2014-09-08

Linköpings universitet 1

Föreläsning 5 – Integrationsutmaningen

Annika Silvervarg

CiltLab/HCS/IDA

Kognitionsvetenskaplig introduktionskurs

Översikt

• Vad är kognitionsvetenskap?

• Kort bakgrund/historik

• Representation och bearbetning av information

• Vetenskapliga metoder inom kognitionsvetenskap

• Informationsbearbetningsmodeller

• Fysiska symbolsystemshypotesen –Language of Thought

• Konnektionism

• Tvärvetenskap – Integrering

• Modularisering av kognitiva system

2

Tvärvetenskap

• Kognitionsvetenskap nyttjar teorier och metoder från många delvetenskaper

• Vad har dessa delvetenskaper gemensamt och hur kan de bidra i en gemensam tvärvetenskaplig strävan?

3

Sloan report, 1978

• Identifierar kopplingar mellan olika delvetenskaper, men inte varför dessa kopplingar finns

• Hjälper oss inte att förstå vad varje delvetenskap bidrar med

• Identifierar kopplingar mellan olika delvetenskaper, men inte varför dessa kopplingar finns

• Hjälper oss inte att förstå vad varje delvetenskap bidrar med

4

Three dimension model

5

Nivåer (Dahlbäck)

Fysisk och social miljö

Kognition (“the mind”)

Neurologi

Situerad och distribuerad

kognition

Sub-symbolisk kognition /

neurokognition

6

2014-09-08

Linköpings universitet 2

Integrationsutmaningen

• En enhetlig förklaring av kognition som baseras på och integrerar hela rymden

• Ett ramverk som visar den gemensamma nämnaren för alla delvetenskaper som studerar kognition och hur de är relaterade till varandra

• Kognitionsvetenskap är mer än summan av delarna

7

Lokal integrering

• Två eller flera delvetenskaper

• Evolutionär psykologi och psykologiska resonemang

• Psykologi och neurologi

• Lingvistik och datalogi

• Datalogi och neurologi

• …

8

Global integrering

• Försöker definiera relationen mellan

• Olika nivåer av förklaring

• Olika nivåer av organisation

• (Interteoretisk reduktion)

• Marr’s trenivåmodell

• Mentala arkitekturer

9

Interteoretisk reduktion

10

• Termodynamik

• Temperatur

• Volym

• Energi

• Tryck

• Statistisk mekanik

• Statistiska egenskaper hos molekyler

• Mekaniklagar

”Brygga”

Temperatur är medelvärdet av molekylers rörelseenergi

Funktionell nedbrytning (Functional decomposition)

• Förklara en kognitiv förmåga i termer av dess subförmågor

11

Marr’s trenivåmodell (1982)

• Beräkningsnivå

• Vad är målet med informationsbearbetningen?

• Vilka indata och utdata förväntas?

• Algoritmnivå

• Hur utförs informationsbearbetningen?

• Implementationsnivå

• Vad är den fysiska realiseringen av algoritmen?

• Top-down analys av kognitiva system

• Exempliferias för mänskligt seende, baserat på neuropsykologi, psykofysik, fysiologi

12

2014-09-08

Linköpings universitet 3

Marr’s trenivåmodell – Exempel

• Beräkningsnivå

• Visuella systemet ska ge en 3D representation av den visuella omgivningen. Representations ska kunna användas för att känna igen och klassificera objekt, dvs måste innehålla information om form och rumsliga aspekter

• Denna 3D representation är objekt-centrerad snarare än person-centrerad

13

Marr’s trenivåmodell – Exempel

• Algoritmnivå

• Input = ljus som träffar näthinna

• Output = 3D representation av omgivningen

• Frågor:

• Vilken typ av information kan extraheras från ljuset på näthinnan?

• Hur kan systemet gå från denna information till en 3D representation av omgivningen?

• Angreppsätt:

• Vi behöver finna representationer som tillåter oss att överbrygga strukturen hos bilden till strukturen hos omgivningen

14

Primal sketch

• Förändringar i ljusstyrka kan användas för att hitta former

• Där intensiteten blir noll (dvs. vitt i bilderna) finns det en kontur

• Tillsammans med annan information kan detta användas för att skapa en primal sketch

15

Marr’s trenivåmodell – Exempel

• Implementationsnivå

16

2.5D sketch

• Visar riktning på synbara ytor i ett person-centrerat koordinatsystem

• Visar avstånd för varje punkt till personen

• Visar också riktning på varje punkt och kontur

• Mycket enkel information om djup

17

3D sketch

• Visar former och deras rumsliga organisation

• Objekt-centrerad

• Visar förenklade volymer och ytor

18

2014-09-08

Linköpings universitet 4

Marr’s trenivåmodell – Exempel

• Representation

• Primal sketch, zero crossings

• 2,5 D sketch

• 3 D modell

19

Marr’s tre nivå modell

20

Marr’s trenivåmodell – Problem

• Fungerar ej som generell metod, eftersom den endast passar modulära kognitiva system, och alla kognitiva system inte är modulära

• För icke-modulära system är det problematiskt både att analysera uppgiften, utforma en algoritm och implementera algoritmen

• Frame-problemet är mycket problematiskt för system som inte är ”inkapslade”

21

Mentala arkitekturer

• Studerar frågor gemensamma för alla delvetenskaper:

• I vilken form representeras information i ett kognitivt system?

• Hur transformeras informationen i ett kognitivt system?

• Hur är medvetande organiserat?

• Svaret på frågorna 1-2 kan dock variera beroende på vad man anser med ett kognitivt system, t ex :

• neuron eller medvetandet som helhet

• minne, beslutsfattande eller språk

• Svaret på fråga 3 har besvarats utifrån både generella och domänspecifika funktioner

22

Mentala arkitekturer

• Fysiska symbol system

• Konnektionism/ Neurala nätverk/ Parallell distribuerad bearbetning/ Sub-symbolisk kognition

• Hybridarkitekturer

23

Fysiska symbolsystem

Nödvändigt och tillräckligt villkor för intelligens:

• Symboler är fysiska mönster

• Symbolerna kan kombineras till komplexa symbolstrukturer

• Det finns processer för att manipulera komplexa symbolstrukturer

• Processerna för att generera och transformera komplexa symbolstrukturer kan representeras av symboler

24

2014-09-08

Linköpings universitet 5

Language of Thought

• Förklarar hur FSS kan fungera i mänskligt medvetande

• Language of Thought eller Mentalese – är ett internt språk med symboler och meningar som transformeras i medvetandet

Meningar uttryckta i LOT är:

Fysiska symbolstrukturer som kan manipuleras enligt regler

Meningar uttryckta i LOT är:

Representationer av tillstånd i världen, propositionellaattityder

Sub-symbolisk kognition/Konnektionism

• Modeller inspirerade av hjärnan

• Distribuerade representationer lagrade i vikterna

• Ingen tydlig åtskillnad mellan informationslagring och informationsbearbetning

• Kan lära och förändras över tid

26

FSS kontra NN

• Är konnektionism ett alternativ till fysiska symbolsystems-hypotesen, eller en implementation? (jfr Marrs algoritmiska nivå och implementationsnivå!)

• Har människor bara en typ av kognition, eller kan det finnas flera olika, t ex symbolbearbetning för mer abstrakta resonemang och problemlösning och distribuerade för percpetion och mönstermatchning?

27

Hybridarkitekturer – ett exempel

28

Modularitet (Fodor, 1983)

• Medvetandet består av

• högnivå generella centrala processer och

• lågnivå specifika modulära processer

29

Modulära processer

• Domänspecifika

• Inkapslad information

• Obligatorisk/Ofrivillig användning

• Snabba

• Associerade med specifika regioner i hjärnan

• Specifika mönster för misslyckanden

• Exempel från perception:

• Färg, form, 3D rumsliga relationer, ansiktsigenkänning, grammatisk analys av talade yttranden, känna igen röster

30

2014-09-08

Linköpings universitet 6

Centrala processer

• Värderar, jämför och sammanför utdata från moduläraprocesser

• Quinean

• Kunskap som helhet

• Individens ”teori om världen”

• Konsekvent och Koherent

• Isotropisk

• INTE inkapslad information

31

Problem?

• Fodor’s first law of the nonexistence of cognitive science:The more global a cognitive process is, the less anybody understands it

• LOT bygger på att meningar kan manipuleras syntaktiskt, utan hänsyn till kontexten, men centrala processer är beroende av kontexten

32

Massive modularity (Cosmides & Tooby, 1994)

• Det finns bara specialiserade kognitiva system som uppstått genom evolution (naturligt urval) för att lösa specifika uppgifter

• Dessa uppfyller inte Fodors definition av modulära processer!

• Argument för:

• Domänspecifik (negativ) feed-back på beteeenden

• Statistiskt återkommande domänspecifika mönster

• Argument mot:

• Hur filtreras indata till en modul?

• Hur hanteras motstridiga utdata från flera moduler?

33

Inlämningsuppgift

34

• Essä

• LISAM

• Datum

• Formatmall

• Källor och referenser

Kan maskiner tänka?

=> vad är tänkande?