Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» |
|
|
|
Семинар Института философии РАН
Согласно устоявшемуся мнению, когнитивные науки включают философию сознания, теорию познания, когнитивную психологию, нейронауки, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта. «Когнитивная революция» состоявшаяся во второй половине XX в., опиралась на так называемую «компьютерную метафору». Однако с течением времени появились альтернативные когнитивные подходы — коннекционизм, энактивизм, «воплощенное познание», «теория динамических систем» и др. Некоторые исследователи заговорили о наступлении «пост-когнитивной» эры. Одновременно мощный импульс к развитию получили нейронауки.
Сложившаяся к настоящему моменту ситуация ставит перед исследователями теоретические и методологические проблемы, которые вряд ли могут быть решены в рамках отдельных дисциплин, без концептуального междисциплинарного анализа. С этой целью Институт философии РАН инициирует создание общей площадки для обсуждения концептуальных и методологических проблем, стоящих перед когнитивными исследователями.
Основные темы для обсуждения:
- Философия и когнитивные науки. Необходимы усилия со стороны как традиционной философии сознания и эпистемологии, так и философии науки, которая, имея опыт анализа конкретных научных теорий, должна помочь решить концептуальные и методологические проблемы когнитивного комплекса.
- Проблема вычислений в когнитивных науках. Компьютерное моделирование во многих случаях заменило традиционное эмпирическое исследование в когнитивных науках. Следующий шаг — обнаружение вычислительных процессов в самой природе. Но насколько сам этот подход релевантен? Что такое вычисления с точки зрения сегодняшних взглядов на природу сложных структурных процессов?
- Роль понятия репрезентации в когнитивных исследованиях. Представители различных когнитивных дисциплин, по нашему замыслу, могут использовать семинар для того, чтобы обменяться мнениями о релевантности репрезентаций как концепции, объясняющей исследуемые ими явления.
- Когнитивные исследования и искусственный интеллект. Объективно возникает необходимость междисциплинарного взаимодействия специалистов в области ИИ с психологами и нейрофизиологами. Тем более, что результаты последних оказали в последние десятилетия существенное влияние на развитие технологий: достаточно назвать нейросети, мультиагентные системы, генетические и эволюционные алгоритмы и т.п.
- Характер и принципы объяснения в когнитивных науках. С учётом предметного многообразия получаемых данных и разнопланового характера когнитивных исследований, всё более острым оказывается вопрос о приемлемых (или желательных) способах объяснения получаемых эмпирических результатов. Обсуждение возможных стратегий объяснения в сложившихся условиях — также одна из целей нового семинара.
История заседаний
![](../uplfile/root/news/archive_events/2022/09_06_2022.jpg)
|
Доклад В.А.Пищальниковой «Нейрофизиологические основы функциональной неграмотности», 9 июня 2022 г.
9 июня в Институте философии РАН состоялось совместное заседание двух семинаров сектора методологии междисциплинарных исследований человека Института философии РАН «Человек в современном научном знании: методологические проблемы междисциплинарности» и «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук». С докладом «Нейрофизиологические основы функциональной неграмотности» выступила Вера Анатольевна Пищальникова, Заслуженный работник высшей школы, доктор филологических наук, профессор; профессор кафедры общего и сравнительного языкознания МГЛУ.
Аннотация доклада
Видеозапись
|
![](../uplfile/cogn/ifm.png)
|
9 апреля 2021 года наш семинар был в гостях у исследовательской группы «Этика и когнитивная наука» при теоретическом семинаре сектора этики Института философии РАН. С докладом «Социальные вычисления и моральный номогенез» выступил Игорь Феликсович Михайлов.
Подробнее
Видеотрансляция
|
![](../uplfile/root/news/archive_events/2021/02_03_2021.jpg)
|
Доклад П.Н. Барышникова «Машинное “знать”, “уметь”, “владеть”: семантика данных и представление ментального содержания», 2 марта 2021 г.
2 марта 2021 г. в 15:00 состоялось очередное заседание семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук». Павел Николаевич Барышников, д. ф. н., доцент, профессор кафедры исторических социально-философских дисциплин, востоковедения и теологии Пятигорского государственного университета представил доклад «Машинное “знать”, “уметь”, “владеть”: семантика данных и представление ментального содержания».
Тезисы доклада
Видеозапись
Подробнее
|
![Семинар Института философии «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 26 ноября 2020 г. Семинар Института философии «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 26 ноября 2020 г.](../uplfile/root/news/archive_events/2020/26_11_2020.jpg)
|
Доклад Н.Е.Веракса «Взаимосвязь развития диалектического мышления и понимания эмоций. Образовательный контекст», 26 ноября 2020 г.
26 ноября с докладом «Взаимосвязь развития диалектического мышления и понимания эмоций. Образовательный контекст» выступил Николай Евгеньевич Веракса, д. п. н., профессор кафедры психологии образования и педагогики факультета психологии МГУ имени М. В. Ломоносова. Содокладчики: д. п. н. Лариса Фаритовна Баянова, к. п. н. Анастасия Николаевна Сиднева, к. п. н. Игорь Богданович Шиян.
Тезисы
Подробнее
Видеозапись
|
![](../uplfile/root/news/archive_events/2020/zasedanie_17_11.png)
|
Доклад И.Ф.Михайлова «Теория предиктивного процессинга и принцип свободной энергии как предполагаемая основа интеграции биологического, когнитивного и социального знания», 17 ноября 2020 г.
17 июня на совместном заседании сектора аналитической антропологии Института философии РАН и семинара МПКН с докладом «Теория предиктивного процессинга и принцип свободной энергии как предполагаемая основа интеграции биологического, когнитивного и социального знания» выступил Игорь Феликсович Михайлов.
Тезисы
Видеотрансляция
|
![Доклад Е. Д. Казимировой «Трансформация образов в когнитивной системе», 26 марта 2020 г. Доклад Е. Д. Казимировой «Трансформация образов в когнитивной системе», 26 марта 2020 г.](../uplfile/root/news/archive_events/2020/Ekaterina_Kaspersky_09_10_197170BW.jpg)
|
Доклад Е. Д. Казимировой «Трансформация образов в когнитивной системе», 16 июня 2020 г.
16 июня в рамках семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» состоялся доклад Екатерины Дмитриевны Казимировой, исследователя-когнитивиста, менеджера по связям с научными организациями Лаборатории Касперского «Трансформация образов в когнитивной системе».
16 июня 2020 г., 16:00 (онлайн-платформа Института)
Аннотация доклада
Видеотрансляция
|
![](data:image/png;base64,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)
|
Круглый стол «Вычисления в науках о мозге и сознании: атавизм, метафора или эвристика?», 19 декабря 2019 г.
19 декабря 2019 г. в рамках семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» состоялся круглый стол, посвященный концепциям вычислений в науках о мозге и сознании. В обсуждении приняли участие: Владимир Иванович Шалак, д.ф.н., зав. сектором логики Института философии РАН, Сергей Протасович Ковалёв, д.ф-м.н., в.н.с. ИПУ РАН, Игорь Феликсович Михайлов, к.ф.н., с.н.с. Института философии РАН, Андрей Вячеславович Родин, к.ф.н., с.н.с. Института философии РАН.
Вопросы к обсуждению
Тезисы И.Ф. Михайлов
Тезисы С.П. Ковалев
Тезисы В.И. Шалак
Видеотрансляция
|
![Доклад Ковалёва С.П. «Замена инженера компьютером: перспективы и проблемы машинного обучения», 12 ноября 2019 г. Доклад Ковалёва С.П. «Замена инженера компьютером: перспективы и проблемы машинного обучения», 12 ноября 2019 г.](../uplfile/root/news/archive_events/2019/12_11_19/12_11_19.jpg)
|
Доклад С.П. Ковалёва «Замена инженера компьютером: перспективы и проблемы машинного обучения», 12 ноября 2019 г.
12 ноября в Институте философии в рамках третьего заседания семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» С.П. Ковалёв, д.ф.-м.н., в.н.с. ИПУ РАН, представил доклад об перспективах использования технологий машинного обучения для автоматизации инженерной деятельности. В докладе обсуждался широкий круг методологических проблем ИИ и когнитивных наук.
Тезисы
Видеотрансляция
|
![Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 15 октября 2019 г. Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 15 октября 2019 г.](../uplfile/root/news/archive_events/2019/15_10_19/15_10_19.jpg) |
Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 15 октября 2019 г.
На втором заседании семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» д.ф.н., в.н.с. Института философии РАН Е.Н. Шульга представила доклад «Цифровая онтология и цифровая герменевтика». Содокладчик: И.Ф. Михайлов «Нейрогерменевтика Карла Фристона».
Презентация (Е.Н. Шульга)
Презентация (И.Ф. Михайлов)
Видеотрансляция
|
![Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 4 июня 2019 года. Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 4 июня 2019 года.](../uplfile/admins/news/archive_events/2019/loginov_spiridonov.jpg)
|
Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук», 4 июня 2019 г.
На первом заседании семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» д.п.н. В.Ф. Спиридонов (РАНХиГС, ВШЭ) и к.п.н. Н.И. Логинов (РАНХиГС, ВШЭ) представили доклад «Как работает когнитивная теория?», в котором были рассмотрены методологические и эпистемологические проблемы когнитивных теорий в психологии.
Подробнее
|
|