуссия по этому вопросу о начальных этапах познания все еще продолжается. С различных точек зрения, упомянутых выше, эта проблема может быть сведена к вопросу о том, как организмы на стадии простых рефлексов преодолевают порог хаоса сенсорных стимулов окружающей среды: электромагнитных волн, химических взаимодействий и колебаний давления. Так называемый тезис о первичном вводе данных (PDE) ставит под сомнение способность такого организма самостоятельно преодолеть этот пороговый уровень. С точки зрения математических инструментов, тезис PDE подчеркивает непреодолимо высокий порог какофонии стимулов окружающей среды (шум стимулов) для молодых организмов в начале жизни. В нем утверждается, что временная (фазовая) синхронизация нейронной активности, основанная на динамических самоорганизующихся процессах в нейронных сетях, любое динамическое связывание или интеграция в представление перцептивного объекта посредством механизма синхронизации не могут помочь организмам в различении релевантного сигнала (информативного стимула) для преодоления этого порога шума.