Одно из основополагающих предположений, которые когнитология взяла из информатики, заключалось в том, что психические явления могут быть смоделированы относительно независимо от мозга. Предполагается, что психические явления сходны с выполнением компьютерной программы, и свойства программы не зависят от специфики компьютера, на котором она работает. Аналогичным образом, предполагается, что психические свойства относительно независимы от мозга, в котором они реализуются.
Кроме того, тело робота представляет собой просто корпус робота, в котором находится этот компьютер, и, возможно, включает сенсорные датчики, которые питают входы в компьютер. Признание того, что различие между программой и компьютером может служить моделью взаимоотношений между умом и мозгом, по сути, было одним из первых источников волнения в этой области.
Возвращение моделей связи в 1980-х годах сопровождалось утверждениями о большей верности фактической организации мозга и процесса по сравнению с тем, что можно получить с помощью компьютерных моделей, которые манипулируют символами. Но, хотя символический вычислительный подход и связанность отличаются архитектурой, они разделяют исходное предположение, что, хотя мозг может реализовать соответствующие процессы формирования сознания, критические свойства этих процессов могут быть смоделированы независимо от деталей нейронного уровня в мозгу.
Совсем недавно динамические системы и автономные агентоориентированные подходы выдвинули аргументы в пользу важности не только специфики мозга, но и деталей самого организма. Познание, с этой точки зрения, по своей природе воплощено, и поэтому не может быть понято ни в каких не воплощенных формах, предоставляемых вычислительной техникой, ни в форме связи. Динамические и агентоориентированные подходы, однако, также вновь ввели основные вопросы о том, какой должна быть цель моделирования в когнитивной науке.
Многие утверждают, что такие психические явления, как репрезентация, просто не имеют отношения ни к проектированию, ни к моделированию воплощенных автономных агентов. Они утверждают, что репрезентация - это рудиментарное наследие вычислительной техники, которое следует отвергнуть. Динамика - это все, поэтому она сохраняется, и ее правильное отображение, будь то в дизайне или моделировании, является единственным релевантным критерием.
Появление функции и представительства
Биологические основы познания - это те биологические свойства и процессы, которые необходимы для его возникновения. Интерактивизм - это, прежде всего, модель характера и возникновения репрезентативности, а значит, и познания. Появление представительства, в свою очередь, зависит от появления нормативной функции. Таким образом, модель, которую предстоит очертить, заключается в появлении нормативной функции, за которой следует представление в качестве особого вида функции; биологические основы имеют решающее значение для каждого этапа возникновения.
Интерактивизм в важных отношениях является примером динамичных и автономных агентских моделей, но принципиально отличается от стандартных позиций в обоих лагерях. Соответственно, она предлагает новый спектр последствий для биологических основ познания. Фокус здесь на этих биологических основах. Сама интерактивная модель была представлена в других местах, поэтому представляется очень сжатый вариант модели и соответствующие аргументы, надеюсь, достаточно для поддержки исследования влияния на биологические основы.
Нормативная функция
Проще говоря, тепло пламени свечи выполняет функцию пламени, поскольку оно способствует поддержанию пламени в хорошем состоянии. Функция, с этой точки зрения, является вкладом или тенденцией вносить свой вклад в поддержание далеко не равновесной функции systemdso всегда относительно какой-либо такой системы. Например, сердце паразита выполняет функцию паразита, но в то же время является дисфункциональным для паразитируемого хозяина. Эта модель функции резко контрастирует с доминирующей концепцией функции с точки зрения истории эволюционного отбора.
Согласно таким исторически ориентированным представлениям, сердце выполняет функцию перекачивания крови, а не, скажем, звука сердцебиения, потому что только благодаря эволюционным предшественникам, накачавшим кровь, это сердце существует в первую очередь. Наличие функции состоит в том, чтобы иметь правильную этиологию, правильную эволюционную историю.
Представительство
Функция появляется в системах самообслуживания. Представленность возникает в системах рекурсивного самообслуживания. Вот основная идея. Выбор того или иного процесса взаимодействия между системой и ее средой должен способствовать самообслуживанию системы, однако выбор может быть ошибочным. Такой отбор предполагает своего рода предвидение в отношении окружающей среды: нынешняя среда является такой, для которой выбранные процессы подходят, чтобы помочь сохранить соответствующие далекие от равновесия условия.
Пареций "предвидит", что плавание - это правильно, и это может быть неправильно, например, плавание по градиенту сахарина, а не по градиенту сахара. Это самый примитивный уровень, на котором возникает значение репрезентативной истины. При рекурсивном самообслуживании возможны ошибочные предположения. Выбор неявно включает в себя прогнозирование, например, того, что данная среда является подходящей для плавания, и прогнозирование может быть неверным. Репрезентативная ценность истины вполне естественно возникает в решении эволюционной проблемы выбора действия. Формы представительства довольно примитивны.
Биологические основы
Системы, далекие от равновесия
Наиболее очевидным следствием интерактивной модели для биологических основ является то, что подлинное представление и подлинное познание может возникнуть только в далеко от равновесных систем, точно, рекурсивно самоподдерживающихся системах. Только в далеких от равновесия системах может возникнуть функция, и только определенный вид интерактивной индикационной функции может представлять собой возникающее представление.
Это уже является существенным отходом от компьютерных моделей или концепций связи. Если интерактивная модель правильна, то различные свойства познания могут быть смоделированы в компьютерах и в соединительных сетях, но не подкреплены реальными примерами. Такие модели страдают от основных недостатков. Во-первых, это не самообслуживающиеся системы. По большинству стандартов они даже не далеки от равновесия, хотя их зависимость от внешнего электропитания удерживает их на некотором расстоянии от термодинамического равновесия.
Открытые системы
Во-вторых, компьютеры ни в коем случае не являются открытыми системами. Они обрабатывают входные данные или данные, но не взаимодействуют со своей средой. Рекурсивное самообслуживание требует взаимодействия с окружающей средой, которое достигает закрытия в смысле обхода назад, чтобы поддержать далекие от равновесия условия, которые сделали эти взаимодействия возможными в первую очередь.
Интерактивное время
Третий вопрос - это время. Успешное взаимодействие требует соответствующего времени. Простой скорости недостаточно; взаимодействие может не быть слишком быстрым, так же легко, как и слишком медленным. Компьютеры имеют информацию о времени в своих внутренних часах, но нет времени в формализме машины Тьюринга (и эквивалентах) для компьютеров, и то, как время проектируется в цифровых компьютерах, проводка в центральные часы, не является эволюционной возможностью.
Если бы мозг участвовал в процессах, сходных с компьютерными, каждое эволюционное изменение в мозге должно было бы включать в себя одновременные адаптивные изменения в интерактивной схеме и точно согласованные изменения в схеме синхронизации. Это, например, совершенно невероятно и просто невозможно для любой длительной последовательности эволюции.