Коннекционизм, модель функционирования нейронов

Понимание функционирования мозга является одной из самых больших проблем, стоящих перед психологией. Отсюда и существование разных подходов и точек зрения. Фактически, после появления когнитивной психологии и машины Тьюринга произошла революция в этой области. С этого момента начал созерцать мозг как информационный процессор.

Первой теорией, которая была создана для объяснения функционирования мозга, была вычислительная метафора, но вскоре начались неудачи. Принимая во внимание эту ситуацию, когнитивные психологи с целью поиска новых объяснений создали теорию, известную как коннекционизм..

Однако, прежде чем объяснять, что такое коннекционизм, важно понять взгляд когнитивной психологии на мозг. Таким образом, мы поймем последствия и неудачи вычислительной метафоры. По этой причине мы рассмотрим основные аспекты этой отрасли психологии в следующем разделе..

Когнитивная психология и вычислительная метафора

Когнитивная психология понимает человеческий мозг как информационный процессор. Это означает, что это система, которая способна кодировать данные, поступающие из окружающей среды, изменять их и извлекать из них новую информацию. Кроме того, эти новые данные включены в систему в непрерывном входные и выходы.

Вычислительная метафора объясняет, что мозг похож на компьютер. Через серию запрограммированных алгоритмов он преобразует входные информации в серии выходы. На первый взгляд может показаться, что это имеет смысл, поскольку мы можем изучить некоторые виды поведения человека, которые адаптируются к этой модели. Теперь, если мы исследуем немного больше, мы начнем обнаруживать сбои в этой перспективе.

Наиболее важные ошибки - это скорость, с которой мы обрабатываем информацию, гибкость, с которой мы действуем, и неточность наших ответов. Если бы в нашем мозгу были запрограммированные алгоритмы, у нас были бы другие типы ответов: более медленные из-за всех выполняемых шагов обработки, более жесткие и намного более точные, чем они. Короче, мы были бы как компьютеры, и На первый взгляд мы видим, что это не так.

Хотя мы можем предпринять попытки адаптировать эту теорию к новым фактам, изменяя жесткость алгоритмов, запрограммированных другими, более гибкими и способными к обучению, мы все равно будем выявлять ошибки в вычислительной метафоре. И вот где это происходит Connectionism, поток, который проще, чем предыдущий, и который объясняет обработку информации о мозге более удовлетворительным образом.

Что такое коннекционизм?

Коннекционизм оставляет позади вычислительные алгоритмы и объясняет, что информация обрабатывается с помощью паттернов распространения активации. Но что это за паттерны? На более простом языке это означает, что когда ввод информации поступает в ваш мозг, нейроны начинают активировать, формируя определенный паттерн, который будет производить определенный выход. Это сформирует сети между нейронами, которые будут обрабатывать информацию быстро и без необходимости предварительно запрограммированных алгоритмов.

Чтобы понять это, приведем простой пример. Представьте, что человек говорит вам, чтобы определить, что такое собака. Когда слово приходит к вам на ухо, автоматически активирует в вашем мозге набор нейронов, связанных с ним. Активация этой группы клеток будет распространяться на других, с которыми она связана, например, связанных со словами. млекопитающее, кора или волосы. И это активирует шаблон, в который включены эти функции, что приведет вас к определению собаки как «млекопитающее с волосами, которые лают».

Свойства систем соединений

Согласно этой точке зрения, чтобы эти системы работали так, как, по-видимому, ведет себя человеческий мозг, они должны соответствовать определенным условиям.. Основные свойства, которые должны соблюдаться:

• Распространение активации. Это означает, что нейроны при активации влияют на те, с которыми они связаны. Это может происходить, облегчая его активацию или подавляя его. В предыдущем примере нейроны собака облегчить млекопитающее, но они тормозят те из рептилия.
• Нейрональное обучение. Обучение и опыт влияют на связи между нейронами. Таким образом, если мы увидим много собак с шерстью, связи между нейронами, связанные с обоими понятиями, будут усилены. Это был бы способ, которым нейронные сети, которые помогают нам обрабатывать.
• Параллельная обработка. Очевидно, что это не последовательный процесс, нейроны не активируются один за другим. Активация распространяется параллельно между всеми нейронами. И при этом не нужно обрабатывать один шаблон активации за другим, вы можете указать несколько шаблонов одновременно. Благодаря этому мы можем интерпретировать большое количество данных одновременно, хотя в наших возможностях есть ограничение.
• Нейронные сети. Система будет представлять собой большую сеть нейронов, сгруппированных вместе посредством механизмов ингибирования и активации. В этих сетях также можно найти входные информации и выходы поведенческий. Эти группировки будут представлять структурированную информацию, которой обладает мозг, и паттерны активации будут способом, которым происходит обработка упомянутой информации..

выводы

Этот способ интерпретации функционирования нейронов не только кажется очень интересным, но и занятия вокруг него кажутся плодотворными. В настоящее время созданы компьютерные симуляции систем соединений на память и язык, которые очень похожи на поведение человека. Тем не менее, мы до сих пор не можем сказать, что именно так работает мозг.

Кроме того, эта модель не только помогла внести вклад в изучение психологии во всех ее областях. также мы находим несколько приложений этих систем соединения в вычислительной. Прежде всего, теория была прорывом в исследованиях об искусственном интеллекте.

В заключение важно понимать, что сложность коннекционизма намного больше, чем та, что изложена в этой статье. Здесь мы можем найти упрощенную версию того, что это на самом деле, полезно только в качестве приближения. Если ваше любопытство пробудилось, не стесняйтесь продолжать исследовать эту теорию и ее последствия.

Конструктивизм: как мы конструируем нашу реальность? Конструктивизм - это эпистемологический постулат, который подтверждает, что мы являемся активными агентами нашего восприятия и что мы не получаем буквальную копию мира. Читать дальше "