Mein Labor hat eine neue Website. Die URL ist
http://www.cog.brown.edu/research/causalitylab/index.html
Der Großteil des Designs wurde von meinen Studenten und Studenten gemacht, aber im Rahmen des Redesigns wollte ich, dass alle meine Studenten einen kurzen Absatz über ihre Forschung schreiben. Einer meiner Schüler schrieb folgendes:
"Ich spiele Spiele mit Kindern im Vorschulalter und versuche dann Computerprogramme zu entwickeln, die so intelligent sind wie Kinder im Vorschulalter. Die Kinder gewinnen normalerweise. "
Ich fand das interessant. Es erinnerte mich an eine Unterhaltung, die ich als Doktorand 12 Jahre zuvor hatte. Ich war in meinem fünften Schuljahr, fast fertig, und ich sprach mit einer neuen Studentin über das, woran sie in ihrem ersten Jahr arbeiten wollte. Ihre Antwort war, dass sie Computerprogramme für das Verhalten von Kindern erstellen wollte (sie hat tatsächlich etwas ganz anderes gemacht).
Es erinnerte mich auch an meine eigene Diplomarbeit, die 1991 geschrieben wurde und in der ich ein (ziemlich fehlerhaftes) Computerprogramm beschrieb, das entworfen wurde, um menschliches Verhalten bei einer Lernaufgabe vorherzusagen. Es basierte auf einem Modell tierischer Kognition, das zehn Jahre zuvor gebaut worden war und wiederum auf einer Reihe von Modellen basierte, die in den frühen 70er Jahren entwickelt wurden.
Das Ziel, Computerprogramme zu erstellen, die menschliches Verhalten modellieren, erstreckt sich sogar noch früher. In meiner Abteilung für Psychologie beschäftigt sich einer unserer angesehenen Professoren seit den 50er Jahren mit einem Modell des Timings (bei nicht-menschlichen Tieren). Ich habe gehört, wie er einmal (letztes Jahr) seine Forschung beschrieben hat: Er arbeitet immer noch an dem Modell.
Also, hier sind wir: 50+ Jahre Modellierung. Eines der Versprechen der "kognitiven Revolution" war das "Computational Model of the Mind" – die Vorstellung, dass das Gehirn wie ein Computer agieren könnte, und das Nachdenken über diese Metapher könnte uns Einblick geben, wie das Gehirn Verhalten und Denken erzeugt. In der Graduate School lernte ich dies als "Mind ist für das Gehirn als Software ist die Hardware", ein Mantra, das Studenten in der Einführenden Kognitionswissenschaft Klasse I TAED rezitieren mussten.
In der kognitiven Entwicklung sind verschiedene Arten von Modellen aufgetaucht, um das Verhalten von Kindern zu erklären – symbolische KI, Konnektionismus, dynamische Systeme, kausale Modelle, Bayes'sche Inferenz (die jetzt der letzte Schrei ist) – und jede hat Vorteile und Beiträge. Aber ich frage mich, ob das Versprechen, diese Modelle für Entwicklungsprozesse zu bauen, mit dem Versprechen von Jetpacks vergleichbar ist, als ich ein Kind war: eine nette Idee, aber mehr Wunscherfüllung als wirkliche Wissenschaft. Eine "wäre es nicht cool, wenn wir diese" Idee hätten, im Gegensatz zu einer realistischen Bemühung?
Ja, das ist ein Strohmann (und ja, ich werde es in ein paar Absätzen niederreißen). Aber ich denke in letzter Zeit, es ist wichtig darüber nachzudenken, warum dieses Argument ein Strohmann ist.
Mein bevorzugtes Computermodell stammt aus der Tierkognitionsliteratur. Es ist das Rescorla-Wagner-Modell, das erstmals 1972 veröffentlicht wurde. Im Grunde wurde es entwickelt, um ein Phänomen in der Konditionierung zu erklären, das Blocking genannt wird, was es ziemlich gut machte. Das Modell selbst ist fehlerhaft, und es gab zahlreiche (und ich meine zahlreiche) Variationen und Nachbildungen der Ideen, die sie in dieser Originalarbeit präsentieren.
Das gefällt mir am Modell. Erstens macht es einige wirklich kontraintuitive Vorhersagen, die sich als wahr herausstellen. Rescorla und seine Schüler fuhren fort, verschiedene Phänomene zu demonstrieren, die nur aus dem Sitzen herrühren und mögliche Eingaben in das Modell berechnen. Vor allem aber schlug es auch eine Reihe von Paradigmen vor, die sich aus dem Versuch ergaben, das Modell zu durchbrechen. Fast unmittelbar nach seiner Veröffentlichung verfassten Wagner und seine Studenten einige Artikel, die zeigten, dass das Modell nicht die gesamte tierische Konditionierung berücksichtigte, und viele dieser Phänomene kamen erneut aus dem Nachdenken über die Vorhersagen des Modells.
Es ist nicht das Modell, das ich mag (obwohl es ziemlich elegant ist) – es ist, dass fast 40 Jahre nach seiner Veröffentlichung Forscher (einschließlich mir) immer noch darüber nachdenken, was es tut und nicht vorhersagt, und diese Vorhersagen dazu benutzt, neue Experimente zu entwickeln erklären Menschen (Erwachsene und Kinder), sowie das Verhalten von Tieren.
Dies ist sicher Teil des Versprechens der Kognitiven Revolutionen – Modelle sollten als formale Systeme fungieren -, die Entwicklungspsychologen (und Psychologen im Allgemeinen) eine weitere Denkweise über die Beziehung zwischen Theorie und Daten ermöglichen. Ein gutes Modell erklärt nicht nur das Verhalten, sondern macht Vorhersagen darüber, welche anderen Verhaltensweisen wir erwarten sollten.
Ich vermute, dass der vorherige Satz, den ich geschrieben habe, innerhalb der Kognitionswissenschaft und sicherlich auch unter den Berechnungsmodellern weitgehend akzeptiert ist. Aber was mich gerade auf dem Feld auffällt, ist, dass sich so wenige Leute wirklich darum kümmern, es aufzuschreiben (oder sogar laut auszusprechen). Schlimmer noch, oft fällt mir auf, wie wenige Zeitungen das tatsächlich üben. Eine Herausforderung, mit der sich Kognitionswissenschaftler im Allgemeinen und Forscher, die daran interessiert sind, das Verhalten von Kindern zu modellieren, konfrontiert sehen, besteht darin, sich an dieses Prinzip zu halten. Tun wir nicht so, als würden wir Jetpacks bauen?
