Connectionism, model fungsi neuron

Memahami fungsi otak adalah salah satu cabaran terbesar yang dihadapi psikologi. Oleh itu kewujudan pendekatan dan perspektif yang berlainan. Malah, selepas munculnya psikologi kognitif dan mesin Turing terdapat revolusi dalam bidang ini. Dari saat ini mula memikirkan otak sebagai pemproses maklumat.

Teori pertama yang dicipta untuk menjelaskan fungsi otak adalah metafora pengiraan, tetapi tidak lama lagi telah mengalami kegagalan. Mengambil kira keadaan ini, ahli psikologi kognitif, dengan niat mencari penjelasan baru, mencipta teori yang dikenali sebagai koneksi.

Walau bagaimanapun, sebelum menjelaskan apa hubungannya, penting untuk memahami visi psikologi kognitif mengenai otak. Dengan cara ini, kita akan memahami implikasi dan kegagalan metafora pengiraan. Atas sebab ini, kami akan mengkaji semula aspek utama cabang psikologi ini dalam bahagian berikut.

Psikologi kognitif dan metafora pengiraan

Psikologi kognitif memahami otak manusia sebagai pemproses maklumat. Ini bermakna ia adalah sistem yang mampu mengodkan data yang datang dari persekitarannya, mengubah suai mereka dan mengekstrak maklumat baru dari mereka. Di samping itu, data baru ini dimasukkan ke dalam sistem dalam kontinum input dan output.

Metafora pengiraan menjelaskan bahawa otak adalah seperti komputer. Melalui beberapa algoritma yang diprogramkan, ia mengubahnya input maklumat dalam satu siri output. Ini pada mulanya mungkin kelihatan masuk akal, kerana kita boleh mengkaji beberapa tingkah laku manusia yang menyesuaikan diri dengan model ini. Sekarang, jika kita meneroka lebih sedikit, kita mula mengesan kegagalan dalam perspektif ini.

Kesilapan yang paling relevan adalah kelajuan yang kami memproses maklumat, fleksibiliti yang kami bertindak dan ketidaktepatan tanggapan kami. Jika otak kita mempunyai algoritma yang diprogramkan kita akan mempunyai jenis tindak balas yang lain: lebih perlahan kerana semua langkah pemprosesan yang akan dilaksanakan, lebih tegar dan lebih tepat daripada mereka. Pendek kata, kami akan menjadi seperti komputer, dan Pada pandangan pertama, kita melihat bahawa ini tidak berlaku.

Walaupun kita boleh membuat percubaan untuk menyesuaikan teori ini dengan bukti baru, mengubah ketegasan algoritma yang diprogram oleh orang lain yang lebih fleksibel dan dapat dipelajari, kita masih akan mengenal pasti kesalahan dalam metafora pengiraan. Dan di sinilah ia datang Connectionism, aliran yang lebih mudah daripada yang sebelumnya, dan yang menjelaskan pemprosesan maklumat otak dengan cara yang lebih memuaskan.

Apa hubungannya?

Connectionism meninggalkan algoritma pengiraan dan menjelaskannya maklumat itu diproses melalui corak penyebaran aktivasi. Tapi apa pola ini? Dalam bahasa yang lebih mudah, ini bermakna apabila input maklumat memasuki otak anda, neuron mula mengaktifkan corak tertentu, yang akan menghasilkan output tertentu. Ini akan membentuk rangkaian antara neuron yang akan memproses maklumat dengan cepat dan tanpa memerlukan algoritma yang telah diprogramkan.

Untuk memahami ini, marilah kita memberi contoh yang mudah. Bayangkan seseorang memberitahu anda untuk menentukan apa anjing itu. Apabila perkataan itu datang ke telinga anda, secara automatik akan mengaktifkan di otak anda set neuron yang berkaitan dengannya. Pengaktifan kumpulan sel ini akan menyebar ke orang lain yang berkaitan dengannya, seperti yang berkaitan dengan kata-kata mamalia, kulit kayu o rambut. Dan ini akan mengaktifkan corak di mana ciri-ciri ini disertakan, yang akan membawa anda untuk menentukan anjing sebagai 'mamalia dengan rambut yang mengikat'.

Sifat sistem sambungan

Menurut perspektif ini, agar sistem ini berfungsi sebagai otak manusia seolah-olah berkelakuan, mereka perlu memenuhi syarat-syarat tertentu. Ciri-ciri asas yang mesti diikuti adalah seperti berikut:

• Penyebaran pengaktifan. Ini bermakna bahawa neuron, apabila diaktifkan, mempengaruhi mereka yang bersambung. Ini boleh terjadi dengan memudahkan aktivasinya atau menghalangnya. Dalam contoh sebelumnya, neurons of anjing memudahkan mamalia, tetapi mereka menghalang mereka reptilia.
• Pembelajaran neuron. Pembelajaran dan pengalaman menjejaskan hubungan antara neuron. Oleh itu, jika kita melihat banyak anjing yang mempunyai rambut, hubungan antara neuron yang berkaitan dengan kedua-dua konsep akan diperkuat. Ini akan menjadi cara di mana rangkaian saraf yang membantu kita memproses.
• Pemprosesan secara selari. Jelas sekali ini bukan proses siri, neuron tidak diaktifkan satu demi satu. Pengaktifan disebarkan selari antara semua neuron. Dan tidak perlu memproses satu corak pengaktifan yang lain, anda boleh memberi pelbagai dalam masa yang sama. Terima kasih kepada ini, kami dapat menafsirkan sejumlah besar data pada masa yang sama, walaupun terdapat had dalam kapasiti kami.
• Rangkaian saraf. Sistem ini akan menjadi rangkaian neuron besar yang dikumpulkan bersama, melalui mekanisme perencatan dan pengaktifan. Dalam rangkaian ini juga akan dijumpai input maklumat dan output tingkah laku Pengumpulan ini akan mewakili maklumat berstruktur yang dimiliki oleh otak, dan corak pengaktifan akan menjadi cara pemprosesan maklumat tersebut berlaku..

Kesimpulan

Cara mentafsir fungsi neuron bukan hanya kelihatan sangat menarik, tetapi juga kajian di sekelilingnya kelihatan baik. Kini simulasi komputer sistem sambungan pada memori dan bahasa telah dibuat, yang sangat mirip dengan tingkah laku manusia. Walau bagaimanapun, kita masih tidak boleh mengatakan bahawa ini adalah cara tepat yang dilakukan oleh otak.

Di samping itu, model ini bukan sahaja membantu menyumbang kepada kajian psikologi di semua bidangnya. Juga kita dapati pelbagai aplikasi sistem sambungan ini dalam pengkomputeran. Di atas semua, teori ini merupakan satu kejayaan dalam kajian tentang kecerdasan buatan.

Untuk membuat kesimpulan, adalah penting untuk memahami bahawa kerumitan koneksi adalah jauh lebih besar daripada yang ditimbulkan dalam artikel ini. Di sini kita dapat mencari versi ringkas tentang apa sebenarnya, hanya berguna sebagai penghampiran. Sekiranya rasa ingin tahu anda telah terangsang, jangan ragu untuk terus meneliti teori ini dan implikasinya.

Constructivism: bagaimana kita membina realiti kita? Constructivism adalah postulat epistemologi yang menegaskan bahawa kita adalah agen aktif persepsi kita dan kita tidak menerima salinan literal dunia. Baca lebih lanjut "