Las cuatro causas del comportamiento

Las cuatro causas de comportamiento

Peter R. Killeen 1

Departamento de Psicología, Arizona State University, Tempe, Arizona

Abstracto

La comprensión de un fenómeno implica identificar su origen, estructura, sustrato y función,

y representando estos factores en algún sistema formal. Aristóteles proporcionó una clara especificación de

este tipo de explicación, a la que llamó causas eficientes (desencadenantes), causas formales (modelos),

causas materiales (sustratos o mecanismos) y causas finales (funciones). En este artículo, el de Aristóteles

marco se aplica al condicionamiento y al debate de computación-contra-asociación. El critico

el problema empírico es la reducción temprana o tardía de la información a la disposición. Teoría de autómatas

proporciona una gramática para los modelos de acondicionamiento y procesamiento de la información en los que

restricción puede ser representada.

Palabras clave

asociaciones; autómata; causalidad; explicación; modelos

Juzgar si el aprendizaje se explica mejor como un proceso asociativo o computacional

requiere que aclaremos los términos clave. Este ensayo proporciona un marco para discutir

explicación , asociación y computación ; deja el aprendizaje como un primitivo no examinado.

LAS CUATRO CAUSAS DE ARISTÓTELES

Aristóteles (1929) describió cuatro tipos de explicación. Por mala traducción y

mala interpretación por "charlatanes eruditos" (Santayana, 1957, p.238), sus cuatro "becauses"

[ aitia ] "fueron derogados como un tratamiento incoherente de la causalidad (Hocutt, 1974). A pesar de que

antiguas, las cuatro (las) causas de Aristóteles proporcionan un marco invaluable para los científicos modernos

explicación, y en particular para la resolución del debate actual sobre el aprendizaje.

En el marco de Aristóteles, las causas eficientes son desencadenantes, eventos que producen un "efecto".

Este es el significado contemporáneo de la causa . Filósofos como Hume, Mill y Mackie

han aclarado los criterios para identificar varias relaciones causales eficientes (p. ej., necesidad,

suficiencia, eventos insuficientes pero necesarios en el contexto de eventos que de otro modo serían suficientes).

Las causas eficientes identifican las primeras partes de una secuencia que son esenciales para las partes posteriores;

ellos nos dicen lo que inicia un cambio de estado. "Causal" de Jachmann y van den Assem (1996)

análisis etológico "del comportamiento de cortejo de una avispa ejemplifica este significado de causa .

Las causas materiales son sustratos

Estos son los tipos más comunes de explicación causal en uso hoy en día, ejemplificados por la mayoría

de la neurociencia y la investigación de imágenes cerebrales. Una vez que la maquinaria ha sido identificada, muchos la gente considera el fenómeno explicado. El enfoque exclusivo en la maquinaria se conoce como reduccionismo Las causas formales son modelos El gran logro de Newton fue dar credibilidad a tales modelos en ausencia de causas materiales: Para él, no había "ganchos y ojos" para la gravedad- "Hipótesis [sobre la base mecanismo] no es parte de mi diseño "-simplemente matemáticas desnudas. Esta era una posición difícil para Newton a adoptar, porque como filósofo mecánico aborrecía lo oculto (y por lo tanto ad hoc) cuentas Newton con gusto habría equipado su teoría con ganchos y ojos-material causas, pero no podría concebir nada suficiente para mantener los planetas en sus órbitas. Las causas formales son mapas lógicos. La forma favorita de Aristóteles era el silogismo, así como Los favoritos del físico moderno son ecuaciones diferenciales. Tales ecuaciones describen el curso de cambiar de un estado a otro; en concierto con las condiciones iniciales (causas eficientes), describe la trayectoria completa de cambio. No importa cuán exitosos sean los modelos formales, no son máquinas: matemática Las ecuaciones describen las trayectorias de las pelotas de béisbol y los planetas, pero esos cuerpos no resuelven ecuaciones para proyectar sus movimientos. Los modelos formales de los contribuyentes a este Especial Las secciones son mudas en cuanto a causa eficiente, sustrato y función. Es posible especular sobre los mecanismos subyacentes y generar modelos formales de ellos; pero sin datos directos sobre esos mecanismos, los modelos son conjeturas no verificables y típicamente sujeto a cambios a medida que las modas van y vienen, son ocultas. Las causas finales son explicaciones funcionales "Para reconocer una máquina real, tenemos que tener una idea de lo que se supone que debe hacer" (Minsky, 1967, p.4). Preguntas como "¿Para qué sirve?" Y "¿Por qué hace eso?" Para causas funcionales (finales); supervivencia de la teoría de alimentación óptima más apta e ideal las explicaciones en general brindan respuestas relevantes. La mayoría de la física moderna se puede escribir en términos de funciones que optimizan ciertas variables, como la energía. Todas las leyes establecidas en términos de tales óptimos se refieren a las causas finales. Ejemplos comunes son rayos de luz que siguen caminos que minimizar los tiempos de tránsito, los animales se comportan de manera que maximicen la representación genética en generaciones futuras, y los humanos se comportan de manera que maximicen los beneficios de un población. Las causas finales recibieron un mal nombre ( teleología ) porque fueron tratadas como causas formales, materiales o eficientes. Una razón por la cual las jirafas tienen cuellos largos es dejarlas navegar alto follaje; esta causa final no desplaza formal (variación y natural selección) y explicaciones materiales (genéticas); ni es una causa eficiente (lamarkianismo). Pero ninguna de esas otras explicaciones causales tiene sentido sin la especificación de la final porque. Los biólogos reintrodujeron las causas finales bajo el eufemismo "mecanismos últimos" refiriéndose a las causas eficientes y materiales de un comportamiento como "mecanismos próximos". Dos sistemas que comparten causas finales similares pueden tener sustratos bastante diferentes. Análisis de análogos evolutivos, como alas en insectos, pájaros y murciélagos, brindan útiles información funcional (por ejemplo, sobre presiones evolutivas convergentes y variedades de estrategias adecuadas para esa función), a pesar de que las alas no son homólogos (es decir, son no evolucionado desde el mismo órgano en un antiguo antecesor). Análisis de funciones analógicas caen víctima de "la falacia analógica" solo cuando se asume que la similitud de funciones implica similitud de causas eficientes (historia evolutiva) o materiales (fisiológicas). Tal las confusiones pueden prevenirse contabilizando cada tipo de causa por separado. Causas eficientes, entonces, son las condiciones iniciales para un cambio de estado; las causas finales son condiciones terminales; las causas formales son modelos de transición entre la inicial y la terminal condiciones; las causas materiales son el sustrato sobre el que actúan estas otras causas.

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