Connectionism, ein Modell neuronaler Funktionen

Die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen, ist eine der größten Herausforderungen der Psychologie. Daher gibt es verschiedene Ansätze und Perspektiven. In der Tat gab es nach dem Aufkommen der kognitiven Psychologie und der Turing-Maschine eine Revolution auf diesem Gebiet. Von diesem Moment an wurde das Gehirn als Informationsprozessor betrachtet.

Die erste Theorie, die entwickelt wurde, um die Funktionsweise des Gehirns zu erklären, war die Rechenmetapher, aber bald begann Misserfolge. In Anbetracht dieser Situation haben kognitive Psychologen mit der Absicht, nach neuen Erklärungen zu suchen, eine Theorie entwickelt, die als Verbindungismus bekannt ist.

Bevor Sie jedoch erklären, was Verbindungismus ist, ist es wichtig, die kognitive Psychologie des Gehirns zu verstehen. Auf diese Weise werden wir die Auswirkungen und Fehler der Rechenmetapher verstehen. Aus diesem Grund werden wir im folgenden Abschnitt die wichtigsten Aspekte dieses Zweiges der Psychologie besprechen.

Kognitive Psychologie und die rechnerische Metapher

Die kognitive Psychologie versteht das menschliche Gehirn als Informationsprozessor. Dies bedeutet, dass es sich um ein System handelt, das in der Lage ist, Daten aus seiner Umgebung zu codieren, zu modifizieren und neue Informationen daraus zu extrahieren. Darüber hinaus werden diese neuen Daten in einem Kontinuum von übernommen Eingänge und Ausgänge.

Die Rechenmetapher erklärt, dass das Gehirn wie ein Computer ist. Durch eine Reihe von programmierten Algorithmen wird der Eingänge von Informationen in einer Reihe von Ausgänge. Das mag auf den ersten Blick sinnvoll erscheinen, da wir einige Verhaltensweisen untersuchen können, die sich an dieses Modell anpassen. Wenn wir nun ein wenig mehr erkunden, fangen wir an, Fehler in dieser Perspektive zu erkennen.

Die wichtigsten Fehler sind die Geschwindigkeit, mit der wir Informationen verarbeiten, die Flexibilität, mit der wir handeln, und die Ungenauigkeit unserer Antworten. Wenn unser Gehirn programmierte Algorithmen hätte, hätten wir andere Arten von Reaktionen: langsamer aufgrund aller durchzuführenden Verarbeitungsschritte, starrer und viel genauer als sie sind. Kurz gesagt, wir wären wie Computer und Auf den ersten Blick stellen wir fest, dass dies nicht der Fall ist.

Obwohl wir versuchen können, diese Theorie an die neuen Beweise anzupassen und die Steifigkeit der von anderen programmierten Algorithmen flexibler und lernfähiger zu ändern, würden wir dennoch Fehler in der Rechenmetapher identifizieren. Und hier kommt es Connectionism, ein Strom, der einfacher als der vorhergehende ist und der die Verarbeitung von Gehirninformationen zufriedenstellender erklärt.

Was ist Konnektionismus??

Der Verbindungismus hinterlässt Rechenalgorithmen und erklärt dies Die Informationen werden durch Ausbreitungsmuster der Aktivierung verarbeitet. Aber was sind diese Muster? In einer einfacheren Sprache bedeutet dies, dass, wenn eine Informationseingabe in Ihr Gehirn eingeht, die Neuronen beginnen, ein bestimmtes Muster zu bilden, das eine bestimmte Ausgabe erzeugt. Dadurch werden Netzwerke zwischen Neuronen gebildet, die Informationen schnell und ohne vorprogrammierte Algorithmen verarbeiten.

Um dies zu verstehen, nehmen wir ein einfaches Beispiel. Stellen Sie sich vor, dass eine Person Ihnen sagt, was ein Hund ist. Wenn das Wort automatisch an Ihr Ohr kommt aktiviert in Ihrem Gehirn die mit ihm verbundenen Neuronen. Die Aktivierung dieser Gruppe von Zellen wird sich auf andere ausbreiten, mit denen sie verbunden ist, beispielsweise auf Wörter, die sich auf Wörter beziehen Säugetier, bellen o Haare. Dadurch wird ein Muster aktiviert, in dem diese Merkmale enthalten sind. Dies führt dazu, dass ein Hund als Säugetier mit bellenen Haaren definiert wird..

Eigenschaften von Verbindungssystemen

Nach dieser Perspektive müssen diese Systeme bestimmte Bedingungen erfüllen, damit diese Systeme funktionieren, während sich das menschliche Gehirn zu verhalten scheint. Die grundlegenden Eigenschaften, die beachtet werden müssen, sind folgende:

• Weitergabe der Aktivierung. Dies bedeutet, dass Neuronen, wenn sie aktiviert sind, diejenigen beeinflussen, mit denen sie verbunden sind. Dies kann geschehen, indem die Aktivierung erleichtert oder verhindert wird. Im vorherigen Beispiel sind die Neuronen von Hund erleichtern die von Säugetier, aber sie hemmen die von Reptil.
• Neuronales Lernen. Lernen und Erleben beeinflussen die Verbindungen zwischen Neuronen. Wenn wir also viele Hunde sehen, die Haare haben, werden die Verbindungen zwischen den Neuronen, die sich auf beide Konzepte beziehen, gestärkt. Dies wäre die Art und Weise, in der die neuronalen Netzwerke, die uns bei der Verarbeitung unterstützen, vorhanden sind.
• Parallele Verarbeitung. Offensichtlich ist dies kein serieller Prozess, Neuronen werden nicht nacheinander aktiviert. Die Aktivierung wird parallel zwischen allen Neuronen propagiert. Es ist nicht notwendig, ein Aktivierungsmuster nach dem anderen zu verarbeiten, Sie können mehrere gleichzeitig geben. Dadurch können wir eine große Datenmenge gleichzeitig interpretieren, obwohl unsere Kapazität begrenzt ist.
• Neuronale Netze. Das System wäre ein großes Netzwerk von Neuronen, die durch Mechanismen der Hemmung und Aktivierung zusammengruppiert sind. Innerhalb dieser Netzwerke würde sich auch das finden Eingänge von Informationen und Ausgänge Verhaltens Diese Gruppierungen würden die strukturierten Informationen darstellen, die das Gehirn besitzt, und Aktivierungsmuster wären die Art und Weise, in der die Verarbeitung dieser Informationen stattfindet..

Schlussfolgerungen

Diese Art der Interpretation neuronaler Funktionen erscheint nicht nur sehr interessant, sondern auch Die Studien um ihn herum scheinen fruchtbar zu sein. Heutzutage wurden Computersimulationen von Verbindungssystemen auf Speicher und Sprache entwickelt, die dem menschlichen Verhalten sehr ähnlich sind. Wir können jedoch immer noch nicht sagen, dass dies die genaue Funktionsweise des Gehirns ist.

Darüber hinaus hat dieses Modell nicht nur dazu beigetragen, das Studium der Psychologie in all seinen Bereichen zu unterstützen. Auch Wir finden mehrere Anwendungen dieser Verbindungisten-Systeme in der Datenverarbeitung. Vor allem war die Theorie ein Durchbruch bei Studien über künstliche Intelligenz.

Zum Schluss ist es wichtig, das zu verstehen Die Komplexität des Konnektionismus ist viel größer als die in diesem Artikel dargestellte. Hier finden wir eine vereinfachte Version dessen, was wirklich ist und nur als Annäherung nützlich ist. Wenn Ihre Neugier geweckt wurde, zögern Sie nicht, diese Theorie und ihre Auswirkungen weiter zu erforschen.

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