Сетевой научный журнал "Философские проблемы
информационных технологий
и киберпространства" (ISSN:2305-3763)

Эволюционные перспективы информационной обработки данных (An Evolutionary Perspective on Information Processing)

Эволюционные перспективы  информационной обработки данных   (An Evolutionary Perspective on Information Processing) 21 Марта 2014
11 марта 2014 г. в научном журнале TopiCS (Topics in Cognitive Science) была опубликована статья Петера Триммера и Аласдаира Хьюстона  (Peter C. Trimmer and Alasdair I. Houston) под заголовком "Evolutionary Perspective on Information Processing" (DOI:10.1111/tops.12085). 
 
Экологи-бихевиористы часто полагают, что естественный отбор производит организмы, способные к принятию оптимальных решений. В контексте информационной обработки  это значит, что поведение животных будет устойчивым в рамках теории определения сигнала и байесовского решение. В данной статье авторы оспаривают те работы, в которых применяются подобные модели к поведению животных, и используют байесовскую модификацию, чтобы   отличить поведение на уровне оптимального решения  от механистической выгоды, на основании которой это решение принимается.  Идея экологической рациональности состоит в том, что естественный отбор создает животные механизмы принятия решений, наиболее подходящие их природному окружению. Это приводит к следующим результату: механизмы принятия решений не могут реализовываться вне контекста естественного  окружения. Несмотря на то, что посылки экологической рациональности небезупречны, авторы доказывают, что  строгие отношения между окружением и когнитивными механизмами не всегда очевидны.
 
 
Ключевые слова: Байесовское решающее правило,  Экологическая  рациональность, Естественный отбор, Определение Сигнала 
 
Библиографическая ссылка: Trimmer, Peter C.; Houston, Alasdair I. (2014): An Evolutionary Perspective on Information Processing. In Topics in Cognitive Science , pp. n/a‐n/a. DOI: 10.1111/tops.12085.

Ссылка на источник - http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/tops.12085/abstract

Возврат к списку