认知科学的动力学范式DynamicistParadigm存在吗-智能科学

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具身认知的两种进路

具身认知的两种进路

30具身认知的两种进路何 静(浙江大学语言与认知研究国家创新基地,浙江杭州 310028)摘 要:具身认知观发展出一些新的概念和研究方法。

其中有些补充和修正了传统的认知观念,而另一些则对传统的认知观念及其研究方法提出了挑战。

具身认知观是否与传统的认知观相容,这取决于新概念和方法与旧概念和方法的区别程度,以及在什么情况下具身性能在新方案中获得成功。

本文区分了具身认知观的两种不同进路:一种是温和的具身认知观,它与传统的表征计算基本假设相容;另一种是激进的具身认知观,它挑战表征计算的基本假设,认为心智的表征计算观是错误的。

本文比较了这两种不同的进路,提出了我们的评价和观点。

关键词:具身的 认知观 表征的 计算的 DST〔中图分类号〕B028 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-0763-(2007)03-0030-06一、 引 言自20世纪80年代以来,“具身的”(embodied )几乎已成为认知科学所有领域中的重要的概念。

在哲学〔1〕、心理学〔2〕、神经科学〔3〕、机器人学〔4〕、教育学〔5〕、认知人类学〔6〕、语言学〔7〕和研究行动和思维的认知动力系统〔8〕方案中,人们越来越多地谈到“具身的”概念。

例如,莱考夫和约翰逊(G . Lakoff & M.Johnson )的“具身的心智”(embodied mind ),布鲁克斯(R. Brooks )的“具身的智能”(embodied intelligence ),瓦雷拉(F. J. Varela )等人的“具身的行动”(embodied action ),克拉克(A. Clark )的“具身的认知”(embodied cognition ),弗兰克林(S. Franklin )的“具身的人工智能”(embodied AI )等。

另外,在许多术语中也不同程度地用到了“具身性”(embodiment )概念,如兹拉特弗(J. Zlatev )提出“情境具身性”(situated embodiment ),沙科和兹姆克(N. E. Sharkey & T. Ziemke )提出“机械具身性”(mechanical embodiment )和“现象具身性”(phenomenal embodiment ),兹姆克提出“自然具身性”(natural embodiment )。

库恩与科学革命的结构

库恩与科学革命的结构

《论自由》 约翰·斯图尔特·密尔
《査拉图斯特拉如是说》 弗里德里希·尼采 (1883) 《科学革命的结构》 托马斯·库恩 (1962)
三、发现的情境vs辩护的情境
逻辑经验主义:非科学领域更多地表现出探究者的主观意见,科学问题能
用一种完全客观的方式解决。
发现的情境:科学家获得一个特定理论的实际历史过程。主观的心理过程,
• 真理的融贯论
一个命题或信念是真的,在于它与其他命题或信念的系统相融贯。
设想这张蛛网上的每一个节点都是一个命题或信念,而这些命题或信念的整体 组成了我们的信念系统。
究竟如何刻画融贯关系?
小明 很热 情
这些 都是 湖南 菜
强:逻辑蕴含关系 小明 爱吃 辣 口味 虾很 辣 中:一定概率上的支持关系
(3) semantic—the fact that the languages of theories from different periods of
normal science may not be inter-translatable presents an obstacle to the comparison of those theories.
ie. 凯库勒关于苯的六边形结构假说。 “我们应当会做梦!……那么我们就可以发现真理……但不要在清醒的 理智检验之前,就宣布我们的梦”
辩护的情境:理论存在时,科学家需要证明该理论的合理性。客观的逻辑
问题。
如何获得假说不重要,重要的是如何辩护该假说。
四、库恩思想的理论来源
• 1.格式塔心理学;汉森的观察渗透理论学说 ;
学院科学
共同体/群落
产业科学
费耶阿本德:反对方法
保罗 ·费耶阿本德 Paul Feyerabend (1924 ~ 1994)

温和的具身认知:认知科学研究新进路

温和的具身认知:认知科学研究新进路

温和的具身认知:认知科学研究新进路张博;葛鲁嘉【摘要】从离身认知到具身认知,在认知科学内部正在发生着一次深刻的研究范式的转换.具身认知理论是继认知主义和联结主义之后,认知科学研究中一种快速发展的理论思潮或研究纲领.与传统的离身认知不同,具身认知主张认知是具身的、情境的和动力系统的.对于心智的具身性问题,激进的具身认知和温和的具身认知都试图从各自不同的视角给出合理的解释.从经验研究的角度来看,激进的具身认知还没有形成较为完善的解释性的语言,更多的是提出了关于心智、认知和世界的哲学意义上的有益的思考.相比较而言,温和的具身认知则发展了较为完善的解释性理论,如不完全表征、模拟的表征原则、行动导向的局部表征等等,既有效地反驳了激进的具身认知对表征计算范式的全盘否定,又在一定程度上解决了传统认知研究中存在的问题,表现出了更强的包容性,是对传统认知观的继承和发展,对于当代认知科学的研究更具现实意义.【期刊名称】《华侨大学学报(哲学社会科学版)》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】10页(P19-28)【关键词】认知科学;具身认知;离身认知;温和的具身认知【作者】张博;葛鲁嘉【作者单位】吉林大学哲学社会学院吉林长春130012;吉林大学哲学社会学院吉林长春130012【正文语种】中文【中图分类】B84认知科学作为一个跨学科的学科群*按照认知科学创始人之一乔治·米勒(Miller G.)的说法,认知科学至少包括心理学、语言学、计算机科学、哲学、神经科学和人类学6门学科,其中前三者为核心学科,后三者为辅助学科。

发端于20世纪五六十年代,是一场针对行为主义心理学进行的认知革命后的产物。

此外,认知科学的诞生也是近代科学发展史上最为重要的事件之一。

在短短几十年的发展时间里,认知科学取得了令人瞩目的成绩,并成为当今世界最具潜力的科学研究领域之一。

认知科学的研究在某种程度上可以被看作是哲学认识论问题在当代的延续和扩展——不仅探讨心智及其运作机制,还试图人工地实现智能的不同方面。

认知神经科学

认知神经科学

研究层次
研究对象
研究方法
认知神经心理学 脑区、整脑
认知心理生理学 脑区、整脑
认知生理心理学 分子、细胞、 脑区、整脑
脑损伤病人 人类
灵长类动物
神经外科检查、神经心理测查、 行为实验研究(如采用双任务
法)
通过生理仪器(EEG、ERP、 PET、FMRI、MEG等)记录生
理信号
脑损毁、单细胞电活动记录
认知神经生物学 分子、细胞、 从低等动物到
+ 十几年后,认知科学家们终于在生物脑中概括出并行分布式(PDP) 的神 经计算原理,1986~1996 年的十年间,风起云涌的人工神经网络研究积累 了大量科学事实,冲破了智能的传统概念。1993 年认知科学杂志上人工智 能研究创始人之一Simon 和五位青年学者展开的智能本质论战,1994 年已 故生态心理学家Gibson 著作再度风行于世,都为智能新概念奠定了科学基 础
+ 法国神经病学家布罗卡描述了一则表达性失
Paul Broca
+ 加拿大神经外科医生潘菲尔德采用点刺激法对 病人大脑的感觉与运动功能进行了研究,发现 人身体不同部位的感觉和运动在大脑皮层均可 找到相对应的部位
+ 后来一系列研究表明,人类感觉,运动,语言 ,记忆等机能均与特定脑区有关,且语言功能 更与左半球有密切关系,这是所谓“大脑皮层 机能定位说”
+ 80年代中期,出现了正电子发射断层扫描技术 (PET,positron emission tomography),它 将带有放射性核素标记的化合物注入人体,由 此获得心理活动时的脑代谢图像或脑血流图像 。
+ 1990-1992年期间又出现了功能磁共振成像(
+ 疾病始终困扰着人类,一些疾病直接影响 人的脑功能,包括脑肿瘤、老年痴呆、脑 血管疾病、癫痫、毒品成瘾、精神分裂症 等等。对这些疾病进行早期诊断,是预防 疾病发生的重要措施。

社会科学研究的基本范式

社会科学研究的基本范式

定量研究
一种运用调查、实验、测量、统计等 量化的手段来收集和分析研究资料, 从而判断教育现象的性质,发现内 在规律,检验某些理论假设的研究 方法
定量研究的特点
1、先有理论假设,研究的目的主要在于验 证假设
2、关注有关现象的总体情况和一般规律, 研究具有可重复性
3、注重研究方案的预先设计 4、有一套规范的研究程序和操作技术,包
括被试的选取、无关变量的控制、调查或 测量工具的编制和使用、数据的统计分析、 结果的解释 5、用数据呈现研究结果
定量研究问题举例
对“后进生”学习成绩影响因素的 研究 ——家庭背景 ——学习习惯 ——学习态度 ——。。。。。。
2、解释主义
本体论: 社会世界通过行动者的经验与解释形
成了有意义的秩序 社会现实具有地方性特点和时间维度,
质性研究的定义
质性研究是以研究者本人作为研究工具, 在自然情境下,采用多种资料收集方法 (访谈、观察、实物分析),对研究现 象进行深入的整体性探究,从原始资料 中形成结论和理论,通过与研究对象互 动,对其行为和意义建构获得解释性理 解的一种活动
质性研究的主要兴趣
惯常社会行动(及其形态) 行动者的主观经验 影响行动和经验的条件(外在,内在)
的意志,具有客观规律性和齐一性 真理的符合论
认识论:二元论的/客观主义的认识论; 研究结果是真实的,可以通过科学手 段被发现,具有预测的正确性和控制 的有效性
方法论:实验的/操纵的程序和规求;对 假设进行证实或证伪;理论包含对社 会规律的陈述,且各部分有确定的逻 辑关联;可通过一套工具和程序对客 观现实进行经验性探究;主要使用定 量的方法
研究是为了唤醒人们的真实意识,去除 “虚假意识”
对现状持否定和批判的态度,反对实证主 义

表征与认知发展

表征与认知发展

一、认知发展和具身心智
不论是哲学认识论还是符号主义都隐含地将认知视为基于符号表征 ( 其中语言是人类思维 过程中最一般和最核心的符号形式 ) 的过程, 它们直接将认知放在语言思维水平的智力阶段上 加以考察 , 因此 , 认知就是高级心理过程 ) ) ) 基于明确概念的逻辑推理、假设、规划、形成策 略和问题解决等 , 而知识则是理论思维的产物。然而根据进化论 , 生物体是进化的, 生物体的 认知能力也是进化的。从种系演化和个体发育的两个时间尺度上看 , 人类和每个个体的认知能 力不是一开始就处在符号表征的认知水平, 相反, 人类的认知能力既经历了漫长的生物演化 , 也经历了在文化社会中的发展 , 因此 , 人类通过认知获得的知识和建构的理论也就必然有一个 内在的历史维度。 皮亚杰 ( J. Piaget) 将认知视为复杂有机体之于ห้องสมุดไป่ตู้杂环境的一种具体的生物适应形式, 人类 的高级智能是生物适应性行为的延伸; 维果茨基 ( L . S. Vy got sky ) 将人类的高级心理功能视为 一个文化 ) 历史过程。由于皮亚杰、维果茨基等人的开创性研究, 人类的认知就重新在理智的 视野中获得了其起源和发展的真实性, 而动物和婴幼儿的智力就是值得研究的认知现象。
⑤ 我们把这称为强耦合 ( st rong coupling) 的动力主义的表征观。 具。
在目前认知的动力系统研究略显混杂的局面下 , 尽管动力系统取向的研究进展是激动人心 的, 有越来越多的证据支持具身的、情境的 ( sit uated) 、动力的认知观念, 但同时一个清楚存在 的事实是 : 人类的高级认知是通过符号能力实现的。因此, 我们认为需要慎重对待和处理认知 科学中的表征概念。本文将在坚持 / 认知是认知发展 0 的一般观念下考察这个争论。我们认为 需要澄清的问题包括 : ( 1) 认知经历了哪些发展水平? ( 2) 认知在所有的发展水平上都是以符 号表征的方式完成的吗? 或 者说, 符 号表征的 计算过程 对认知是 充分的吗 ? 如果不 是, 那么 ( 3) 表征在哪些发展水平上是关键的 ? 以及在表征是关键的认知水平上, 表征是完全的吗 ? 最 后, ( 4) 我们需要判别, 动力主义是否必然与表征观念相冲突 ?

社会科学研究的基本范式


两种不同的世界观
量的研究:将复杂的问题简单化 质的研究:将简单的问题复杂化 复杂科学
如下研究问题适合用什么方法?
1、教师的性别与其职业选择是什么关系? 2、这些教师是如何“选择”自己的职业
的? 3、教师的学历与工资之间是什么关系? 4、对这些教师而言,“教师职业”对他
们意味着什么? 5、他们为什么要选择当教师?
提问:Philosophical study 是“研究”吗?
这些说法反映了对“研究”的什么理解?
1、了解以便预测,预测以便控制。 ——孔德
2、社会现象是事物,应该被当作事物来看待。 ——涂尔干
3、社会学是一门科学,其意图在于对社会行动进
行解释性的理解。
——韦伯
4、自然需要说明,而人需要理解。 ——狄尔泰
定量研究
一种运用调查、实验、测量、统计等 量化的手段来收集和分析研究资料, 从而判断教育现象的性质,发现内 在规律,检验某些理论假设的研究 方法
定量研究的特点
1、先有理论假设,研究的目的主要在于验 证假设
2、关注有关现象的总体情况和一般规律, 研究具有可重复性
3、注重研究方案的预先设计 4、有一套规范的研究程序和操作技术,包
5、以往的哲学家只是在解释世界,然而重要的是
要改变世界。
——马克思
6、如果你希望了解它,那就去改变它。 ——勒温
社会科学研究的主要类型
学术取向(求真,是 实践取向(求善,
什么)
应该是什么)
实证主义 解释主义 批判理论
实征的 定量研究 质性研究 行动研究
思辩的
定性研究
范式(paradigm)的定义
3、批判理论
本体论:历史现实主义——现实由社会、政 治、文化、经济、种族和性别等价值观念 塑造而成

智能化科研(AI4R):第五科研范式

专题:大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式:李国杰. 智能化科研(AI4R):第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能(AI)技术的飞速发展,人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。

深度学习等技术近年来的突破,也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。

AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇,以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具,展现出了超越人类解决复杂问题的能力。

趋势表明,AI for Science正在成为一种新的科研范式。

智能时代已经到来,科研范式与形态的变革刻不容缓,我们必须把握机遇,积极应对。

为此,《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”,本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。

智能化科研(AI4R):第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”(AI4R)称为第五科研范式,概括它的一系列特征包括:(1)人工智能(AI)全面融入科学、技术和工程研究,知识自动化,科研全过程的智能化;(2)人机智能融合,机器涌现的智能成为科研的组成部分;(3)有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题;(4)面向非确定性问题,概率统计模型在科研中发挥更大的作用;(5)跨学科合作成为主流科研方式,实现前4种科研范式的融合;(6)科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。

哪项属于科学范式数据驱动实验科学基础学习模仿模拟仿真理论模型

哪项属于科学范式数据驱动实验科学基础学习模仿模拟仿真理论模型“范式”(paradigm)这一概念最初由美国著名科学哲学家Thomas Samuel Kuhn于1962年在《科学革命的结构》中提出来,指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范,是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。

“范式”的基本理论和方法随着科学的发展发生变化。

新范式的产生,一方面是由于科学研究范式本身的发展,另一方面则是由于外部环境的推动。

人类进入到21世纪以来,随着是信息技术的飞速发展,促使新的问题不断产生,使得原有的科学研究范式受到各个方面的挑战。

图灵奖得主,关系型数据库的鼻祖Jim Gray在2007年加州山景城召开的NRC-CSTB(National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board)大会上,发表了留给世人的最后一次演讲“The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery”,提出将科学研究的第四类范式。

其中的“数据密集型”就是现在我们所称之为的“大数据”。

Jim是一位航海运动爱好者,在会议结束后不久的2007年1月28日,他驾驶的帆船在茫茫大海中失去联系。

JimGray (right) toasts Gordon Bell at Gordon's 70th birthday, August 2004Jim总结出科学研究的范式共有四个:几千年前,是经验科学,主要用来描述自然现象;几百年前,是理论科学,使用模型或归纳法进行科学研究;几十年前,是计算科学,主要模拟复杂的现象;今天,是数据探索,统一于理论、实验和模拟。

它的主要特征是:数据依靠信息设备收集或模拟产生,依靠软件处理,用计算机进行存储,使用专用的数据管理和统计软件进行分析。

2、经验科学人类最早的科学研究,主要以记录和描述自然现象为特征,又称为“实验科学”(第一范式),从原始的钻木取火,发展到后来以伽利略为代表的文艺复兴时期的科学发展初级阶段,开启了现代科学之门。

第三次科学范式转移

第三次科学范式转移原创 Kauffman等集智俱乐部导语科学的第一次重要转变被称为“牛顿范式”,牛顿发明了微积分和经典物理,教会了我们如何思考;第二次重要转变是20世纪初发现的量子力学和海森堡不确定性原理,是从经典到量子物理学的转变。

著名理论生物学家和复杂系统研究者考夫曼(Stuart A. Kauffman)等人认为,我们正面临科学的第三次范式转移,演化的生物圈是牛顿范式之外的世界。

生物圈是已知宇宙中最复杂的系统,我们不能用数学来推导预测生物圈的演化过程,一个不断演化的生物圈是一个自我构建的涌现过程,是涌现而非工程。

研究领域:复杂系统,自然演化,涌现,自上而下因果,科学范式转移Dialogue with nature ,译者小木球,审校目录摘要1.简介2. 生物圈不可推导式的历时演变(diachronic evolution)3.集合论不可逾越的极限4.第三次转型:我们已经超越了牛顿范式5.综合功能的演变:涌现不是工程6.结论摘要自牛顿以来,经典物理学和量子物理学都依赖于“牛顿范式”(Newtonian paradigm)。

“牛顿范式”系统的相关变量是确定的。

例如,当我们要确定经典粒子的位置和动量,需要先构建连接这些变量的微分形式的运动定律。

例如牛顿的三个运动定律,通过定义边界条件以创建所有可能变量的相空间。

然后,当给定了任意初始条件,对运动的微分方程做积分,就可以在预设的相空间中产生一个确定的轨迹。

牛顿范式的基本原则是,构成相空间的一系列可能性总是可以提前定义和确定的。

1.简介科学上的第一次重大转型可以归因于牛顿,他发明了微积分和经典物理。

毫不夸张地说,牛顿教会了我们如何思考。

因此我们将第一次重大转型称为“牛顿范式”(Newtonian paradigm)[3]。

(1)“牛顿范式”的第一步是,找到相关变量。

在物理学中,相关变量通常是位置和动量。

(2)写下这些相关变量的运动规则(laws of motion),通常是采用常微分方程或偏微分方程的形式。

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1 认知科学的动力学范式 (Dynamicist Paradigm)存在吗?

刘晓力 一.第三种竞争范式的提出 自80年代联结主义范式兴起以后,符号主义和联结主义成为认知科学的两大基本范式,由于两大范式建立在功能主义计算假设和联结主义假设之上,受到一系列质疑。随着最近十年一些有关动力系统理论文献的问世,一种新的关于认知科学的基础理论似乎在逐步形成,例如,格罗布斯(Globus 1992),罗伯特森(Robertson 1993),西伦(Thelen)和斯密斯(Smith 1994)的文章和著作希望发展一种对认知更好的动态的理解进路。特别是冯·盖尔德(van Gelder)和波特(R.Port)(1995)年出版了一本关于认知科学的动力理论的书:提出认知科学的动力学研究进路(It’s about time:An overview of the dynamical approach to cognition,Mind as motion:Explorations in the dynamics of cognition, Cambridge, MA, MIT),被作为认知科学第三种竞争范式的宣言。此书引起了较大凡响,如华盛顿大学伊莱斯密斯(C.Eliasmith)1996年发表了《第三种竞争范式:对认知的动力理论的批判性考察》,其后也有其他人的热烈讨论。 冯·盖尔德针对80年代以后符号主义、联结主义范式所产生的困难,提出他的动力学假说(Dynamicist Hypothesis)。对于认知科学中的时间、构架、计算和表征等概念都提出了不同的解释。冯·盖尔德把纽厄尔(Newell)西蒙(Simon)的计算主义假说或说物理符号系统假说: “自然的认知系统在物理符号系统的意义上是智能的。” 相关的,期望用动态眼光理解认知的还有丘奇兰德(Churchland)和谢诺沃斯基(Sejnowski),他们(1992)把所拥护的联结主义假说表述为“突现性是以系统的某种方式依赖于低层现象的高层结果”。他们承诺“通过构架的低层神经网络的作用能达到复杂的认知效果” “直觉过程是一种亚概念的(subconceptual)联结主义动力系统,它不接受完全的、形式化的、精确的概念层次的描述”。 “用亚概念网络把自然认知系统看作是动力神经系统是最好的理解。” 有一种假设认为,人意向性意识涌现于集群系统动力学,并由环境激发。 动力系统类包括任何随时间变化的系统,广泛用于对自然界的描述。动力论者期望勾画一类特殊的能恰当描述认知的动力系统。于是1995年冯·盖尔德给出他的动力学假说(Dynamicist Hypothesis): “自然的认知系统是某种动力系统,而且从动力学眼光理解认知系统是最好的理解。” 动力学假说是以数学的动力系统理论为基础描述认知的,用数学中的状态空间(state space)、吸引子(attractor)、轨迹(trajectory)、确定性混沌(deterministic chaos)等概念来解释与环境相互作用的认知主体(智能体)的内在认知过程。用微分方程组来表达处在状态空间的认知主体(智能体)的认知轨迹。换句话说,认知是作为认知主体所有可能的思想和行为构成的多维空间被描述的,特别是通过在一定环境下和一定的内部压力下的认知主体的思想轨迹来详尽考察认知的。认知主体(智能体)的思想和行为都受微分方程的支配。系统中的变量是不断进化的,系统服从于非线性微分方程,一般来讲是复杂的,是确定的。 2

二.认知科学的几个动力系统模型 这些模型虽然不仅仅是动力学假设的应用实例,但被动力论的倡导者看作他们的范式的担当者。 1.循环原动力行为模型(Cyclical Motor Behavior Model) 罗伯特森(1990)曾用动力学进路对CM(新生婴儿的自发的原动力行为中的循环)做了大致勾画。罗伯特森采集了大量的关于新生婴儿呈现的自发的原动力行为的数据。由于这些经验数据的有效性,这个动力系统模型CM是少有的几个能够充当动力系统模型的。而且许多人认为,这是一种可定量化的生理学行为的一种非隐喻的动力描述,恐怕较临床心理学的研究结果更能让人欣然接受。 罗伯特森后来过滤了观察状态空间,获得了带有少数自由度的一个理想的动力模型,似乎能够模拟CM的随机过程。但基于后来的研究,罗伯特森只能得出结论说是“我对CM的生物学基质清楚地知道的很少”。结果,至今还没有完美的动力系统模型。 因此罗伯特森说:“我们距离建立一种使状态变量和参数与生理学和环境因素有清楚对应的关于CM的动力系统模型的目标,还有相当长的路要走”。 2.嗅觉球状模型(Olfactory Bulb Model) 斯卡德(Skarde)和弗里曼(Freeman)1987年的论文“为了了解世界大脑是如何制造混沌的”大致勾勒了这个模型并进行了一定程度的实验,这是一个基于嗅的神经过程的考察,借助复杂动力系统理论描述感受器官的神经系统的各种复杂状态、包括描述混沌神经元活动及其有规律的轨迹而提出的精致模型。盖尔德和格罗布斯、巴顿(Bardon)纽曼(Newman)等都承认它可以作为动力系统模型。 3.动力振动理论模型(Motivational Oscillatory Theory) 动力振动理论(MOT)是一个关于循环的动力系统的模型。是冯·盖尔德(1995)推荐作为动力论假说范例的一个简化的动力系统模型,它是由……提出的。 但是这个系统最大的问题就是如何正确选择系统的参数。因为对于动力系统而言,是对初值敏感的,“改变动力系统的一个参数就改变了它的整个动力学” (van Gelder,1995,p.357)。 4.语言认知的动力学模型 5.关于意识的动力学模型 ……

三.动力学认知范式对表征的理解 表征是认知科学最核心的概念之一。表征包括对象表征、问题表征和知识表征等,还有内隐表征和外显表征,人的表征和机器表征,总之,表征被认为是人类对自身和对外部世界表达式的媒介,特别是,知识表征是推理的前提。在计算主义框架下,知识表征是有效计算的媒介,是使计算机世界的信息沟通以及与人的世界的信息沟通成为可能的媒介。在我们今天普遍流行的认知科学范式中最重要的就是表征与计算问题,无论是作为“一种替代物”,“一组本体论承诺”,还是“一种媒介”(韦格曼(M.Wageman,1996)),抑或一种“被构造出来的作为另一对象的替代物而存在的符号”(刘西瑞,2004),大家都默认着一个假定,“没有表征就没有人类认知”。 动力论的认知范式与其他范式的一个重要区别是对表征的不同理解。符号主义模型是以符号表征为基础的。联结主义的表征是以网络中的并行式表征或局部符号表征(Globus 1992,Thelen and Smith 1994;van Gelder 1993,1995)为基础的。但动力论的认知范式则宣称,一个动力模型应当是“无表征的”。 在对联结主义范式的批判中,格洛布斯指出,“表征的过程实际上是在简化网络中的(符 3

号的)计算过程。”在真实的网络中是无表征的,它们是变化的;是借助化学变化的自组织过程,因此谈论表征是没有意义的(Globus 1992,p.302),类似的,van Gelder认为“表征概念对于理解认知是不充分的一种诡辩式的东西(sophisticated)(van Gelder,1993,p.6). Thelen and Smith 宣称“我们根本不去建立什么表征” (Thelen and Smith 1994,p.338)!动力主义者认为,对于恰当解释认知,表征是完全不必要的。 实际上,布鲁克斯(R.Brooks)就宣称,将建造一种完全自动的、能动的行为者(创造物),它们与人类共存于世界上,并被人类认可是有自己权利的智能存在。创造物在它的动力环境中必须以随机应变的方式恰当处理问题。它们应有多种目标,能适应环境,也能利用偶发环境。布鲁克斯的方案是把复杂系统分解为部分来建造,再连接到复杂系统中。他所设计的机器人,是靠控制不同的层次直接与环境作用,因此他宣称“根本不需要表征”(1991)。 因此,也有人攻击动力论范式,拒斥表征无非是对行为主义规划的不成功表达的一种强烈暗示。说它是“无表征的”,不如说它是“在某种类型的非计算的动力系统中存在状态空间演化的”。

四.对认知科学的动力学范式的批判性考察 动力系统理论对认知行为的连续性提供了随时间变化的自然主义的说明。这是其他范式不能说明的,其他范式一般来讲是忽略时间概念的。但人类大脑与环境之间是随时有信息交流的,而且是处在不断变化的,暂态的连续的认知是随时间变化的。 动力系统理论的优势是对认知的描述是多元的,是一种经验可检验的理论,可以对描述认知系统的微分方程进行分析修正,也可以用已知的技术去解这些方程,比起其他理论,它是一种定量的分析,是理解认知的一种确定性的观点。另一优势是动力系统的描述可以展示人类行为复杂的,混沌的特性。动力论者认为,如此对认知的分析描述,应当是已经找到了替代认知科学中的符号主义、联结主义的新范式。果真如此吗 但是前面讨论的一些模型外,至今有多少是成功的模型? 对于表征的理解受到质疑. 如何保证动力系统的各变量和参数的恰当选择?系统的稳定性和可靠性问题。 认知的动力系统虽然不是一种隐喻性的,而是一种定量的分析,但对于定量性描述的因素的选择基于什么原则? 动力学理论是否构成同符合主义、联结主义具有同样竞争力的第三种范式? 它是对于认知的最有潜力和生命力的新范式? ……

主要参考文献 1.R.Brooks(1991)Intelligence without representation,Arificial Intelligence 47:139-159. 2.C.Eliasmith (1996) The third contender: A critical examination of the dynamicist thory of cognition,in P.Thagard (ed)(1998)Mind Readings: Introductory Selection in Cognitive Science.MIT Press.

3.S.S.Robertson,A.H.Cohen & R.G.Mayer-Kess(1993) Behavioural Chaos:Beyond the Metaphor,in LB.Smith & E.Theken(eds),A dynamic systems approach to development: Applications,Combridge,MIT Press,pp.120-150.

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