poznanie, informacje, reprezentacja. Wąskie i szerokie ujęcia poznania Dr hab. Marcin Miłkowski, prof. IFiS PAN

W poszukiwaniu właściwego ujęcia reprezentacji Teoria informacji opisuje informacje przede wszystkim w kategoriach strukturalnych lub statystycznych. „Informacja semantyczna” to informacja, która się do czegoś odnosi i są prawdziwe (większość teoretyków uznaje, że nie mogą być fałszywe). Reprezentacje poznawcze różnią się od informacji: Mają warunki spełniania (mogą być trafne lub nie, prawdziwe lub fałszywe, mogą być zrealizowane lub nie). Są reprezentacjami wykorzystywanymi przez pewien system poznawczy.

Informacja selektywna Informacja selektywna (Shannona): miara nieprzewidywalności informacji strukturalnej (przesyłanej w kanale między nadawcą a odbiorcą) Jej jednostką też są bity, ale nie te same, o których mówi się standardowo w informatyce (np. przy podawaniu pojemności dysku).

Przykład: kod Morse’a Symbole: kreski i kropki (krótsze i dłuższe dźwięki) Informację mierzymy jako stopień zaskoczenia odbiorcy pewnego rodzaju ciągiem kresek i kropek, generowanym przez nadawcę. Niektóre kombinacje kropek i kresek są niepoprawne, więc ich prawdopodobieństwo jest bardzo niskie → więcej informacji!

Model komunikacji Shannona MODEL PROCESU KOMUNIKACJI ODBIORCA NADAWCA (źródło) DEKODOWANIE KANAŁ KODOWANIE SZUM sprzężenie zwrotne NADAWANIE KOMUNIKAT ODBIÓR

Uwaga: jak stosować miarę Shannona Weźmy dowód matematyczny. On ma prawdopodobieństwo 1. Wydawałoby się zatem, że żaden dowód nie niesie żadnej informacji w sensie Shannona. Ale tylko wtedy, kiedy odbiorca (którym może być maszyna!) zna tekst tego dowodu i wie, że dany tekst jest dowodem. Ilość informacji zależy od stopnia zaskoczenia odbiorcy. Nie jest absolutna!!!

Metafora przewodu Ujęcie Shannona miało służyć do opisu komunikacji z punktu widzenia inżyniera, a nie teoretyka komunikacji czy lingwisty. Wielu teoretyków odrzuca koncepcję, że rozumienie np. zdań w języku polskim polega na dekodowaniu znaczeń zakodowanych drogą fonetyczną. Komunikacja może polegać raczej na koordynacji działania i współdziałaniu, a nie (tylko?) na dekodowaniu…

Prawdziwość Ale pojęcia prawdziwości nie da się sprowadzić do pojęcia zaskoczenia czy samej struktury. Aby mówić o prawdziwości (zdań) lub weredyczności (np. postrzeżeń), trzeba coś jeszcze dodać… Zdanie p jest prawdziwe zawsze i tylko wtedy, gdy jest tak, jak p głosi. Klasyczna korespondencyjna teoria prawdy (przypuszczalnie Arystoteles, Alfred Tarski): Zdanie p jest prawdziwe zawsze i tylko wtedy, gdy p odpowiada rzeczywistości.

Definicja prawdy tarskiego W 1933 roku Alfred Tarski zdefiniował pojęcie prawdy dla języków sformalizowanych. Założenie: Prawda nie może być przypisywana zdaniom w tym samym języku, których prawdziwość się głosi. Uzasadnienie: Twierdzenie o niedefiniowalności prawdy. Nieformalnie: paradoks kłamcy – Kreteńczyk powiada, że wszyscy Kreteńczycy kłamią. Jeśli mówi prawdę, to kłamie (tak jak wszyscy Kreteńczycy), a więc mówi nieprawdę; czyli sprzeczność. Jeśli mówi nieprawdę, to kłamie (jak wszyscy Kreteńczycy), a więc nie jest prawdą, że mówi nieprawdę, a więc nie kłamie. A zatem kłamie i nie kłamie zarazem.

Definicja prawdy tarskiego (w przybliżeniu!) Idea konstrukcji: Mamy język przedmiotowy, którego formuły są spełnione w pewnej dziedzinie rzeczywistości (modelu). Mamy metajęzyk, który mówi o języku przedmiotowym. W metajęzyku ML możemy powiedzieć, że zdanie p języka L jest prawdziwe zawsze i tylko wtedy, gdy p jest spełnione w modelu M. Konsekwencja: Nie można sformułować paradoksu kłamcy. Prawda jest definiowalna w metajęzyku, który może precyzyjnie opisać język przedmiotowy. Wg Tarskiego nie da się tego przeprowadzić dla języka naturalnego. Definicja prawdy nie podaje kryterium prawdy. Kluczowe jest pojęcie spełniania.

W poszukiwaniu informacji semantycznej Informacja semantyczna ma mieć własność prawdziwości ale niekoniecznie fałszywości: w ujęciu Dretskego i Luciana Floridiego informacja nie może być fałszywa Wiele konkurencyjnych koncepcji…

Informacja probabilistyczna Informacja probabilistyczna (Dretskego): Sygnał r niesie informację, że F(s) ztw P(F(s)|r ∧ k) = 1 gdzie k to zmienna uwzględniająca uprzednią wiedzę odbiorcy Tu mamy informację opartą na prawach przyrody, które są pewne w 100%. Prawa przyrody i podobne prawidłowości są informacyjne.

Donald MacKay Donald M. MacKay (1922-1987), teoretyk informacji i neurolog, związany z brytyjskim klubem Ratio (Ashby, Barlow, Turing, McCulloch…).

Koncepcja informacji semantycznej MacKaya Informacja jest semantyczna, kiedy ma selekcyjną funkcję względem zespołu stanów organizmu, które stanowią macierz prawdopobieństw warunkowych działania. Potocznie: znaczyć to modyfikować gotowość do działania, a nie wywoływać reakcję.

Sama informacja to nie wszystko! Reprezentacje umysłowe muszą być: umysłowe, związane z działaniem podmiotu, mieć własności semantyczne (prawdziwość i fałszywość), mieć treść… Można wskazać kilka niezbędnych charakterystyk…

CZYM są reprezentacje poznawcze? W stronę mechanizmów Systemy poznawcze reprezentują, jeśli są wyposażone w mechanizmy reprezentacyjne: złożone struktury funkcjonalne, zawierające zorganizowane, oddziałujące składniki, których interakcja przyczynia się do realizacji funkcji (czynności) całości.

Mechanizmy reprezentacyjne Mechanizmy reprezentacyjne mają przynajmniej następujące funkcje: posiadanie nośników informacji modyfikujących zdolność systemu do działania; odnoszenie się do (ewentualnego) desygnatu; wskazywanie cech desygnatu; posiadanie warunków spełniania opartych na tych cechach; ocenianie wartości epistemicznej informacji o desygnacie.

Mechanizmy reprezentacyjne Mechanizmy oceniania służą do ewentualnej korekty i świadczą o tym, że warunki spełniania mają rolę przyczynową w systemie poznawczym. Te zdolności mechanizmów reprezentacyjnych zapewniają, że pojawiają się ich dwie podstawowe własności: nieprzezroczystość odniesienia; zdolność do wykrywania błędu przez system poznawczy.

Nieprzezroczystość odniesienia Zenek wie, że Cyceron był świetnym retorem. Zdanie „Cyceron był świetnym retorem” jest prawdziwe zawsze i tylko wtedy, kiedy prawdziwe jest zdanie „Marek Tulliusz był świetnym retorem”. Bo „Cyceron” i „Marek Tulliusz” to ta sama osoba. Ale Zenek tego nie wie. Kiedy przypisujemy mu treść, przypisujemy mu ją w sposób nieprzezroczysty, bo ważne jak się Zenonowi Cyceron prezentuje.

Obliczenia i reprezentacje: podstawa kognitywistyki klasycznej CYFROWE (MASZYNA TURINGA) SYMBOLE (JĘZYK MYŚLI) KLASYCZNA WIZJA POZNANIA OBLICZENIA + REPREZENTACJE ANALOGOWE (PERCEPTRON) STRUKTURALNE (MAPY POZNAWCZE, MODELE) HYBRYDOWE (IMPULSOWE SIECI NEURONOWE)

Kognitywistyka nieklasyczna Klasyczną kognitywistykę można odrzucić, negując którykolwiek ze składników (obliczenia lub reprezentacje). Trudniejsze jest zanegowanie stosowania pojęcia obliczania, gdyż prowadzi do odrzucenia tezy, że poznanie wymaga przetwarzania informacji. Odrzucenie tezy: Poznanie rzeczywistości prowadzi do prawdziwych (w przybliżeniu) informacji semantycznych na temat rzeczywistości. prowadzi do bardzo osobliwych koncepcji typu globalny sceptycyzm. (Uwaga: ta teza nie pociąga, że poznanie jest wystarczające dla reprezentacji poznawczych, lecz że jest dla nich konieczne).

Wąskie i szerokie podejście do poznania Tradycyjnie zwolennicy pojęć informacji kojarzeni są z „wąskim” podejściem do poznania: Liczą się procesy poznawcze zachodzące w głowie, a nie stany otoczenia czy interakcja z otoczeniem. Podejście indywidualistyczne, brak odniesienia do grupowych procesów poznawczych.

Szerokie podejście do poznania Uwzględnianie roli: ciała, otoczenia, w tym afordancji, determinant kulturowych i społecznych… Współcześnie ucieleśnione podejścia są bardzo popularne.

Poznanie w otoczeniu Zewnętrzne reprezentacje ułatwiają poznanie

Poznanie rozproszone Procesy poznawcze wymagające poznawczego podziału pracy można określić mianem „poznania rozproszonego” (distributed cognition). Praca w laboratorium badawczym Tradycyjne metody nawigacji morskiej i lotniczej (badania D. Hutchinsa)

Polecane dalsze lektury The Π Research Network, The Philosophy of Information: Introduction, http://socphilinfo.org/teaching/book-pi-intro Łukasz Afeltowicz, Modele, artefakty, kolektywy, Toruń 2012 Paweł Gładziejewski, Wyjaśnianie za pomocą reprezentacji mentalnych, Toruń 2015 D. Lende i G. Downey, The Encultered Brain, MIT Press 2012

O czym była mowa Informacja: wiele miar, jedno pojęcie? Informacja semantyczna Reprezentacje a informacja? Wąskie i szerokie ujęcie procesów poznawczych – od redukcjonizmu neuronalnego do antropologii kognitywnej