Subscribe:Posts Comments

You Are Here: Home » Интроспективные наблюдения » Интроспективные наблюдения — Часть 8

Интроспективные наблюдения - Часть 8Однако все это не делает гипотезу верной [14]. Для того что­бы она обрела нейрофизиологическую основу, необходимо пока­зать, что нейроны или группы нейронов способны хранить двоич­ные или иные символы. Больше того, необходимо показать, как такие символы обрабатываются в процессах, подобных распозна­ванию или продуцированию. Мы знаем, как действует распозна­вание в компьютере: оно зависит от процесса сравнения. Для то­го чтобы распознать некий объект, используется какая-либо из многочисленных стратегий поиска кандидатов среди хранимых в памяти компьютера объектов, которые затем сравниваются с объектом на входе. Если соответствие найдено, то распознавание признается успешным, если нет, то ищется другой кандидат, и так далее. Нельзя не учитывать, что такой процесс требует дополни­тельного, еще не упомянутого нами, оборудования: буфера, кото­рый хранит входную информацию во время обработки устройст­ва сравнения и, самое важное, наличия управляющего устройства некоторого рода. Это управляющее устройство, своего рода го­мункулус, обладает определенным знанием о процессах и спосо­бах обработки. Эти черты гипотезы легко просмотреть, посколь­ку мы, люди, выполняем распознавание и сравнение внешних символов неосознанно и непрерывно, уже обучившись этим опе­рациям на тысячах случаях из нашей практики. Таким образом, мы полагаем их за данное, и нужно специально напомнить, что в действительности они включают большой объем обработки ин­формации. Но соображения такого рода, в любом случае, долж­ны вовлекать проверку любой гипотезы о том, как мозг предста­вляет информацию.  Например  — это большой массив коммерческой информации, которую так или иначе способен фильтровать и обрабатывать мозг.

Вторая гипотеза это сетевая гипотеза. Обе гипотезы явно соперничают, поскольку только две эти гипотезы и привлекают серьезное внимание. Как и гипотеза символьной обработки, сете­вая гипотеза имеет несколько вариантов, поскольку было пред­ложено несколько форм соответствующей сети. Наиболее хоро­шо известный из таких вариантов часто называют коннеционизмом (connectionism) или PDP, от английского «parallel distributed processing» параллельная распределенная обработка [26]. Впро­чем, эти термины можно применить к целому кругу альтернатив­ных сетевых гипотез, а не только к уже упомянутой. К несчастью, именно эта широко известная гипотеза относится к числу среди наименее реалистичных, так как она явно не подтверждается дан­ными нейропсихологии [14]. Еще более печально, что на модели такого рода часто ссылаются как на модели нейронных сетей, ис­пользуя название, вызывающее образ реальных биологических нейронных сетей, хотя именно такое сходство в них и отсутству­ет. Положительным, правда, является то, что такие модели разде­ляют с реляционными сетями основное свойство, отличающее по­следние от компьютерных моделей они не хранят двоичные еди­ницы или символы.

Перед тем как продолжить, полезно внимательней взглянуть на то, как сетевые модели осуществляют распознавание. Предпо­ложим, система получила некоторое слово. Если это устная речь, то слово активирует узлы сети, отвечающие за слуховые функ­ции, а те передают активацию на узлы верхнего уровня по всей вероятности, представляющие фонемы. (Я говорю «вероятно» потому, что мы до сих пор не знаем, какими единицами опериру­ет система фонологического распознавания. Если даже это не фонемы, а какие-либо другие единицы быть может, переходы от одной фонемы к другой это не так важно, поскольку процесс происходит одинаково, какие бы единицы он ни использовал.) Узлы высокого уровня, активированные данным словом, в свою очередь, передают возбуждение узлу еще более высокого уровня, представляющему понятие, обозначаемое этим словом. Именно стимуляция этого узла и составляет распознавание данного слова. Отметим, что нет необходимости ни в каком буфере, рабочем пространстве или устройстве сравнения и, что наиболее важно ни в каком управляющем устройстве, или гомункулусе. Каждый узел в сети представляет собой свой собственный процессор, дей­ствующий на простом принципе; когда узел получает достаточно активации для перехода через порог, он передает активацию узлам более высокого уровня, с которыми он связан.

Leave a Reply

Confirm that you are not a bot - select a man with raised hand:

© 2012 Мозг. Исследование мышления · Subscribe:PostsComments ·
Top
Читайте ранее:
Системное описание сознания — Часть 5

В методологическом отношении эти результаты свидетельст­вуют о необходимости выполнения следующих критериев: • эксперименты должны проводиться в свободном поведении, а агент...

Закрыть