神经科学哲学（五）

David Kaplan和Craver（2011）将机械师的观点重点放在了在最近的系统和计算神经科学中流行的动态系统数学模型。他们认为，只有在模型中的元素与模型系统中的元素之间存在“合理的映射”时，这种模型才是解释性的。底部是他们对解释的模型对机制映射（3M）约束。真正解释的模型中的变量对应于所解释的系统的组件，活动或组织特征。以及模型中变量之间提出的依赖关系，通常在系统和计算神经科学中以数学表示，对应于系统组件之间的因果关系。 Kaplan和Craver证明了关于科学和常识共同的解释规范的3M限制。他们坚持认为，所有其他方面都是平等的，这些解释提供了有关系统组件，活动和组织的更相关细节，更有可能回答有关系统在各种情况下如何行事的问题，而不是提供更少的解释（机械）细节。这里的“相关”与特定机制的功能有关。因此，来自违反3M约束的系统和计算神经科学的模型更合理地将其视为现象的数学描述，而不是对某些“非机械”品种的解释。

卡普兰（Kaplan）和克劳弗（Craver）用在所有计算神经科学中更流行的动力学/数学模型之一挑战了他们自己的观点，即Haken-Kelso-Bunz（1985）人类双人手指运动协调的模型。他们指出了这些建模者的出版物中的段落，这些段落表明，建模者仅旨在使他们的动态系统模型是对“纯粹行为依赖性变量”的时间演变的数学紧凑描述。建模者没有将任何模型的变量或参数解释为映射到生成行为数据的任何假设机制的组件或操作上。它们也不打算用于模型变量之间的任何数学关系或依赖关系，以映射到任何机制的组成部分或活动之间的假设因果相互作用。正如Kaplan和Craver进一步指出的那样，在发布了动态主义模型之后，这些建模者本身开始研究其描述的行为规律性是如何由神经运动系统组件，活动和组织产生的。他们自己的后续研究表明，这些建模者将他们的动态主义模型视为一种启发式，以帮助神经科学家朝着“重要的”发展，并最终朝着“近视”的机械解释方向发展。

在底部，卡普兰（Kaplan）和克拉弗（Craver）对解释的3M限制给动态主义者带来了困境。在某种程度上，动态系统建模者打算为正在研究的现象建模假设的神经机制，他们的解释将需要与3M约束（以及其他机械解释的其他规范）相吻合。在某种程度上，这不是动态主义建模者的目标，他们的模型似乎并不是真正的解释性，至少在科学史上“解释”的一种意义上都不是。此外，当将动态主义模型判定为成功时，它们通常会促使后来搜索潜在的机制，就像3M约束和一般机械师对从“多么有可能”转移到“实际方式”所建议的转移一样。霍恩·戈尔斯（Horn Gores）的动力学家声称自己的模型构成了神经科学对机械解释的必要其他解释，除了任何启发式价值之外，这种模型可能会为发现机制提供任何启发式价值。

卡普兰（Kaplan）和克拉弗（Craver）的根本性结论是，动态主义者的“解释”仅在于尊重（机械师）3M约束的程度，需要更多的防御。举证责任始终在于那些结论对流行假设的影响的人。不仅需要对神经科学中的几个具有里程碑意义的动态模型的讨论（在2011年，卡普兰和克拉弗还讨论了哺乳动物视觉神经元的接受场特性的高斯差异模型）。预计，动态学家已经接受了这一挑战。例如，Michael Silberstein和Anthony Chemero（2013）认为，本地化和分解策略是机械解释的特征，并且系统神经科学中的某些解释违反了这些假设之一，或两者兼而有之。这种违规反过来造成了机械师的困境。在系统神经科学和系统生物学中，他们必须“扩展”对捕获这些顽固案例的解释，超越分解和本地化的解释，以捕获这些顽固的病例，或者必须接受机械解释的一般性的“反例”。

Lauren Ross（2015）和Mazviita Chirimuuta（2014）独立吸引了罗伯特·巴特曼（Robert Batterman）对最小模型的解释的帐户，这是一种重要的神经科学中的非机械解释。最初开发的最小模型是为了表征物理科学中的一种解释（例如，参见Batterman and Rice 2014）。巴特曼的说法区分了两种不同种类的科学“为什么问题”：为什么在特定情况下这种现象表现出来。以及为什么一种现象通常表现出来，或者在许多不同的情况下表现出来。机械解释回答了问题的第一种类型。在这里，“更多详细信息越好”（MDB）假设（Chirimuuta 2014），类似于卡普兰和克拉弗的“所有事物都平等”的假设（如上所述）持有武力。然而，最小的模型最小化了提出的植入细节并因此违反了MDB，可以更好地回答第二种科学为什么问题。罗斯（2015）引用了计算神经科学家利林泽尔和埃里曼特鲁特（ErmentRout）的引用，坚持认为，包含比必要更多细节的模型可以通过留下太多的开放可能性来掩盖关键元素的识别，尤其是当一个人试图回答巴特曼的第二种原因时，系统的行为。

Chirimuuta和Ross均吸引从计算神经科学来吸引相关资源，以说明巴特曼最小模型解释策略的适用性。罗斯呼吁“规范模型”，该模型代表了“许多不同神经系统的共享定性特征”（2015：39）。她的中心例子是I类神经元兴奋性的ErmentRout-Kopell模型的推导，该模型使用“数学抽象技术”来“将分子不同的神经系统模型减少到单个典范模型”。这样的模型“解释了为什么分子多样化的神经系统都表现出相同的定性行为”，（2015：41）显然是一个巴特曼二等原因。 Chirimuuta的资源是“规范神经计算”（CNCS）：

计算模块在多种情况下应用相同基本操作的计算模块……大脑在多种不同的意义方式和解剖区域中应用的计算操作工具箱，可以从其生物物理实现的较高抽象中描述。 （Chirimuuta 2014：138）

例子包括分流抑制，线性过滤，复发性扩增和阈值。 CNC在不同的解释环境中被调用，而不是成为机制，而是等待进一步的机械细节，而是将CNC转变为全面的机制，即在不同的解释环境中调用了CNC，即提出了Batterman的第二种类型的原因。罗斯对规范模型表示同意：

了解方法动态系统神经科学家在解释[系统]行为时需要参与其感兴趣的解释以及在其领域中常见的独特建模工具（例如，规范模型）。 （2015：52）

简而言之，Chirimuuta和Ross对Kaplan和Craver的回答都是哲学中的常见挑战：通过分开解释性来保存一种特定形式的解释形式，从崩溃中崩溃。

最后，为了结束对机制上升的讨论，Craver（2007）的类似物会说“本构机械相关性”的问题，也就是说，确定系统的哪些主动组件实际上是给定系统现象机制的一部分，在最近的讨论中也重新出现。罗伯特·鲁珀特（Robert Rupert，2009年）认为，“集成”是确定哪种因果关系贡献机制构成任务系统的关键标准，该机制是基于相对频率的相对频率，该机制集合在哪些机制共同基础上引起任务事件。他将共同贡献的频率兑现为造成认知任务的概率，这是以其他所有共同出现的因果关系为条件的。 Felipe de Brigard（2017）挑战了Rupert的标准，认为它不能说明表现出两个功能的认知系统，即“毒理动态”以及“功能稳定性”。给定机制因果关系促进相同的认知任务（功能稳定性）的频率可能会随着时间而变化（简介动态）。尽管德·布里加德（De Brigard）强调了这些特征通过幻想的思想实验对鲁珀特（Rupert）的整合标准的关键重要性，但他也认为它们在人类大脑中是一种广泛的现象。在与“老年人的半球不对称性降低”有关的证据中，发现这两种特征都在其中招募了年轻人的前额叶皮层的半球定位区域，显示老年人的半球疾病降低。两者都在“随着衰老的后偏移转移”中发现，其中一项任务增加了前大脑区域的活性，同时减少了老年人后部区域的活性，相对于年轻人同一任务所激发的活动。

为了取代鲁珀特的集成概念，作为确定哪些机制构成认知系统的标准，de brigard指出了网络神经科学的两个有希望的最近发展，这可能允许参数化时间。 “缩放包容性”是一种研究网络中每个节点并在网络不同迭代中识别其在“社区结构”中的成员资格的方法。 “时间动力网络分析”是一种量化不同时间点网络之间社区结构或模块变化的方式。因此，这两种方法都识别“模块化联盟”，这些联盟在单个模型中传达了共激活和动态变化信息。 de Brigard建议这些是可以识别认知系统的候选者。

显然，在过去的十年中，关于神经科学哲学的影响仍然有许多待讨论。但是，尽管机制已成为该领域最主要的一般观点，但在其他领域的工作仍在继续。迈克尔·安德森（Michael Anderson）捍卫了认知神经科学在确定心理学的分类学方面的相关性，与对机制的任何承诺无关。他的方法最详细的发展是在他（2014年）的阶段学之后，基于他有影响力的“神经再利用”假设。大脑的每个区域都通过认知神经科学的标准技术（尤其是fMRI）认识到，从而从事高度不同的认知功能，并在不同情况下彼此形成不同的“神经伙伴关系”。然后，心理类别将按照支持神经再利用的广泛经验数据所建议的线条重新考虑。心灵的真正“后期”科学必须抛弃一个假设，即每个大脑区域都执行自己的基本计算。安德森（Anderson）的作品以这种方式明确延续了神经科学对认知功能的局部兴趣的哲学。

在较短的指南针中，安德森（Anderson，2015）研究了认知神经科学对重新考虑心理学基本类别的相关性，从他的神经重用假设的结果开始。试图将认知过程映射到特定的神经过程中，大脑区域揭示了“多对多”的关系。这些关系不仅表明脑区域的解剖功能标签（例如“梭形面部区域”）具有欺骗性。他们还质疑通过吸引认知神经科学数据来决定替代性心理分类法的可能性。

对于除神经科学的自主权的最强大的支持者外，这些众多映射将表明，我们带给这个映射项目的心理分类学需要修订。不必致力于任何强烈的心理学降低感，或认知神经科学对心理学的认识论优势，以得出这一结论。认知神经科学与心理学类别的相关性就足够了。因此，这场辩论是关于“思想统一科学的要求，以及神经生物学证据在建设这种本体论中的正确作用”（2015：70），无关。

安德森根据每种心理学建议的修订程度将心理学的修订项目分为三种，以及一对一的功能对结构映射的范围，将提供建议的修订预测。 “保守派”预见到对心理学基本分类法的广泛修订的需求很少，即使考虑到更多的神经科学证据比当前的标准实践所考虑的更多。 “温和派”坚持认为，我们对大脑功能的了解“可以（并且应该）充当心理上真实的仲裁者”（2015：70），主要是通过“分裂”或“合并”当前正在使用的心理概念。 “激进分子”项目甚至对心理学最原始的概念进行了更大的修改，即使经过这样的修改，他们仍然没有期望在大脑区域和新的心理原始人之间进行许多一对一的映射。尽管安德森（Anderson）不强调这种联系（消除性唯物主义在二十年中并不是在心理或神经科学哲学上的重要关注），但读者会注意到上面第2节中讨论的类似主题，直到现在是科学的，而不是民间心理学的目标，而不是民间心理学。激进的修正主义者。认知本体论的任何令人满意的重新重新制定的关键标准是它支持两种推论的程度：“远期推断”，从特定认知功能的参与到对大脑活动的预测；从特定的大脑区域或模式的观察到，预测特定的认知操作是参与的。鉴于这一明确的标准，安德森有效地调查了他每个修正主义群体中许多著名的心理学家和认知神经科学家的工作。鉴于他对神经再利用的更广泛的承诺，以及它邀请“进化为启发，生态和实用的术语”的跋涉，安德森自己的情感在于“激进分子”：

例如，最好将语言和数学理解为使用公共符号系统增强的基本负担处理能力的扩展……从这种重新评估产生的心理科学可能与我们今天所实践的心理科学看起来很大不同。 （2015：75）

具有里程碑意义的神经科学假设仍然是最近神经科学哲学的流行重点。例如，Berit Brogaard（2012）认为，重新解释了对Melvin Goodale和David Milner（1992）的标准“分离”理解，庆祝了“两个视觉处理流”，这是一个地标，现在是二十世纪后期的“教科书”神经科学。标准解离的两个组成部分是关键。首先是，不同的大脑区域计算与视觉引导的“直通”动作相关的信息，分别为对象识别，背流（从主要的视觉皮质通过内侧颞部区域运行到上壁，小叶）和腹流（从主视觉皮层到V4到下颞皮层）。其次，只有在腹侧流中处理的与视觉对象识别相关的信息有助于有意识的视觉体验。

Brogaard的关注是，这种标准理解挑战心理功能主义，这是我们目前对精神状态最合理的“自然主义”描述。心理功能主义直接从我们最好的认知心理学中汲取了思想的描述。如果φ是某种遗传视觉体验内容的精神状态类型，那么根据认知心理学，视觉引导的信念和欲望，不同种类的视觉记忆等等，等等，满足φ的描述。但是根据对Goodale和Milner的两个视觉流的标准“解离”，只有背流状态，而不是腹流状态，代表了真正的以自我为中心的视觉属性，即“从信徒或信徒的角度进行实例化的关系属性感知者”，（Brogaard 2012：572）。但是，根据认知心理学，背流状态不会发挥这种广泛的φ-lole。因此，根据心理功能主义，“φ-gental状态不能代表以当以当以的为中心的特性”（2012：572）。但是，我们的某些感知信念和视觉记忆代表以自我为中心的特性，似乎“非常合理”。因此，我们要么拒绝心理功能主义，因此我们最合理的归化项目用于确定给定的精神状态是否是实例化的，或者我们拒绝对Goodale和Milner的两个视觉流假设的标准解离解释，尽管有大量的经验证据支持了它。尽管可以认为第一个角可以更舒适地掌握这个困境的角，因为作为一种通用心理理论的心理功能主义缺乏对Goodale和Milner的假设所享有的标准解释的强烈经验支持。

尽管如此，Brogaard建议保留心理功能主义，而拒绝Goodale和Milner的两个视觉流假设的“特定表述”。拒绝拒绝的解释坚持认为“背流信息不能促进腹侧流计算的潜在有意识的表示”（2012：586–587）。由背面计算出的视觉信息的自我为中心表示，有助于从背部到腹流神经元的“通过反馈连接”（2012：586）“通过反馈连接”。这并不是要否认分离：

关于对象的自我为中心特性的信息由背面处理，并且有关对象的同层属性的信息由腹侧流处理。 （2012：586）

但是，这种解离假设“与大脑部分传递了与视觉意识相关的过程中的部分信息无关”（2012：586）。通过这种重新解释，心理功能主义与Goodale和Milner的两个溪流，背侧和腹侧，“什么”和“ Where/how/how”假设以及支持它的经验证据的财富一致。根据布罗加德（Brogaard）的说法，心理功能主义可以“正确地处理在腹侧视觉流中处理信息的感知状态和认知状态，以代表以自我为中心的特性”（2012：586）。

尽管神经科学持续关注认知/系统/计算神经科学的哲学（请参阅上面的第7节中的讨论），但对神经生物学的细胞/分子主流的兴趣似乎正在增加。一篇值得注意的论文是Ann-Sophie Barwich和Karim Bschir（2017）G蛋白偶联受体（GPCR）的历史兼哲学研究。这些蛋白质的结构和功能意义的工作在过去四十年中占据了分子神经科学的主导。现在，毫无疑问地记录了它们在各种认知功能的机制中的作用。然而，人们对哲学家主流神经科学的这种转变几乎没有兴趣，甚至没有注意到。 Barwich和Bschir关于这些物体发现和开发的约曼历史研究在哲学上偿还了。操作性作为实体现实主义在湿lab研究的科学实践中的标准的作用变得有意义：“只有科学家决定如何在概念上对科学对象进行概念上的可测量效果，”（2017：1317）。整个发现过程的不同阶段，诸如GPCR之类的科学对象都将分配不同程度的现实。这种对象在评估“探究的邻近要素”的现实中的作用也成为其现实标准的一部分。