El cerebro (y, por implicación, la Mente) ha sido comparado con la última innovación tecnológica en cada generación. La metáfora de la computadora está ahora en boga. metáforas de hardware de computadora fueron reemplazadas por las metáforas de software y, últimamente, por metáforas (neuronal) de la red. Tales intentos de comprender por comparación son comunes en todos los campos del conocimiento humano. Arquitectos y matemáticos últimamente han surgido con el concepto estructural de "tensegridad" para explicar el fenómeno de la vida. La tendencia de los seres humanos para ver los patrones y estructuras en todas partes (incluso donde no hay ninguno) está bien documentado y, probablemente, tiene su valor de supervivencia añadió.
Otra tendencia es descontar estas metáforas como errónea, irrelevante o engañosamente engañosa. Sin embargo, estas metáforas son generados por la misma mente que debe ser descrito por ellos. Las entidades o procesos a los que se compara el cerebro son también "cerebro-niños", los resultados de "lluvia de ideas", concebidos por "mentes". ¿Qué es un ordenador, una aplicación de software, una red de comunicaciones si no un (material de) la representación de eventos cerebrales?
En otras palabras, una conexión necesaria y suficiente debe existir entre cualquier cosa creada por los seres humanos y las mentes de los seres humanos. Incluso una bomba de gas debe tener una "mente-correlato". También es concebible que existen representaciones de las partes "no humanos" del universo en nuestra mente, ya sea a priori (no se deriva de la experiencia) o a-posteriori (dependiendo de la experiencia). Esta "correlación", "emulación", "simulación", "representación" (en resumen: estrecha conexión), "productos" de la mente humana entre los "excreciones", "Salida", "spin-off" y la mente humana en sí - es una clave para la comprensión de la misma.
Esta afirmación es una instancia de una categoría mucho más amplia de las reivindicaciones: que podemos aprender sobre el artista por su arte, sobre un creador de su creación, y en general: sobre el origen de cualquiera de sus derivados, herederos, sucesores, productos y símiles.
Esta afirmación general es especialmente fuerte cuando el origen y el producto comparten la misma naturaleza. Si el origen es humano (padre) y el producto es humano (niño) - hay una enorme cantidad de datos que se deriva de forma segura y sin duda a partir del producto y estos datos seguramente se aplicará al origen. Cuanto más cerca del origen y el producto - más podemos aprender sobre el origen. El ordenador es una "máquina de pensar" (sin embargo limitado, simulado, recursivo y mecánica). Del mismo modo, el cerebro es una "máquina de pensar" (la verdad es mucho más ágil, versátil, no lineal, tal vez incluso cualitativamente diferente). Cualquiera que sea la disparidad entre los dos (y no está obligado a ser un gran uno), que debe estar estrechamente relacionados entre sí. Esta estrecha relación es en virtud de dos hechos: (1) ambos son "máquinas pensantes" y, mucho más importante: (2) este último es el producto de la primera. Por lo tanto, la metáfora del ordenador es inusualmente fuerte. En caso de que un equipo orgánico llegar a ser, la metáfora fortalecerá. En caso de que una computadora cuántica se dio cuenta - serán, sin duda, pueden mejorar algunos aspectos de la metáfora.
Por cierto, la hipótesis inversa no es necesariamente cierto: que si se conoce el origen podemos anticipar los productos. Hay demasiadas variables libres aquí. La existencia de un producto "colapsa" nuestro conjunto de probabilidades y aumenta nuestro conocimiento - para usar la metáfora de Bohr.
El origen existe como una "función de onda": una serie de potencialidades con probabilidades asociadas, los potenciales siendo los productos lógica y físicamente posibles.
Pero, ¿qué se puede aprender sobre el origen de una burda comparación con el producto? Mayormente rasgos y atributos relacionados con la estructura y función. Estos son fácilmente observable. ¿Es esto suficiente? ¿Podemos aprender algo acerca de la "verdadera naturaleza" del origen? La respuesta es negativa. Es negativa en general: no se puede aspirar o la esperanza de saber nada acerca de la "verdadera naturaleza" de nada. Este es el reino de la metafísica, no de la física. La mecánica cuántica proporciona una descripción sorprendentemente precisa de micro-procesos y del Universo sin decir nada significativo sobre ambos. La física moderna se esfuerza para predecir con razón - en lugar de exponer sobre esta o aquella visión del mundo. Describe - no explica. Cuando se ofrezcan interpretaciones (por ejemplo, la interpretación de Copenhague de la mecánica cuántica) se encuentran con obstáculos insuperables y los ganchos filosóficas. Por lo tanto, la ciencia moderna es metafórica y utiliza una gran cantidad de metáforas (partículas y ondas, por mencionar sólo dos más prominentes). Metáforas han demostrado ser herramientas útiles científicas en el kit "de pensar científico".
Por otra parte, una metáfora puede desarrollar y su desarrollo traza de cerca las fases de desarrollo del origen. Tome la metáfora software de ordenador como un ejemplo:
En los albores de calcular la composición de aplicaciones de software era en serie, en lenguaje de máquina y con una estricta separación de los datos (llamada: "estructuras") y el código de instrucción (llamada: "funciones" o "procedimientos"). Esto fue realmente una fase "biológica", similar al desarrollo del cerebro embrionario (mente). El lenguaje de máquina coincide estrechamente el cableado físico del hardware. En el caso de la biología, las instrucciones (ADN) también están aislados de los datos (aminoácidos y otras sustancias de vida). Las bases de datos se manejan en base a "lista" ( "archivo plano"), eran de serie y no tenía ninguna relación intrínseca entre sí (un orden alfabético es una orden extrínseca, impuesta desde el exterior y que sólo existe en la mente del "imposer" ). Estaban en el estado de un sustrato, listo para ser actuado sobre. Sólo cuando "mezclado" en el ordenador (como se ejecuta la aplicación) hizo funciones operan en estructuras.
Esto fue, como era de esperar bastante, seguido por la organización "relacional" de datos (un ejemplo primitivo de los cuales es la hoja de cálculo). Los elementos de datos se relacionan entre sí a través de fórmulas matemáticas. Este es el equivalente del cableado del cerebro, como el embarazo progresa.
La última fase evolutiva ha sido el OOPS (Programación Orientada a Objetos Systems). Los objetos son módulos que contienen tanto datos e instrucciones en unidades auto contenida. El usuario está familiarizado con las funciones realizadas por estos objetos - pero no con su estructura, COMUNICACIÓN INTERNA Y PROCESOS. Objetos, en otras palabras, son "cajas negras" (am plazo de ingeniería). El programador es incapaz de decir cómo el objeto hace lo que hace, ¿cómo surge función externa, útil a partir de los internos, ocultos. Los objetos son un epifenómeno, emergente, transitorio de fase. En resumen: mucho más cerca de la realidad como hemos llegado a describirlo en la física moderna.
La comunicación puede establecerse entre estas cajas negras - pero no es la comunicación (su velocidad o eficacia) que determinan la eficacia global del sistema. Es el jerárquico y al mismo tiempo la organización borrosa de los objetos que hace el truco. Los objetos se organizan en clases que definen sus propiedades (actualizados y potenciales). El comportamiento del objeto (lo que hace y de lo que se deja reaccionar) se define por su muy perteneciente a la clase. Por otra parte, un principio de "herencia" está en funcionamiento: los objetos se pueden organizar en nuevas clases (sub), heredan todas las definiciones y características de la clase original además de nuevas propiedades que la distinguen de su origen. En cierto modo, estas nuevas clases emergentes son los productos y las clases que se derivan de son el origen. Este proceso por lo que se asemeja mucho a los fenómenos naturales que se presta credibilidad adicional a la metáfora.
Por lo tanto, las clases pueden ser utilizados como bloques de construcción. Sus permutaciones definen el conjunto de todos los problemas solubles. Se puede demostrar que las máquinas de Turing son una instancia particular de una teoría general, mucho más fuerte, clase (vuelta al Principia Mathematica). La integración de hardware (ordenador, el cerebro) y software (aplicaciones informáticas, mente) se realiza a través de aplicaciones "marco" que ajustan los dos elementos estructuralmente y funcionalmente. Un equivalente se debe encontrar en el cerebro (categorías a priori, un inconsciente colectivo?).
Utilizamos el término evolución debido a una fase reemplaza a otro. Bases de datos relacionales no pueden ser integrados con los orientados a objetos, por ejemplo. Para ejecutar applets de Java, una "máquina virtual" necesita ser incorporado en el sistema operativo. Estas fases se parecen mucho al desarrollo de la copla cerebro-mente.
Cuando es una metáfora una buena metáfora? Cuando se nos enseña algo sobre el origen que no podría haber sido obtenida sin ella. Que debe poseer una cierta semejanza estructural y funcional ya hemos establecido. Pero esto no es suficiente. Esto no es más que el aspecto "cuantitativa, observacional" de la metáfora. Hay también una cualitativa uno: debe ser instructiva, revelando, perspicaz, estética, parsimoniosa - en pocas palabras, debe establecer una teoría y las hipótesis resultantes. Una metáfora es una teoría que es el resultado de reglas lógicas y estéticas dadas. Debe ser sometido a las rigurosas pruebas exigidas por la ciencia antes de que pueda ser juzgado como un confiable.
Si la metáfora del software es correcta, el cerebro debe contener las siguientes características:
comprobaciones de paridad a través de la propagación de las señales de vuelta - la señal electroquímica en una neurona debe moverse hacia atrás (a) y su origen hacia adelante, de manera simultánea con el fin de establecer un bucle de retroalimentación paridad
La neurona no puede ser una máquina binaria (dos estados) (un ordenador cuántico será un multi-estatal, por ejemplo). Se debe tener muchos niveles de excitación (representación de la información). El umbral ( "todo o nada" cocción ") hipótesis debe estar mal
La redundancia debe ser evidente en todos los aspectos y dimensiones del cerebro y sus actividades: el hardware (diferentes centros realicen sus tareas similares), comunicaciones (canales de transferencia de información se replicarán y la misma información serán transferidos simultáneamente a través de más de una, como base para la comparación), la recuperación (excitación de datos va a pasar en algunos puntos al mismo tiempo) y el uso de datos obtenidos (a través de trabajo, memoria "superior").
el concepto básico del funcionamiento del cerebro debe ser la comparación de "elementos de representación" a "modelos del mundo". de este modo, se obtiene una imagen coherente que permite predicciones y para la manipulación del medio ambiente en efectivo, dan como resultado la producción de formas.
Muchas de las funciones que resuelve el cerebro debe ser recursivas. en gran medida, podríamos incluso la mitad esperar encontrar que podemos reducir todas las actividades de el cerebro para funciones de cálculo, mecánicamente, que tienen solución recursivas. Si esto ocurre, vendrá a ser considerado como una máquina de Turing y los sueños más salvajes de la inteligencia artificial del cerebro se hará realidad. Hasta el momento, sin embargo, una fuerte vena recursiva debe ser evidente en las operaciones de este magnífico artefacto dentro de nuestra cabeza.
El cerebro debe ser un aprendizaje, auto-organización, entidad.
Sólo si estos seis requisito se reunió de forma acumulativa - ¿podemos decir que la metáfora de software es muy fuerte. De lo contrario, nos veríamos obligados a descuidar a favor de uno más fuerte.
El cerebro es una máquina paranoica rige por las leyes de Murphy. Se asume que el peor de los casos, se prepara para ello y no toma riesgos. En precario equilibrio, material delicado, a cargo de la vida misma se puede - y que - no correr riesgos.