¿Cuáles son algunos ejemplos de mecanismos que pueden analizarse utilizando los tres niveles de análisis de Marr?

Answer 1

Idioma:

• Algunos ejemplos del nivel computacional:
1. ¿Cómo se puede lograr mejor la degradación graciosa y la comprensión y producción lingüística minimizada de errores?
2. ¿Qué hace que los lenguajes humanos sean universalmente aprendibles entre los humanos? Por ejemplo, ¿hasta qué punto pueden los principios y / o mecanismos de dominio general (es decir, que no sean de lenguaje / adquisición de lenguaje específico) llegar a explicar cómo las personas (especialmente los niños) aprenden el lenguaje cómo lo hacen?
3. ¿Por qué los lenguajes humanos tienen la variación observada, las generalizaciones probabilísticas, los universales implicacionales y los universales fuertes que tienen y no las alternativas lógicamente posibles? Es decir, ¿hay objetivos formulados computacionalmente y cognitivamente / funcionalmente bien motivados que predicen algunos o todos estos patrones observados?
4. Al reducir la escala, cuando los hablantes de una determinada variedad de idiomas tienen la posibilidad de elegir entre dos o más formas de expresión equivalentes denotativamente, ¿existen principios computacionales o matemáticos (es decir, sobre los objetivos que el lenguaje puede lograr, a menudo o siempre) que predicen por qué los hablantes exhiben Las preferencias de gradiente que hacen?
• Algorítmico: ¿Cómo el lenguaje humano en general, un lenguaje específico o un hablante específico logran algunos de estos objetivos abstractos? Los ejemplos constituyen gran parte (si no la mayoría) del campo de la psicolingüística: “¿Cuáles son las piezas de información utilizadas durante el discurso / oración / palabra / etc. Comprensión (o aprendizaje), cuál es el curso de tiempo de procesar estas piezas de información y cómo ¿Puede (puede) cada pieza / tipo de pieza utilizada afectar el resultado del procesamiento? ” “… y en (oración, palabra, etc.) producción?”
• ¿Cómo podrían (y son) estos algoritmos y representaciones implementarse en el cerebro? La respuesta pertenece principalmente a los dominios de la neuropsicología y la neurociencia cognitiva. Las dificultades surgen de la escasa resolución espacial y temporal de la resonancia magnética funcional y la naturaleza a pequeña escala de la producción y comprensión del lenguaje; Otras herramientas como el EEG tienen una resolución temporal mucho mejor. De la neurociencia cognitiva también pueden surgir problemas conceptuales / computacionales interesantes de alto nivel (es decir, hay poca “mera” implementación): el área de Broca, por ejemplo, puede analizarse mejor como parte de la función ejecutiva que como algo muy especializado. algo relacionado con el lenguaje. (Para una versión no relacionada con el lenguaje de este tipo de debate, el llamado giro fusiforme facial se puede considerar mejor como una región para el procesamiento de la experiencia visual, no un órgano específico de reconocimiento facial; este tipo de debates están motivados por Desacuerdos filosóficos de alto nivel sobre la naturaleza de la organización del cerebro y las cuestiones de la naturaleza frente a la nutrición.)

Answer 2

Nuestro “sistema mental” se analiza a veces usando sus tres niveles.

Computacional
¿Cuál es el problema que tiene que resolver la cognición? ¿Hay una solución optinal? ¿Como se ve eso?

Algorítmica:
Qué algoritmos se utilizan para abordar el problema. ¿Qué heurísticas o cortes shory se utilizan?

Implementacional:
¿Cómo se implementa el algoritmo a nivel neuronal?

Especialmente John Anderson en su enfoque de análisis racional y los científicos cognitivos bayesianos utilizan mucho este enfoque.

Answer 3

El sistema visual se ha descrito de forma bastante amplia utilizando estos niveles de análisis:

Computacional: el sistema visual está tratando de comprimir y luego desempaquetar la mayor cantidad de información posible para realizar la inferencia sobre nuestro mundo (aunque también hay muchas otras interpretaciones).

Algorítmico: algoritmos de aprendizaje estadístico para la maximización de la información, por ejemplo, filtrado, descorrelación, autocodificadores, etc.

Implementación: cómo las propiedades biofísicas y la arquitectura de las neuronas en la retina y la corteza visual son adecuadas para realizar estas tareas, por ejemplo, campos receptivos, conexiones sinápticas, etc.

Puede ver que el uso de estos tres niveles de análisis introduce muchas suposiciones en cada nivel, y algunas veces las suposiciones hechas en un nivel afectan directamente cómo percibimos e interpretamos en otros niveles. Además, los diferentes subsistemas en el sistema visual podrían ofrecer interpretaciones bastante diferentes, por ejemplo, el análisis proporcionado anteriormente podría ser bastante adecuado para el sistema visual inicial, pero quizás no para el reconocimiento facial.