迈克尔·加扎尼加与乔治·米勒的通信
作者: 迈克尔·加扎尼加 / 2140次阅读 时间: 2018年4月30日
来源: 《人类的荣耀》 标签: 乔治米勒 认知神经科学
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乔治的回复如下:

收件人:迈克尔·加扎尼加

发件人:乔治·米勒

回复主题:路漫漫其修远兮

既然你已经接受(至少是暂时接受)我对认知神经科学的定义,那么,我们的下一步任务便是把它投入实践。我想重新陈述一遍这个定义,但是首先我得把“认识系统”这个词给换掉。让我先从我现在想到的一个大体方向说起。

有机知识系统(organic knowledge systems)。“知识库”(knowledge base)指的是任何一种确实存在的信号集合,这些信号依照某种公认的编码体系进行了编排,目标是表征某一类特定的信息。一个知识库再加上一个利用该知识库的信息处理系统(功能包括储存、提取、删除、比较、检索等等)便是一个“知识系统”。显然,只有当知识库归属于一个知识系统且该知识系统遵循生物学和心理学法则(区别于图书馆和计算机,即一个有生命的、可动的、具备主体特性的知识系统)时,它才能发挥其应有的价值。

认知神经科学的定义。认知神经科学家致力于寻找有机知识系统的分子逻辑,即除物理、化学、生物及心理学法则之外,又一套掌控有生命的知识体系中无生命物质行为的法则。

认知的界定标准(cognitive criterion)。顺应上面的定义,任何不受行为实施主体的知识状态影响的行为都不属于认知神经科学的研究对象。

定义的意义。该定义与认知神经科学的多种研究手段相容:(1)知识系统的演化。例如,从“基因存储知识”向“由经验获取知识”的演化转换。(2)知识系统的个体发生。例如,个人记忆的神经基础。(3)知识系统的心理学。例如,注意对基于知识的行为的影响,而注意活动或许可通过诱发电位来体现。(4)知识系统的神经病学。例如,不同类型的脑疾病之间的关联。如此等等。这些都是现成的研究手段——也就是说,对其中每一个手段,我们都能给出一些讨论。

从哲学的角度来看,上述思路的一个缺点在于,我们像这样连续地定义生物学、心理学和认知神经科学,便为之赋予了一种还原论色彩。也就是说,认知神经科学家寻找的法则同时也是心理学的法则,而心理学家寻找的法则同时也是生物学的法则。因为我向来把科学心理学看作生物学的一个分支,所以对我来说这个缺点无伤大雅。但是对一些杰出的科学家来说,如斯金纳和西蒙86,这可能是一个硬伤。

界定标准的意义。你在7月1日给我的那份备忘录里提出的一个核心问题或许可以表述如下:“任何不受行为系统状态影响的行为都不是认知神经科学的研究对象。”这一说法对实际研究有何启示?

你提及这一点时,我想到了几件事。其一,泽农·派利夏恩87不应为这一界定标准的用语负责。我理解他提出的“认知介入”概念,提出该概念的目的是为了对心理计算机当中不可变的“构架”和可变的程序进行区分。而我们想做的则是将认知神经科学家们想知道的东西与留予他人解决的内容区别开来。我对派利夏恩的理论了解并不多,因此不清楚他是否已经给出了后者的区分标准,因此我能做的便是尝试自行发展出一套理论。

其二,关于界定标准的应用方法,我能想出两个较为明显的答案:(1)改变一个生物的知识状态并展示该操作导致的思维或行为变化。(2)保持生物的知识状态不变而改变实验任务使用的材料,观察思维或行为的变化是否与材料熟悉度有关。

如果我正确理解了你给出的例子,弥散性大脑疾病患者的案例恰恰说明了按照方法(1)实践界定标准时的一个难点;因为要想改变这样一位病人的知识状态几乎是不可能的,所以他的那些基于记忆的行为并不是认知神经科学的研究范畴。对这样一位病人来说,依照方法(2)来实践认知的界定标准就显得很有必要——简而言之,改变提问的内容,直到我们找到这位病人能记住的信息。这样能够回答你在备忘录结尾处提出的那个让你困扰的问题吗?

其三,我认为该标准能够指导我们在写文章时应该选择哪些研究,以及如何将这些研究组织起来。我完全可以说这就是我们目前使用的标准(如果我们的确遵循了某种标准的话),但是我们不一定要把它强加给我们的读者。

描述的层级(levels of description)。当我试图就认知神经科学问题整理自己的思路时,我遇到的一个主要问题便是,不同人的工作领域所在的描述层级不一样,而且没有人对自己所在的层级与其他层级之间的联系感兴趣。我推测这种不协调的现状产生的原因或许是因为不同层级之间的关系并不紧密,如果真的是这样的话,那么这本身就很有趣了。

我见过的与这里所说的层级问题最为接近的探讨来自麻省理工学院人工智能实验室(MIT Artificial Intelligence Laboratory),我想明斯基和马尔88是实验室里的领头人。我猜所有搞计算机的人都不得不面对这个问题。例如,在温斯顿(P.H.Winston)的《人工智能》(Artificial Intelligence)一书中,将一台计算机的运作原理分为了8个描述层级:晶体管,触发器和门,缓存器与数据路径,机器指令,编译器或解释程序,列表处理语言,内置模式匹配以及智能程序。马尔和波焦(T.Poggio)在《人类立体视觉原理》(A theory of human stereo vision)一文中拉近了这一概念与神经病学的联系,他们划分了4个既能应用于计算机也能应用于大脑的描述层级:(1)晶体管和二极管,或神经元和突触;(2)由层级(1)中的元素构建成的集合体,如内存、加法器和乘法器;(3)算法,或称计算策略;(4)计算理论。

很明显,当下的绝大多数神经科学家都在热衷于攻克层级(1)中的问题,神经递质已经成了炙手可热的话题。我也看到过一些层级(2)的研究工作,如芒卡斯尔(Mountcastle)对大脑功能柱(columnar assemblies)的描述,因此我推测还有更多我不知道的层级(2)研究。层级(3)太过抽象,已经是任何神经科学家都不敢触及的水平——文斯·德蒂尔(Vince Dethier)对蝇类的分析或许可以看作其中一例。层级(4)一直为人所忽略,马尔和波焦认为,其原因可能是人工智能领域已经形成了一些通用理论,根据这些理论,层级(3)的一些关键计算结构都已获得了清晰的定义。

我对上述这些分析并不是很有信心,但是我的确同意他们的观点,即对任何复杂度与神经系统相同的事物来说,我们都可将之分为多个层级来理解。分层的逻辑在于层级之间只能有微弱的联系,否则它们就不能被划分为界限明确的不同层级。更进一步,层级N描述的加工过程或许能被层级N+1当中的许多高级过程实现,因此出自层级N的一则描述永远不可能完全解释层级N中发生的事情。

有一个问题。层级和我们对认知神经科学的定义有什么关系呢?这个问题并不是一种修辞手段——我是真的在寻求答案。

例如,一种已知能以某种方式影响突触活动的药物被发现也会影响病人的某种行为,这种行为又受制于病人对空间关系的知识掌握。其中,干预操作(影响突触活动的药物)位于层级(1),而干预结果(受制于对空间关系的知识掌握的某种行为)位于层级(4)。这个例子符合我们的界定标准中的应用方法(2),可以被划分为认知神经科学的研究范畴。但是划入范畴并不意味着我们能够理解这个现象!快帮帮我!

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