Connectionizmus, a neuronális működés modellje

Az agy működésének megértése a pszichológia egyik legnagyobb kihívása. Ezért különböző megközelítések és perspektívák léteznek. Valójában a kognitív pszichológia és a Turing-gép megjelenése után forradalom volt ezen a területen. Ettől a pillanattól kezdve az agyat mint információfeldolgozót szemlélte.

Az első elmélet, amely az agy működésének magyarázata volt, a számítási metafora volt, de hamarosan kudarcot vallott. Ezt a helyzetet figyelembe véve a kognitív pszichológusok az új magyarázatok megkeresése céljából létrehozták az összekapcsolódásnak nevezett elméletet.

Azonban, mielőtt elmagyarázza, mi a kapcsolat, fontos megérteni a kognitív pszichológia látását az agyról. Ily módon megértjük a számítási metafora következményeit és hibáit. Ezért a következő fejezetben áttekintjük a pszichológia ezen ágának főbb aspektusait.

Kognitív pszichológia és a számítási metafora

A kognitív pszichológia az emberi agyat mint információfeldolgozót érti. Ez azt jelenti, hogy ez egy olyan rendszer, amely képes a környezetéből érkező adatok kódolására, azok módosítására és új információk kinyerésére. Ezenkívül ezek az új adatok a rendszerbe beépülnek bemenetek és kimenetek.

A számítási metafora elmagyarázza, hogy az agy olyan, mint egy számítógép. Programozott algoritmusok sorozata révén átalakítja a bemenetek információk sorozata kimenetek. Először is ez értelme lehet, hiszen tanulmányozhatunk néhány emberi viselkedést, amely ehhez a modellhez alkalmazkodik. Most, ha egy kicsit megvizsgáljuk, elkezdjük észlelni a hibákat ebben a perspektívában.

A legmegfelelőbb hibák az információ feldolgozásának sebessége, a rugalmasság, amellyel járunk, és a válaszok pontatlansága. Ha agyunk programozott algoritmusokkal rendelkezik, akkor más típusú válaszunk lenne: lassabb az összes feldolgozási lépés miatt, merevebb és sokkal pontosabb, mint amilyenek. Röviden, olyanok lennénk, mint a számítógépek Első pillantásra megfigyeljük, hogy ez nem így van.

Bár kísérletet tehetünk arra, hogy ezt az elméletet az új bizonyítékokhoz igazítsuk, megváltoztatva a mások által programozott algoritmusok merevségét, rugalmasabbá és tanulhatóbbá téve, mégis azonosítanánk a számítási metafora hibáit. És itt van, ahol jön A Connectionizmus, egy olyan patak, amely egyszerűbb, mint az előző, és amely az agyi adatok feldolgozását kielégítőbb módon magyarázza.

Mi a kapcsolat?

A Connectionizmus elhagyja a számítási algoritmusokat, és ezt magyarázza az információt az aktiválás terjedésének mintáin keresztül dolgozzuk fel. De mik ezek a minták? Egyszerűbb nyelven ez azt jelenti, hogy amikor az információ bemenet az agyadba kerül, a neuronok aktiválódnak, és egy meghatározott mintázatot alkotnak, ami egy bizonyos kimenetet eredményez. Ez olyan hálózatokat hoz létre a neuronok között, amelyek gyorsan és előre programozott algoritmusok nélkül feldolgozzák az információt.

Ennek megértéséhez adjunk egy egyszerű példát. Képzeld el, hogy egy személy azt mondja, hogy határozza meg, mi a kutya. Amikor a szó a fülébe kerül, automatikusan aktiválja az agyadban az ehhez kapcsolódó neuronok halmazát. Ennek a sejtcsoportnak az aktiválása másokkal fog terjedni, amelyekhez kapcsolódnak, például a szavakhoz kapcsolódóak emlős, fakéreg vagy haj. Ez pedig egy olyan mintát fog aktiválni, amelyben ezek a funkciók szerepelnek, ami azt jelenti, hogy egy kutyát „hajszálú emlősként” határoz meg..

A kapcsolatrendszerek tulajdonságai

Ebből a szempontból annak érdekében, hogy ezek a rendszerek úgy működjenek, mintha az emberi agy úgy viselkedne, hogy meg kell felelnie bizonyos feltételeknek. A követendő alapvető tulajdonságok a következők:

• Az aktiválás terjedése. Ez azt jelenti, hogy a neuronok, ha aktiválódnak, befolyásolják azokat, amelyekhez kapcsolódnak. Ez előfordulhat annak aktiválásának megkönnyítésével vagy gátlásával. Az előző példában a kutya megkönnyíti a emlős, de gátolják azokat, amelyek a hüllő.
• Neuronális tanulás. A tanulás és a tapasztalat befolyásolja a neuronok közötti kapcsolatot. Ha tehát sok kutyát látunk, akkor a két fogalomhoz kapcsolódó neuronok közötti kapcsolatok erősödnek. Ez az a mód, ahogyan a neurális hálózatok segítenek nekünk a folyamatban.
• Feldolgozás párhuzamosan. Nyilvánvaló, hogy ez nem egy soros folyamat, a neuronok nem aktiválódnak egymás után. Az aktiválás az összes neuron között párhuzamosan terjed. Egy másik aktiválási mintát sem kell feldolgoznia, egyszerre többször is megadhat. Ennek köszönhetően egyszerre nagy mennyiségű adatot tudunk értelmezni, bár kapacitásunk korlátozott.
• Neurális hálózatok. A rendszer egy nagy neuronok hálózata lenne, amelyek csoportosítva vannak, a gátlási és aktiválási mechanizmusok révén. Ezen hálózatokon belül megtalálható a bemenetek információk és kimenetek viselkedési. Ezek a csoportosulások az agy strukturált információit képviselik, és az aktiválási minták az információ feldolgozásának módja..

következtetések

Ez a neuronális működés értelmezésének módja nemcsak nagyon érdekesnek tűnik, hanem a körülötte lévő tanulmányok gyümölcsözőek. Manapság létrejöttek a memória és a nyelv kapcsolatrendszereinek számítógépes szimulációja, amelyek nagyon hasonlítanak az emberi viselkedésre. Azonban még mindig nem mondhatjuk, hogy ez az az agy, ahogyan az az agyon működik.

Ezen túlmenően ez a modell nemcsak hozzájárult a pszichológia tanulmányozásához minden területen. is Számos alkalmazást találunk ezeknek a kapcsolatrendszereknek a számítástechnikában. Mindenekelőtt az elmélet áttörést jelentett a mesterséges intelligencia tanulmányaiban.

Végezetül fontos megérteni ezt a kapcsolódás összetettsége sokkal nagyobb, mint az ebben a cikkben bemutatott. Itt megtalálható egy egyszerűsített változata annak, ami valójában, csak közelítésként hasznos. Ha a kíváncsiságát felkeltette, ne habozzon tovább tanulmányozni ezt az elméletet és annak következményeit.

Konstruktivizmus: hogyan építjük fel a valóságunkat? A konstruktivizmus egy olyan ismeretelméleti állítás, amely megerősíti, hogy aktív érzékelőink vagyunk, és hogy nem kapunk szó szerinti példányt a világról. További információ "