Özgün Adı ve Atıf: Thagard, P., “Cognitive Science”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2019 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2019/entries/cognitive-science/>.
Son Okuma ve Referans: Dr. Tufan Kıymaz
Aşağıdaki metin, Profesör Paul Thagard’ın https://plato.stanford.edu/ için yazdığı Cognitive Science entrysinin çevrilmiş halidir. Çeviri metni, orijinal metnin https://plato.stanford.edu/archives/spr2019/entries/cognitive-science/ adresinde arşivlenmiş olan halini takip etmektedir. Şu anki çevrilmiş metin, çeviri zamanından sonra güncellenmiş olması sebebiyle, orijinal metinden farklılık gösterebilir. Metnin güncel hali https://plato.stanford.edu/entries/cognitive-science/ adresinde bulunabilir. Stanford Encyclopedia of Philosophy (SEP) editörlerine bize metni çevirmek ve internette yayınlamak için izin verdiklerinden dolayı teşekkür ederiz.
Ayrıca, bize referans olduğu ve metnin düzenlenmesinde yardımcı olduğu için Dr. Tufan Kıymaz’a teşekkür ederiz.
İlk basım Pazartesi 23 Eylül 1996. Önemli tashih Pazartesi 24 Eylül 2018.
Bilişsel bilim, felsefe, psikoloji, yapay zekâ, nörobilim, dilbilim ve antropolojiyi kucaklayan zihin ve zekânın (intelligence) disiplinler arası çalışmasıdır. Entelektüel kökenleri, çeşitli alanlarda araştırmacıların karmaşık temsillere (representation) ve işlemlemesel (computational) yöntemlerine dayanan zihin teorileri geliştirmeye başladığı 1950’lerin ortalarına dayanır. Örgütsel kökenleri, Bilişsel Bilim Topluluğu’nun (Cognitive Science Society) kurulduğu ve Bilişsel Bilim dergisinin başladığı 1970’lerin ortalarına dayanır. O zamandan beri; Kuzey Amerika, Avrupa, Asya ve Avustralya’da yüzden fazla üniversite bilişsel bilim programları oluşturdu ve diğerleri de bilişsel bilim dersleri verdi.
- Tarihçe
- Yöntemler
- Temsil ve İşlemleme
- Kuramsal Yaklaşımlar
4.1 Biçimsel Mantık
4.2 Kurallar
4.3 Kavramlar
4.4 Analojiler
4.5 İmgeler
4.6 Bağlantıcılık
4.7 Kuramsal Nörobilim
4.8 Bayesçi
4.9 Derin Öğrenme
- 5. Felsefi İlişki
5.1 Felsefi Uygulamalar
5.2 Bilişsel Bilimin Eleştirisi
5.3 Bilişsel Bilim Felsefesi
6. Kaynakça
1. Tarihçe
Zihni ve onun işleyişini anlama girişimleri en erken, Platon ve Aristoteles gibi filozofların insan bilgilerinin doğasını açıklamaya çalıştığı Eski Yunanlılara kadar uzanır. Zihin çalışması, deneysel psikolojinin geliştiği on dokuzuncu yüzyıla kadar felsefenin çalışma alanı olarak kaldı. Wilhelm Wundt ve öğrencileri zihinsel eylemleri daha sistematik olarak incelemek için laboratuvar yöntemleri başlattılar. Bununla birlikte, birkaç on yıl içinde, deneysel psikolojiye, zihnin varlığını neredeyse inkâr eden bir görüş olan davranışçılık (behaviorism) hâkim oldu. J.B. Watson gibi davranışçılara göre, psikoloji kendisini gözlemlenebilir uyaranlar ve gözlemlenebilir davranışsal tepkiler arasındaki ilişkiyi incelemeyle sınırlamalıdır. Bilinç ve zihinsel temsillerden bahsetmek saygın bilimsel tartışmalardan uzaklaştırıldı. Özellikle Kuzey Amerika’da, davranışçılık 1950’ler boyunca psikoloji alanında egemen oldu.
1956 civarında, entelektüel bakış açısı dramatik bir şekilde değişmeye başladı. George Miller, örneğin kısa süreli hafızanın yaklaşık yedi maddeyle sınırlı olması gibi insanın düşünme kapasitesinin sınırlı olduğunu gösteren çok sayıda çalışmayı özetledi. Hafıza sınırlamalarının, bilgiyi parçalar halinde kodlayarak, bilgiyi kodlamak ve kodunu çözmek için zihinsel yöntemler gerektiren zihinsel temsillerle aşılabileceğini önerdi. Bu sırada, ilkel bilgisayarlar sadece birkaç yıldır vardı ancak John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell ve Herbert Simon gibi öncüler yapay zekâ alanını kuruyorlardı. Buna ek olarak, Noam Chomsky dil hakkındaki davranışçı varsayımları öğrenilmiş bir alışkanlık olarak reddetti ve bunun yerine dilin anlaşılmasını kurallardan oluşan zihinsel gramerler (mental grammar) açısından açıklamayı önerdi. Bu paragrafta adı geçen altı düşünür, bilişsel bilimin kurucuları olarak görülebilir.
2. Yöntemler
Bilişsel bilimde, birleştirici kuramsal fikirler vardır, ancak farklı alanlardaki araştırmacıların zihin ve zeka çalışmalarına getirdiği bakış açılarının ve yöntemlerin çeşitliliğini takdir etmeliyiz. Bilişsel psikologlar bugün genellikle kuramsallaştırma ve işlemlemesel modellemesiyle uğraşıyor olsalar da, birincil yöntemleri insan katılımcılarla deney yapmaktır. Genellikle ders gereksinimlerini karşılayan lisans öğrencileri, farklı düşünme türlerinin kontrollü koşullarda çalışabilmeleri için laboratuvara getirilirler. Örneğin, psikologlar, insanların tümdengelimli akıl yürütmede yaptıkları hata türlerini, insanların kavramları oluşturma ve uygulama biçimlerini, zihinsel imgelerle düşünen insanların hızlarını ve analojileri kullanarak problem çözen insanların performansını deneysel olarak incelemişlerdir. Zihnin nasıl çalıştığına dair çıkarımlarımız, “sağduyu (common sense)” ve içgözlemden (introspection) daha fazlasına dayanmalıdır, zira bunlar bilinçli olarak erişilebilir olmayan zihinsel işlemlerin yanıltıcı bir görüntüsünü verebilir. Psikologlar deneysel katılımcılarını, gittikçe artan bir oranda Amazon’un Mekanik Türk’ünden (Amazon’s Mechanical Turk) ve kültürel açıdan çeşitli kaynaklardan almaktadırlar. Zihinsel işlemlere farklı yönlerden dikkatle yaklaşan psikolojik deneyler bu nedenle bilişsel bilimin bilimsel olması için oldukça önemlidir. Deney, aynı zamanda deneysel felsefe (experimental philosophy) tarafından kullanılan bir metodolojidir.
Deneysiz teori boş olsa da, teori olmadan da deney kördür. Zihnin doğası ile ilgili önemli soruları ele almak için, psikolojik deneylerin zihinsel temsiller ve işlemleri öne süren kuramsal bir çerçevede yorumlanabiliyor olması gerekir. Kuramsal çerçeveler geliştirmenin en iyi yollarından biri, zihinsel işlemlerle kıyaslanılabilir olması amaçlanan işlemlemesel modelleri oluşturmak ve onları test etmektir. Araştırmacılar, tümdengelimli akıl yürütme, kavram oluşumu, zihinsel imgeler ve analojik problem çözme üzerine olan psikolojik deneyleri tamamlamak için insan performansının özelliklerini simüle eden işlemlemesel modeller geliştirdiler. İşlemlemesel modellerle tasarım yapmak, inşa etmek ve denemek, akıllı sistemlerle ilgili bilgisayar biliminin dalı olan yapay zekanın (AI) merkezi yöntemidir. İdeal olarak bilişsel bilimde, işlemleme modelleri ve psikolojik deneyler yakın bir ilişki içindedir, ancak AI’daki pek çok önemli çalışma, deneysel psikolojiden göreceli izolasyonda bilgi temsiline farklı yaklaşımların gücünü incelemiştir.
Bazı dilbilimciler psikolojik deneyler yaparken veya işlemlemesel modelleri geliştirirken, çoğunluğu şu anda farklı yöntemler kullanmaktadır. Chomski geleneğinden gelen dilbilimciler için temel kuramsal görev, insan dillerinin temel yapısını sağlayan gramer ilkelerini tanımlamaktır. Tanımlama, gramatik ve gramatik olmayan söyleyişler arasındaki ince farkları fark ederek gerçekleşir. Örneğin İngilizce’de, “She hit the ball” ve “What do you like?” cümleleri gramatik iken, “She the hit ball” ve “What does you like?” cümleleri gramatik değildirler. İngilizce grameri, birincisinin neden kabul edilebilir olduğunu açıklayabilir, ancak ikincisinin neden kabul edilemez olduğunu açıklayamayacaktır. Alternatif bir yaklaşım olan bilişsel dilbilim sözdizimine (syntax) daha az, anlambilim (semantic) ve kavramlara daha fazla önem verir.
Bilişsel psikologlar gibi, nörobilimciler de sıklıkla kontrollü deneyler yaparlar, ancak nörobilimciler doğrudan beynin doğasıyla ilgilendiklerinden gözlemleri çok farklıdır. İnsan olmayan deneklerle, araştırmacılar elektrot yerleştirebilir ve tek bir nöronun ateşlenmesini kaydedebilirler. Bu tekniğin çok invaziv olacağı insanlarda, çeşitli zihinsel görevler yaparken beynin farklı bölgelerinde neler olduğunu gözlemlemek için manyetik ve pozitron tarama cihazlarını kullanmak yaygındır. Örneğin, beyin taramaları beynin zihinsel görüntüler ve kelime yorumuyla ilgili bölgelerini tanımlamıştır. Beynin işleyişine ilişkin ek deliller, beyinleri tanımlanabilir şekillerde hasar gören insanların performanslarını gözlemleyerek toplanır. Örneğin, beynin dile adanmış bir kısmındaki inme, cümleleri dile getirmekte yetersizliğe yol açabilir. Bilişsel psikoloji gibi, nörobilim de genellikle kuramsal olduğu kadar deneyseldir ve teori gelişimine, nöron gruplarının davranışlarının işlemlemesel modellerini geliştirerek yardımcı olur.
Bilişsel antropoloji, düşüncenin farklı kültürel ortamlarda nasıl işlediğini değerlendirmek için insan düşüncesinin incelenmesini genişletir. Zihin çalışmaları tabii ki İngilizce konuşanların nasıl düşündüğü ile sınırlı kalmamalı, aynı zamanda kültürler arasında düşünme biçimlerindeki olası farklılıkları da göz önünde bulundurmalıdır. Bilişsel bilim, zihinsel işlemlerin belirli fiziksel ve sosyal ortamlarda görüntülenmesi ihtiyacının giderek daha fazla farkına varmaktadır. Kültürel antropologlar için ana yöntem, bir kültürün üyeleriyle sosyal ve bilişsel sistemlerinin belirginleşmesi için yeterli süre yaşamayı ve etkileşim kurmayı gerektiren etnografidir. Bilişsel antropologlar, örneğin, renk kelimelerinin kültürler arası benzerlik ve farklılıklarını araştırmışlardır.
Geleneksel olarak, filozoflar sistematik deneysel gözlemler yapmıyor veya işlemlemesel modelleri oluşturmuyor olsalar da deneysel felsefedeki işlerde son zamanlarda bir artış olmuştur. Ancak felsefe bilişsel bilim için önemli olmaya devam etmektedir, zira zihinsel deneysel ve işlemlemesel yaklaşımın temelini oluşturan temel konularla ilgilenmektedir. Temsilleştirmenin ve işlemlemenin doğası gibi soyut soruların günlük psikoloji veya yapay zeka pratiğinde ele alınmasına gerek yoktur, ancak araştırmacılar yaptıklarını derinlemesine düşündüklerinde bu sorular kaçınılmaz olarak ortaya çıkarlar. Felsefe ayrıca zihin ve beden ilişkisi gibi genel sorular ve bilişsel bilimde bulunan açıklamaların doğası gibi metodolojik sorularla da ilgilenir. Buna ek olarak, felsefe, insanların nasıl düşünmesi gerektiği konusunda düzgüsel (normative) sorular ve nasıl yaptıkları hakkında açıklayıcı sorularla ilgilenir. Bilişsel bilim, insan düşüncesini anlamanın kuramsal amacının yanı sıra, onu geliştirmek istediğimiz şey üzerinde normatif bir düşünmeyi gerektiren pratik bir hedefe de sahip olabilir. Zihin felsefesinin belirgin bir yöntemi yoktur, ama diğer alanlardaki en iyi kuramsal çalışmalar deneysel sonuçları ile ortak bir endişeyi paylaşması gerekir.
En zayıf haliyle, bilişsel bilim sadece bahsedilen alanların toplamıdır: psikoloji, yapay zeka, dilbilim, nörobilim, antropoloji ve felsefe. Disiplinlerarası çalışma, zihnin doğasıyla ilgili kuramsal ve deneysel çıkarımlar arasında bir yakınsama olduğunda çok daha ilginç hale gelir. Örneğin, psikoloji ve yapay zeka, insanların deneylerde nasıl davrandıklarına ilişkin işlemlemesel modelleri aracılığıyla birleştirilebilir. İnsan düşüncesinin karmaşıklığını kavramanın en iyi yolu, başta psikolojik ve nörolojik deneyler ve işlemlemesel modelleri olmak üzere birden fazla yöntem kullanmaktır. Teorik olarak, en verimli yaklaşım temsil ve işlemleme açısından zihni anlamak olmuştur.
3. Temsil ve İşlemleme
Bilişsel bilimin merkezi hipotezi, düşünmenin zihindeki temsili yapılar ve bu yapılar üzerinde çalışan işlemlemesel yöntemleri ile en iyi şekilde anlaşılabileceğidir. Düşünmeyi oluşturan temsillerin ve işlemlemelerin doğası hakkında çok fazla anlaşmazlık olsa da merkezi hipotez, yapay sinir ağlarını kullanarak düşünmeyi modelleyen bağlantıcı teoriler de dahil olmak üzere bilişsel bilimdeki mevcut düşünce aralığını kapsayacak kadar geneldir.
Bilişsel bilimdeki çoğu çalışma, zihnin bilgisayar veri yapılarına benzer zihinsel temsillere ve işlemlemesel algoritmalarına benzer işlemlemesel yöntemlerine sahip olduğunu varsayar. Bilişsel kuramcılar zihnin mantıklı önermeler, kurallar, kavramlar, imgeler ve benzetmeler gibi zihinsel temsiller içerdiğini ve çıkarsama (deduction), tarama, eşleştirme, döndürme ve hatırlama gibi zihinsel yöntemleri kullandığını öne sürmüşlerdir. Bilişsel bilimdeki baskın zihin-bilgisayar analojisi, başka bir analog olan beynin kullanımıyla yeni bir dönemece girdi.
Bağlantıcılar, veri yapıları için ilham kaynağı olarak nöronları ve bağlantılarını kullanan temsil ve işlemleme ile algoritmalar için ilham kaynağı olarak nöron ateşleme ve yayma aktivasyonu hakkında yeni fikirler önermişlerdir. Bilişsel bilim daha sonra zihin, beyin ve bilgisayarlar arasında 3 yönlü karmaşık bir benzetme ile çalışır. Zihin, beyin ve işlemlemenin her biri, diğerleri hakkında yeni fikirler önermek için kullanılabilir. Farklı bilgisayar ve programlama yaklaşımları zihnin çalışabileceği farklı yollar önerdiğinden tek bir işlemlemesel zihin modeli yoktur. Bugün çoğumuzun kullandığı bilgisayarlar bir seferde bir komut veren seri işlemcilerdir ancak beyin ve son zamanlarda geliştirilen bazı bilgisayarlar aynı anda birçok işlem yapabilme yeteneğine sahip paralel işlemcilerdir.
Mevcut bilişsel bilimde ana eğilim nörobilimin; bilişsel, sosyal, gelişimsel ve klinik dahil olmak üzere birçok psikoloji alanıyla bütünleşmesidir. Bu bütünleşme, işlevsel manyetik rezonans görüntüleme, transkraniyal manyetik stimülasyon ve optogenetik gibi beyni incelemek için kullanılan yeni araçların büyük ölçüdeki artışından kaynaklanır ve kısmen deneyseldir. Büyük nöron popülasyonlarının genellikle kurallar ve kavramların bilişsel teorileriyle açıklanan görevleri nasıl gerçekleştirebileceğini anlamada katedilen ilerlemeler nedeniyle bütünleşme aynı zamanda kuramsaldır.
4. Kuramsal Yaklaşımlar
İşte zihnin nasıl çalıştığını açıklayan temsillerin ve işlemlemelerin doğası hakkındaki mevcut teorilerin şematik bir özeti.
4.1 Biçimsel mantık (Formal logic)
Biçimsel mantık, temsil ve işlemlemenin doğasına bakmak için bazı güçlü araçlar sağlar. Önerme ve yüklem hesabı (predicate calculus) birçok karmaşık bilgi türünü ifade etmeye yarar ve birçok çıkarsama modus ponens gibi çıkarsama kuralları ile mantıksal çıkarsama açısından anlaşılabilir. Mantıksal yaklaşım için açıklama şeması:
Açıklama hedefi:
· İnsanlar neden çıkarımlarda bulunurlar?
Açıklayıcı model:
· İnsanlar yüklem mantığındaki cümlelere benzer zihinsel temsillere sahiptir.
· İnsanların bu cümleler üzerinde çalışan tümdengelimci ve tümevarımsal yöntemleri vardır.
· Cümlelere uygulanan tümdengelim ve tümevarım yöntemleri çıkarımlar üretir.
Bununla birlikte, mantığın bilişsel bilim için gerekli temsil ve işlemleme ile ilgili temel fikirleri sağladığı kesin değildir çünkü insan düşüncesini açıklamak için daha verimli ve psikolojik olarak doğal işlemleme yöntemlerine ihtiyaç duyulabilir.
4.2 Kurallar
İnsan bilgisinin çoğu doğal olarak EĞER… ÖYLEYSE… biçiminde kurallar ile tanımlanır ve planlama gibi birçok düşünce kurala dayalı sistemler tarafından modellenebilir. Kullanılan açıklama şeması:
Açıklama hedefi:
· İnsanlar niçin belirli bir tür akıllı davranışa sahip?
Açıklayıcı model:
· İnsanların zihinsel kuralları vardır.
· İnsanlar bu kuralları olası çözümleri aramak için kullanma ve yeni kurallar oluşturma yöntemlerine sahiptir.
· Kuralları kullanma ve oluşturma yöntemleri davranışı doğurur.
Kurallara dayalı işlemlemesel modeller, kriptaritmetik (cryptarithmetic) problem çözmeden beceri edinmeye ve dil kullanımına kadar çok çeşitli psikolojik deneylerin ayrıntılı simülasyonlarını sağlamıştır. Kural tabanlı sistemler, öğrenmenin nasıl geliştirileceğini ve akıllı makine sistemlerinin nasıl geliştirileceğini önermek için de pratik öneme sahiptir.
4.3 Kavramlar
Kısmen konuşma ve yazı dilindeki kelimelere karşılık gelen kavramlar, önemli bir zihinsel temsil türüdür. Kavramların katı tanımlara sahip olduğu klasik görüşünden vazgeçmenin işlemlemesel ve psikolojik nedenleri vardır. Bunun yerine, kavramlar tipik özellikler kümesi olarak görülebilir. Kavram uygulaması, kavramlar ve dünya arasında yaklaşık bir eşleşme elde etme meselesidir. Şemalar ve diyaloglar kelimelere karşılık gelen kavramlardan daha karmaşıktır ancak yeni durumlarla eşleştirilebilen ve uygulanabilen özellik yığınlarından oluşmaları bakımından benzerdirler. Kavram tabanlı sistemlerde kullanılan açıklayıcı şema:
Açıklama hedefi:
• İnsanlar niçin belirli bir tür akıllı davranışa sahiptir?
Açıklayıcı model:
• İnsanların, tür ve parça hiyerarşilerini ve diğer ilişkileri kuran boşluklar aracılığıyla organize edilmiş bir dizi kavramları vardır.
• Kişilerin kavram uygulaması için etkinleştirme, eşleştirme ve devralmayı da içeren bir dizi yöntemi vardır.
• Kavramlara uygulanan yöntemler davranışı oluşturur.
• Kavramlar kurallara çevrilebilir ancak bilgileri kurallar kümelerinden farklı bir şekilde bir araya getirerek farklı işlemlemesel yöntemleri sağlar
4.4 Analojiler
Analojiler; problem çözme, karar verme, açıklama ve dilsel iletişim gibi çeşitli alanlardaki insan düşünmesinde önemli bir rol oynar. İşlemlemesel modeller, insanların hedef durumlara uygulamak için kaynak analogları nasıl alıp eşlenebildiğini simüle eder. Analojiler için açıklama şeması:
Açıklama hedefi:
- İnsanlar niçin belirli bir tür akıllı davranışa sahiptir?
Açıklayıcı model:
- İnsanlar vaka veya analog olarak kullanılabilecek durumların sözlü ve görsel temsillerine sahiptir.
- İnsanların bu analoglarda çalışan geri çağırma, haritalama ve uyarlama süreçleri vardır.
- Analogların temsillerine uygulanan analojik süreçler davranışı üretir.
Benzerlik, yapı ve amaç kısıtlamaları önceki deneyimlerin nasıl bulunabileceği ve yeni problemlere yardımcı olmak için nasıl kullanılacağı konusundaki zor sorunun üstesinden gelir. Tüm düşünme analojik değildir ve uygunsuz anolojiler kullanmak düşünmeyi engelleyebilir ancak analojiler eğitim ve tasarım gibi uygulamalarda çok etkili de olabilir.
4.5 İmgeler
Görsel ve diğer imge türleri insan düşünmesinde önemli bir rol oynar. Resimli temsiller, görsel ve uzamsal bilgileri uzun sözlü açıklamalardan çok daha kullanışlı bir biçimde ifade eder. Görsel temsiller için çok uygun olan işlemlemesel yöntemler arasında inceleme, bulma, yakınlaştırma, döndürme ve dönüştürme yer alır. Bu tür işlemler, resimsel temsillerin uygulandığı alanlarda planlar ve açıklamalar oluşturmak için çok yararlı olabilir. Görsel temsil için açıklayıcı şema:
Açıklama hedefi:
• İnsanlar niçin belirli bir tür akıllı davranışa sahiptir?
Açıklayıcı model:
• İnsanlar durumların görsel imgelerine sahiptir.
• İnsanların bu imgeler üzerinde çalışan tarama ve döndürme gibi işlemleri vardır.
• İmgeleri oluşturma ve değiştirme işlemleri akıllı davranışı üretir.
İmgeler öğrenmeye yardımcı olabilir ve dilin bazı mecazi yönlerinin kökleri imgelere dayanıyor olabilir. Psikolojik deneyler, tarama ve döndürme gibi görsel yöntemlerin imgeleri kullandığını ve nörofizyolojik sonuçların zihinsel imgelerle akıl yürütme ve algı arasında yakın bir fiziksel bağlantıyı doğruladığını göstermektedir. İmgeler sadece görsel değil, aynı zamanda işitme, dokunma, koku, tat, ağrı, denge, bulantı, dolgunluk ve duygu gibi diğer duyusal deneyimlerle de çalışabilir.
4.6 Bağlantıcılık (Connectionism)
Basit düğümlerden ve bağlantılardan oluşan bağlantıcı ağlar, paralel kısıt memnuniyetini (parallel constraint satisfaction) içeren psikolojik süreçleri anlamak için çok yararlıdır. Bu tür süreçler, görme, karar verme, seçimi açıklama ve dil anlamaya anlam verme özelliklerini içerir. Bağlantıcı modeller, öğrenmeyi Hebian öğrenme ve geri yayılımı içeren yöntemlerle simüle edebilir. Bağlantıcı yaklaşımın açıklayıcı şeması:
Açıklama hedefi:
• İnsanlar neden belirli bir akıllı davranışa sahiptir?
Açıklayıcı model:
• İnsanlar uyarıcı ve engelleyici bağlantılarla birbirine bağlı basit işlem birimlerini içeren temsillere sahiptir.
• İnsanlar, bağlantıları üzerinden birimler arasında aktivasyonu yayan işlemlere ve bağlantıları değiştirme işlemlerine sahiptir.
• Ünitelere yayılma aktivasyonu ve öğrenme uygulanması davranışı doğurur.
Çeşitli psikolojik deneylerin simülasyonları bağlantıcı modellerin psikolojik uygunluğunu göstermiştir ancak gerçek sinir ağlarına yönelik sadece çok kaba yaklaşımları vardır.
4.7 Kuramsal Nörobilim
Kuramsal nörobilim, insanların ve diğer hayvanların beyinlerinin yapı ve süreçlerinin matematiksel ve işlemlemesel teorilerini ve modellerini geliştirme girişimidir. Bağlantıcılıktan farkı, işlevsel olarak önemli beyin bölgelerine organize edilmiş çok sayıda gerçekçi nöronun davranışını modelleyerek biyolojik olarak daha doğru olmaya çalışmasıdır. Beynin işlemlemesel modelleri, hem iğnecikli olanlar (spike) hem kimyasal yollara sahip olanlar gibi daha gerçekçi nöronların kullanımı hem de hipokampus ve korteks gibi beynin farklı alanları arasındaki etkileşimlerin simülasyonu açısından biyolojik olarak daha zengin hale gelmiştir. Bu modeller mantık, kurallar, kavramlar, analojiler, imgeler ve bağlantılar açısından işlemlemesel açıklamalara kesinlikle bir alternatif değildir ancak onlarla birleştirilmeli ve zihinsel işlevin nöral düzeyde nasıl gerçekleştirilebileceğini göstermelidir. Kuramsal nörobilim için açıklayıcı şema:
Açıklama hedefi:
• Beyin, bilişsel görevler gibi işlevleri nasıl yerine getirir?
Açıklayıcı model:
• Beynin, popülasyonlara ve beyin bölgelerine sinaptik bağlantılarla düzenlenmiş nöronları vardır.
• Nöral popülasyonlar, duyusal girdiler ve diğer nöral popülasyonların iğnecikli paternleri yoluyla dönüştürülen diken paternlerine sahiptir.
• Nöral popülasyonların etkileşimleri bilişsel görevleri de içeren işlevleri yerine getirir.
Kuramsal nörobilim perspektifinden bakıldığında, zihinsel temsiller nöral aktivite kalıplarıdır ve çıkarım bu kalıpların dönüşümüdür.
4.8 Bayesçi
Bayesçi modelleri öğrenme, görme, motor kontrol, dil ve sosyal biliş gibi psikolojik olgulara uygulamalarla bilişsel bilimde öne çıkmaktadır. Robotikte de etkili uygulamalara sahiptir. Bayesçi yaklaşım bilişin olasılık teorisine, özellikle de Bayes teoremine göre yaklaşık olarak optimal olduğunu varsayar; bu, delil verilen bir hipotez olasılığının, hipotezin önceki olasılığının delilinin koşullu olasılığı ile çarpılmasıyla elde edilen sonucun delil olasılığına bölünmesine eşit olduğunu söyler. Bayesçi bilişin açıklayıcı şeması:
Açıklama hedefi:
• Zihin çıkarım gibi işlevleri nasıl yerine getirir?
Açıklayıcı model:
- Zihnin istatistiksel korelasyonlar ve koşullu olasılıklar için temsilleri vardır.
- Zihin, Bayes teoreminin uygulamaları gibi olasılık hesaplamaları yapabilme kapasitesine sahiptir.
- Olasılıksal hesaplamaların istatistiksel temsillere uygulanması çıkarım gibi zihinsel görevleri yerine getirir.
Bayesçi yöntemleri çok çeşitli olgulara etkileyici uygulamalara sahip olsa da, olasılık teorisine dayanan iyimserlik ve hesaplamalar hakkındaki varsayımlar nedeniyle psikolojik olasılıkları tartışmalıdır.
4.9 Derin Öğrenme
Yapay zeka, 1950’lerden beri bilişsel bilimin merkezi bir parçası olmuştur ve yapay zekadaki son çarpıcı gelişmeler oyun oynama, nesne tanıma ve çeviri gibi alanlarda büyük atılımlar üreten derin öğrenme yaklaşımından gelmiştir. Derin öğrenme, bağlantıcılık ve kuramsal nörobilimden gelen fikirler üzerine kurulur ancak daha hızlı bilgisayarlardan ve örneklerin büyük veri tabanlarından yararlanarak daha fazla katman ve geliştirilmiş algoritmaya sahip sinir ağlarını kullanır. Bir diğer önemli yenilik olan ve örneklerden öğrenmeyi pekiştirmeli öğrenme ile birleştirerek, 2016’daki dünyanın önde gelen Go oyuncusu olan Alpha Go bunun sonucudur. Derin öğrenmeden gelen fikirler nörobilime geri yayılıyor ve bilişsel psikoloji araştırmalarını etkilemeye başlıyor. Derin öğrenmenin açıklayıcı şeması:
Açıklama hedefi:
• Beyin, bilişsel görevler gibi işlevleri nasıl yerine getirir?
Açıklayıcı model:
- Beynin 6–20 katman halinde düzenlenmiş çok sayıda nöronu vardır.
- Beynin, örneklerden öğrenme ve başarı temelli pekiştirmeli öğrenme eylemleri için güçlü mekanizmaları vardır.
- Katmanlı sinir ağlarına öğrenme mekanizmaları uygulamak onları insan ve hatta bazen süper insan performansına sahip kılar.
Derin öğrenme bazı yapay zeka sistemlerinde çarpıcı gelişmeler sağlamasına rağmen insan düşüncesinin imgelem, duygu ve benzetmeyi içeren yönlerine nasıl uygulanabileceği açık değildir.
5. Felsefi İlişki
Bazı felsefe yaklaşımları, özellikle natüralist zihin felsefesi, bilişsel bilimin bir parçasıdır. Fakat bilişsel bilimin disiplinler arası özelliği, felsefe ile çeşitli şekillerde ilgilidir. Birincisi, bilişsel bilim araştırmalarının psikolojik, işlemlemesel ve diğer sonuçlarının epistemoloji, metafizik ve etikteki geleneksel felsefi sorunlara önemli potansiyel uygulamaları vardır. İkincisi, bilişsel bilim, özellikle düşüncenin temsili ve işlemlemesel olduğuna dair merkezi varsayımla ilgili olarak felsefi eleştirinin bir nesnesi olarak hizmet edebilir. Üçüncü ve daha yapıcı olan, bilişsel bilim, bilim felsefesinde bir araştırma nesnesi olarak ele alınabilir ve atılımın metodolojisi ve varsayımları üzerine düşünceler yaratabilir.
5.1 Felsefi Uygulamalar
Günümüzde pek çok felsefi araştırma natüralisttir, felsefi araştırmaları psikoloji gibi alanlarda ampirik çalışmalarla sürekli olarak ele almaktadır. Natüralist bir bakış açısından, zihin felsefesi bilişsel bilimdeki teorik ve deneysel çalışma ile yakından ilişkilidir. Aklın doğası hakkındaki metafizik sonuçlara, a priori spekülasyonlar ile değil psikoloji, nörobilim ve bilgisayar bilimi gibi alanlardaki bilimsel gelişmeler hakkında bilinçli düşünülerek varılmalıdır. Benzer şekilde epistemoloji bağımsız bir kavramsal egzersiz değildir ancak zihinsel yapılara ve öğrenme yöntemlerine ilişkin bilimsel bulgulara dayanır ve bunlardan yararlanır. Etik, doğru ve yanlış ile ilgili tartışmaların doğası gibi etik sorunlara dayanmak için ahlaki düşünme psikolojisini daha iyi anlayarak fayda sağlayabilir. İşte bilişsel bilimde süregiden gelişmelerin son derece alakalı olduğu bazı felsefi problemler:
- Doğallık (Innateness). Bilgi ne ölçüde doğuştan gelen veya deneyimle elde edilen bir bilgidir? İnsan davranışı temel olarak çevresel olarak mı yoksa genetik olarak mı şekillenmektedir?
- Düşünce dili. İnsan beyni dile benzer bir kodla mı yoksa daha genel bir bağlantıcı mimariyle mi çalışır? Kural ve kavramları kullanan sembolik bilişsel modeller ile sinir ağlarını kullanan alt-sembolik modeller arasındaki ilişki nedir?
- Zihinsel imgeler. İnsan zihni görsel ve diğer çeşit imgelerle mi düşünür, yoksa sadece dil benzeri temsillerle mi?
- Halk Psikolojisi. Bir insanın diğer insanları günlük olarak anlaması bir zihin kuramına sahip olmaktan mı, yoksa sadece onları simüle edebilmekten mi ibarettir?
- Anlam. Zihinsel temsiller nasıl anlam veya zihinsel içerik kazanır? Bir temsilin anlamı, diğer temsillerle olan ilişkisine, dünyayla olan ilişkisine ve bir düşünür topluluğuyla olan ilişkisine ne ölçüde bağlıdır?
- Zihin-beyin özdeşliği(mind-brain identity). Zihinsel durumlar beyin durumları mıdır? Veya diğer maddi durumlar tarafından çoğaltılabilir mi? Psikoloji ve nörobilim arasındaki ilişki nedir? Materyalizm doğru mu?
- Özgür irade. İnsan eylemi özgür mü yoksa sadece beyin olaylarından mı kaynaklanıyor?
- Ahlak psikolojisi(moral psychology). Zihinler / beyinler nasıl etik yargılarda bulunur?
- Yaşamın anlamı. Beyin değer ve anlam bulurken zihin nasıl doğal olarak çözümleme yapar?
- Duygular. Duygular nedir ve düşünmede ne rol oynarlar?
- Zihinsel bozukluklar(mental disorders). Zihinsel bozukluklar nelerdir ve psikolojik ve sinirsel süreçler onların açıklamaları ve tedavileri ile nasıl ilişkilidir?
- Algı ve gerçeklik. Zihinler / beyinler dış dünyanın temsillerini nasıl oluşturur ve değerlendirir?
- Sosyal Bilimler (social science). Zihin operasyonlarının açıklamaları, grupların ve toplumların işleyişlerinin açıklamalarıyla nasıl etkileşir?
Bilişsel bilime yönelik mevcut yaklaşımların varsayımlarının incelenmesinden de ek felsefi sorunlar ortaya çıkar.
5.2 Bilişsel Bilimin Eleştirisi
İnsan aklının temsil ve işlemleme yoluyla çalıştığı iddiası ampirik bir varsayımdır ve yanlış olabilir. Bilişsel bilime yönelik işlemlemesel-temsili yaklaşım insanın problem çözme, öğrenme ve dil kullanımının birçok yönünü açıklamakta başarılı olsa da bazı felsefi eleştirmenler bu yaklaşımın temelde yanlış olduğunu iddia etmiştir. Bilişsel bilimin eleştirmenleri aşağıdaki gibi itirazları sunmuşlardır:
1. Duygu itirazı: Bilişsel bilim, duyguların insan düşüncesindeki önemli rolünü ihmal eder.
2. Bilinç itirazı: Bilişsel bilim, insan düşünmesindeki bilincin önemini göz ardı eder.
3. Dünya itirazı: Bilişsel bilim, yerleştirilmiş ve dünyaya yayılmış insan düşüncesindeki fiziksel ortamların önemli rolünü göz ardı eder.
4. Cisim itirazı: Bilişsel bilim, cisimselliğin (embodiment) insan düşüncesi ve eylemine katkısını ihmal eder.
5. Dinamik sistemler itirazı: Zihin, bir işlemlemesel sistem değil dinamik bir sistemdir
6. Sosyal itiraz: İnsan düşünmesinin doğası gereği bilişsel bilimin göz ardı ettiği şekillerde sosyaldir.
7. Matematik itirazı: Matematiksel sonuçlar, insan düşünmesinin standart anlamda işlemlemesel olamayacağını göstermektedir bu yüzden beyin farklı bir şekilde, belki de kuantum bilgisayarı olarak çalışmalıdır.
İlk beş itiraz, duyguları, bilinci, eylemi ve cisimselliğin sinirsel mekanizmalar açısından açıklayan ilerlemelerle giderek daha fazla ele alınmaktadır. Sosyal itiraz, etkileşen ajanların işlemlemesel modellerinin geliştirilmesi ile karşılanmaktadır. Matematik itirazı, Gödel teoreminin yanlış anlaşılmasına ve kuantum teorisinin nöral süreçlerle olan ilişkisinin abartılmasına dayanmaktadır.
5.3 Bilişsel Bilim Felsefesi
Bilişsel bilim, bilim felsefecileri tarafından araştırılmaya değer birçok ilginç metodolojik soru ortaya çıkarır. Temsilin doğası nedir? Bilişsel kuramların geliştirilmesinde işlemlemesel modeller nasıl bir rol oynar? Sembolik işleme, sinir ağları ve dinamik sistemleri içeren zihnin görünüşte rakip açıklamaları arasındaki ilişki nedir? Psikoloji, dilbilim ve nörobilim gibi bilişsel bilimin çeşitli alanları arasındaki ilişki nedir? Psikolojik olgular nörobilim yoluyla indirgemeci açıklamalara tabi midir? Açıklama seviyeleri en iyi şekilde ontolojik düzeyler (moleküler, nöral, psikolojik, sosyal) veya metodolojik düzeyler (işlemlemesel, algoritmik, fiziksel) açısından mı karakterize edilir?
Nöral açıklamaların bilişsel, sosyal, gelişimsel ve klinik psikolojideki artan önemi, açıklama ve indirgeme ile ilgili önemli felsefi soruları gündeme getirmektedir. Psikolojik açıklamaların nörolojik olanlardan tamamen bağımsız olduğu anti-indirgemecilik giderek daha akla aykırı hale geliyor, ancak psikolojinin nörobilim ve moleküler biyolojiye ne ölçüde indirgenebileceği tartışmalı olmaya devam ediyor. İndirgemenin doğası ile ilgili soruların cevaplanmasında önemli olan açıklamanın doğası ile ilgili soruların yanıtlarıdır. Genel olarak psikoloji, nörobilim ve biyolojideki açıklamalar, makul değişiklikler üretmek için etkileşime giren bağlantılı parçaların kombinasyonları olan mekanizmaların açıklamaları olarak makul bir şekilde görülmektedir. Psikolojik açıklamalarda, parçalar yeni temsiller üretmek için işlemlemesel prosedürleriyle etkileşime giren zihinsel temsillerdir. Nörobilimsel açıklamalarda, parçalar, eylemlere yol açan yeni sinirsel aktivite üretmek için elektrokimyasal süreçlerle etkileşime giren sinir popülasyonlarıdır. Kuramsal nörobilimdeki ilerleme devam ederse, kavramlar gibi zihinsel temsillerin nöral popülasyonlardaki aktivitelerden nasıl oluştuğunu ve kavramlar arasında aktivasyonu yaymak gibi işlemlemesel prosedürlerinin nöral süreçler tarafından nasıl gerçekleştirildiğini göstererek psikolojik-nörolojik açıklamaları bağlamak mümkün hale gelebilmelidir.
Bilişsel psikolojinin nörobilimle artan birleşimi, zihinsel süreçlerin nöral, temsili ve işlemlemesel olduğu zihin-beyin özdeşliği teorisi için deli sağlar. Diğer filozoflar, zihinlerin biyolojik sistemlerde somutlaştığı ve dünyaya yayıldığı gerekçesiyle bu tür bir özdeşlik konusunda ihtilaf halindedir. Ancak, cisimsel ile ilgili ılımlı iddialar özdeşlik teorisi ile tutarlıdır, zira beyin temsilleri zihinlerin dünyayla başa çıkabilmesini sağlayan çeşitli yöntemlerde (örn. görsel ve motor) çalışır. Zihin-beyin özdeşliğine bir diğer materyalist alternatif, zihnin açıklamalarının moleküler ve sosyal mekanizmaların yanı sıra nöral ve temsili mekanizmaları da kullandığının farkına varmalarından gelmektedir.
Kaynakça
· Anderson, J. R., 2007. How Can the Mind Occur in the Physical Universe?, Oxford: Oxford University Press.
· — –, 2010. Cognitive Psychology and its Implications , 7th edn., New York: Worth.
· Bechtel, W., 2008. Mental Mechanisms: Philosophical Perspectives on Cognitive Neurosciences, New York: Routledge.
· Bechtel, W., & Graham, G. (eds.), 1998. A Companion to Cognitive Science, Malden, MA: Blackwell.
· Bechtel, W., Mandik, P., Mundale, J., & Stufflebeam, R. S. (eds.), 2001. Philosophy and the Neurosciences: A Reader, Malden, MA: Blackwell.
· Bermúdez, J. L., 2014. Cognitive Science: An Introduction to the Science of the Mind, 2nd edition, Cambridge: Cambridge University Press.
· Blouw, P., Solodkin, E., Thagard, P., & Eliasmith, C., 2016. “Concepts as Semantic Pointers: A Framework and Computational Model,” Cognitive Science, 40: 1128–1162.
· Boden, M. A., 2006. Mind as Machine: A History of Cognitive Science , Oxford: Clarendon.
· Chemero, A., 2009, Radical Embodied Cognitive Science, Cambridge, MA: MIT Press.
· Churchland, P. M., 2007. Neurophilosophy at Work, Cambridge: Cambridge University Press.
· Churchland, P. S., 2002. Brain-wise: Studies in Neurophilosophy, Cambridge, MA: MIT Press.
· Clark, A., 2001. Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive science, New York: Oxford University Press.
· — –, 2008. Supersizing the Mind: Embodiment, Action, and Cognitive Extension, New York: Oxford University Press.
· Craver, C. F., 2007. Explaining the Brain, Oxford: Oxford University Press.
· Dayan, P., & Abbott, L. F., 2001. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems, Cambridge, MA: MIT Press.
· Dehaene, S., 2014. Consciousness and the Brain: Deciphering How the Brain Codes Our Thoughts, New York: Viking.
· Dreyfus, H. L., 1992. What Computers Still Can’t Do, (3rd ed.). Cambridge, MA: MIT Press.
· Eliasmith, C., 2013. How to Build a Brain: A Neural Architecture for Biological Cognition, Oxford: Oxford University Press.
· Eliasmith, C., & Anderson, C. H., 2003. Neural Engineering: Computation, Representation and Dynamics in Neurobiological Systems, Cambridge, MA: MIT Press.
· Forbus, K. D., Ferguson, R. W., Lovett, A., & Gentner, D., 2017. “Extending SME to Handle Larger-Scale Cognitive modeling,”. Cognitive Science, 41(5): 1152–1201.
· Friedenberg, J. D., & Silverman, G., 2011. Cognitive Science: An Introduction to the Study of Mind, 2nd edition, Thousand Oaks, CA: Sage.
· Gibbs, R. W., 2005, Embodiment and Cognitive Science, Cambridge: Cambridge University Press.
· Goldman, A., 1993. Philosophical Applications of Cognitive Science, Boulder: Westview Press.
· Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A., 2016. Deep Learning, Cambridge, MA: MIT Press.
· Griffiths, T. L., Kemp, C., & Tenenbaum, J. B., 2008. “Bayesian Models of Cognition,” in R. Sun (ed.), The Cambridge Handbook of Computational Psychology, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 59–100.
· Hofstadter, D., & Sander, E., 2013. Surfaces and Essences: Analogy as the Fuel and Fire of Thinking, New York: Basic Books.
· Holyoak, K. J., & Morrison, R. G. (eds.), 2012. The Oxford Handbook of Thinking and Reasoning, New York: Oxford University Press.
· Knobe, J., & Nichols, S. (eds.), 2008. Experimental Philosophy, Oxford: Oxford University Press.
· Kosslyn, S. M., Thompson, W. L., & Ganis, G., 2016. The Case for Mental Imagery, New York: Oxford University Press.
· Laird, J. E., LeBiere, C., & Rosenbloom, P. S., 2017. “A Standard Model of the Mind: Toward a Common Computational Framework across Artificial Intelligence, Cognitive Science, Neuroscience, and Robotics,” AI Magazine, 38(4): 13–26.
· Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, Y., 2015. “Deep Learning,” Nature, 521(7553): 436–444.
· Margolis, E. & Laurence, S. (eds.), 2015. The Conceptual Mind: New Directions in the Study of Concepts, Cambridge, MA: MIT Press.
· McCauley, R. N., 2007. “Reduction: Models of Cross-scientific Relations and their Implications for the Psychology-neuroscience Interface,” in P. Thagard (ed.), Philosophy of Psychology and Cognitive Science, Amsterdam: Elsevier, pp. 105–158.
· Milkowski, M., 2013. Explaining the Computational Mind, Cambridge, MA: MIT Press.
· Murphy, D., 2006. Psychiatry in the Scientific Image, Cambridge, MA: MIT Press.
· Nadel, L. (ed.), 2003. Encyclopedia of Cognitive Science, London:Nature Publishing Group.
· Nisbett, R., 2003. The Geography of Thought: How Asians and Westerners Think Differently … and Why, New York: Free Press.
· O’Reilly, R. C., Munakata, Y., Frank, M. J., Hazy, T. E., & Contributors, 2012. Computational Cognitive Neuroscience, Wiki Book, URL = http://ccnbook.colorado.edu.
· Pearl, J., & Mackenzie, D., 2018. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect, New York: Basic Books.
· Pessoa, L., 2013. The Cognitive-Emotional Brain: From Interactions to Integration, Cambridge, MA: MIT Press.
· Piantadosi, S. T., Tenenbaum, J. B., & Goodman, N. D., 2015. “The Logical Primitives of Thought: Empirical Foundations for Compositional Cognitive Models,”. Psychological Review, 123(4), 392–424.
· Polk, T. A., & Seifert, C. M. (eds.), 2002. Cognitive Modeling, Cambridge, MA: MIT Press.
· Rogers, T. T., & McClelland, J. L., 2004. Semantic Cognition: A Parallel Distributed Processing Approach, Cambridge, MA: MIT Press.
· Russell, S., & Norvig, P., 2009. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
· Smith, E. E.., & Kosslyn, S. M., 2007. Cognitive Psychology: Mind and Brain, Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
· Sobel, C. P., 2001. The Cognitive Sciences: An Interdisciplinary Approach, Mountain View, CA: Mayfield.
· Sun, R. (ed.), 2008. The Cambridge Handbook of Computational Psychology, Cambridge: Cambridge University Press.
· — — (ed.), 2012. Grounding Social Sciences in Cognitive Sciences, Cambridge, MA: MIT Press.
· Thagard, P., 2005. Mind: Introduction to Cognitive Science, second edition, Cambridge, MA: MIT Press.
· — — (ed.), 2007. Philosophy of Psychology and Cognitive Science, Amsterdam: Elsevier.
· — –, 2009. “Why cognitive science needs philosophy and vice versa, ” Topics in Cognitive Science, 1: 237–254.
· — –, 2010. The Brain and the Meaning of Life, Princeton: Princeton University Press.
· — –, 2012. The Cognitive Science of Science: Explanation, Discovery, and Conceptual Change, Cambridge, MA: MIT Press.
· — –, forthcoming. Brain-Mind: From Neurons to Consciousness and Creativity, Oxford: Oxford University Press.
· Thompson, E., 2007. Mind in Life: Biology, Phenomenology, and the Science of Mind, Cambridge, MA: Harvard University Press.
· Von Eckardt, B., 1993. What is Cognitive Science?, Cambridge, MA: MIT Press.
· Wilson, R. A., & Keil, F. C. (eds.), 1999. The MIT Encyclopedia of the Cognitive Sciences, Cambridge, MA: MIT Press.
