Get 20M+ Full-Text Papers For Less Than $1.50/day. Start a 14-Day Trial for You or Your Team.

Learn More →

Wyjaśnianie w kognitywistyce

Wyjaśnianie w kognitywistyce Przegld Filozoficzny ­ Nowa Seria R. 22: 2013, Nr 2 (86), ISSN 1230­1493 DOI: 10.2478/pfns-2013-0040 Slowa kluczowe: obliczanie, przetwarzanie informacji, mechanicyzm, wyjanianie obliczeniowe, rozwizywanie problemów, biorobotyka Zamierzam broni tezy, e podstawowym rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie dzialania mechanizmów przetwarzania informacji. Mechanizmy te stanowi zloone, zorganizowane uklady, których funkcjonowanie zaley od interakcji ich czci i zachodzcych w nich procesów. Kognitywistyka (cognitive science) jest interdyscyplinarnym konglomeratem, obejmujcym psychologi, lingwistyk, informatyk, robotyk, antropologi, filozofi, neuronauki, etologi, cybernetyk itd. Ju wczesne opracowania na temat kognitywistyki, takie jak wplywowy raport dla Fundacji Sloana, ujmowaly j jako z zasady interdyscyplinarne badania nad poznaniem (Arbib i in. 1978). Przy calej wieloci podej kognitywistyk spaja przedmiot bada, czyli poznanie. Przedstawi argumentacj, e wlanie dlatego jednym z charakterystycznych ­ lecz nie jedynym ­ rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie procesów poznawczych w kategoriach mechanizmów przetwarzania informacji, czyli mechanizmów obliczeniowych. Tekst ma nastpujc struktur. W pierwszej czci skrótowo opisuj wyjanienie zdolnoci poznawczej znane z klasycznych bada kognitywistycznych Allena Newella i Herberta Simona. Na jego przykladzie wykladam tez bronionego przeze mnie podejcia do wyjaniania, mianowicie podejcia mechanicystycznego. Pokazuj skrótowo, czym ta koncepcja róni si od tradycyjnego ujcia wyjaniania w kategoriach funkcjonalistycznych. Nastpnie wprowadzam drugi przyklad, zaczerpnity z aktualnych bada nad zdolnociami fonotaktycznymi wierszczy, które wyjania si przy uyciu modeli robotycznych. Przyklad ten posluy mi do pokazania, e mechanicyzm akcentuje inne aspekty wyjaniania w kognitywistyce ni funkcjonalizm, a take prowadzi ­ w odrónieniu od funkcjonalizmu ­ do pluralizmu eksplanacyjnego. 1. Kryptoarytmetyka Badajc procesy poznawcze, Newell i Simon wybierali dobrze zdefiniowane problemy intelektualne. Celem ich bada bylo opracowanie teorii rozwizywania problemów przez czlowieka. Zaznaczali, e w ten sposób nie badaj percepcji czy procesów sensomotorycznych, gdy te maj inn specyfik (Newell, Simon 1972). Jednym z takich zada jest tzw. kryptoarytmetyka. Zadanie kryptoarytmetyczne moe mie na przyklad posta: SEND MORE MONEY + = Za slowami kryje si operacja arytmetyczna na liczbach dziesitnych. Zadanie polega na wskazaniu, jakie cyfry odpowiadaj poszczególnym literom. Czytelników, którzy zaczli si teraz zastanawia nad rozwizaniem, musz przestrzec, e przecitnemu badanemu dojcie do poprawnej odpowiedzi zajmuje okolo pól godziny1. Newell i Simon zbadali, jak takie zagadki rozwizuj róni badani; okazalo si, e stosuj jedn z kilku moliwych reprezentacji zadania: jako proste podstawianie liter przez cyfry, jako równanie algebraiczne ­ i tak dalej. Hipotez tych badaczy bylo, e rozwizywanie problemów polega na poszukiwaniu rozwizania w swoistej wielowymiarowej przestrzeni; kolejne operacje systemu przetwarzania informacji maj przyblia do tego rozwizania. Na podstawie uzyskanych w badaniach raportów slownych (a póniej ­ take danych dotyczcych ruchu galek ocznych) zbudowano program komputerowy, który mial symulowa dzialanie jednego badanego. Nie uredniano wyników calej grupy, gdy istniej due rónice indywidualne, wyraajce si m.in. rónymi sposobami reprezentacji problemu. Zbudowany program dobrze odzwierciedlal operacje opisane w raportach slownych, a jeszcze lepiej ­ jak si okazalo ­ ruchy galek ocznych (Newell, Simon 1972: 326­327), gdy raporty slowne zwykle s niepelne (trudno jednoczenie myle i mówi). Co ciekawe, mimo e program odzwierciedlal postpowanie pojedynczej osoby, to po ustaleniu sposobu reprezentacji problemu mona bylo przewidzie przebieg jego rozwizywania przez wielu badanych, jako parametr wskazujc po prostu przestrze wyszukiwania rozwiza. Program mial form tzw. systemu produkcji, czyli systemu zawierajcego reguly w rodzaju ,,znak «stop» zatrzymaj si", ,,znak nakazu skrtu w lewo skr w lewo". Aktualnie wykonywana instrukcja z nastpnika reguly jest 9567 + 1085 = 10652. dopasowywana na podstawie biecego stanu systemu (np. obserwowanego znaku drogowego). Systemy takie slu do symulowania ludzkiego mylenia; a e hipotez teoretyczn Newella i Simona bylo, e ludzie posluguj si nie tyle idealnymi algorytmami do rozwizywania problemów, ile zawodnymi i szybkimi heurystykami, które zwykle im wystarczaj, to reguly w ich systemach byly heurystyczne. Korzystajc z takich wlanie heurystyk, opisywanych w postaci regul, program dochodzil do rozwizania zadania kryptoarytmetycznego. Podsumujmy najwaniejsze cechy tego wyjanienia. Przeprowadzana jest analiza natury zadania; w tym celu bada si moliwe jego reprezentacje i poprawne sposoby jego rozwizywania. Wane jest te zebranie danych empirycznych na temat zachowania ludzi podczas rozwizywania problemu; maj one tutaj zazwyczaj posta protokolów slownych (Ericsson, Simon 1995), niekiedy wspomaganych przez dane na temat ruchu galek ocznych. Nastpnie budowany jest program komputerowy, którego poprawno jako wyjanienia bada si, testujc, czy generuje prawdziwe przewidywania danych behawioralnych (tym razem takich, które nie sluyly do generowania programu). 2. Mechanicyzm Najgorcej dyskutowanym w ostatnich latach ujciem wyjaniania w naukach szczególowych jest ujcie mechanistyczne (Machamer, Darden, Craver 2011; Bechtel 2008; Craver 2007; Glennan 2002). Co prawda zwolennicy mechanicyzmu (zwanego te niekiedy ,,neomechanicyzmem" w celu odrónienia tej teorii od XVII-wiecznego mechanicyzmu) róni si pogldami dosy znacznie, lecz podstawowe zasady wyjaniania mechanistycznego opisuj stosunkowo podobnie. Jest to mianowicie rodzaj wyjaniania przyczynowego, które dotyczy ukladów zloonych z wielu czci, przejawiajcych jako calo pewn dyspozycj. Dyspozycja ta jest wyjaniania przyczynowo jako rezultat oddzialywania midzy czciami mechanizmu, jego organizacji i zachodzcych w nim procesów. Argumentuje si te, e wyjanianie takie jest typowe dla nauk szczególowych, w których trudno dopatrywa si powszechnie obowizujcych praw przyrody, lecz gdzie czsto pojawiaj si pewne generalizacje dotyczce mechanizmów odpowiedzialnych za rónego rodzaju zjawiska. Szczególnie wyrazistymi przykladami takich nauk maj by biologia, neurobiologia, neuropsychologia i psychologia; wskazuje si te czsto interdyscyplinarne badania kognitywistyczne, na których si tu skupi. Swoist odmian wyjaniania mechanistycznego jest wyjanianie zjawisk przetwarzania informacji przez odwolanie si do ich mechanizmów (Milkowski 2013; Piccinini 2007). Przy wszelkich rónicach terminologicznych midzy moim podejciem a koncepcj Piccininiego ogólny schemat pozostaje ten sam: mechanizm przetwarzania informacji to uklad zloony, którego struktura przyczynowa odpowiada strukturze opisywanej za pomoc odpowiedniego modelu oblicze. Czlonami relacji przyczynowych s bd to stany ukladu, które odpowiadaj stanowi maszyny abstrakcyjnej, bd to inne cechy fizyczne, które mona odnie do abstrakcyjnego opisu modelu oblicze (jeli np. maszyna nie jest zdefiniowana w kategoriach przej stanów). Istotne jest to, e stosowane w informatyce modele oblicze zazwyczaj bd stanowi jedynie cz wlaciw pelnego modelu przyczynowego danego ukladu; oprócz tego w pelnym wyjanieniu bdzie nalealo uwzgldni pewien schemat realizacji mechanizmu obliczeniowego, np. obejmujcy rodzaj czci elektronicznych czy typ procesora. Pelne wyjanienie mechanistyczne to kompletny opis struktury przyczynowej istotnej dla powstania badanego zjawiska. Tu warto zauway, e np. kolor klawiatury komputera nie bdzie istotny dla wyjanienia, w jaki sposób wykonuje on program edytora tekstu, dlatego te nie bdzie on uwzgldniony; pelno opisu nie oznacza uwzgldniania wszelkich dostpnych informacji, a jedynie informacji niezbdnych ze wzgldu na wyjaniane zjawisko. Mechanicystyczne wyjanienie zjawiska polega bowiem nie tyle na podaniu warunków pocztkowych i uniwersalnego prawa przyrody, z których koniunkcji wywnioskowa mona opis wyjanianego zjawiska, ile na wskazaniu struktury przyczynowej danego procesu. Poniewa obecnie najpelniej opracowan koncepcj wyjaniania przyczynowego jest interwencjonizm (Woodward 2003; Pearl 2000; Spirtes, Glymour, Scheines 2000), który jest w stanie poradzi sobie take z przytlaczajc wikszoci trudnoci, z jakimi borykaj si inne teorie przyczynowoci (Halpern, Pearl 2005a, 2005b), mechanicyci chtnie sigaj po interwencjonistyczn eksplikacj pojcia przyczynowoci. Eksplikacja jest tym bardziej przydatna, e jest opracowana równie od strony matematycznej (istnieje nawet formalny jzyk programowania, slucy do wnioskowania o przyczynowoci w takim ujciu ­ por. Pearl 2000). Oczywicie pozostaje kwesti otwart, czy spór midzy teori dedukcyjno-nomologiczn wyjaniania a mechanicyzmem nie jest nieco przerysowany, gdy ­ przy odpowiednim oslabieniu pojcia prawa, na co nie zgodz si zapewne niektórzy zwolennicy uniwersalnoci praw (Woodward 2002) ­ ujcia te staj si komplementarne (Andersen 2011). Mona bowiem sdzi, e przyczynowo zachodzi ze wzgldu na pewne prawidlowoci, choby nie byly one powszechne i ujawnialy si jedynie w pewnych swoistych ukladach, ograniczonych w czasie i przestrzeni (co ogranicza zarazem zasig zastosowania opisu tych prawidlowoci w wyjanianiu i predykcji). Wrómy do mechanizmów przetwarzania informacji. I tak, zdolno ludzi do rozwizywania zadania typu SEND + MORE = MONEY opiera si na zdolnoci do przetwarzania informacji o literach i cyfrach. System przetwarzania informacji opisany przez Newella i Simona ma odpowiada dostpnym na ogól w wiadomoci sekwencyjnym i szeregowym procesom poszukiwania rozwizania. Jest to wic opis mechanizmu poznawczego u badanych, którzy sobie z tym zadaniem radz. Analiza zadania doprowadza do powstania opisu wyjanianej zdolnoci poznawczej. Tradycyjnie tak zanalizowan zdolno poznawcz okrelano w kognitywistyce mianem ,,kompetencji". Uzyskane dane na temat zachowania (m.in. z raportów slownych) slu do stworzenia listy regul produkcji stosowanych w programie wyjaniajcym t kompetencj; s take wykorzystywane do konfirmacji teorii realizacji zadania. Z punktu widzenia mechanicyzmu wyjanienie proponowane przez Newella i Simona nie jest kompletne. Nie dlatego, e ich badania nale do tzw. nurtu symbolicznego w kognitywistyce, który nie opisuje bezporednio procesów w ukladzie nerwowym, lecz postuluje istnienie poziomu opisu, na którym obowizuj psychologiczne prawidlowoci wyszego rzdu. A priori oczywicie istnienia takiego poziomu wykluczy nie sposób; sk w tym, e po prostu jest to jedynie hipoteza stosowana w badaniach; potwierdza si ona tylko w ten sposób, e model kryptoarytmetyki skutecznie przewiduje i wyjania ludzkie zachowanie. Dzi istnienie takiego poziomu budzi wiksze wtpliwoci, lecz sceptyk musi odpowiedzie na pytanie, dlaczego zatem model Newella i Simona przewiduje zachowanie. Sceptyk, gdyby byl mechanicyst, móglby wskaza na pogwalcenie kilku norm wyjaniania. Po pierwsze, moe twierdzi, e dane eksperymentalne Newella i Simona pokazuj jedynie, i ich program komputerowy wystarcza do rozwizania tego zadania. Mój kalkulator moe zupelnie inaczej liczy 4 + 4 = 8 ni czlowiek, uzyskujc przecie ten sam wynik. Ten zarzut jest jednak tylko o tyle sluszny, o ile ma dotyczy umyslowych operacji elementarnych: Newell i Simon rozczlonkowuj raport slowny na wiele czci, z których kad odnosz do pewnej operacji elementarnej systemu produkcji. Innymi slowy, stosowana jest tutaj strategia dekompozycji zloonego procesu na operacje skladowe: dzialanie programu komputerowego nie odpowiada ludzkiemu zachowaniu jedynie pod wzgldem rezultatu (tak jak w przypadku dzialania kalkulatora liczcego sum dwóch liczb), lecz równie pod wzgldem przebiegu kolejnych operacji skladowych. Model Newella i Simona ma zatem by nie tylko slabo równowany zachowaniu poznawczemu, majc te same wejcia i wyjcia (Fodor 1968), lecz równie mocno równowany calemu procesowi. Ta równowano jednak nie jest calkowicie dowiedziona, gdy nie wiemy, dlaczego te, a nie inne operacje skladowe s elementarne. Tu sceptyk-mechanicysta móglby wskazywa, e potrzebne wyjanienie mechanistyczne jest wielopoziomowe; otó zdolno wysokiego poziomu powinna zosta wyjaniona konstytutywnie. Dlaczego system poznawczy czlowieka ma te operacje jako elementarne? Gdybymy wyjaniali dzialanie kalkulatora, odwolalibymy si do schematu ideowego i inynierskiego (a nie tylko fizycznego) opisu jego czci elektronicznych. Newell i Simon staraj si ograniczy arbitralno doboru operacji elementarnych, stosujc m.in. uzyskane w badaniach wyniki w postaci ograniczonej pojemnoci pamici krótkoterminowej (Miller 1956) czy te liczby operacji wysokopoziomowych wykonywanych przez system poznawczy na sekund (Newell, Simon 1972: 808­809). To moe ich wyjanienie uwiarygodni, lecz nie stanowi jego rzeczywistej konfirmacji. Tymczasem mechanicyzm wymaga, aby istnialy empiryczne wiadectwa potwierdzajce, e konstytutywny poziom mechanizmu ­ odpowiadajcy za elementarne operacje przetwarzania informacji w mechanizmie ­ jest taki, a nie inny. W przeciwnym razie jest to jedynie wyjanienie wiarygodne, a nie rzeczywiste. Tu mechanicyzm dosy wyranie róni si od funkcjonalistycznych uj wyjaniania (Piccinini, Craver 2011). Wikszo funkcjonalistów sdzila (i sdzi), e to, jak realizowany jest proces przetwarzania informacji, nie jest istotne dla jego wyjanienia, gdy procesy te s wielorako realizowalne; std te autonomia psychologii i kognitywistyki (Fodor 2008). Uwaano, e naley jedynie przedstawi analiz czy te opis funkcjonalny, który wystarcza do ujawnienia si kompetencji poznawczej. Ten funkcjonalizm ma jednak bardzo niefortunne konsekwencje; do zabicia prezydenta Kennedy'ego wystarczy bomba atomowa, lecz opis wybuchu bomby atomowej nie ma adnej mocy eksplanacyjnej w odniesieniu do faktycznego zamachu. Podobnie sposób dzialania liczydla nie tlumaczy zdolnoci arytmetycznych u dzieci: ich systemy poznawcze (o ile mi wiadomo) nie maj przecie nic, co odpowiadaloby wprost kilku szeregom drewnianych kulek. Innymi slowy, tu funkcjonalista raczej nie obroni Newella i Simona; moe tylko zauway, e uzyskanie niezbdnych danych empirycznych bylo po prostu w latach 70. niemoliwe. Dlatego i dzi wiele wyjanie jest jedynie wiarygodnych, a nie rzeczywistych (jeli w ogóle istniej wyjanienia, które t norm mechanicyzmu spelniaj). Mówic inaczej, mechanicyci bd najczciej wymaga integracji wyjanie kognitywistycznych z neuropsychologicznymi, przez co nie bdzie mowy o arbitralnoci doboru opisów mechanizmu ­ na poziomie jego skladników czy te jego funkcjonowania w otoczeniu ­ jedynie wystarczajcych do trafnego opisania wyjanianego zjawiska. Nie chodzi tu o zwykle odrzucenie tezy o wielorakiej realizacji, cho jest to charakterystyczne dla wielu, cho nie wszystkich mechanicystów; przeciwnikami obrony tezy o wielorakiej realizacji z pozycji mechanicystycznych s Bechtel i Mundale (1999), ale wród mechanicystów istniej te zwolennicy tej tezy (Wilson, Craver 2007; Gillett 2003). Czy przyjmujemy tez o wielorakiej realizacji, czy nie, w wyjanieniu konstytutywnym musimy opisa, jak dany mechanizm jest konstytuowany: sama wieloraka realizacja nie ma tu wiele do rzeczy; jeli bowiem zachodzi, to istnieje co, co lczy róne realizacje, i dziki czemu s one realizacjami tej samej zdolnoci poznawczej. Utrzymujc, e poziom konstytutywny nie moe zosta pominity w wyjanianiu, nie wymagamy jednak koniecznie, eby byl to poziom neurobiologiczny; gdyby si okazalo, e skdind wiadomo, jakie umyslowe operacje elementarne istniej, schodzenie na poziom neurobiologiczny byloby fanaberi, tak samo jak niepotrzebn fanaberi w wyjanianiu funkcjonowania pompki do roweru byloby odwolywanie si do równa mechaniki kwantowej. Poziom najniszy danego wyjanienia jest ustalany w praktyce naukowej, nie za dany z góry (Machamer, Darden, Craver 2011); ten rodzaj integracji wielu poziomów organizacji nie pociga za sob wiary w tez o istnieniu jednego fundamentalnego poziomu opisu rzeczywistoci. Z tego te wzgldu mechanicyzm nie dezawuuje a priori wyjanie w stylu Newella i Simona czy te innych wczesnych prac kognitywistycznych (Miller, Galanter, Pribram 1980), w których postulowano istnienie bazowego poziomu psychologicznego, odrbnego jednak od poziomu neurobiologicznego. Rzecz w tym, e wiarygodno hipotezy o istnieniu takiego poziomu dzi jest nisza ni w latach szedziesitych czy siedemdziesitych ubieglego wieku. Tak ujmujc spraw, mechanicyzm nie ma problemu typowego dla funkcjonalizmu, który stoi przed dylematem: albo bdzie si broni autonomii nauk szczególowych opisujcych funkcje, ale za cen akceptacji moliwych epifenomenalnych czynników w wyjanianiu (takich jak bomba w wyjanieniu zamachu na Kennedy'ego), albo trzeba bdzie odrzuci funkcjonalizm na rzecz teorii identycznoci (Hensel 2011). Co gorsza, antyredukcjonizm moe te prowadzi do zarzutu moliwej banalizacji kadego opisu w kategoriach funkcjonalnych (Godfrey-Smith 2008): jak pokazal Putnam, jeli nie ma adnych ogranicze w tworzeniu opisów funkcjonalistycznych, a ze wzgldu na programowy antyredukcjonizm adnych ogranicze si nie przyjmuje, wszystko moe okaza si takim lub owym ukladem funkcjonalnym, np. komputerem ­ istnieje dosy prosty dowód, e dowolny otwarty uklad fizyczny mona opisa jako automat o skoczonej liczbie stanów (Putnam 1991). Banalizacji mona unikn dopiero, gdy przyjmie si ograniczenie, e dobre s tylko te opisy funkcjonalne, które zawieraj istotne przyczynowo czynniki, konstytuowane na poziomie niszym. Wówczas dowodu Putnama nie da si przeprowadzi: postuluje on byty, których opis narusza po prostu metodologi wyjanie przyczynowych i których nie sposób wskazywa na poziomie niszym bez wskazywania na zasady opisu z poziomu wyszego (Milkowski 2013: rozdz. 2). Z tego te wzgldu mechanicyzmowi blisko do pewnej postaci teorii identycznoci typów, choby byla ona traktowana raczej jako heurystyka ni prawda aprioryczna (Bechtel, McCauley 1999; McCauley, Bechtel 2001). Innymi slowy, zaloenie o identycznoci (zwlaszcza typów) moemy uchyli, ale sluy nam ono jako przewodnik w odkrywaniu mechanizmów. Bez jakiej- kolwiek identycznoci nie ma jednak mechanizmu, a zatem i wyjanienia nie s warte funta klaków. Kolejn norm naruszon przez Newella i Simona jest zasada wymagajca, aby wyjanianie nie zawieralo luk ani terminów-wytrychów w rodzaju ,,reprezentacja" (bliej niesprecyzowana), ,,aktywacja" czy ,,komunikacja". Otó operacje czytania i rozumienia napisów s traktowane przez Newella i Simona jako pierwotne; s one zatem desygnowane takimi terminami-wytrychami. Mog zosta sprecyzowane dopiero w kolejnych badaniach, które wyjani, w jaki sposób czlowiek czyta cyfry i litery. Zauwamy, e takie terminy-wytrychy pojawiaj si zwykle w pierwszych modelach procesów poznawczych i s potem stopniowo eliminowane. Z tego te wzgldu opis mechanizmu rozwizywania problemów u Newella i Simona nie jest kompletny, lecz schematyczny; ze wzgldu na brak opisu poziomu konstytutywnego jest wrcz szkicowy (brak danych o tym, co w istocie odpowiada za operacje elementarne). Podsumujmy zasady mechanicyzmu. Wyjanianie dzialania mechanizmu musi obejmowa zarówno odniesienie do rodowiska, w którym mechanizm wystpuje, jak i roli, jak w nim odgrywa. To odniesienie powinno by uwzgldnione w analizie zadania, któr przeprowadzali Newell i Simon; jest oczywiste, e zadanie jest poniekd sztuczne, bo kryptoarytmetyka sluy jedynie rozrywce i nie jest niezbdna do ycia. Dlatego nie ma ona adnej roli adaptacyjnej ani szczególnego znaczenia rodowiskowego. Ta kompetencja po prostu nieszczególnie do czegokolwiek si przydaje. Aby w pelni wyjani, jak ta kompetencja si pojawia, naley wyjani z kolei procesy przetwarzania informacji zachodzce wewntrz samego mechanizmu osadzonego w rodowisku. Zazwyczaj wyjanienie na tym poziomie ma posta modelu obliczeniowego, na przyklad programu komputerowego (w klasycznych podejciach) lub wytrenowanej sieci neuropodobnej. Jednak na tym poziomie wyjanienie si nie koczy. Do wyjanienia pozostaje, jak realizowany jest sam program (lub jakie procesy odpowiadaj za przetwarzanie informacji w sieci neuronalnej). U Newella i Simona mamy tylko niewyrane zarysy tego poziomu realizacyjnego. Inna rzecz, e Newell jest tego wiadomy i za palcy problem uwaa wskazanie, jak uklad nerwowy staje si komputerem symbolicznym (Newell 1980). 3. Fonotaksja Jak wida, mechanicyzm nie jest szczególnie milociwy dla tradycyjnych modeli kognitywistycznych, mimo e uznaje, i mog one dostarczy wyjanie wiarygodnych, choby i jedynie szkicowych. Przyjrz si teraz wyjanieniu fonotaksji u wierszczy, odwolujcemu si do modelu robotycznego (Webb 1995). Biorobotyka, czyli wyjanianie zdolnoci poznawczych przez budowanie robotów symulujcych systemy biologiczne, jest dziedzin stosunkowo mlod (Webb 2000, 2002), lecz jej korzenie sigaj behawiorystycznych sztucznych modeli Tolmana (1939). Symulacje bywaj rzeczywiste, kiedy buduje si fizyczny model, a take komputerowe, czyli takie, które nie wymagaj istnienia robota w rzeczywistoci. Te pierwsze maj t przewag, e budowanie robota jest jednoczenie eksperymentem, który pokazuje, e posiadany model robota jest kompletny, bowiem wystarcza do jego skonstruowania (inna sprawa, e w trakcie budowy czyni si wiele zaloe ad hoc, dziki którym on dziala, ale które niekoniecznie maj jakikolwiek zwizek z modelowanym organizmem). Webb wyjania zdolno samic wierszczy do fonotaksji, czyli poruszania si w kierunku ródla dwiku wydawanego przez samca. Okazuje si, e istotna w tym wypadku jest nie tylko charakterystyka samego dwiku (czstotliwo 4­5 kHz), ale take budowa narzdu sluchu u wierszcza. wierszcze maj dwie pary uszu, z których jedna umiejscowiona jest na odwloku w okolicach przetchlinek, a druga na przednich odnóach. S one polczone ze sob, co zapewnia im du kierunkowo; ich fizyczna budowa jest typowa dla doskonale znanego inynierom rónicowego czujnika cinienia, co ulatwilo replikacj tego ukladu w robocie. Taka budowa narzdu sluchu jest zreszt dosy powszechna w wiecie organizmów ywych (Michelsen, Larsen 2008). Wiadomo te, jaka jest budowa ukladu nerwowego wierszcza i jego narzdów motorycznych. Wszystkie te dane zostaly wykorzystane przy konstrukcji robota, którego pierwsza wersja byla do mocno wyidealizowana ­ na przyklad wykorzystywano napd na kola. Zachowaniem robota rzdzil pocztkowo bardzo uproszczony uklad: lewy neuron sluchowy pobudzal lewy neuron motoryczny i powodowal inhibicj prawego ­ i na odwrót. To daleko idca idealizacja, bo uycie synaps pobudzajcych i hamujcych z jednego neuronu nie jest spójne z danymi biologicznymi (Webb 2008: 28). W kolejnych modelach idealizacje te byly stopniowo zmniejszane. Za pomoc sztucznego ukladu udalo si jednak powtórzy wyniki wielu eksperymentów z ywymi wierszczami; robot poruszal si w stron ywego samca tak jak biologiczna samica. Warto zauway, e przetwarzanie informacji docierajcych z narzdu sluchu nie jest jedynym skladnikiem wyjanienia zachowania wierszcza. Równie istotne s fizyczne wlasnoci tego narzdu, orodek rozpraszania fal dwikowych (pod wod dwik rozchodzi si inaczej), a take wiedza na temat ukladu nerwowego owada. Co istotne, gdyby analizowa zdolno wierszcza w oderwaniu od rzeczywistoci biologicznej, mona byloby bldnie zaklada, e zadanie jest znacznie trudniejsze: owad musi bowiem jako odfiltrowa nieistotne dwiki z otoczenia i nie reagowa na wszystkie bodce tak samo. Filtrowanie jednak odbywa si w pewnej mierze fizycznie, dziki budowie ucha i jego wysokiej kierunkowoci, przez co zadanie jest znacznie latwiejsze i nie wymaga ogromnych mocy obliczeniowych, których wierszcz po prostu nie ma. Rzecz jasna zjawisko fonotaksji jest bardzo proste w porównaniu z wieloma zdolnociami poznawczymi bardziej zloonych organizmów. To wlanie sprawia, e latwo je replikowa przy uyciu robota; ba, ograniczenia materialowe sprawiaj, e nie sposób wiernie odtworzy te wielu prostych ukladów biologicznych. Mona by co prawda mie wtpliwoci, czy fonotaksja w ogóle ma cokolwiek wspólnego z poznaniem. Tu chyba nie warto kruszy kopii; przyklad ten jest powszechnie przytaczany w podrcznikach kognitywistyki jako ilustracja idei poznania ucielenionego (Clark 2001: 103­108; Bermúdez 2010: 437­438). Nawet jeli uznamy, e poznanie wymaga istnienia reprezentacji, a o reprezentacjach u wierszcza w tym wypadku raczej mowy nie ma (Milkowski 2013: rozdz. 4), to jest to z pewnoci przypadek przetwarzania informacji2. 4. Informacja a pluralizm eksplanacyjny Przy mechanistycznym ujciu wyjaniania procesów poznawczych staje si jasne, e wymaga ono zastosowania kilku rónych metod badawczych ­ do opisu przynajmniej trzech wspomnianych wyej poziomów mechanizmów: kontekstowego, wlaciwego i konstytutywnego. Nic dziwnego wic, e kognitywistyka pozostaje interdyscyplinarnym konglomeratem wielu rónych dziedzin. Ten pluralizm wymusza sama natura wyjanienia. Mona mie jednak w tym miejscu dwie wtpliwoci. Czy uprzywilejowane miejsce pojcia ,,przetwarzanie informacji" nie podwaa pluralizmu eksplanacyjnego? I czy wymóg integracji wyjanie rónych poziomów nie prowadzi de facto do unifikacji, a unifikacja ­ do podwaenia pluralizmu? Odpowiem na te zarzuty po kolei. Zacznijmy od pojcia informacji. Poslugiwalem si w tym artykule pojciem ,,informacja" w sposób techniczny, ale bez definicji; pora wreszcie na eksplikacj, co mialem na myli. Nie chodzi o informacje w sensie semantycznym (który pozostaje trudno uchwytny mimo istnienia ju wielu teorii informacji semantycznych), lecz raczej strukturalnym. Otó o informacji w sensie strukturalnym moemy mówi wtedy, gdy pewien fizyczny nonik ma co najmniej dwa stany rozróniane przez jaki proces, lub te, co jest równowane, e pewien proces reaguje na co najmniej dwa stopnie 2 Owady mog mie jednak do zloone struktury poznawcze i tzw. modele wyprzedzajce (forward models), przez co cz ich stanów bdzie spelnia nawet wyrubowane definicje pojcia reprezentacji (o ile tylko, oczywicie, warunkiem posiadania reprezentacji nie bdzie poslugiwanie si jzykiem czlowieka). Por. Webb 2004, 2006. swobody danego nonika. Tak strukturaln zawarto informacyjn definiuje MacKay (1969), który pokazuje, e ilekro mowa o innych pojciach informacji w teoriach sformalizowanych ­ w teorii Shannona czy Fishera ­ w istocie chodzi o to samo pojcie, lecz w gr wchodz róne miary informacji. Definiujc przetwarzanie informacji, nie musz poslugiwa si adn miar; wymagam jedynie, aby mechanizm przetwarzajcy informacje po prostu reagowal na pewien stan nonika; stanów tych musi by wicej ni jeden. To znaczy, e przetwarzanie informacji nie wymaga istnienia ani adnych statycznych noników ­ informacje mog nie dziurki w kartach perforowanych, namagnesowane tamy, rowki na plycie gramofonowej, poziomy napicia, natenia wiatla czy te impulsy generowane przez neurony. Mog one by cyfrowe i analogowe; nie wykluczam bynajmniej istnienia informacji analogowych. Takie pojcie informacji jest bardzo szerokie i oczywicie mona opisa dowolny proces jako informacyjny; jeli istnieje jaka obawa co do adekwatnoci tego pojcia, to raczej bdzie dotyczy nadmiernego liberalizmu w jego uyciu ni jego zbyt wskiego zakresu. Wbrew pozorom jednak duy zakres nie stwarza adnych problemów z banalizacj pojcia ­ informacja jest tu traktowana jak typowe pojcie sformalizowane czy matematyczne, które mona odnie do czegokolwiek; np. liczy moemy wszystko. Dlatego te uznaj, e jest to uprawniony sposób poslugiwania si takim pojciem. Warto jednak zauway, e nie kady mechanizm bdzie mechanizmem przetwarzania informacji. Tylko mechanizm, którego zdolno na poziomie kontekstowym (w otoczeniu) mona opisa w kategoriach niezalenych od fizycznego nonika, bdzie mechanizmem przetwarzania informacji. I tak wiadro z wod i plynem do mycia podlogi w kuchni nie jest mechanizmem przetwarzania informacji, cho oczywicie mona stworzy nawet skomplikowany komputer, korzystajc z rozwiza hydraulicznych (Bissell 2007). Odkurzacz nie sluy do tworzenia zbioru liczb losowych przez rotowanie czsteczek kurzu w zbiorniku, bo stan tych czstek nie wplywa regularnie na aden inny proces; postulowanie takiego procesu nie ma sensu. Natomiast i plyta CD, i karta pamici mog by opisane niezalenie od nonika jako przechowujce informacje. Ich struktura fizyczna moe bowiem posluy pewnemu procesowi w odpowiedni sposób. Podobnie jest z calymi mechanizmami przetwarzania informacji; mona zastpowa poduklady zloone z lamp ukladami tranzystorowymi, o ile tylko wejcia i wyjcia ukladów zostan odpowiednio dostosowane. Mówic o przetwarzaniu informacji przez uklad nerwowy, postulujemy istnienie takiego opisu jego dzialania, na którym nie musimy wchodzi w natur nonika, by powiedzie, jak dziala informacyjnie. Oczywicie natura nonika jest te bardzo wana (to poziom konstytutywny w neuronauce obliczeniowej), ale sam opis oblicze jest tylko wtedy nienacigany, gdy nie wszystkie wla- snoci poziomu niszego s uwzgldniane w opisie systemu obliczeniowego, a jedynie te, które s kluczowe dla przetwarzania informacji. Zauwamy, e mechanicyzm wcale nie wyklucza si tu z dynamicyzmem, a wrcz moe niekiedy mu przyklasn. W wietle metodologii mechanicystycznej dobre jest dynamistyczne wyjanienie tzw. bldu ,,A-nie-B", do którego wyjanienia Piaget postulowal poziom reprezentacji typu logicznego. Okazalo si ono jednak lepiej wyjanialne w kategoriach przetwarzania sensomotorycznego (Thelen i in. 2001). W tym nowszym wyjanieniu nadal postuluje si przetwarzanie informacji, lecz innego rodzaju. Przejdmy do sprawy drugiej, czyli (pozornego) napicia midzy pluralizmem a integracj czy unifikacj. Mechanicyci rzeczywicie podkrelaj potrzeb integracji rónych dziedzin nauki i wskazuj na róne heurystyki redukcjonistyczne, które pozwalaj tak czciow integracj uzyska (Bechtel, Richardson 1993). Dekompozycja i lokalizacja to podstawowe takie strategie. Jednak integracja midzy naukami nie ma sluy zastpieniu ich jedn, wiksz nauk. Po pierwsze, teorie mog mie róne cele i rónie idealizowa swoje obiekty teoretyczne. Mog by czciowo ze sob zgodne i móc si wzajemnie ogranicza, lecz to nie znaczy, e bd wzajemnie sprowadzalne. Moe nie jest to tak mocna teza, jak twierdzenie, e lis w ekologii jest zupelnie innym obiektem ni lis w biologii molekularnej (Paprzycka 2005), bo identyfikacja tego samego obiektu w rónych teoriach powinna by moliwa; lecz jedna teoria nie ma wcale wyprze drugiej, bo inne s jej cele poznawcze, co wplywa te na to, e mówi o innych aspektach lisa. Po drugie, jeli s to teorie logicznie i statystycznie niezalene, to pozbywajc si jednej z nich, po prostu tracimy ródlo informacji, które mogloby sluy do niezalenego potwierdzania hipotez. Wydaje si, e w naukach szczególowych dopiero konfrontujc wiele ródel informacji uzyskujemy mocne hipotezy (Wimsatt 2007). Irracjonalne byloby zastpowanie wielu ródel informacji jednym, jeli s one od siebie niezalene. Mówic krótko, redukcjonizm mechanicystyczny nie jest redukcjonizmem skrajnym; niekiedy wrcz potrafi wystpowa w szatach antyredukcjonizmu (Craver 2005). Jest tak dlatego, e nie ma jednak zbyt wiele wspólnego z tradycyjn unifikacj, z przyszl kompletn fizyk, lecz wicej z faktycznymi wysilkami na rzecz zderzania rónych dziedzin opisujcych te same lub podobne zjawiska w róny sposób i przy uyciu rónych metod eksperymentalnych. Kognitywistyka, bdc konglomeratem wielu nauk mówicych o procesach przetwarzania informacji w róny sposób ­ informatyczny, cybernetyczny (w kategoriach teorii sterowania), neurobiologiczny, psychologiczny czy spoleczny itd. ­ nie musi zosta sprowadzona do jednego mianownika. Wrcz nie powinna, jeli nie chcemy rezygnowa z rónych i niezalenych metod empirycznych. Naley si raczej stara o poglbianie teorii lczenia rónych, niekiedy sprzecznych ze sob modeli w jednolitych ramach. Mechanicyzm to koncepcja, której wlanie taka wizja kognitywistyki odpowiada. Bibliografia Andersen Holly (2011), The Case for Regularity in Mechanistic Causal Explanation, ,,Synthese" 189, 3, s. 415­432, DOI: 10.1007/s11229-011-9965-x. Arbib Michael, Baker Carl Lee, Bresnan Joan, D'Andrade Roy G., Kaplan Ronald, Keyser Samuel Jay, Norman Donald A. i in. (1978), ,,Cognitive Science". Bechtel William (2008), Mental Mechanisms, New York, Routledge: Taylor & Francis Group. Bechtel William, McCauley Robert N. (1999), Heuristic Identity Theory (Or Back to the Future): The Mind-Body Problem against the Background of Research Strategies in Cognitive Neuroscience, ,,Proceedings of the 21st Annual Meeting of the Cognitive Science Society", s. 67­72, Mahwah, NJ: Erlbaum. Bechtel William, Mundale Jennifer (1999), Multiple Realizability Revisited: Linking Cognitive and Neural States, ,,Philosophy of Science" 66, 2, s. 175­207. Bechtel William, Richardson R.C. (1993), Discovering Complexity: Decomposition and Localization as Strategies in Scientific Research, Princeton: Princeton University Press. Bermúdez José Luis (2010), Cognitive Science: An Introduction to the Science of the Mind, Cambridge, New York: Cambridge University Press. Bissell C. (2007), The Moniac. A Hydromechanical Analog Computer of the 1950s, ,,Control Systems Magazine. IEEE" 27, 1, s. 69­74. Clark A. (2001), Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science, Oxford: Oxford University Press, USA. Craver Carl F. (2005), Beyond Reduction: Mechanisms, Multifield Integration and the Unity of Neuroscience, ,,Studies in History and Philosophy of Science. Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences" 36, 2, s. 373­395, DOI: 10.1016/j.shpsc.2005.03.008. Craver Carl F. (2007), Explaining the Brain. Mechanisms and the Mosaic Unity of Neuroscience, Oxford: Oxford University Press. Ericsson Anders K., Simon Herbert A. (1995), Analiza protokolów. Wprowadzenie i podsumowanie, w: Czy powrót introspekcji? Zbieranie i analiza danych slownych, red. Tadeusz Tyszka, przel. Józef Radzicki, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, s. 116­175. Fodor Jerry A. (1968), Psychological Explanation: An Introduction to the Philosophy of Psychology, New York: Random House. Fodor Jerry A. (2008), Nauki szczególowe (albo: niejednorodno nauki jako hipoteza robocza), przel. Marcin Gokieli, w: Analityczna metafizyka umyslu, red. , Robert Poczobut, Warszawa: Wydawnictwo IFiS PAN, s. 56­75. Gillett C. (2003), The Metaphysics of Realization, Multiple Realizability, and the Special Sciences, ,,The Journal of Philosophy" 100, 11, s. 591­603, DOI: 10.1111/j.1747-9991.2007.00062.x. Glennan Stuart (2002), Rethinking Mechanistic Explanation, ,,Philosophy of Science" 69 (S3), S342­S353, DOI: 10.1086/341857. Godfrey-Smith Peter (2008), Triviality Arguments against Functionalism, ,,Philosophical Studies" 145, 2, s. 273­295, DOI: 10.1007/s11098-0089231-3. Halpern Joseph Y., Pearl Judea (2005a), Causes and Explanations: A Structural-Model Approach. Part I: Causes, ,,The British Journal for the Philosophy of Science" 56, 4, s. 843­887, DOI: 10.1093/bjps/axi147. Halpern Joseph Y., Pearl Judea (2005b), Causes and Explanations: A Structural-Model Approach. Part II: Explanations, ,,The British Journal for the Philosophy of Science" 56, 4, s. 889­911, DOI: 10.1093/bjps/axi148. Hensel Witold M. (2011), Dwa funkcjonalizmy Hilary'ego Putnama, czyli kawalek historii z moralem, ,,Diametros" 29, s. 31­49. Machamer Peter, Darden Lindley, Craver Carl F. (2011), Mylenie w kategoriach mechanizmów, przel. Witold M. Hensel, ,,Przegld FilozoficznoLiteracki" 2­3 (31), s. 145­173. MacKay Donald MacCrimmon (1969), Information, Mechanism and Meaning, Cambridge: MIT Press. McCauley R.N., Bechtel W. (2001), Explanatory Pluralism and Heuristic Identity Theory, ,,Theory & Psychology" 11, 6, s. 736­760, DOI: 10.1177/0959354301116002. Michelsen Axel, Larsen Ole Naesbye (2008), Pressure Difference Receiving Ears, ,,Bioinspiration & Biomimetics" 3: 011001, DOI: 10.1088/17483182/3/1/011001. Miller George A. (1956), The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information, ,,Psychological Review" 63, 2, s. 81­97, DOI: 10.1037/h0043158. Miller George A., Galanter Eugene, Pribram Karl H. (1980), Plany i struktura zachowania, przel. Aldona Grzybowska, Adam Szewczyk, Warszawa: Pastwowe Wydawnictwo Naukowe. Milkowski Marcin (2013), Explaning the Computational Mind, Cambridge, Mass.: MIT Press. Newell Allen (1980), Physical Symbol Systems, ,,Cognitive Science: A Multidisciplinary Journal" 4, 2, s. 135­183, DOI: 10.1207/s15516709cog0402_2. Newell Allen, Simon Herbert A. (1972), Human Problem Solving, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Paprzycka Katarzyna (2005), O moliwoci antyredukcjonizmu, Warszawa: Semper. Pearl Judea (2000), Causality: Models, Reasoning, and Inference, Cambridge: Cambridge University Press. Piccinini Gualtiero (2007), Computing Mechanisms, ,,Philosophy of Science" 74, 4, s. 501­526, DOI: 10.1086/522851. Piccinini Gualtiero, Craver Carl (2011), Integrating Psychology and Neuroscience: Functional Analyses as Mechanism Sketches, ,,Synthese" 183, 3, s. 283­311, DOI: 10.1007/s11229-011-9898-4. Putnam Hilary (1991), Representation and Reality, Cambridge, Mass.: The MIT Press. Spirtes Peter, Glymour Clark N., Scheines Richard (2000), Causation, Prediction, and Search, 2nd ed., Cambridge, Mass.: The MIT Press. Thelen Esther, Schöner Gregor, Scheier Christian, Smith Linda B. (2001), The Dynamics of Embodiment: A Field Theory of Infant Perseverative Reaching, ,,Behavioral and Brain Sciences" 24, 1, s. 1­34, DOI: 10.1017/ S0140525X01003910. Tolman E.C. (1939), Prediction of Vicarious Trial and Error by Means of the Schematic Sowbug, ,,Psychological Review" 46, 4, s. 318­336, DOI: 10.1037/h0057054. Webb Barbara (1995), Using Robots to Model Animals: A Cricket Test, ,,Robotics and Autonomous Systems" 16, 2­4, s. 117­134, DOI: 10.1016/09218890(95)00044-5. Webb Barbara (2000), What Does Robotics Offer Animal Behaviour? ,,Animal Behaviour" 60, 5, s. 545­558, DOI: 10.1006/anbe.2000.1514. Webb Barbara (2002), Can Robots Make Good Models of Biological Behaviour? ,,Behavioral and Brain Sciences" 24, 6, s. 1033­1050; Discussion: 1050­1094, DOI: 10.1017/S0140525X01000127. Webb Barbara (2004), Neural Mechanisms for Prediction: Do Insects Have Forward Models?, ,,Trends in Neurosciences" 27, 5, s. 278­82, DOI: 10.1016/j.tins.2004.03.004. Webb Barbara (2006), Transformation, Encoding and Representation, ,,Current Biology" 16, 6, s. R184­185, DOI: 10.1016/j.cub.2006.02.034. Webb Barbara (2008), Using Robots to Understand Animal Behavior, ,,Advances in the Study of Behavior", Vol. 38, ed. H. Jane Brockmann, Timothy J. Roper, Marc Naguib, Katherine E. Wynne-Edwards, Chris Barnard, John C. Mitani, s. 1­58, Elsevier, DOI: 10.1016/S0065-3454(08)00001-6. Wilson R.A., Craver C.F. (2007), Realization: Metaphysical and Scientific Perspectives, ,,Philosophy of Psychology and Cognitive Science", ed. Paul Thagard, s. 81­104, North Holland, DOI: 10.1016/B978-0444515407/50020-7. Wimsatt William C. (2007), Re-engineering Philosophy for Limited Beings: Piecewise Approximations to Reality, Cambridge, Mass.: Harvard University Press. Woodward James (2002), There Is No Such Thing as a Ceteris Paribus Law, ,,Erkenntnis" 57, 3, s. 303­328, DOI: 10.1023/A:1021578127039. Woodward James (2003), Making Things Happen, Oxford: Oxford University Press. Streszczenie Broni tezy, e podstawowym rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie dzialania mechanizmów przetwarzania informacji. Mechanizmy te stanowi zloone, zorganizowane uklady, których funkcjonowanie zaley od interakcji ich czci i zachodzcych w nich procesów. Konstytutywne wyjanianie dzialania kadego takiego mechanizmu musi obejmowa zarówno odniesienie do rodowiska, w którym mechanizm wystpuje, jak i roli, jak w nim odgrywa. Rol t tradycyjnie w kognitywistyce okrela si mianem ,,kompetencji". Aby w pelni wyjani, jak ta rola jest odgrywana, naley wyjani z kolei procesy przetwarzania informacji zachodzce wewntrz samego mechanizmu osadzonego w rodowisku. Zazwyczaj wyjanienie na tym poziomie ma posta modelu obliczeniowego, na przyklad w postaci programu komputerowego lub wytrenowanej sieci neuropodobnej. Jednak na tym poziomie wyjanienie si nie koczy. Do zbadania pozostaje, jak realizowany jest sam program (lub jakie procesy odpowiadaj za przetwarzanie informacji w sieci neuronalnej). Na dwóch diametralnie rónych przykladach z historii kognitywistyki pokazuj, na czym polega wielopoziomowo wyjaniania kognitywistycznego. Przykladami tymi s wyjanienie rozwizywania problemów proponowane przez Simona i Newella (1972) oraz wyjanienie procesu fonotaksji u wierszczy proponowane przez Barbar Webb (1995). http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Przeglad Filozoficzny - Nowa Seria de Gruyter

Wyjaśnianie w kognitywistyce

Miłkowski, Marcin
Przeglad Filozoficzny - Nowa Seria , Volume 22 (2) – Jun 1, 2013
Download PDF
16 pages

Loading next page...
 
/lp/de-gruyter/wyja-nianie-w-kognitywistyce-dwTeiHA5Zr
Publisher
de Gruyter
Copyright
Copyright © 2013 by the
eISSN
1230-1493
DOI
10.2478/pfns-2013-0040
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

Przegld Filozoficzny ­ Nowa Seria R. 22: 2013, Nr 2 (86), ISSN 1230­1493 DOI: 10.2478/pfns-2013-0040 Slowa kluczowe: obliczanie, przetwarzanie informacji, mechanicyzm, wyjanianie obliczeniowe, rozwizywanie problemów, biorobotyka Zamierzam broni tezy, e podstawowym rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie dzialania mechanizmów przetwarzania informacji. Mechanizmy te stanowi zloone, zorganizowane uklady, których funkcjonowanie zaley od interakcji ich czci i zachodzcych w nich procesów. Kognitywistyka (cognitive science) jest interdyscyplinarnym konglomeratem, obejmujcym psychologi, lingwistyk, informatyk, robotyk, antropologi, filozofi, neuronauki, etologi, cybernetyk itd. Ju wczesne opracowania na temat kognitywistyki, takie jak wplywowy raport dla Fundacji Sloana, ujmowaly j jako z zasady interdyscyplinarne badania nad poznaniem (Arbib i in. 1978). Przy calej wieloci podej kognitywistyk spaja przedmiot bada, czyli poznanie. Przedstawi argumentacj, e wlanie dlatego jednym z charakterystycznych ­ lecz nie jedynym ­ rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie procesów poznawczych w kategoriach mechanizmów przetwarzania informacji, czyli mechanizmów obliczeniowych. Tekst ma nastpujc struktur. W pierwszej czci skrótowo opisuj wyjanienie zdolnoci poznawczej znane z klasycznych bada kognitywistycznych Allena Newella i Herberta Simona. Na jego przykladzie wykladam tez bronionego przeze mnie podejcia do wyjaniania, mianowicie podejcia mechanicystycznego. Pokazuj skrótowo, czym ta koncepcja róni si od tradycyjnego ujcia wyjaniania w kategoriach funkcjonalistycznych. Nastpnie wprowadzam drugi przyklad, zaczerpnity z aktualnych bada nad zdolnociami fonotaktycznymi wierszczy, które wyjania si przy uyciu modeli robotycznych. Przyklad ten posluy mi do pokazania, e mechanicyzm akcentuje inne aspekty wyjaniania w kognitywistyce ni funkcjonalizm, a take prowadzi ­ w odrónieniu od funkcjonalizmu ­ do pluralizmu eksplanacyjnego. 1. Kryptoarytmetyka Badajc procesy poznawcze, Newell i Simon wybierali dobrze zdefiniowane problemy intelektualne. Celem ich bada bylo opracowanie teorii rozwizywania problemów przez czlowieka. Zaznaczali, e w ten sposób nie badaj percepcji czy procesów sensomotorycznych, gdy te maj inn specyfik (Newell, Simon 1972). Jednym z takich zada jest tzw. kryptoarytmetyka. Zadanie kryptoarytmetyczne moe mie na przyklad posta: SEND MORE MONEY + = Za slowami kryje si operacja arytmetyczna na liczbach dziesitnych. Zadanie polega na wskazaniu, jakie cyfry odpowiadaj poszczególnym literom. Czytelników, którzy zaczli si teraz zastanawia nad rozwizaniem, musz przestrzec, e przecitnemu badanemu dojcie do poprawnej odpowiedzi zajmuje okolo pól godziny1. Newell i Simon zbadali, jak takie zagadki rozwizuj róni badani; okazalo si, e stosuj jedn z kilku moliwych reprezentacji zadania: jako proste podstawianie liter przez cyfry, jako równanie algebraiczne ­ i tak dalej. Hipotez tych badaczy bylo, e rozwizywanie problemów polega na poszukiwaniu rozwizania w swoistej wielowymiarowej przestrzeni; kolejne operacje systemu przetwarzania informacji maj przyblia do tego rozwizania. Na podstawie uzyskanych w badaniach raportów slownych (a póniej ­ take danych dotyczcych ruchu galek ocznych) zbudowano program komputerowy, który mial symulowa dzialanie jednego badanego. Nie uredniano wyników calej grupy, gdy istniej due rónice indywidualne, wyraajce si m.in. rónymi sposobami reprezentacji problemu. Zbudowany program dobrze odzwierciedlal operacje opisane w raportach slownych, a jeszcze lepiej ­ jak si okazalo ­ ruchy galek ocznych (Newell, Simon 1972: 326­327), gdy raporty slowne zwykle s niepelne (trudno jednoczenie myle i mówi). Co ciekawe, mimo e program odzwierciedlal postpowanie pojedynczej osoby, to po ustaleniu sposobu reprezentacji problemu mona bylo przewidzie przebieg jego rozwizywania przez wielu badanych, jako parametr wskazujc po prostu przestrze wyszukiwania rozwiza. Program mial form tzw. systemu produkcji, czyli systemu zawierajcego reguly w rodzaju ,,znak «stop» zatrzymaj si", ,,znak nakazu skrtu w lewo skr w lewo". Aktualnie wykonywana instrukcja z nastpnika reguly jest 9567 + 1085 = 10652. dopasowywana na podstawie biecego stanu systemu (np. obserwowanego znaku drogowego). Systemy takie slu do symulowania ludzkiego mylenia; a e hipotez teoretyczn Newella i Simona bylo, e ludzie posluguj si nie tyle idealnymi algorytmami do rozwizywania problemów, ile zawodnymi i szybkimi heurystykami, które zwykle im wystarczaj, to reguly w ich systemach byly heurystyczne. Korzystajc z takich wlanie heurystyk, opisywanych w postaci regul, program dochodzil do rozwizania zadania kryptoarytmetycznego. Podsumujmy najwaniejsze cechy tego wyjanienia. Przeprowadzana jest analiza natury zadania; w tym celu bada si moliwe jego reprezentacje i poprawne sposoby jego rozwizywania. Wane jest te zebranie danych empirycznych na temat zachowania ludzi podczas rozwizywania problemu; maj one tutaj zazwyczaj posta protokolów slownych (Ericsson, Simon 1995), niekiedy wspomaganych przez dane na temat ruchu galek ocznych. Nastpnie budowany jest program komputerowy, którego poprawno jako wyjanienia bada si, testujc, czy generuje prawdziwe przewidywania danych behawioralnych (tym razem takich, które nie sluyly do generowania programu). 2. Mechanicyzm Najgorcej dyskutowanym w ostatnich latach ujciem wyjaniania w naukach szczególowych jest ujcie mechanistyczne (Machamer, Darden, Craver 2011; Bechtel 2008; Craver 2007; Glennan 2002). Co prawda zwolennicy mechanicyzmu (zwanego te niekiedy ,,neomechanicyzmem" w celu odrónienia tej teorii od XVII-wiecznego mechanicyzmu) róni si pogldami dosy znacznie, lecz podstawowe zasady wyjaniania mechanistycznego opisuj stosunkowo podobnie. Jest to mianowicie rodzaj wyjaniania przyczynowego, które dotyczy ukladów zloonych z wielu czci, przejawiajcych jako calo pewn dyspozycj. Dyspozycja ta jest wyjaniania przyczynowo jako rezultat oddzialywania midzy czciami mechanizmu, jego organizacji i zachodzcych w nim procesów. Argumentuje si te, e wyjanianie takie jest typowe dla nauk szczególowych, w których trudno dopatrywa si powszechnie obowizujcych praw przyrody, lecz gdzie czsto pojawiaj si pewne generalizacje dotyczce mechanizmów odpowiedzialnych za rónego rodzaju zjawiska. Szczególnie wyrazistymi przykladami takich nauk maj by biologia, neurobiologia, neuropsychologia i psychologia; wskazuje si te czsto interdyscyplinarne badania kognitywistyczne, na których si tu skupi. Swoist odmian wyjaniania mechanistycznego jest wyjanianie zjawisk przetwarzania informacji przez odwolanie si do ich mechanizmów (Milkowski 2013; Piccinini 2007). Przy wszelkich rónicach terminologicznych midzy moim podejciem a koncepcj Piccininiego ogólny schemat pozostaje ten sam: mechanizm przetwarzania informacji to uklad zloony, którego struktura przyczynowa odpowiada strukturze opisywanej za pomoc odpowiedniego modelu oblicze. Czlonami relacji przyczynowych s bd to stany ukladu, które odpowiadaj stanowi maszyny abstrakcyjnej, bd to inne cechy fizyczne, które mona odnie do abstrakcyjnego opisu modelu oblicze (jeli np. maszyna nie jest zdefiniowana w kategoriach przej stanów). Istotne jest to, e stosowane w informatyce modele oblicze zazwyczaj bd stanowi jedynie cz wlaciw pelnego modelu przyczynowego danego ukladu; oprócz tego w pelnym wyjanieniu bdzie nalealo uwzgldni pewien schemat realizacji mechanizmu obliczeniowego, np. obejmujcy rodzaj czci elektronicznych czy typ procesora. Pelne wyjanienie mechanistyczne to kompletny opis struktury przyczynowej istotnej dla powstania badanego zjawiska. Tu warto zauway, e np. kolor klawiatury komputera nie bdzie istotny dla wyjanienia, w jaki sposób wykonuje on program edytora tekstu, dlatego te nie bdzie on uwzgldniony; pelno opisu nie oznacza uwzgldniania wszelkich dostpnych informacji, a jedynie informacji niezbdnych ze wzgldu na wyjaniane zjawisko. Mechanicystyczne wyjanienie zjawiska polega bowiem nie tyle na podaniu warunków pocztkowych i uniwersalnego prawa przyrody, z których koniunkcji wywnioskowa mona opis wyjanianego zjawiska, ile na wskazaniu struktury przyczynowej danego procesu. Poniewa obecnie najpelniej opracowan koncepcj wyjaniania przyczynowego jest interwencjonizm (Woodward 2003; Pearl 2000; Spirtes, Glymour, Scheines 2000), który jest w stanie poradzi sobie take z przytlaczajc wikszoci trudnoci, z jakimi borykaj si inne teorie przyczynowoci (Halpern, Pearl 2005a, 2005b), mechanicyci chtnie sigaj po interwencjonistyczn eksplikacj pojcia przyczynowoci. Eksplikacja jest tym bardziej przydatna, e jest opracowana równie od strony matematycznej (istnieje nawet formalny jzyk programowania, slucy do wnioskowania o przyczynowoci w takim ujciu ­ por. Pearl 2000). Oczywicie pozostaje kwesti otwart, czy spór midzy teori dedukcyjno-nomologiczn wyjaniania a mechanicyzmem nie jest nieco przerysowany, gdy ­ przy odpowiednim oslabieniu pojcia prawa, na co nie zgodz si zapewne niektórzy zwolennicy uniwersalnoci praw (Woodward 2002) ­ ujcia te staj si komplementarne (Andersen 2011). Mona bowiem sdzi, e przyczynowo zachodzi ze wzgldu na pewne prawidlowoci, choby nie byly one powszechne i ujawnialy si jedynie w pewnych swoistych ukladach, ograniczonych w czasie i przestrzeni (co ogranicza zarazem zasig zastosowania opisu tych prawidlowoci w wyjanianiu i predykcji). Wrómy do mechanizmów przetwarzania informacji. I tak, zdolno ludzi do rozwizywania zadania typu SEND + MORE = MONEY opiera si na zdolnoci do przetwarzania informacji o literach i cyfrach. System przetwarzania informacji opisany przez Newella i Simona ma odpowiada dostpnym na ogól w wiadomoci sekwencyjnym i szeregowym procesom poszukiwania rozwizania. Jest to wic opis mechanizmu poznawczego u badanych, którzy sobie z tym zadaniem radz. Analiza zadania doprowadza do powstania opisu wyjanianej zdolnoci poznawczej. Tradycyjnie tak zanalizowan zdolno poznawcz okrelano w kognitywistyce mianem ,,kompetencji". Uzyskane dane na temat zachowania (m.in. z raportów slownych) slu do stworzenia listy regul produkcji stosowanych w programie wyjaniajcym t kompetencj; s take wykorzystywane do konfirmacji teorii realizacji zadania. Z punktu widzenia mechanicyzmu wyjanienie proponowane przez Newella i Simona nie jest kompletne. Nie dlatego, e ich badania nale do tzw. nurtu symbolicznego w kognitywistyce, który nie opisuje bezporednio procesów w ukladzie nerwowym, lecz postuluje istnienie poziomu opisu, na którym obowizuj psychologiczne prawidlowoci wyszego rzdu. A priori oczywicie istnienia takiego poziomu wykluczy nie sposób; sk w tym, e po prostu jest to jedynie hipoteza stosowana w badaniach; potwierdza si ona tylko w ten sposób, e model kryptoarytmetyki skutecznie przewiduje i wyjania ludzkie zachowanie. Dzi istnienie takiego poziomu budzi wiksze wtpliwoci, lecz sceptyk musi odpowiedzie na pytanie, dlaczego zatem model Newella i Simona przewiduje zachowanie. Sceptyk, gdyby byl mechanicyst, móglby wskaza na pogwalcenie kilku norm wyjaniania. Po pierwsze, moe twierdzi, e dane eksperymentalne Newella i Simona pokazuj jedynie, i ich program komputerowy wystarcza do rozwizania tego zadania. Mój kalkulator moe zupelnie inaczej liczy 4 + 4 = 8 ni czlowiek, uzyskujc przecie ten sam wynik. Ten zarzut jest jednak tylko o tyle sluszny, o ile ma dotyczy umyslowych operacji elementarnych: Newell i Simon rozczlonkowuj raport slowny na wiele czci, z których kad odnosz do pewnej operacji elementarnej systemu produkcji. Innymi slowy, stosowana jest tutaj strategia dekompozycji zloonego procesu na operacje skladowe: dzialanie programu komputerowego nie odpowiada ludzkiemu zachowaniu jedynie pod wzgldem rezultatu (tak jak w przypadku dzialania kalkulatora liczcego sum dwóch liczb), lecz równie pod wzgldem przebiegu kolejnych operacji skladowych. Model Newella i Simona ma zatem by nie tylko slabo równowany zachowaniu poznawczemu, majc te same wejcia i wyjcia (Fodor 1968), lecz równie mocno równowany calemu procesowi. Ta równowano jednak nie jest calkowicie dowiedziona, gdy nie wiemy, dlaczego te, a nie inne operacje skladowe s elementarne. Tu sceptyk-mechanicysta móglby wskazywa, e potrzebne wyjanienie mechanistyczne jest wielopoziomowe; otó zdolno wysokiego poziomu powinna zosta wyjaniona konstytutywnie. Dlaczego system poznawczy czlowieka ma te operacje jako elementarne? Gdybymy wyjaniali dzialanie kalkulatora, odwolalibymy si do schematu ideowego i inynierskiego (a nie tylko fizycznego) opisu jego czci elektronicznych. Newell i Simon staraj si ograniczy arbitralno doboru operacji elementarnych, stosujc m.in. uzyskane w badaniach wyniki w postaci ograniczonej pojemnoci pamici krótkoterminowej (Miller 1956) czy te liczby operacji wysokopoziomowych wykonywanych przez system poznawczy na sekund (Newell, Simon 1972: 808­809). To moe ich wyjanienie uwiarygodni, lecz nie stanowi jego rzeczywistej konfirmacji. Tymczasem mechanicyzm wymaga, aby istnialy empiryczne wiadectwa potwierdzajce, e konstytutywny poziom mechanizmu ­ odpowiadajcy za elementarne operacje przetwarzania informacji w mechanizmie ­ jest taki, a nie inny. W przeciwnym razie jest to jedynie wyjanienie wiarygodne, a nie rzeczywiste. Tu mechanicyzm dosy wyranie róni si od funkcjonalistycznych uj wyjaniania (Piccinini, Craver 2011). Wikszo funkcjonalistów sdzila (i sdzi), e to, jak realizowany jest proces przetwarzania informacji, nie jest istotne dla jego wyjanienia, gdy procesy te s wielorako realizowalne; std te autonomia psychologii i kognitywistyki (Fodor 2008). Uwaano, e naley jedynie przedstawi analiz czy te opis funkcjonalny, który wystarcza do ujawnienia si kompetencji poznawczej. Ten funkcjonalizm ma jednak bardzo niefortunne konsekwencje; do zabicia prezydenta Kennedy'ego wystarczy bomba atomowa, lecz opis wybuchu bomby atomowej nie ma adnej mocy eksplanacyjnej w odniesieniu do faktycznego zamachu. Podobnie sposób dzialania liczydla nie tlumaczy zdolnoci arytmetycznych u dzieci: ich systemy poznawcze (o ile mi wiadomo) nie maj przecie nic, co odpowiadaloby wprost kilku szeregom drewnianych kulek. Innymi slowy, tu funkcjonalista raczej nie obroni Newella i Simona; moe tylko zauway, e uzyskanie niezbdnych danych empirycznych bylo po prostu w latach 70. niemoliwe. Dlatego i dzi wiele wyjanie jest jedynie wiarygodnych, a nie rzeczywistych (jeli w ogóle istniej wyjanienia, które t norm mechanicyzmu spelniaj). Mówic inaczej, mechanicyci bd najczciej wymaga integracji wyjanie kognitywistycznych z neuropsychologicznymi, przez co nie bdzie mowy o arbitralnoci doboru opisów mechanizmu ­ na poziomie jego skladników czy te jego funkcjonowania w otoczeniu ­ jedynie wystarczajcych do trafnego opisania wyjanianego zjawiska. Nie chodzi tu o zwykle odrzucenie tezy o wielorakiej realizacji, cho jest to charakterystyczne dla wielu, cho nie wszystkich mechanicystów; przeciwnikami obrony tezy o wielorakiej realizacji z pozycji mechanicystycznych s Bechtel i Mundale (1999), ale wród mechanicystów istniej te zwolennicy tej tezy (Wilson, Craver 2007; Gillett 2003). Czy przyjmujemy tez o wielorakiej realizacji, czy nie, w wyjanieniu konstytutywnym musimy opisa, jak dany mechanizm jest konstytuowany: sama wieloraka realizacja nie ma tu wiele do rzeczy; jeli bowiem zachodzi, to istnieje co, co lczy róne realizacje, i dziki czemu s one realizacjami tej samej zdolnoci poznawczej. Utrzymujc, e poziom konstytutywny nie moe zosta pominity w wyjanianiu, nie wymagamy jednak koniecznie, eby byl to poziom neurobiologiczny; gdyby si okazalo, e skdind wiadomo, jakie umyslowe operacje elementarne istniej, schodzenie na poziom neurobiologiczny byloby fanaberi, tak samo jak niepotrzebn fanaberi w wyjanianiu funkcjonowania pompki do roweru byloby odwolywanie si do równa mechaniki kwantowej. Poziom najniszy danego wyjanienia jest ustalany w praktyce naukowej, nie za dany z góry (Machamer, Darden, Craver 2011); ten rodzaj integracji wielu poziomów organizacji nie pociga za sob wiary w tez o istnieniu jednego fundamentalnego poziomu opisu rzeczywistoci. Z tego te wzgldu mechanicyzm nie dezawuuje a priori wyjanie w stylu Newella i Simona czy te innych wczesnych prac kognitywistycznych (Miller, Galanter, Pribram 1980), w których postulowano istnienie bazowego poziomu psychologicznego, odrbnego jednak od poziomu neurobiologicznego. Rzecz w tym, e wiarygodno hipotezy o istnieniu takiego poziomu dzi jest nisza ni w latach szedziesitych czy siedemdziesitych ubieglego wieku. Tak ujmujc spraw, mechanicyzm nie ma problemu typowego dla funkcjonalizmu, który stoi przed dylematem: albo bdzie si broni autonomii nauk szczególowych opisujcych funkcje, ale za cen akceptacji moliwych epifenomenalnych czynników w wyjanianiu (takich jak bomba w wyjanieniu zamachu na Kennedy'ego), albo trzeba bdzie odrzuci funkcjonalizm na rzecz teorii identycznoci (Hensel 2011). Co gorsza, antyredukcjonizm moe te prowadzi do zarzutu moliwej banalizacji kadego opisu w kategoriach funkcjonalnych (Godfrey-Smith 2008): jak pokazal Putnam, jeli nie ma adnych ogranicze w tworzeniu opisów funkcjonalistycznych, a ze wzgldu na programowy antyredukcjonizm adnych ogranicze si nie przyjmuje, wszystko moe okaza si takim lub owym ukladem funkcjonalnym, np. komputerem ­ istnieje dosy prosty dowód, e dowolny otwarty uklad fizyczny mona opisa jako automat o skoczonej liczbie stanów (Putnam 1991). Banalizacji mona unikn dopiero, gdy przyjmie si ograniczenie, e dobre s tylko te opisy funkcjonalne, które zawieraj istotne przyczynowo czynniki, konstytuowane na poziomie niszym. Wówczas dowodu Putnama nie da si przeprowadzi: postuluje on byty, których opis narusza po prostu metodologi wyjanie przyczynowych i których nie sposób wskazywa na poziomie niszym bez wskazywania na zasady opisu z poziomu wyszego (Milkowski 2013: rozdz. 2). Z tego te wzgldu mechanicyzmowi blisko do pewnej postaci teorii identycznoci typów, choby byla ona traktowana raczej jako heurystyka ni prawda aprioryczna (Bechtel, McCauley 1999; McCauley, Bechtel 2001). Innymi slowy, zaloenie o identycznoci (zwlaszcza typów) moemy uchyli, ale sluy nam ono jako przewodnik w odkrywaniu mechanizmów. Bez jakiej- kolwiek identycznoci nie ma jednak mechanizmu, a zatem i wyjanienia nie s warte funta klaków. Kolejn norm naruszon przez Newella i Simona jest zasada wymagajca, aby wyjanianie nie zawieralo luk ani terminów-wytrychów w rodzaju ,,reprezentacja" (bliej niesprecyzowana), ,,aktywacja" czy ,,komunikacja". Otó operacje czytania i rozumienia napisów s traktowane przez Newella i Simona jako pierwotne; s one zatem desygnowane takimi terminami-wytrychami. Mog zosta sprecyzowane dopiero w kolejnych badaniach, które wyjani, w jaki sposób czlowiek czyta cyfry i litery. Zauwamy, e takie terminy-wytrychy pojawiaj si zwykle w pierwszych modelach procesów poznawczych i s potem stopniowo eliminowane. Z tego te wzgldu opis mechanizmu rozwizywania problemów u Newella i Simona nie jest kompletny, lecz schematyczny; ze wzgldu na brak opisu poziomu konstytutywnego jest wrcz szkicowy (brak danych o tym, co w istocie odpowiada za operacje elementarne). Podsumujmy zasady mechanicyzmu. Wyjanianie dzialania mechanizmu musi obejmowa zarówno odniesienie do rodowiska, w którym mechanizm wystpuje, jak i roli, jak w nim odgrywa. To odniesienie powinno by uwzgldnione w analizie zadania, któr przeprowadzali Newell i Simon; jest oczywiste, e zadanie jest poniekd sztuczne, bo kryptoarytmetyka sluy jedynie rozrywce i nie jest niezbdna do ycia. Dlatego nie ma ona adnej roli adaptacyjnej ani szczególnego znaczenia rodowiskowego. Ta kompetencja po prostu nieszczególnie do czegokolwiek si przydaje. Aby w pelni wyjani, jak ta kompetencja si pojawia, naley wyjani z kolei procesy przetwarzania informacji zachodzce wewntrz samego mechanizmu osadzonego w rodowisku. Zazwyczaj wyjanienie na tym poziomie ma posta modelu obliczeniowego, na przyklad programu komputerowego (w klasycznych podejciach) lub wytrenowanej sieci neuropodobnej. Jednak na tym poziomie wyjanienie si nie koczy. Do wyjanienia pozostaje, jak realizowany jest sam program (lub jakie procesy odpowiadaj za przetwarzanie informacji w sieci neuronalnej). U Newella i Simona mamy tylko niewyrane zarysy tego poziomu realizacyjnego. Inna rzecz, e Newell jest tego wiadomy i za palcy problem uwaa wskazanie, jak uklad nerwowy staje si komputerem symbolicznym (Newell 1980). 3. Fonotaksja Jak wida, mechanicyzm nie jest szczególnie milociwy dla tradycyjnych modeli kognitywistycznych, mimo e uznaje, i mog one dostarczy wyjanie wiarygodnych, choby i jedynie szkicowych. Przyjrz si teraz wyjanieniu fonotaksji u wierszczy, odwolujcemu si do modelu robotycznego (Webb 1995). Biorobotyka, czyli wyjanianie zdolnoci poznawczych przez budowanie robotów symulujcych systemy biologiczne, jest dziedzin stosunkowo mlod (Webb 2000, 2002), lecz jej korzenie sigaj behawiorystycznych sztucznych modeli Tolmana (1939). Symulacje bywaj rzeczywiste, kiedy buduje si fizyczny model, a take komputerowe, czyli takie, które nie wymagaj istnienia robota w rzeczywistoci. Te pierwsze maj t przewag, e budowanie robota jest jednoczenie eksperymentem, który pokazuje, e posiadany model robota jest kompletny, bowiem wystarcza do jego skonstruowania (inna sprawa, e w trakcie budowy czyni si wiele zaloe ad hoc, dziki którym on dziala, ale które niekoniecznie maj jakikolwiek zwizek z modelowanym organizmem). Webb wyjania zdolno samic wierszczy do fonotaksji, czyli poruszania si w kierunku ródla dwiku wydawanego przez samca. Okazuje si, e istotna w tym wypadku jest nie tylko charakterystyka samego dwiku (czstotliwo 4­5 kHz), ale take budowa narzdu sluchu u wierszcza. wierszcze maj dwie pary uszu, z których jedna umiejscowiona jest na odwloku w okolicach przetchlinek, a druga na przednich odnóach. S one polczone ze sob, co zapewnia im du kierunkowo; ich fizyczna budowa jest typowa dla doskonale znanego inynierom rónicowego czujnika cinienia, co ulatwilo replikacj tego ukladu w robocie. Taka budowa narzdu sluchu jest zreszt dosy powszechna w wiecie organizmów ywych (Michelsen, Larsen 2008). Wiadomo te, jaka jest budowa ukladu nerwowego wierszcza i jego narzdów motorycznych. Wszystkie te dane zostaly wykorzystane przy konstrukcji robota, którego pierwsza wersja byla do mocno wyidealizowana ­ na przyklad wykorzystywano napd na kola. Zachowaniem robota rzdzil pocztkowo bardzo uproszczony uklad: lewy neuron sluchowy pobudzal lewy neuron motoryczny i powodowal inhibicj prawego ­ i na odwrót. To daleko idca idealizacja, bo uycie synaps pobudzajcych i hamujcych z jednego neuronu nie jest spójne z danymi biologicznymi (Webb 2008: 28). W kolejnych modelach idealizacje te byly stopniowo zmniejszane. Za pomoc sztucznego ukladu udalo si jednak powtórzy wyniki wielu eksperymentów z ywymi wierszczami; robot poruszal si w stron ywego samca tak jak biologiczna samica. Warto zauway, e przetwarzanie informacji docierajcych z narzdu sluchu nie jest jedynym skladnikiem wyjanienia zachowania wierszcza. Równie istotne s fizyczne wlasnoci tego narzdu, orodek rozpraszania fal dwikowych (pod wod dwik rozchodzi si inaczej), a take wiedza na temat ukladu nerwowego owada. Co istotne, gdyby analizowa zdolno wierszcza w oderwaniu od rzeczywistoci biologicznej, mona byloby bldnie zaklada, e zadanie jest znacznie trudniejsze: owad musi bowiem jako odfiltrowa nieistotne dwiki z otoczenia i nie reagowa na wszystkie bodce tak samo. Filtrowanie jednak odbywa si w pewnej mierze fizycznie, dziki budowie ucha i jego wysokiej kierunkowoci, przez co zadanie jest znacznie latwiejsze i nie wymaga ogromnych mocy obliczeniowych, których wierszcz po prostu nie ma. Rzecz jasna zjawisko fonotaksji jest bardzo proste w porównaniu z wieloma zdolnociami poznawczymi bardziej zloonych organizmów. To wlanie sprawia, e latwo je replikowa przy uyciu robota; ba, ograniczenia materialowe sprawiaj, e nie sposób wiernie odtworzy te wielu prostych ukladów biologicznych. Mona by co prawda mie wtpliwoci, czy fonotaksja w ogóle ma cokolwiek wspólnego z poznaniem. Tu chyba nie warto kruszy kopii; przyklad ten jest powszechnie przytaczany w podrcznikach kognitywistyki jako ilustracja idei poznania ucielenionego (Clark 2001: 103­108; Bermúdez 2010: 437­438). Nawet jeli uznamy, e poznanie wymaga istnienia reprezentacji, a o reprezentacjach u wierszcza w tym wypadku raczej mowy nie ma (Milkowski 2013: rozdz. 4), to jest to z pewnoci przypadek przetwarzania informacji2. 4. Informacja a pluralizm eksplanacyjny Przy mechanistycznym ujciu wyjaniania procesów poznawczych staje si jasne, e wymaga ono zastosowania kilku rónych metod badawczych ­ do opisu przynajmniej trzech wspomnianych wyej poziomów mechanizmów: kontekstowego, wlaciwego i konstytutywnego. Nic dziwnego wic, e kognitywistyka pozostaje interdyscyplinarnym konglomeratem wielu rónych dziedzin. Ten pluralizm wymusza sama natura wyjanienia. Mona mie jednak w tym miejscu dwie wtpliwoci. Czy uprzywilejowane miejsce pojcia ,,przetwarzanie informacji" nie podwaa pluralizmu eksplanacyjnego? I czy wymóg integracji wyjanie rónych poziomów nie prowadzi de facto do unifikacji, a unifikacja ­ do podwaenia pluralizmu? Odpowiem na te zarzuty po kolei. Zacznijmy od pojcia informacji. Poslugiwalem si w tym artykule pojciem ,,informacja" w sposób techniczny, ale bez definicji; pora wreszcie na eksplikacj, co mialem na myli. Nie chodzi o informacje w sensie semantycznym (który pozostaje trudno uchwytny mimo istnienia ju wielu teorii informacji semantycznych), lecz raczej strukturalnym. Otó o informacji w sensie strukturalnym moemy mówi wtedy, gdy pewien fizyczny nonik ma co najmniej dwa stany rozróniane przez jaki proces, lub te, co jest równowane, e pewien proces reaguje na co najmniej dwa stopnie 2 Owady mog mie jednak do zloone struktury poznawcze i tzw. modele wyprzedzajce (forward models), przez co cz ich stanów bdzie spelnia nawet wyrubowane definicje pojcia reprezentacji (o ile tylko, oczywicie, warunkiem posiadania reprezentacji nie bdzie poslugiwanie si jzykiem czlowieka). Por. Webb 2004, 2006. swobody danego nonika. Tak strukturaln zawarto informacyjn definiuje MacKay (1969), który pokazuje, e ilekro mowa o innych pojciach informacji w teoriach sformalizowanych ­ w teorii Shannona czy Fishera ­ w istocie chodzi o to samo pojcie, lecz w gr wchodz róne miary informacji. Definiujc przetwarzanie informacji, nie musz poslugiwa si adn miar; wymagam jedynie, aby mechanizm przetwarzajcy informacje po prostu reagowal na pewien stan nonika; stanów tych musi by wicej ni jeden. To znaczy, e przetwarzanie informacji nie wymaga istnienia ani adnych statycznych noników ­ informacje mog nie dziurki w kartach perforowanych, namagnesowane tamy, rowki na plycie gramofonowej, poziomy napicia, natenia wiatla czy te impulsy generowane przez neurony. Mog one by cyfrowe i analogowe; nie wykluczam bynajmniej istnienia informacji analogowych. Takie pojcie informacji jest bardzo szerokie i oczywicie mona opisa dowolny proces jako informacyjny; jeli istnieje jaka obawa co do adekwatnoci tego pojcia, to raczej bdzie dotyczy nadmiernego liberalizmu w jego uyciu ni jego zbyt wskiego zakresu. Wbrew pozorom jednak duy zakres nie stwarza adnych problemów z banalizacj pojcia ­ informacja jest tu traktowana jak typowe pojcie sformalizowane czy matematyczne, które mona odnie do czegokolwiek; np. liczy moemy wszystko. Dlatego te uznaj, e jest to uprawniony sposób poslugiwania si takim pojciem. Warto jednak zauway, e nie kady mechanizm bdzie mechanizmem przetwarzania informacji. Tylko mechanizm, którego zdolno na poziomie kontekstowym (w otoczeniu) mona opisa w kategoriach niezalenych od fizycznego nonika, bdzie mechanizmem przetwarzania informacji. I tak wiadro z wod i plynem do mycia podlogi w kuchni nie jest mechanizmem przetwarzania informacji, cho oczywicie mona stworzy nawet skomplikowany komputer, korzystajc z rozwiza hydraulicznych (Bissell 2007). Odkurzacz nie sluy do tworzenia zbioru liczb losowych przez rotowanie czsteczek kurzu w zbiorniku, bo stan tych czstek nie wplywa regularnie na aden inny proces; postulowanie takiego procesu nie ma sensu. Natomiast i plyta CD, i karta pamici mog by opisane niezalenie od nonika jako przechowujce informacje. Ich struktura fizyczna moe bowiem posluy pewnemu procesowi w odpowiedni sposób. Podobnie jest z calymi mechanizmami przetwarzania informacji; mona zastpowa poduklady zloone z lamp ukladami tranzystorowymi, o ile tylko wejcia i wyjcia ukladów zostan odpowiednio dostosowane. Mówic o przetwarzaniu informacji przez uklad nerwowy, postulujemy istnienie takiego opisu jego dzialania, na którym nie musimy wchodzi w natur nonika, by powiedzie, jak dziala informacyjnie. Oczywicie natura nonika jest te bardzo wana (to poziom konstytutywny w neuronauce obliczeniowej), ale sam opis oblicze jest tylko wtedy nienacigany, gdy nie wszystkie wla- snoci poziomu niszego s uwzgldniane w opisie systemu obliczeniowego, a jedynie te, które s kluczowe dla przetwarzania informacji. Zauwamy, e mechanicyzm wcale nie wyklucza si tu z dynamicyzmem, a wrcz moe niekiedy mu przyklasn. W wietle metodologii mechanicystycznej dobre jest dynamistyczne wyjanienie tzw. bldu ,,A-nie-B", do którego wyjanienia Piaget postulowal poziom reprezentacji typu logicznego. Okazalo si ono jednak lepiej wyjanialne w kategoriach przetwarzania sensomotorycznego (Thelen i in. 2001). W tym nowszym wyjanieniu nadal postuluje si przetwarzanie informacji, lecz innego rodzaju. Przejdmy do sprawy drugiej, czyli (pozornego) napicia midzy pluralizmem a integracj czy unifikacj. Mechanicyci rzeczywicie podkrelaj potrzeb integracji rónych dziedzin nauki i wskazuj na róne heurystyki redukcjonistyczne, które pozwalaj tak czciow integracj uzyska (Bechtel, Richardson 1993). Dekompozycja i lokalizacja to podstawowe takie strategie. Jednak integracja midzy naukami nie ma sluy zastpieniu ich jedn, wiksz nauk. Po pierwsze, teorie mog mie róne cele i rónie idealizowa swoje obiekty teoretyczne. Mog by czciowo ze sob zgodne i móc si wzajemnie ogranicza, lecz to nie znaczy, e bd wzajemnie sprowadzalne. Moe nie jest to tak mocna teza, jak twierdzenie, e lis w ekologii jest zupelnie innym obiektem ni lis w biologii molekularnej (Paprzycka 2005), bo identyfikacja tego samego obiektu w rónych teoriach powinna by moliwa; lecz jedna teoria nie ma wcale wyprze drugiej, bo inne s jej cele poznawcze, co wplywa te na to, e mówi o innych aspektach lisa. Po drugie, jeli s to teorie logicznie i statystycznie niezalene, to pozbywajc si jednej z nich, po prostu tracimy ródlo informacji, które mogloby sluy do niezalenego potwierdzania hipotez. Wydaje si, e w naukach szczególowych dopiero konfrontujc wiele ródel informacji uzyskujemy mocne hipotezy (Wimsatt 2007). Irracjonalne byloby zastpowanie wielu ródel informacji jednym, jeli s one od siebie niezalene. Mówic krótko, redukcjonizm mechanicystyczny nie jest redukcjonizmem skrajnym; niekiedy wrcz potrafi wystpowa w szatach antyredukcjonizmu (Craver 2005). Jest tak dlatego, e nie ma jednak zbyt wiele wspólnego z tradycyjn unifikacj, z przyszl kompletn fizyk, lecz wicej z faktycznymi wysilkami na rzecz zderzania rónych dziedzin opisujcych te same lub podobne zjawiska w róny sposób i przy uyciu rónych metod eksperymentalnych. Kognitywistyka, bdc konglomeratem wielu nauk mówicych o procesach przetwarzania informacji w róny sposób ­ informatyczny, cybernetyczny (w kategoriach teorii sterowania), neurobiologiczny, psychologiczny czy spoleczny itd. ­ nie musi zosta sprowadzona do jednego mianownika. Wrcz nie powinna, jeli nie chcemy rezygnowa z rónych i niezalenych metod empirycznych. Naley si raczej stara o poglbianie teorii lczenia rónych, niekiedy sprzecznych ze sob modeli w jednolitych ramach. Mechanicyzm to koncepcja, której wlanie taka wizja kognitywistyki odpowiada. Bibliografia Andersen Holly (2011), The Case for Regularity in Mechanistic Causal Explanation, ,,Synthese" 189, 3, s. 415­432, DOI: 10.1007/s11229-011-9965-x. Arbib Michael, Baker Carl Lee, Bresnan Joan, D'Andrade Roy G., Kaplan Ronald, Keyser Samuel Jay, Norman Donald A. i in. (1978), ,,Cognitive Science". Bechtel William (2008), Mental Mechanisms, New York, Routledge: Taylor & Francis Group. Bechtel William, McCauley Robert N. (1999), Heuristic Identity Theory (Or Back to the Future): The Mind-Body Problem against the Background of Research Strategies in Cognitive Neuroscience, ,,Proceedings of the 21st Annual Meeting of the Cognitive Science Society", s. 67­72, Mahwah, NJ: Erlbaum. Bechtel William, Mundale Jennifer (1999), Multiple Realizability Revisited: Linking Cognitive and Neural States, ,,Philosophy of Science" 66, 2, s. 175­207. Bechtel William, Richardson R.C. (1993), Discovering Complexity: Decomposition and Localization as Strategies in Scientific Research, Princeton: Princeton University Press. Bermúdez José Luis (2010), Cognitive Science: An Introduction to the Science of the Mind, Cambridge, New York: Cambridge University Press. Bissell C. (2007), The Moniac. A Hydromechanical Analog Computer of the 1950s, ,,Control Systems Magazine. IEEE" 27, 1, s. 69­74. Clark A. (2001), Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science, Oxford: Oxford University Press, USA. Craver Carl F. (2005), Beyond Reduction: Mechanisms, Multifield Integration and the Unity of Neuroscience, ,,Studies in History and Philosophy of Science. Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences" 36, 2, s. 373­395, DOI: 10.1016/j.shpsc.2005.03.008. Craver Carl F. (2007), Explaining the Brain. Mechanisms and the Mosaic Unity of Neuroscience, Oxford: Oxford University Press. Ericsson Anders K., Simon Herbert A. (1995), Analiza protokolów. Wprowadzenie i podsumowanie, w: Czy powrót introspekcji? Zbieranie i analiza danych slownych, red. Tadeusz Tyszka, przel. Józef Radzicki, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, s. 116­175. Fodor Jerry A. (1968), Psychological Explanation: An Introduction to the Philosophy of Psychology, New York: Random House. Fodor Jerry A. (2008), Nauki szczególowe (albo: niejednorodno nauki jako hipoteza robocza), przel. Marcin Gokieli, w: Analityczna metafizyka umyslu, red. , Robert Poczobut, Warszawa: Wydawnictwo IFiS PAN, s. 56­75. Gillett C. (2003), The Metaphysics of Realization, Multiple Realizability, and the Special Sciences, ,,The Journal of Philosophy" 100, 11, s. 591­603, DOI: 10.1111/j.1747-9991.2007.00062.x. Glennan Stuart (2002), Rethinking Mechanistic Explanation, ,,Philosophy of Science" 69 (S3), S342­S353, DOI: 10.1086/341857. Godfrey-Smith Peter (2008), Triviality Arguments against Functionalism, ,,Philosophical Studies" 145, 2, s. 273­295, DOI: 10.1007/s11098-0089231-3. Halpern Joseph Y., Pearl Judea (2005a), Causes and Explanations: A Structural-Model Approach. Part I: Causes, ,,The British Journal for the Philosophy of Science" 56, 4, s. 843­887, DOI: 10.1093/bjps/axi147. Halpern Joseph Y., Pearl Judea (2005b), Causes and Explanations: A Structural-Model Approach. Part II: Explanations, ,,The British Journal for the Philosophy of Science" 56, 4, s. 889­911, DOI: 10.1093/bjps/axi148. Hensel Witold M. (2011), Dwa funkcjonalizmy Hilary'ego Putnama, czyli kawalek historii z moralem, ,,Diametros" 29, s. 31­49. Machamer Peter, Darden Lindley, Craver Carl F. (2011), Mylenie w kategoriach mechanizmów, przel. Witold M. Hensel, ,,Przegld FilozoficznoLiteracki" 2­3 (31), s. 145­173. MacKay Donald MacCrimmon (1969), Information, Mechanism and Meaning, Cambridge: MIT Press. McCauley R.N., Bechtel W. (2001), Explanatory Pluralism and Heuristic Identity Theory, ,,Theory & Psychology" 11, 6, s. 736­760, DOI: 10.1177/0959354301116002. Michelsen Axel, Larsen Ole Naesbye (2008), Pressure Difference Receiving Ears, ,,Bioinspiration & Biomimetics" 3: 011001, DOI: 10.1088/17483182/3/1/011001. Miller George A. (1956), The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information, ,,Psychological Review" 63, 2, s. 81­97, DOI: 10.1037/h0043158. Miller George A., Galanter Eugene, Pribram Karl H. (1980), Plany i struktura zachowania, przel. Aldona Grzybowska, Adam Szewczyk, Warszawa: Pastwowe Wydawnictwo Naukowe. Milkowski Marcin (2013), Explaning the Computational Mind, Cambridge, Mass.: MIT Press. Newell Allen (1980), Physical Symbol Systems, ,,Cognitive Science: A Multidisciplinary Journal" 4, 2, s. 135­183, DOI: 10.1207/s15516709cog0402_2. Newell Allen, Simon Herbert A. (1972), Human Problem Solving, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Paprzycka Katarzyna (2005), O moliwoci antyredukcjonizmu, Warszawa: Semper. Pearl Judea (2000), Causality: Models, Reasoning, and Inference, Cambridge: Cambridge University Press. Piccinini Gualtiero (2007), Computing Mechanisms, ,,Philosophy of Science" 74, 4, s. 501­526, DOI: 10.1086/522851. Piccinini Gualtiero, Craver Carl (2011), Integrating Psychology and Neuroscience: Functional Analyses as Mechanism Sketches, ,,Synthese" 183, 3, s. 283­311, DOI: 10.1007/s11229-011-9898-4. Putnam Hilary (1991), Representation and Reality, Cambridge, Mass.: The MIT Press. Spirtes Peter, Glymour Clark N., Scheines Richard (2000), Causation, Prediction, and Search, 2nd ed., Cambridge, Mass.: The MIT Press. Thelen Esther, Schöner Gregor, Scheier Christian, Smith Linda B. (2001), The Dynamics of Embodiment: A Field Theory of Infant Perseverative Reaching, ,,Behavioral and Brain Sciences" 24, 1, s. 1­34, DOI: 10.1017/ S0140525X01003910. Tolman E.C. (1939), Prediction of Vicarious Trial and Error by Means of the Schematic Sowbug, ,,Psychological Review" 46, 4, s. 318­336, DOI: 10.1037/h0057054. Webb Barbara (1995), Using Robots to Model Animals: A Cricket Test, ,,Robotics and Autonomous Systems" 16, 2­4, s. 117­134, DOI: 10.1016/09218890(95)00044-5. Webb Barbara (2000), What Does Robotics Offer Animal Behaviour? ,,Animal Behaviour" 60, 5, s. 545­558, DOI: 10.1006/anbe.2000.1514. Webb Barbara (2002), Can Robots Make Good Models of Biological Behaviour? ,,Behavioral and Brain Sciences" 24, 6, s. 1033­1050; Discussion: 1050­1094, DOI: 10.1017/S0140525X01000127. Webb Barbara (2004), Neural Mechanisms for Prediction: Do Insects Have Forward Models?, ,,Trends in Neurosciences" 27, 5, s. 278­82, DOI: 10.1016/j.tins.2004.03.004. Webb Barbara (2006), Transformation, Encoding and Representation, ,,Current Biology" 16, 6, s. R184­185, DOI: 10.1016/j.cub.2006.02.034. Webb Barbara (2008), Using Robots to Understand Animal Behavior, ,,Advances in the Study of Behavior", Vol. 38, ed. H. Jane Brockmann, Timothy J. Roper, Marc Naguib, Katherine E. Wynne-Edwards, Chris Barnard, John C. Mitani, s. 1­58, Elsevier, DOI: 10.1016/S0065-3454(08)00001-6. Wilson R.A., Craver C.F. (2007), Realization: Metaphysical and Scientific Perspectives, ,,Philosophy of Psychology and Cognitive Science", ed. Paul Thagard, s. 81­104, North Holland, DOI: 10.1016/B978-0444515407/50020-7. Wimsatt William C. (2007), Re-engineering Philosophy for Limited Beings: Piecewise Approximations to Reality, Cambridge, Mass.: Harvard University Press. Woodward James (2002), There Is No Such Thing as a Ceteris Paribus Law, ,,Erkenntnis" 57, 3, s. 303­328, DOI: 10.1023/A:1021578127039. Woodward James (2003), Making Things Happen, Oxford: Oxford University Press. Streszczenie Broni tezy, e podstawowym rodzajem wyjaniania w kognitywistyce jest wyjanianie dzialania mechanizmów przetwarzania informacji. Mechanizmy te stanowi zloone, zorganizowane uklady, których funkcjonowanie zaley od interakcji ich czci i zachodzcych w nich procesów. Konstytutywne wyjanianie dzialania kadego takiego mechanizmu musi obejmowa zarówno odniesienie do rodowiska, w którym mechanizm wystpuje, jak i roli, jak w nim odgrywa. Rol t tradycyjnie w kognitywistyce okrela si mianem ,,kompetencji". Aby w pelni wyjani, jak ta rola jest odgrywana, naley wyjani z kolei procesy przetwarzania informacji zachodzce wewntrz samego mechanizmu osadzonego w rodowisku. Zazwyczaj wyjanienie na tym poziomie ma posta modelu obliczeniowego, na przyklad w postaci programu komputerowego lub wytrenowanej sieci neuropodobnej. Jednak na tym poziomie wyjanienie si nie koczy. Do zbadania pozostaje, jak realizowany jest sam program (lub jakie procesy odpowiadaj za przetwarzanie informacji w sieci neuronalnej). Na dwóch diametralnie rónych przykladach z historii kognitywistyki pokazuj, na czym polega wielopoziomowo wyjaniania kognitywistycznego. Przykladami tymi s wyjanienie rozwizywania problemów proponowane przez Simona i Newella (1972) oraz wyjanienie procesu fonotaksji u wierszczy proponowane przez Barbar Webb (1995).

Journal

Przeglad Filozoficzny - Nowa Seria – de Gruyter

Published: Jun 1, 2013

There are no references for this article.