Re: 認知科學(cognitive science)的範疇

[kaiboy (Kai)]

→ takanaka:ok. 這邊講的information processing是高階認知           03/22 08:30
→ takanaka:像是face recognition. 如果用neuro network model        03/22 08:30
→ takanaka:主要的焦點在模型的結構和參數，而不是實作的substrate    03/22 08:33
→ takanaka:這邊說的是CogSci的研究典範                             03/22 08:35
→ takanaka:neurobiologist應該也討論低階資訊處理的生物基礎         03/22 08:38
→ takanaka:但biology一般不討論inforamtion representation的情況下  03/22 08:41
→ takanaka:高階認知/功能/計算與neurobiology這座橋可能是過遠了     03/22 08:43
→ takanaka:除了level of analysis另外是level of details 的問題     03/22 08:47
→ takanaka:cross-level correlation例如social neuroscience在做的   03/22 08:47
→ takanaka:我想確實可以產生知識，但另一個問題是是否犧牲了細節     03/22 08:49
→ takanaka:在理論的發展和應用上，是否有所侷限                     03/22 08:49
→ takanaka:認知心理學透過行為實驗證據推論各種不同的記憶功能模組   03/22 08:51
→ takanaka:基本上沒有neurobiology基礎，但在研究應用確實非常有用   03/22 08:53
→ takanaka:願聽聽不同的想法

我瞭解你對 level of analyses/details 的想法。
假設我們同意:
1. 大腦是心智活動運行的場所。
2. 研究理論跟模型的的目的是幫助我們瞭解心智活動的機制跟真相，或逼近真相。
那麼我們該繼續研究發展 biologically implausible 的 model 嗎？
我會這樣想是因為我有興趣的是大腦的機制，所以沒有生物基礎的理論常讓我狐疑..

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◆ From: 24.131.65.76
※ 編輯: kaiboy          來自: 24.131.65.76         (03/23 12:40)
推 cac:May you image a information processing operating inside a
→ cac:body without flesh and blood? 這部分也構成當代認知科學
推 takanaka:CogSci的做法是是階段性的化約而非直接化約
→ takanaka:基本的想法是仍會逼近真相，社會心理認知等現象
→ takanaka:仍可"連接"到生物基礎上
→ takanaka:我想一個原因是光心智或大腦的functioning本身就有太多
→ takanaka:研究議題，階段性的理論可以豐富科學預測及應用
→ takanaka:Marr的三階段論沒有忽略implementation level
→ takanaka:在科學社群的運作上，有不同的focus我想其實是好事
→ takanaka:舉例而言，ACT-R模型的生物基礎一般是被攻擊的
→ takanaka:但ACT-R在應用/funding上的成功確是其他理論少見的
→ takanaka:最近John Anderson積極在做的是ACT-R的fMRI，
→ takanaka:結果我覺得相當不錯
→ takanaka:在應用方面做個補充，因為提到很多次
→ takanaka:教育是認知科學一個主要的應用之一
→ takanaka:目前的情況是認知心理這個階層的理論確實成功的
→ takanaka:inform了instruction該怎麼設計
→ takanaka:ACT-R informed的tutoring system在學習效果的提升上
→ takanaka:大概目前其他階層的理論還很難做到
→ takanaka:另外還有human factor, social psychology等方向的應用
→ takanaka:如果我們採取理論是相互競爭的角度來看，能解釋預測
→ takanaka:複雜的現象也是重要的，
→ takanaka:雖然parsimony確實是一般科學家在追求的
推 ccshan:implausible 跟 impossible 差很多