compcogneuro/web: levels-of-analysis

+++ Categories = [“Computation”, “Cognition”, “Neuroscience”] bibfile = “ccnlab.json” +++ [[Axon]] モデルの目標は、[[Computational Cognitive Neuroscience]] (CCN) の分野全体に一貫した理論的枠組みを提供することであり、これには 3 つの異なる レベルの分析が含まれます。

• 神経科学は、脳の基礎となる生物学的メカニズムの「最低レベル」の基礎を提供します。

• 認知心理学は、脳が機能レベルで実際に何をしているのか、つまり人間や動物が実際にどのように考えるのか、そしてこれらの認知機能と神経科学の基礎となるメカニズムとの関係をどのように理解できるのかについて、より高いレベルでの理解を提供します。

• 計算は、正式かつ正確な方法で神経科学と認知の間に橋を架けるツールを提供します。単語と概念のみに基づいて理論を構築するのではなく、神経メカニズムが何を行っているかを説明しようとする非常に特殊な数学的およびアルゴリズム的メカニズムを実装する_コンピューター プログラム_からも理論を構築します。

CCN 分野におけるこれらのさまざまなレベルの分析は、David Marr ([[@Marr77]]) によって明確に表現された分析のレベルにマッピングできます。これは、コンピューター サイエンスのソース ドメインに基づいており、特定の計算デバイスを 3 つの異なるレベルで理解できます。

• 計算は最高レベルであり、実行される計算全体と、処理される情報の抽象的な性質を特徴付けます。たとえば、並べ替えアルゴリズムは、指定された metric に従って list 内の items を並べ替えるという計算結果を達成するものとして説明できます。ここで、斜体の用語は、このレベルの計算に関連付けられた重要な計算レベルのパラメーターを表します。

• アルゴリズムはその次のレベルであり、特定の計算を実行するために必要な基礎となる情報処理手順をより詳細に説明します。 [[turing machine]] 計算デバイスの普遍的な性質を考慮すると、このアルゴリズムの記述は、Python、C、Go、または Python に似た傾向のある 擬似コード などの適切な_高級言語_で提供できます。

• 実装 は、[[turing machine]] を実際に実装するシリコンの実際のビットに関するハードウェア レベルの説明であり、通常は現代のすべてのコンピューターの基礎となる フォン ノイマン アーキテクチャを使用します。

マーのレベルは、レベル間を橋渡しする抽象理論ツールを提供するチューリング マシンとフォン ノイマン アーキテクチャのレベルにまたがる役割に決定的に依存していることを認識することが重要です。基盤となるハードウェアが実装レベルで実際に何を行っているかを正確に記述し、アルゴリズム レベルの記述の基礎を提供する、この種の抽象的な理論メカニズムがあれば、概念レベルからはすべてが非常に簡単になります。

しかし、脳はニューロンのレベルではチューリングマシンではないことは確かにわかっていますが、最終的には複数の脳システムの相互作用を通じて、より高いレベルの [[emergent]] のチューリングマシンのように動作する可能性があり、これはおそらく人間にのみ起こる可能性があります。したがって、このような説得力のある情報源の類似性を提供するマーの特定のレベルは、脳の理解には直接適用できません。

その代わりに、脳の基礎となるハードウェアが何をしているのか、そしてこのハードウェアがどのようにしてすべての高次の認知機能を達成するのかを正確に説明する、代替の抽象的な理論的メカニズムを見つける必要があります。

つまり、マーのレベルは自然界のある種の自動的な特徴ではなく、実際には、私たちの脳がこれらのさまざまなレベルで自然の記述を構築できるようにする正確な「レベルブリッジ理論」の結果です。実際には、実装レベルだけが存在します。つまり、脳の基礎となる神経化学スープ、またはコンピューターの電気回路です。