Kết nối, một mô hình của chức năng thần kinh

Hiểu chức năng của não là một trong những thách thức lớn nhất đối với tâm lý học. Do đó sự tồn tại của các cách tiếp cận và quan điểm khác nhau. Trên thực tế, sau khi xuất hiện tâm lý học nhận thức và cỗ máy Turing, đã có một cuộc cách mạng trong lĩnh vực này. Từ lúc này bắt đầu chiêm ngưỡng bộ não như một bộ xử lý thông tin.

Lý thuyết đầu tiên được tạo ra để giải thích hoạt động của bộ não là phép ẩn dụ tính toán, nhưng sớm bắt đầu có những thất bại. Có tính đến tình huống này, các nhà tâm lý học nhận thức, với ý định tìm kiếm những giải thích mới, đã tạo ra một lý thuyết được gọi là kết nối.

Tuy nhiên, trước khi giải thích chủ nghĩa kết nối là gì, điều quan trọng là phải hiểu tầm nhìn của tâm lý học nhận thức về não. Theo cách này, chúng ta sẽ hiểu được ý nghĩa và thất bại của phép ẩn dụ tính toán. Vì lý do này, chúng tôi sẽ xem xét các khía cạnh chính của nhánh tâm lý học này trong phần sau.

Tâm lý học nhận thức và ẩn dụ tính toán

Tâm lý học nhận thức hiểu bộ não con người như một bộ xử lý thông tin. Điều này có nghĩa là nó là một hệ thống có khả năng mã hóa dữ liệu đến từ môi trường xung quanh, sửa đổi chúng và trích xuất thông tin mới từ chúng. Ngoài ra, những dữ liệu mới này được tích hợp vào hệ thống liên tục đầu vào và đầu ra.

Ẩn dụ tính toán giải thích rằng bộ não giống như một chiếc máy tính. Thông qua một loạt các thuật toán được lập trình, nó biến đổi đầu vào thông tin trong một loạt đầu ra. Điều này thoạt nghe có vẻ có ý nghĩa, vì chúng ta có thể nghiên cứu một số hành vi của con người thích nghi với mô hình này. Bây giờ, nếu chúng ta khám phá thêm một chút, chúng ta bắt đầu phát hiện ra những thất bại trong viễn cảnh này.

Các lỗi có liên quan nhất là tốc độ chúng tôi xử lý thông tin, tính linh hoạt mà chúng tôi hành động và sự không chính xác trong các phản hồi của chúng tôi. Nếu bộ não của chúng ta có các thuật toán được lập trình, chúng ta sẽ có các loại phản ứng khác: chậm hơn do tất cả các bước xử lý được thực hiện, cứng nhắc và chính xác hơn nhiều so với chúng. Nói tóm lại, chúng ta sẽ giống như máy tính, và Thoạt nhìn, chúng tôi quan sát thấy rằng đây không phải là trường hợp.

Mặc dù chúng ta có thể cố gắng thích ứng lý thuyết này với bằng chứng mới, thay đổi độ cứng của các thuật toán được lập trình bởi những người khác linh hoạt hơn và có thể học, chúng ta vẫn sẽ xác định được các lỗi trong phép ẩn dụ tính toán. Và đây là nơi nó đến Kết nối, một luồng đơn giản hơn luồng trước đó và giải thích việc xử lý thông tin não theo cách thỏa đáng hơn.

Kết nối là gì?

Kết nối để lại các thuật toán tính toán và giải thích rằng thông tin được xử lý thông qua các mô hình truyền bá kích hoạt. Nhưng, những mẫu này là gì? Trong một ngôn ngữ đơn giản hơn, điều này có nghĩa là khi một đầu vào thông tin đi vào não của bạn, các tế bào thần kinh bắt đầu kích hoạt hình thành một mô hình cụ thể, sẽ tạo ra một đầu ra nhất định. Điều này sẽ hình thành các mạng giữa các nơ-ron sẽ xử lý thông tin nhanh chóng và không cần các thuật toán được lập trình sẵn.

Để hiểu điều này chúng ta hãy đưa ra một ví dụ đơn giản. Hãy tưởng tượng rằng một người nói với bạn để xác định một con chó là gì. Khi từ đến tai bạn, tự động sẽ kích hoạt trong não của bạn tập hợp các tế bào thần kinh liên quan đến nó. Việc kích hoạt nhóm các ô này sẽ lan sang các ô khác được kết nối, chẳng hạn như các ô liên quan đến từ động vật có vú, vỏ cây o tóc. Và điều này sẽ kích hoạt một mô hình bao gồm các tính năng này, điều này sẽ khiến bạn định nghĩa một con chó là 'một động vật có vú có lông sủa'.

Thuộc tính của hệ thống kết nối

Theo quan điểm này, để các hệ thống này hoạt động như bộ não con người dường như hoạt động, chúng phải đáp ứng một số điều kiện nhất định. Các thuộc tính cơ bản phải được tuân theo như sau:

• Tuyên truyền kích hoạt. Điều này có nghĩa là các tế bào thần kinh, khi được kích hoạt, ảnh hưởng đến những người mà chúng được kết nối. Điều này có thể xảy ra bằng cách tạo điều kiện cho nó kích hoạt hoặc ức chế nó. Trong ví dụ trước, các tế bào thần kinh của con chó tạo điều kiện cho động vật có vú, nhưng họ ức chế những bò sát.
• Học thần kinh. Học tập và kinh nghiệm ảnh hưởng đến các kết nối giữa các tế bào thần kinh. Do đó, nếu chúng ta thấy nhiều con chó có lông, các kết nối giữa các tế bào thần kinh liên quan đến cả hai khái niệm sẽ được tăng cường. Đây sẽ là cách mà các mạng lưới thần kinh giúp chúng ta xử lý.
• Xử lý song song. Rõ ràng đây không phải là một quá trình nối tiếp, các nơ-ron không được kích hoạt lần lượt. Sự kích hoạt được lan truyền song song giữa tất cả các tế bào thần kinh. Và cũng không cần xử lý một mẫu kích hoạt sau một mẫu khác, bạn có thể cung cấp nhiều mẫu cùng một lúc. Nhờ vậy, chúng tôi có thể giải thích một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc, mặc dù có giới hạn trong khả năng của chúng tôi.
• Mạng lưới thần kinh. Hệ thống này sẽ là một mạng lưới lớn các nơ-ron được nhóm lại với nhau, thông qua các cơ chế ức chế và kích hoạt. Trong các mạng này cũng sẽ được tìm thấy đầu vào thông tin và đầu ra hành vi Các nhóm này sẽ đại diện cho thông tin có cấu trúc mà não sở hữu và các mô hình kích hoạt sẽ là cách thức xử lý thông tin nói trên xảy ra..

Kết luận

Cách giải thích chức năng tế bào thần kinh này không chỉ có vẻ rất thú vị, mà còn các nghiên cứu xung quanh anh ta có vẻ hiệu quả. Ngày nay, các mô phỏng máy tính của các hệ thống kết nối trên bộ nhớ và ngôn ngữ đã được tạo ra, rất giống với hành vi của con người. Tuy nhiên, chúng ta vẫn không thể nói rằng đây là cách chính xác mà bộ não hoạt động.

Ngoài ra, mô hình này không chỉ giúp đóng góp cho việc nghiên cứu tâm lý học trong tất cả các lĩnh vực của nó. Ngoài ra chúng tôi tìm thấy nhiều ứng dụng của các hệ thống kết nối này trong điện toán. Trên hết, lý thuyết này là một bước đột phá trong các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo.

Để kết luận, điều quan trọng là phải hiểu rằng sự phức tạp của kết nối lớn hơn nhiều so với cái được đặt ra trong bài viết này. Ở đây chúng ta có thể tìm thấy một phiên bản đơn giản hóa của những gì nó thực sự là, chỉ hữu ích như một xấp xỉ. Nếu sự tò mò của bạn đã được khơi dậy, đừng ngần ngại tiếp tục nghiên cứu lý thuyết này và ý nghĩa của nó.

Cấu tạo: làm thế nào để chúng ta xây dựng thực tế của chúng ta? Cấu tạo là một định đề nhận thức luận khẳng định rằng chúng ta là tác nhân tích cực của nhận thức và chúng ta không nhận được một bản sao theo nghĩa đen của thế giới. Đọc thêm "