Connectionism, model neuronálního fungování

Pochopení fungování mozku je jednou z největších výzev, kterým psychologie čelí. Proto existuje existence různých přístupů a perspektiv. Po vzniku kognitivní psychologie a Turingova stroje došlo v této oblasti k revoluci. Od této chvíle začal uvažovat o mozku jako o informačním procesoru.

První teorie, která byla vytvořena vysvětlit fungování mozku byla výpočetní metafora, ale brzy začal mít selhání. S ohledem na tuto situaci, kognitivní psychologové, se záměrem hledat nová vysvětlení, vytvořil teorii známou jako connectionism.

Než však vysvětlíme, co je to spojenectví, je důležité porozumět vizi kognitivní psychologie o mozku. Tímto způsobem pochopíme důsledky a nedostatky výpočetní metafory. Z tohoto důvodu budeme v následující části zkoumat hlavní aspekty této oblasti psychologie.

Kognitivní psychologie a výpočetní metafora

Kognitivní psychologie chápe lidský mozek jako informační procesor. To znamená, že se jedná o systém, který je schopen kódovat data přicházející z okolí, modifikovat je a získávat z nich nové informace. Tato nová data jsou navíc začleněna do systému v kontinuu vstupy a výstupy.

Výpočetní metafora vysvětluje, že mozek je jako počítač. Prostřednictvím řady naprogramovaných algoritmů transformuje vstupy informací v sérii výstupy. Zpočátku se to může zdát smysluplné, protože můžeme studovat některé lidské chování, které se tomuto modelu přizpůsobuje. Pokud prozkoumáme o něco více, začneme v této perspektivě zjišťovat nedostatky.

Nejdůležitějšími chybami jsou rychlost, s jakou zpracováváme informace, flexibilitu, s níž jednáme, a nepřesnost našich odpovědí. Pokud by náš mozek měl naprogramované algoritmy, měli bychom jiné typy odpovědí: pomalejší vzhledem ke všem krokům zpracování, které mají být provedeny, pevnější a mnohem přesnější, než jsou. Stručně řečeno, byli bychom jako počítače a Na první pohled pozorujeme, že tomu tak není.

I když se můžeme pokusit přizpůsobit tuto teorii novým důkazům, změnou tuhosti algoritmů naprogramovaných ostatními flexibilnějšími a schopnými učit se, stále bychom identifikovali chyby v výpočetní metafoře. A tady je to, kde přichází Connectionism, proud, který je jednodušší než ten předchozí, a který vysvětluje zpracování informací o mozku uspokojivějším způsobem.

Co je to spojení?

Spojení zanechává výpočetní algoritmy a vysvětluje to informace jsou zpracovávány vzory šíření aktivace. Ale jaké jsou tyto vzorce? V jednodušším jazyce to znamená, že když vstupují informace do vašeho mozku, neurony se začnou aktivovat a vytvářet určitý vzor, ​​který bude produkovat určitý výstup. To vytvoří sítě mezi neurony, které budou zpracovávat informace rychle a bez nutnosti předprogramovaných algoritmů.

Abychom to pochopili, dejte nám jednoduchý příklad. Představte si, že člověk vám říká, co je to pes. Když slovo přijde k vašemu uchu, automaticky aktivuje ve vašem mozku soubor neuronů, které jsou s ním spojeny. Aktivace této skupiny buněk se rozšíří na ostatní, se kterými je spojena, jako jsou ty, které se týkají slov savce, kůra o vlasy. A to aktivuje vzor, ​​ve kterém jsou tyto prvky zahrnuty, což vás povede k definování psa jako „savce s vlasy, který štěká“.

Vlastnosti spojovacích systémů

Podle tohoto pohledu, aby tyto systémy fungovaly tak, jak se zdá, že se lidský mozek chová, musí splňovat určité podmínky. Základní vlastnosti, které musí být dodrženy, jsou následující:

• Šíření aktivace. To znamená, že neurony, když jsou aktivovány, ovlivňují ty, se kterými jsou spojeny. To může nastat tím, že usnadňuje jeho aktivaci nebo inhibici. V předchozím příkladu neurony psa usnadnit savce, ale brání těm plaz.
• Neuronální učení. Učení a zkušenosti ovlivňují spojení mezi neurony. Pokud tedy uvidíme mnoho psů, kteří mají vlasy, spojení mezi neurony souvisejícími s oběma koncepty bude posílena. To by byl způsob, jakým neuronové sítě, které nám pomáhají zpracovávat.
• Zpracování paralelně. To samozřejmě není sériový proces, neurony nejsou aktivovány jeden po druhém. Aktivace se šíří paralelně mezi všemi neurony. A ani to není nutné zpracovat jeden aktivační vzor za druhým, můžete dát více ve stejnou dobu. Díky tomu jsme schopni interpretovat velké množství dat najednou, i když je v naší kapacitě limit.
• Neuronové sítě. Systém by byl rozsáhlou sítí neuronů seskupených dohromady, prostřednictvím mechanismů inhibice a aktivace. V rámci těchto sítí by se také nacházely vstupy informací a výstupy chování Tato seskupení by představovala strukturované informace, které má mozek, a aktivační vzory by byly způsobem, jakým dochází ke zpracování uvedených informací..

Závěry

Tento způsob interpretace neuronálních funkcí se jeví nejen velmi zajímavě, ale také studie kolem něj se zdají plodné. V současné době byly vytvořeny počítačové simulace propojovacích systémů na paměť a jazyk, které jsou velmi podobné lidskému chování. Nicméně stále nemůžeme říci, že to je přesný způsob, jak mozek funguje.

Navíc tento model nejenže přispěl ke studiu psychologie ve všech oblastech. Také najdeme více aplikací těchto spojovacích systémů ve výpočetní technice. Především teorie byla průlomem ve studiích o umělé inteligenci.

Na závěr je důležité to pochopit složitost connectionism je hodně větší než ten pózoval v tomto článku. Zde můžeme najít zjednodušenou verzi toho, co opravdu je, užitečná pouze jako aproximace. Pokud byla vaše zvědavost vzbudena, neváhejte a pokračujte ve zkoumání této teorie a jejích důsledků.

Konstruktivismus: jak konstruujeme naši realitu? Konstruktivismus je epistemologický postulát, který potvrzuje, že jsme aktivními činiteli našeho vnímání a že nedostáváme doslovnou kopii světa. Přečtěte si více "