神经科学的哲学（四）

这仍然是神经科学协会的大多数成员，现在超过37,000名成员强大，分类自己的研究; 这是大多数授予研究的资金; 这些是其实验出版物最常出现在最高度引用的科学期刊中的地区。 （下面其他互联网资源的Neurocience的网站的联系导致这些数字的大量数据;特别是出版物部分。）然而，哲学家们倾向于不关注细胞和分子神经科学。 幸运的是，这似乎正在发生变化，因为我们将在下面的第7和第8节中记录。 尽管如此，优先的注意力哲学家支付给认知/系统/计算神经科学掩盖了持续神经生物学的韦尔氏试验驱动的焦点。

7.神经科学哲学的发展

在二十一世纪的第一个十年内，“神经科学哲学”与“神经科学哲学”的区别在于二十一世纪的第一个十年，主要是在两个地区追求的更多问题。 神经科学的哲学仍然倾向于从科学哲学上造成传统问题，专门了解神经科学。 这些问题包括：神经科学解释的性质是什么？ 而且，神经科学发现的性质是什么？ 这些问题的答案是描述性的（神经科学如何进行？）或规范性地（神经科学应该如何进行）？ 神经科学哲学的一些规范项目是“解构的”，批评了神经科学家所作主题的主题。 例如，神经科学的哲学家批评了认知神经科学研究人员所承担的概念（参见ROSKIES 2009）。 其他规范项目是建设性的，提出神经元现象的新理论或解释神经科学数据的方法。 这些项目通常与理论神经科学本身顺利融合。 例如，Chris Eliasmith和Charles Anderson开发了一种在其书籍神经工程中构建神经科学模式的方法（2003）。 在单独的出版物中，Eliasmith认为，神经工程中引入的框架提供了神经表现的规范性叙述和神经科学中统一解释的框架（例如，Eliasmith 2009）。

NeurophiloSophy继续从神经科学申请传统的哲学问题。 例子包括：什么是情绪？ （Prinz 2004）欲望的性质是什么？ （Schroeder 2004）社会认知如何成为可能？ （高盛2006）道德认知的神经基础是什么？ （Prinz 2007）幸福的神经基础是什么？ （弗拉纳曼2009）这些问题的神经精神性答案受到神经科学揭示神经系统的限制。 例如，在他的书中欲望的三个面，蒂莫西施罗德（2004年）认为，我们的义务概念欲望归因于它的三个能力：（1）满足行为的能力，（2）动力行为的能力，（3）确定乐趣来源的能力。 基于来自文献的证据来自多巴胺功能和加强学习理论，施罗德认为奖励加工是所有三种能力的基础。 因此，奖励是欲望的本质。

在二十一世纪的第一个十年中，神经嗜睡症中的趋势都会朝着神经科学寻求道德哲学的指导。 应该从我们刚才提到的主题中显而易见。 同时，对神经科学和神经治疗的道德调整有兴趣（参见2007年的征收;罗斯基金2009年）。 这种新的田野，神经素质，因此对神经科学数据的相关性的兴趣，了解道德认知，以及道德哲学获取和调节神经科学知识应用的相关性。 神经素质的监管分支初步专注于患有神经系统障碍的人的伦理，促进人类认知表现的伦理（Schneider 2009），将“思维阅读”技术应用于问题的伦理法医学（Farah和Wolpe 2004），以及神经科学动物实验的伦理（Farah 2008）。 最近，这两个神经素质的田间都有巨大的增长。 感兴趣的读者应咨询此百科全书中的神经素气条目。

在二十一世纪的第一个十年的趋势在神经科学的哲学中包括对机械解释性质的再生兴趣。 这是为了掌握科学哲学的一般趋势（例如，马拉马尔，Darden和Craver 2000）。 这种一般方法对神经科学的应用并不令人惊讶。 “机制”是神经科学家中广泛使用的术语。 在他的书中，解释大脑（2007），卡尔··克拉夫人认为神经科学的机械解释是因果解释，通常是多层次的。 例如，神经元动作电位的说明涉及动作电位本身，其中发生电化学梯度和蛋白质，通过离子流过膜的蛋白质。 因此，我们的复合实体（一种细胞）在其受体处与神经递质差异与神经递质相互作用。 电池的部分接合在各种活动中，例如，配体门控和电压门通道的打开和关闭，以产生变化的模式，构成动作电位的去极化电流。 因此，动作电位的机械解释，从而衡量细胞，分子和原子水平的实体，所有这些都与产生动作电位发生因果关系。 通过改变这些变量中的任何一个，例如，可以通过改变细胞膜中的离子通道的密度来确认这种因果关系，以产生动作电位的改变; 并且通过验证变量之间声称不变性的一致性。 对于狂欢者对神经科学的机械解释的挑战，特别是关于动作潜力，参见Weber 2008和Bogen 2005。

根据神经科学家隐含地分享的认知规范，神经科学的良好解释是良好的机制解释; 和良好的机制解释是那些挑选出机制之间不变关系的理由和他们控制的现象。 （对于整个科学的因果解释中的富裕治疗，请参阅James Woodward 2003.机械师在伍德沃德的“干预人员”的原因和因果解释中广泛绘制。）克拉夫的账户提出了关于神经科学减少的问题。 John Bickle（2003）建议，神经科学的减少的工作理念包括发现干预措施在较低水平的生物组织的干预措施之间，因为这些是在细胞和分子神经科学中追求的，以及更高水平的行为效应在心理学中描述。 毕基称这个观点是“减少实践”，将其与跨地或形而上学的概念造成对比，这是在科学和哲学哲学中的许多辩论的重点。 然而，尽管划大岩石的缩写，但是，机械师一般抵抗，或者至少依赖于“还原剂”标签。 蔓越手（2007）称他的观点是神经科学的“马赛克统一”。 Bechtel（2009）称他的“机械减少（ISM）”称。 蔓越手和Bechtel都倡导多级别的“机制 - 内部机制”，没有明确特权的机制水平。 这与减少（ISM），无情或其他特权较低的级别相反。 我们还可以问：是机制一种简化实践吗？ 或者是机制，作为神经科学解释的一个位置，假设心理学的某种自主权？ 如果它假设自治，还原剂可能会在这种假设上挑战机械师。 另一方面，毕基的简化实践明确地离开了理论上的间谍减少，因为后者被理解为科学哲学。 正如卑奇特自己承认的那样，他的最新的减速主义被机械师对他早期的“新波”账户的批评批评了巨大的启发。 机械师可以挑战毕基，即他从传统账户的出发也导致了偏离激励这些账户的利益。 （参见Polger 2004有关有关的挑战。）正如我们将在下面的第8节中看到的那样，这些神经科学机械哲学的这些问题已经增加了更迫切的迫切，因为机制已经成长为主导地位。

时间表示在有意识的经验中的作用以及足以以时间产生的兴趣表现对象的神经架构的种类。 在Husserl现象学的传统中，Dan Lloyd（2002年，2003年）和Rick Grush（2001年，2009年）分别注意了关注神经科学的三方时间结构作为神经科学的解释。 这种结构由主观的现在，即时过去和立即期望组成。 例如，一个人有意识地对调整的意识不仅仅是一个时间的调整印象，但注意到暂时存在，另一个现在存在的另一个，以及在立即未来的后续票据的期望。 随着这种经历继续，何时暂时即时立即被保留在过去的立刻; 预期的任何要么发生了什么，或者在现在已经成为现有的现有问题; 而新的期望已经形成了会发生什么。 一个人的经历并不静态，即使经历是一个对象（调谐）。 这些早期的作品发现，随着神经科学家（包括Karl Friston（2009）之后的神经科学家开发的“预测编码”模型的兴起增加了相关性，并通过Jakob Hohwy提出了更广泛的哲学关注（2013年）和Andy Clark（2016年）。

根据Lloyd的说法，意识的三方结构提出了分析FMRI数据和设计实验的独特问题。 问题源于经验对象的繁殖之间的张力（例如，通过其进展相同的调谐）和经验本身的时间流动性（例如，听到音符之间的过渡）。 在Lloyd正在写入时，分析FMRI数据的一个标准方法包括平均若干数据集并减去从复合材料的基线激活的估计。 [17]这是为了从任务相关的血液动力学反应过滤噪声。 但随着劳埃德指出，这种常见的做法忽视了研究神经相关意识所需的大部分数据。 它产生静态图像，忽略时间课程之间数据点之间的关系。 Lloyd反而应用多变量的方法来研究FMRI数据，假设经常性网络架构下潜引起经验时间的时间处理。 简单的复发网络具有输入层，输出层，隐藏层和复制隐藏层或输出层的先前激活状态的附加层。 允许输出层表示预测结果，然后输入层可以表示当前状态和附加层的先前状态。 此分配模仿网络架构中的三方时间结构。 如果潜在的有意识经验的神经元机制近似通过经常性网络架构近似，则一个预测是当前神经元状态携带关于立即和前后州的信息。 应用于FMRI，模型预测图像系列中的时间点将携带有关先前和后续时间点的信息。 LLOYD（2002）分析21个受试者数据集的分析，从公开访问的国家FMRI数据中心取样，支持这一预测。

Grush（2001,2004）对时间代表性的兴趣是他更广泛的系统项目的一部分，用于解决计算神经科学的语义问题，即：从任何其他复杂的因果过程的研究中，我们如何将大脑的研究视为信息处理器？ 这个问题返回到精神上的熟悉的境内（见上文第3节），但现在起点是计算神经科学的实践的内部。 因此，语义问题是神经科学哲学中的问题，因为它要求：（或应该）“计算”在计算神经科学中的意思是什么？

粗鲁的解决方案吸引了现代控制理论的概念。 除了控制器，传感器和目标状态之外，某些类型的控制系统采用了被控制的实际过程的过程模型。 过程模型可以促进各种工程功能，包括克服反馈和过滤噪声的延迟。 可以相对于实际过程的“插头兼容性”来评估过程模型的准确性。 插件兼容性是控制器可以因果耦合到过程模型而产生相同结果的程度，以通过与实际过程耦合产生相同的结果。 请注意，插件兼容性不是信息关系。

为了说明潜在的神经科学实现，粉碎将控制器认为作为大脑电机系统的一部分（例如，Premotor Cortex）。 传感器是感测器官（例如，肌肉上的拉伸受体）。 肌肉骨骼系统的过程模型可能存在于小脑中（见Kawato 1999）。 如果电机系统的控制器部分以与肌肉骨骼系统的尖峰相同的方式向小脑中发送钉火车，并且如果返回小脑接收类似于真正的外围反馈的尖峰列车，那么小脑刺激肌肉骨骼系统（模拟反馈类似于真正的外围反馈的程度）。 该计算操作范围的所提出的单元是过程模型及其组件的神经元实现，或者在粉碎的术语中，“仿真器”及其“铰接剂”。

粉碎框架的细节太复杂，以呈现在短圆盘中。 （例如，他介绍了一系列概念设备来讨论外部对象的表示。）但是，在简单的情况下，他认为，了解时间表示开始，以了解感觉电流调节的时序的仿真。 成功的顺序行为（例如，皮鱼）不仅仅取决于跟踪一个在空间中的位置，而是沿着时间顺序的运动和当前，之前和随后的运动之间的时间距离。 执行后续运动可以取决于跟踪先前运动是否成功，并且当前的移动是否与先前的期望匹配。 胶水位置仿真器 - 中枢神经系统中的过程模型 - 通过按比例定时到实际过程的反馈（Grush 2005）的反馈来预测，保留和更新模拟传感器反馈。

Lloyd和粗暴的学习时间代表的方法在重点中变化。 但它们在隐性承诺中统一对本地化认知功能并使用自上而下和自下而上的限制将它们分解成子功能。 （参见Bechtel和Richardson 1993有关这一普遍解释性策略的更多细节。）正如我们提到的一些上面的段落一样，这两种段落都以重要而有趣的方式预测了最近的神经科学和预测编码和大脑的哲学工作。 发达的机械解释都对纪律界限几乎没有考虑。 百士和蔓越的工作中的主要经验之一是，神经科学的实践通常是以这种方式结构的。 采用这种方法的本体学结果继续讨论。

8.二十一世纪二十年的发展

在上文第7节中首次介绍的机制来到了在二十一世纪的第二十年内主导神经科学的哲学。 一个讨论的例子是Gualtiero Piccinini和Carl Craver（2011）。 作者雇用了两个流行的机制概念。 他们的第一个是在上文第7节中讨论的机制范围内的多级嵌套层次结构，追溯到蔓越，并达图（2001）。 它们的第二个是“机制素描”，最初在马拉马勒，Darden和Craver（2000）中建议，并在蔓越手（2007）中详细开发。 Piccinini和Craver的目标是“无缝”的心理学，作为神经科学的“综合框架”的一部分。 它们将心理学熟悉的对认知能力的熟悉功能分析，作为相对不完整的机制草图，这遗漏了许多机制的组成部分，最终将充分解释系统的行为。 神经科学反过来填补了这些缺少的组件，动态和组织，至少在神经系统中发现的组件。 因此，这种填充物将心理学的机制剪影变成全面吹制的机械解释。 因此，即使心理学通过功能分析进行，也可以解释它是仍然是仍然是机械的。 Piccinini和Craver意识到他们的“综合”账户与古典“自主权”的心理因心理学索赔。 尽管如此，他们坚持认为他们对古典“自治”的挑战并没有将它们致力于其古典或更新的品种“还原论”。 他们对嵌套机制层次结构的承诺 - 在制度的机制内占据制度的行为，承认机制和Intralevel因子在构成系统的各级的重要性，而不仅在较低（即细胞，分子）水平。

David Kaplan和Craver（2011）重点关注机械师的透视，批判性地对近期系统和计算神经科学的动态系统数学模型。 他们认为，只有在模型和建模系统中的元素之间存在“合理的映射”，这些模型才是说明的。 在底部是它们的模型 - 机制映射（3M）的解释约束。 真正解释模型中的变量对应于正在解释系统的组件，活动或组织特征。 并且模型中的变量中的依赖项通常在数学上在系统和计算神经科学中表达，对应于系统组件之间的因果关系。 Kaplan和狂欢人员就理解规范而言，三国限制是符合科学和常识的原因。 他们坚持的所有其他东西都是平等的，解释，提供有关系统组件，活动和组织的更多相关细节，更有可能回答更多关于系统如何在各种情况下行为的问题，而不是提供更少（机械）细节的解释。 这里的“相关”涉及特定机制的运作。 因此，违反3M约束的系统和计算神经科学的模型更合理地认为是现象的数学描述，而不是对一些“非机械”品种的解释。

Kaplan和Craver在所有计算神经科学中的一个更受欢迎的动态/数学模型之一，Haken-Kelso-Bunz（1985）的人体Bimanual Finger-运动协调模型中的一个更受欢迎的动态/数学模型挑战自己的观点。 他们指向这些建模商的普遍表明，建模公司仅旨在为其动态系统模型进行数学紧凑的描述“纯粹行为依赖变量”的时间演变。 建模者将模型的变量或参数中的任何内容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。 他们也没有打算任何模型的数学关系或依赖关系，以将在任何机制的组件或活动之间映射到假设的因果关系。 随着Kaplan和Craver进一步指出，在发布动态主义模型之后，这些建模本身然后开始调查他们所描述的模型的行为规律如何由神经电机系统组件，活动和组织产生的方式。 他们自己的后续研究表明，这些建模者认为他们的动态主义者模型作为启发式，帮助神经科学家走向“如何可能”，最终达到“如何实际”机制解释。

在底部，Kaplan和Craver的3M关于解释的约束呈现了动态人士的困境。 在动态系统建模师打算在调查下模拟假设神经机制的假设神经机制，他们的解释将需要康复3M限制（以及机械解释的其他教药）。 在这不是动态主义建模者的目标的范围内，他们的模型似乎并不是真正的解释，至少不是在科学史上的“解释”的突出意义上。 此外，当判断动态主义者模型成功时，他们经常促使后续搜索潜在的机制，就像3M约束和一般机械师的移动到“如何”到“实际”机制建议的那样。 无论是喇叭声音，声称他们的模型是否构成了神经科学对机械解释的必要额外的解释，超出了这种模型可能提供朝向发现机制的启发式价值。

Kaplan和蔓越的激进的结论，动态主义者“解释”是真正的解释，只有他们尊重（机械师）3M限制的程度，需要更多的防守。 证据的负担总是在于那些在流行假设中罢工的那些。 需要多于对神经科学的几个地标动态主义者模型的讨论（在2011年，Kaplan和Craver还讨论了哺乳动物视觉神经元的接受场特性的差异模型。 值得下，动态人士已经挑战了这一挑战。 例如，Michael Silberstein和Anthony Chemero（2013）认为，本地化和分解策略表征机械解释，并且系统神经科学的一些解释违反了这些假设之一，或两者。 这种违规行为又为机械师创造了困境。 要么他们必须“拉伸”解释，超越分解和本地化，要捕获这些顽固的案件，或者他们必须在系统神经科学和系统生物学中接受机械解释的一般性，或者必须接受“反例”。