Войти
Нейрофилософия или философия нейробиологии - это междисциплинарное исследование нейробиология и философия, изучающая актуальность нейробиологических исследований для аргументов, традиционно классифицируемых как философия разума. Философия нейробиологии пытается прояснить нейробиологические методы и результаты, используя концептуальную строгость и методы философии науки.
Ниже приведен список конкретных вопросов, важных для философии нейробиологии:
Многие методы и приемы, имеющие значение для нейробиологических открытий, основаны на предположениях, которые могут ограничить интерпретацию данные. Философы нейробиологии обсуждали такие предположения при использовании функциональной магнитно-резонансной томографии, диссоциации в когнитивной нейропсихологии, единичной записи и вычислительной нейробиологии. Ниже приведены описания многих текущих споров и дебатов о методах, используемых в нейробиологии.
Многие исследования фМРТ в значительной степени полагаются на предположение о «локализации функции» (то же самое, что и функциональная специализация). Локализация функции означает, что многие когнитивные функции могут быть локализованы в определенных областях мозга. Хороший пример функциональной локализации - исследования моторной коры. Похоже, что в моторной коре есть разные группы клеток, отвечающие за управление разными группами мышц. Многие философы нейробиологии критикуют фМРТ за то, что они слишком сильно полагаются на это предположение. Майкл Андерсон отмечает, что метод вычитания фМРТ упускает из виду большую часть мозговой информации, которая важна для когнитивных процессов. Вычитание с помощью фМРТ показывает только различия между активацией задачи и активацией управления, но многие области мозга, активируемые в элементе управления, очевидно, также важны для выполнения задачи.
Некоторые философы полностью отвергают любое понятие локализации функции и поэтому считают, что исследования фМРТ глубоко ошибочны. Эти философы утверждают, что обработка данных в головном мозге действует как единое целое, что большие участки мозга участвуют в обработке большинства когнитивных задач (см. холизм в неврологии и раздел о модульности ниже). Один из способов понять их возражение против идеи локализации функции - мысленный эксперимент человека, ремонтирующего радио. В этом мысленном эксперименте человек по ремонту радио открывает радио и вырывает трубку. Радио начинает громко свистеть, и ремонтник заявляет, что он, должно быть, вырвал трубку для предотвращения свиста. В радиоприемнике нет трубки, предотвращающей свист, и радиомонтажник испортил функцию с эффектом. Эта критика первоначально была направлена против логики, используемой в экспериментах по нейропсихологическим поражениям мозга, но критика все еще применима к нейровизуализации. Эти соображения сходны с критикой циркулярности в логике нейровизуализации Ван Орденом и Паапом. По их словам, нейровизуализаторы предполагают, что их теория разделения когнитивных компонентов верна и что эти компоненты четко разделяются на модули с прямой связью. Эти предположения необходимы для обоснования их вывода о локализации мозга. Логика круглая, если исследователь затем использует появление активации области мозга как доказательство правильности своих когнитивных теорий.
Другое проблемное методологическое предположение в рамках исследования фМРТ - это использование обратного вывода. Обратный вывод - это когда активация области мозга используется для вывода о наличии определенного когнитивного процесса. Полдрак отмечает, что сила этого вывода критически зависит от вероятности того, что данная задача задействует данный когнитивный процесс, и от вероятности этого паттерна активации мозга с учетом этого когнитивного процесса. Другими словами, сила обратного вывода основана на избирательности используемой задачи, а также на избирательности активации области мозга. Статья 2011 года, опубликованная в NY Times, подверглась резкой критике за неправильное использование обратного вывода. В исследовании участникам показали фотографии их iPhone, и исследователи измерили активацию островка. Исследователи восприняли активацию островка как доказательство чувства любви и пришли к выводу, что люди любят свои iPhone. Критики поспешили указать, что островок не является очень избирательным участком коры головного мозга и, следовательно, не поддается обратному выводу.
Нейропсихолог Макс Колзхарт сделал еще один шаг вперед в решении проблем с обратным выводом и призвал нейровизуализацию привести один пример, в котором нейровизуализация информировала психологическую теорию. данные изображения мозга согласуются с одной теорией, но не согласуются с другой теорией. Роскис утверждает, что исключительно познавательная позиция Колтхарта делает его вызов невыполнимым. Поскольку Колзхарт утверждает, что реализация когнитивного состояния не имеет отношения к функции этого когнитивного состояния, то невозможно найти данные нейровизуализации, которые позволили бы прокомментировать психологические теории так, как того требует Колтерт. Данные нейровизуализации всегда будут отнесены к более низкому уровню реализации и не смогут выборочно определять ту или иную когнитивную теорию. В статье 2006 года Ричард Хенсон предполагает, что прямой вывод можно использовать для вывода о диссоциации функции на психологическом уровне. Он предполагает, что такого рода выводы могут быть сделаны, когда есть перекрестные активации между двумя типами задач в двух областях мозга и нет изменений в активации в области взаимного контроля.
Еще одно последнее допущение, о котором стоит упомянуть, - это предположение о чистой вставке в фМРТ. Допущение чистой вставки - это предположение, что один когнитивный процесс может быть вставлен в другой набор когнитивных процессов, не влияя на функционирование остальных. Например, если вы хотите найти область мозга для понимания прочитанного, вы можете сканировать участников, когда им было предложено слово и пока им не было представлено слово (например, «Floob»). Если вы сделаете вывод, что результирующее различие в структуре мозга представляет области мозга, участвующие в понимании прочитанного, вы предположили, что эти изменения не отражают изменений в сложности задачи или различного набора участников между задачами. Термин «чистая вставка» был введен Дондерсом как критика методов определения времени реакции.
Недавно исследователи начали использовать новую технику функциональной визуализации, называемую МРТ функциональной связи в состоянии покоя. Мозг испытуемых сканируется, пока испытуемый бездействует в сканере. Наблюдая за естественными колебаниями, выделенными жирным шрифтом, когда испытуемый находится в состоянии покоя, исследователи могут увидеть, какие области мозга вместе изменяют активацию. Они могут использовать шаблоны ковариации для построения карт функционально связанных областей мозга. Название «функциональная связность» несколько вводит в заблуждение, поскольку данные указывают только на совместную вариацию. Тем не менее, это мощный метод изучения больших сетей в мозгу. Есть несколько важных методологических вопросов, которые необходимо решить. Во-первых, существует множество различных возможных схем мозга, которые можно использовать для определения областей мозга для сети. Результаты могут значительно отличаться в зависимости от выбранной области мозга. Во-вторых, какие математические методы лучше всего подходят для характеристики этих областей мозга?
Интересующие области мозга в некоторой степени ограничены размером вокселей. Rs-fcMRI использует воксели размером несколько миллиметров, поэтому области мозга должны быть определены в более крупном масштабе. Два статистических метода, которые обычно применяются для сетевого анализа, могут работать в пространственном масштабе с одним вокселем, но методы теории графов чрезвычайно чувствительны к способу определения узлов. Области мозга можно разделить в соответствии с их клеточной архитектурой, связностью или физиологическими показателями. В качестве альтернативы вы можете воспользоваться нейтральным в теории подходом и случайным образом разделить кору на части любого размера по вашему выбору. Как упоминалось ранее, есть несколько подходов к сетевому анализу после определения областей вашего мозга. Анализ на основе семян начинается с заранее определенной исходной области и находит все области, которые функционально связаны с этой областью. Wig et al. предупреждаем, что результирующая сетевая структура не даст никакой информации относительно взаимосвязанности идентифицированных регионов или отношения этих регионов к регионам, отличным от начального региона. Другой подход заключается в использовании независимого компонентного анализа для создания пространственно-временных карт компонентов, при этом компоненты сортируются по компонентам, несущим интересующую информацию, и компонентам, вызванным шумом. Парики и др. еще раз предупреждает, что вывод функциональных сообществ областей мозга затруднен при ICA. У ICA также есть проблема наложения ортогональности на данные. Теория графов использует матрицу для характеристики ковариации между регионами, которая затем преобразуется в карту сети. Проблема с анализом теории графов заключается в том, что на сетевое отображение сильно влияют априорные области мозга и связность (узлы и ребра), поэтому исследователь подвергается риску выбора областей и соединений вишневого цвета в соответствии с их собственными теориями. Однако анализ теории графов чрезвычайно ценен, поскольку это единственный метод, который дает попарные отношения между узлами. У ICA есть дополнительное преимущество - это довольно принципиальный метод. Кажется, что использование обоих методов будет важно для раскрытия сетевых подключений мозга. Мамфорд и др. надеялись избежать этих проблем и использовать принципиальный подход, который может определять попарные отношения с использованием статистической техники, взятой из анализа сетей коэкспрессии генов.
Когнитивная нейропсихология изучает пациентов с повреждениями головного мозга и использует модели избирательных нарушений, чтобы сделать выводы о лежащей в основе когнитивной структуре. Диссоциация когнитивных функций рассматривается как свидетельство того, что эти функции независимы. Теоретики выделили несколько ключевых допущений, необходимых для обоснования этих выводов: 1) Функциональная модульность - разум организован в функционально отдельные когнитивные модули. 2). Анатомическая модульность - мозг организован в функционально отдельные модули. Это предположение очень похоже на предположение о функциональной локализации. Эти предположения отличаются от предположения о функциональной модульности, потому что можно иметь отдельные когнитивные модули, которые реализуются диффузными паттернами активации мозга. 3) Универсальность. Основная организация функциональной и анатомической модульности одинакова для всех нормальных людей. Это предположение необходимо, если мы хотим сделать какое-либо утверждение о функциональной организации, основанной на диссоциации, которая экстраполируется из примера тематического исследования на популяцию. 4) Прозрачность / Субтрактивность - разум не подвергается существенной реорганизации после повреждения мозга. Можно удалить один функциональный модуль без значительного изменения общей структуры системы. Это предположение необходимо для того, чтобы оправдать использование пациентов с повреждением головного мозга для того, чтобы делать выводы о когнитивной архитектуре здоровых людей.
В когнитивной нейропсихологии есть три основных типа доказательств: ассоциация, одиночная диссоциация и двойная диссоциация. Выводы ассоциации показывают, что определенные дефициты могут возникать одновременно. Например, во многих случаях возникает дефицит как абстрактного, так и конкретного понимания слов из-за повреждения мозга. Ассоциативные исследования считаются самой слабой формой доказательства, потому что результаты могут быть объяснены повреждением соседних областей мозга, а не повреждением одной когнитивной системы. Выводы о единственной диссоциации показывают, что одна когнитивная способность может быть сохранена, а другая может быть повреждена в результате повреждения мозга. Этот шаблон указывает на то, что а) две задачи используют разные когнитивные системы, б) две задачи занимают одну и ту же систему, и поврежденная задача находится ниже по течению от резервной задачи или в) что резервная задача требует меньше когнитивных ресурсов, чем поврежденная задача. «Золотой стандарт» когнитивной нейропсихологии - двойная диссоциация. Двойная диссоциация возникает, когда повреждение головного мозга ухудшает задачу А у Пациента 1, но оставляет без внимания задачу В, а повреждение мозга оставляет задачу А у Пациента 2, но повреждает задачу Б. Предполагается, что один случай двойной диссоциации является достаточным доказательством для вывода отдельных когнитивных модулей при выполнении задачи.
Многие теоретики критикуют когнитивную нейропсихологию за ее зависимость от двойной диссоциации. В одном широко цитируемом исследовании Джоула и Планкетт использовали модельную коннекционистскую систему, чтобы продемонстрировать, что поведенческие паттерны двойной диссоциации могут возникать через случайные повреждения одного модуля. Они создали многослойную систему коннекционистов, обученную произносить слова. Они неоднократно моделировали случайное разрушение узлов и соединений в системе и наносили результирующую производительность на диаграмму рассеяния. Результаты показали дефицит неправильного произношения существительных с сохранением правильного произношения глаголов в некоторых случаях и дефицит правильного произношения глаголов с сохранением неправильного произношения существительных. Эти результаты предполагают, что одного случая двойной диссоциации недостаточно, чтобы оправдать вывод о множественных системах.
Хартия предлагает теоретический случай, в котором логика двойной диссоциации может быть ошибочной. Если две задачи, задача A и задача B, используют почти все одни и те же системы, но отличаются по одному взаимоисключающему модулю каждый, то выборочное повреждение этих двух модулей, по-видимому, указывает на то, что A и B используют разные системы. Чартер использует пример человека, у которого аллергия на арахис, но не на креветки, и человека, у которого аллергия на креветки, а не на арахис. Он утверждает, что логика двойной диссоциации приводит к выводу, что арахис и креветки перевариваются разными системами. Джон Данн предлагает еще одно возражение против двойной диссоциации. Он утверждает, что легко продемонстрировать наличие истинного дефицита, но трудно показать, что другая функция действительно сохраняется. По мере накопления большего количества данных значение ваших результатов будет сходиться с размером эффекта, равным нулю, но всегда будет положительное значение больше нуля, которое имеет большую статистическую мощность, чем ноль. Следовательно, невозможно быть полностью уверенным в том, что данная двойная диссоциация действительно существует.
С другой стороны, Альфонсо Карамазза привел принципиальную причину отказа от использования групповых исследований в когнитивной нейропсихологии. Исследования пациентов с повреждением головного мозга могут принимать форму отдельного тематического исследования, в котором поведение человека характеризуется и используется в качестве доказательства, или групповых исследований, в которых поведение группы пациентов с одинаковым дефицитом характеризуется и усредняется. Чтобы оправдать группировку набора данных о пациентах вместе, исследователь должен знать, что группа однородна, что их поведение эквивалентно во всех теоретически значимых отношениях. У пациентов с повреждением головного мозга это может быть достигнуто только a posteriori путем анализа моделей поведения всех людей в группе. Таким образом, согласно Карамазце, любое групповое исследование является либо эквивалентом набора отдельных тематических исследований, либо теоретически необоснованным. Ньюкомб и Маршалл указали, что есть некоторые случаи (они используют синдром Гешвинда в качестве примера) и что групповые исследования могут по-прежнему служить полезной эвристикой в когнитивных нейропсихологических исследованиях.
В нейробиологии обычно понимают, что информация кодируется в мозгу с помощью паттернов возбуждения нейронов. Многие философские вопросы, связанные с нейронным кодом, связаны с вопросами о представлении и вычислениях, которые обсуждаются ниже. Есть и другие методологические вопросы, в том числе, представляют ли нейроны информацию через среднюю частоту возбуждения или есть информация, представленная временной динамикой. Есть аналогичные вопросы о том, представляют ли нейроны информацию индивидуально или как совокупность.
Многие философские споры вокруг вычислительной нейробиологии включают в себя роль моделирования и моделирования в качестве объяснения. Карл Крейвер особенно громко высказывался о подобных интерпретациях. Джонс и Лав написали особенно критическую статью, ориентированную на байесовское моделирование поведения, которое не ограничивало параметры моделирования психологическими или неврологическими соображениями. Эрик Уинсберг писал о роли компьютерного моделирования и симуляции в науке в целом, но его характеристика применима к вычислительной нейробиологии.
Вычислительная теория разума получила широкое распространение в нейробиологии со времен когнитивной революции 1960-х годов. Этот раздел начнется с исторического обзора вычислительной нейробиологии, а затем обсудит различные конкурирующие теории и противоречия в этой области.
Вычислительная нейробиология началась в 1930-х и 1940-х годах двумя группами исследователей. Первая группа состояла из Алан Тьюринг, Алонзо Черч и Джон фон Нейман, которые работали над разработкой вычислительных машин и математической основы информатики.. Эта работа увенчалась теоретическим развитием так называемых машин Тьюринга и тезиса Черча – Тьюринга, формализовавшего математические основы теории вычислимости. Вторая группа состояла из Уоррена Маккаллоха и Уолтера Питтса, которые работали над созданием первых искусственных нейронных сетей. Маккалок и Питтс были первыми, кто выдвинул гипотезу о том, что нейроны можно использовать для реализации логического исчисления, которое могло бы объяснить познание. Они использовали свои игрушечные нейроны для разработки логических вентилей, которые могли производить вычисления. Однако эти разработки не получили распространения в психологических науках и нейробиологии до середины 1950-х и 1960-х годов. Бихевиоризм доминировал в психологии до 1950-х годов, когда новые разработки в различных областях перевернули бихевиористскую теорию в пользу когнитивной теории. С самого начала когнитивной революции теория вычислений играла важную роль в теоретических разработках. Работа Мински и Маккарти в области искусственного интеллекта, компьютерное моделирование Ньюэлла и Саймона и внедрение теории информации в лингвистику Ноамом Хомским во многом основывались на вычислительных допущениях. К началу 1960-х годов Хилари Патнэм высказывалась в пользу машинного функционализма, в котором мозг воплощал машины Тьюринга. К этому моменту вычислительные теории прочно закрепились в психологии и нейробиологии. К середине 1980-х группа исследователей начала использовать многослойные аналоговые нейронные сети с прямой связью, которые можно было обучить выполнять различные задачи. Работа таких исследователей, как Сейновски, Розенберг, Румельхарт и Макклелланд, была названа коннекционизмом, и с тех пор эта дисциплина продолжалась. Коннекционистское мышление восприняли Пол и Патриция Черчленд, которые затем разработали свою «семантику пространства состояний», используя концепции из теории коннекционизма. Коннекционизм также осуждался такими исследователями, как Фодор, Пилишин и Пинкер. Противоречие между коннекционистами и классиками все еще обсуждается.
Одна из причин привлекательности вычислительных теорий заключается в том, что компьютеры обладают способностью манипулировать представлениями для получения значимого вывода. Цифровые компьютеры используют строки из единиц и нулей для представления контента, такого как эта страница Википедии. Большинство ученых-когнитивистов полагают, что наш мозг использует некоторую форму репрезентативного кода, который передается в паттернах нейронов. Вычислительные счета, кажется, предлагают простой способ объяснить, как наш мозг переносит и манипулирует восприятием, мыслями, чувствами и действиями, составляющими наш повседневный опыт. Хотя большинство теоретиков утверждают, что репрезентация является важной частью познания, точная природа этой репрезентации широко обсуждается. Два основных аргумента исходят от сторонников символических представлений и сторонников ассоциативных представлений.
Символические репрезентативные учетные записи широко известны Фодором и Пинкер. Символическое представление означает, что объекты представлены символами и обрабатываются посредством управляемых правилами манипуляций, которые являются ощущением конститутивной структуры. Тот факт, что символическое представление чувствительно к структуре представлений, является основной частью его привлекательности. Фодор предложил гипотезу языка мысли, в которой ментальные репрезентации манипулируют так же, как синтаксически манипулируют языком для создания мысли. Согласно Фодору, гипотеза языка мышления объясняет систематичность и продуктивность как в языке, так и в мышлении.
Ассоциативистские представления чаще всего описываются коннекционистскими системами. В коннекционистских системах представления распределены по всем узлам и весам соединений системы и, таким образом, считаются субсимвольными. Стоит отметить, что коннекционистская система способна реализовать символическую систему. Есть несколько важных аспектов нейронных сетей, которые предполагают, что распределенная параллельная обработка обеспечивает лучшую основу для когнитивных функций, чем символьная обработка. Во-первых, вдохновение для этих систем пришло из самого мозга, что указывает на биологическую значимость. Во-вторых, эти системы способны хранить адресуемую память по содержанию, что намного эффективнее, чем поиск в памяти в символьных системах. В-третьих, нейронные сети устойчивы к повреждениям, в то время как даже незначительное повреждение может вывести из строя символическую систему. Наконец, мягкие ограничения и обобщение при обработке новых стимулов позволяют сетям вести себя более гибко, чем символьные системы.
Черчлендс описал репрезентацию в системе коннекционизма в терминах государственного пространства. Содержимое системы представлено n-мерным вектором, где n = количество узлов в системе, а направление вектора определяется шаблоном активации узлов. Фодор отверг этот метод представления на том основании, что две разные коннекционистские системы не могут иметь одинаковое содержание. Дальнейший математический анализ системы коннекционистов облегчил то, что системы коннекционистов, которые могут содержать похожий контент, могут быть отображены графически, чтобы выявить кластеры узлов, которые были важны для представления контента. К несчастью для Черчлендов, сравнение векторов в пространстве состояний не поддается подобному анализу. Недавно Николас Ши предложил свою собственную версию содержания в коннекционистских системах, в которой используются концепции, разработанные посредством кластерного анализа.
Компьютационализм, разновидность функционалистской философии разума, придерживается позиции, что мозг - это своего рода компьютер, но что это значит? быть компьютером? Определение вычисления должно быть достаточно узким, чтобы мы ограничивали количество объектов, которые можно назвать компьютерами. Например, может показаться проблематичным иметь достаточно широкое определение, позволяющее задействовать в вычислениях желудки и погодные системы. Однако также необходимо иметь достаточно широкое определение, чтобы позволить выполнять вычисления всем широким разновидностям вычислительных систем. Например, если определение вычислений ограничивается синтаксической манипуляцией с символическими представлениями, то большинство систем коннекционизма не смогут выполнять вычисления. Рик Груш проводит различие между вычислением как инструментом моделирования и вычислением как теоретической позицией в когнитивной нейробиологии. Для первого все, что можно смоделировать с помощью вычислений, считается вычислением. В последнем случае мозг - это вычислительная функция, которая отличается от таких систем, как гидродинамические системы и планетные орбиты в этом отношении. Задача любого вычислительного определения состоит в том, чтобы сохранить различия между двумя чувствами.
В качестве альтернативы, некоторые теоретики предпочитают принимать узкое или широкое определение по теоретическим причинам. Панкомпьютационализм - это позиция, что все, что можно сказать, можно вычислить. Эта точка зрения подверглась критике со стороны Пиччинини на том основании, что такое определение делает вычисления тривиальными до такой степени, что они лишаются объяснительной ценности.
Простейшее определение вычислений состоит в том, что система можно сказать, что это вычисления, когда вычислительное описание может быть отображено на физическое описание. Это чрезвычайно широкое определение вычислений, которое в конечном итоге подтверждает форму панкомпутационализма. Патнэм и Сирл, которым часто приписывают эту точку зрения, утверждают, что вычисления связаны с наблюдателем. Другими словами, если вы хотите рассматривать систему как вычислительную, вы можете сказать, что она выполняет вычисления. Пиччинини указывает, что с этой точки зрения не только все является вычислительным, но и все вычисляется неопределенным числом способов. Поскольку к данной системе можно применить неопределенное число вычислительных описаний, система в конечном итоге вычисляет неопределенное число задач.
Самый распространенный вид вычислений - это семантический учет вычислений. Семантические подходы используют такое же понятие вычислений, как и подходы к отображению, с дополнительным ограничением, заключающимся в том, что система должна манипулировать представлениями с семантическим содержанием. Обратите внимание на предыдущее обсуждение репрезентации, что как коннекционистские системы Черчлендов, так и символические системы Фодора используют это понятие вычисления. Фактически, известно, что Фодор сказал: «Нет вычислений без представления». Вычислительные состояния могут быть индивидуализированы внешним обращением к содержанию в широком смысле (то есть объект во внешнем мире) или внутренним обращением к узкому смысловому содержанию (содержание, определяемое свойствами системы). Чтобы зафиксировать содержание представления, часто необходимо обратиться к информации, содержащейся в системе. Груш критикует семантический отчет. Он указывает на то, что обращение к информационному содержанию системы демонстрирует представление системой. Он использует свою кофейную чашку в качестве примера системы, которая содержит информацию, такую как теплопроводность кофейной чашки и время, прошедшее после того, как кофе был налит, но она слишком приземленная, чтобы ее можно было вычислить в каком-либо надежном смысле. Специалисты по семантическим вычислениям пытаются избежать этой критики, обращаясь к эволюционной истории системы. Это называется биосемантическим счетом. Граш использует пример своих ног, говоря, что по этому счету его ноги не будут вычислять количество еды, которую он съел, потому что их структура не была эволюционно выбрана для этой цели. На обращение к биосемантике Груш отвечает мысленным экспериментом. Представьте, что молния ударяет где-нибудь в болото и создает точную копию вас. Согласно биосемантическому описанию, это болото - вы не сможете вычислить, потому что нет эволюционной истории, с помощью которой можно было бы оправдать присвоение репрезентативного содержания. Идея о том, что для двух физически идентичных структур можно сказать, что одна является вычислительной, а другая - нет, не должна беспокоить любого физикалист.
Существуют также синтаксические или структурные объяснения вычислений. Эти счета не должны полагаться на представительство. Однако можно использовать как структуру, так и представление в качестве ограничений для вычислительного отображения. Шагрир выделяет нескольких философов нейробиологии, которые придерживаются структурных представлений. По его словам, Фодору и Пилишину требуется какое-то синтаксическое ограничение для своей теории вычислений. Это согласуется с их отказом от коннекционистских систем на основании систематичности. Он также называет Пиччинини структуралистом, цитирующим его статью 2008 года: «Генерация выходных цепочек цифр из входных цепочек цифр в соответствии с общим правилом, которое зависит от свойств строк и (возможно) от внутреннего состояния системы. ". Хотя Пиччинини, несомненно, придерживается структуралистских взглядов в этой статье, он утверждает, что механистические объяснения вычислений избегают ссылок ни на синтаксис, ни на представление. Возможно, Пиччинини считает, что существуют различия между синтаксическим и структурным описанием вычислений, которые Шагрир не уважает.
С его точки зрения механистических вычислений, Пиччинини утверждает, что функциональные механизмы обрабатывают транспортные средства способом, чувствительным к различиям между различными частями транспортного средства, и, таким образом, можно сказать, что они производят общие вычисления. Он утверждает, что эти транспортные средства независимы от среды, а это означает, что функция отображения будет одинаковой независимо от физической реализации. Вычислительные системы можно дифференцировать на основе конструкции транспортного средства, а механистическая перспектива может учитывать ошибки в вычислениях.
Теория динамических систем представляет собой альтернативу вычислительным объяснениям познания. Эти теории категорически против вычислений и репрезентаций. Динамические системы определяются как системы, которые со временем изменяются в соответствии с математическим уравнением. Теория динамических систем утверждает, что человеческое познание - это динамическая модель в том же смысле, в каком, по мнению вычислительных специалистов, человеческий разум - это компьютер. Распространенное возражение против теории динамических систем состоит в том, что динамические системы вычислимы и, следовательно, являются подмножеством вычислительного подхода. Ван Гелдер сразу же отмечает, что есть большая разница между компьютером и вычислимостью. Сделав определение вычислений достаточно широким, чтобы включить динамические модели, можно было бы эффективно охватить панкомпьютационализм.
