How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe?

Aantekeningen

Ben Wilbrink

How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe


John Anderson (2007). How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe? Oxford University Press. site


The question is, how can the human mind occur in the physical universe? We now know that the world is governed by physics. We now understand the way biology nestles comfortably within that. The issue is, how will the mind do that as well? The answer must have the details. I have got to know how the gears clank and how the pistons go and all the rest of that detail. My question leads me down to worry about the architecture.

Allen Newell, geciteerd op blz. 3-4. Dit is uit een lezing in 1991, kort voor zijn dood (hij wist dat: kanker), die op video beschikbaar is YouTube. Meer on Newell


Dit lijkt een terugkeer naar de ‘mechanisering van het wereldbeeld’, maar het is natuurlijk beeldspraak. Deze lijn van psychologisch onderzoek (Simon, Newell, Anderson, Ohlsson) is evenwel bikkelhard waar het gaat om glasheldere verklaringen: in beginsel moeten diepzinnigheden zoals de ‘de creatieve inval’ tot op biologisch niveau te verklaren zijn, en anders kan de onderzoeker er misschien maar beter het zwijgen toe doen. Stellan Ohlsson (2011) drijft dat consequent door in zijn psychologische behandeling van complexe leerprocessen (zie hier). Een directe oefening in deze hardheid:


Wat is dit voor boek, wat wil ik met dit boek? Anderson presenteert de stand van zaken voor ‘zijn’ theorie van cognitie. Die theorie, ACT-R (spreek uit: act-aar) is de huidige versie, heeft in zekere zin de speciale vorm van een computerprogramma dat de theoretisch veronderstelde hersenprocessen simuleert. De bedoeling is natuurlijk dat de resultaten van die simulatie de bekende cognitieve fenomen reproduceren. Nog beter is: ACT-R is geen zwarte doos met een onbekend mechanisme, maar is modulair opgebouwd zoals ook de hersenen dat zijn. Het model voorspelt dus ook wat er precies in de hersenen gebeurt bij het oplossen van algebraïsche vergelijkingen, of bij het kolomsgewijs aftrekken van getallen, op welke momenten dat gebeurt, met welke intensiteit. In beginsel kunnen die voorspellingen worden getoetst aan wat er op fMRI-scans is te zien. Dan moet je dus leerlingen hebben die wel eens zo’n fMRI-scanner van binnen willen zien en horen, en die laat je dan hun algebraopgaven maken. Zo gaat het inderdaad.

Wat Anderson voortdurend laat zien in dit boek: hoe experimenteel valt uit te zoeken of de theorie juist is. Hij vertelt uiteraard ook wat de overwegingen achter de specifieke onderdelen van deze cognitieve theorie zijn. En waarschuwt bij herhaling dat ACT-R een theorie is die weliswaar specifieke kenmerken heeft, maar in hoofdlijnen spoort met andere theorieën, zoals SOAR ( de groep van Alan Newell). Het gaat dus wel degelijk om wat de cognitieve psychologie op dit moment heeft te zeggen over het cognitief functioneren van de soort ‘mens’ — op micro-niveau, in ons hoofd opgesloten. Maar dit is niet wat we gewoonlijk onder cognitieve psychologie verstaan, dit gaat een eindje in de richting van neuropsychologie. Het grootste deel van cognitief-psychologisch onderzoek gaat uiteraard over wat wij gewoonlijk verstaan onder leren, instructie, of de waarneming. In termen van het ACT-R betreft dat het macroniveau, de aggregatie van wat er zoal in de hersenen gebeurt. De relatie van ACT-R tot dit niveau van het dagelijks leven, zeg maar, is dat ACT-R de verschijnselen op dit geaggregeerde niveau moet kunnen reproduceren en daarmee ook verklaren. In dit boek beperkt Anderson zich vooral tot het micro-gebeuren tussen de diverse ‘modulen’ in de hersenen. Houd dat in het achterhoofd, wil ik maar zeggen: de brug naar didactiek is langer dan het soms lijkt.

Hoewel delen van dit boek gaan over reken- en wiskundeopgaven, gaat het natuurlijk niet om een didactische theorie of een opvatting over wat belangrijk is in reken- en wiskundeonderwijs (hoewel . . . . ). Er is zeker geen directe koppeling te maken naar wat van belang is onderwijssituaties. Behalve dan in negatieve zin — en dat is de hoofdreden waarom dit voor mij een belangrij boek is — omdat het aan kan geven dat bepaalde opvattingen over het reken- en wiskundeonderwijs in ieder geval in strijd zijn met de cognitieve psychologie, of er helemaal geen raakvlak mee hebben en daarom onzinnig zijn.


Door het hele boek heen is het onderscheid van belang tussen weten en kunnen, tussen kennis en vaardigheid, tussen declaratieve kennis en productieve acties. Waarom? Omdat dit biologisch natuurlijke categorieën zijn. Weg dus met het idee van ‘competenties’ waarin kennen en kunnen op een hoop zijn gegooid.

Een extreem belangrijk voorbeeld: bijna alle cultureel bepaalde leren begint met declaratieve kennis (instructie, voorbeelden), en eindigt met geautomatiseerde vaardigheden (geoefend zijn). Zo ook bij rekenen en algebra, waarvan door Anderson en zijn groep in hun onderzoek royaal gebruik is gemaakt. Weten dat 7 × 8 = 56 is geen declaratieve kennis, maar een ‘productie’ ( de prikkel ‘7 × 8’ triggert onmiddellijk de actie ‘56’); er nog over na moeten denken betekent: opnieuw uitrekenen. De te nemen stappen bij kolomsgewijs aftrekken zijn declaratieve kennis waarop de beginneling nog vaak moet terugvallen, maar die de geoefende leerling niet meer nodig heeft. Let op: de geoefende leerling heeft het kolomsgewijs aftrekken geautomatiseerd, en doet zijn werk dus zonder te begrijpen wat hij doet. Dat ‘begrijpen’ is immers typisch iets van het declaratieve geheugen, en juist dat geheugen heeft de geoefende leerling niet meer nodig, anders dan voor het simpele ophalen van ‘7 × 8’: 56. Dit belooft nog wat, want hier gaan kroonjuwelen van het ‘realistisch rekenen’ meteen al het raam uit.


Leestip: al die hersengebieden en onderzoeken met fMRI-scanning-technieken zijn heel interessant, maar ook bijzonder belastend bij het lezen van dit boek. In essentie gaat het om de cognitieve theorie van Anderson c.s., dus om het ACT-R-model. Al die hersenspinsels zijn er vooral bijgehaald om te laten zien dat deze cognitieve theorie, dit ACT-R model, empirisch toetsbare voorspellingen oplevert, en dat die voorspellingen behoorlijk goed zijn. Daarnaast is het natuurlijk aardig om een soort visueel model van het cognitief functioneren te hebben, anders blijft het model misschien wel heel abstract. Voor deze ene keer dus: hersenscans als ‘context’ voor de cognitieve theorie. Lees dus gewoon over al die hersentermen heen, om er misschien bij een tweede of derde keer lezen nadrukkelijker aandacht aan te besteden.


Misschien is ook een waarschuwing voor het psychologisch jargon op zijn plaats. Wie nieuw is op dit gebied, zal er behoorlijk moeite mee hebben omdat dit jargon nauwelijks of eigenlijk helemaal niet aansluit bij de naïeve begrippen die we allemaal hebben over leren, denken en opgaven maken. Ik zal natuurlijk proberen kernbegrippen zo goed mogelijk uit te leggen en vindplaatsen te geven, maar dat gaat het probleem niet helemaal ondervangen. Accepteer bij het lezen van dit boek dat je af en toe de draad gewoon volledig kwijt bent, en ga dan toch maar gewoon door, misschien bij de eerstevolgende sectie die over iets concreets lijkt te gaan, zoals kolomsgewijs aftrekken, of het oplossen van eenvoudige algebraïsche vergelijkingen.


Hfdst. 1. Cognitive architecture


Een belangrijk deel van het materiaal in hoofdstuk 1 van het boek, is te vinden in het volgende artikel:


Het eerste hoofdstuk is voorbereidend van aard, maar is verdraaid lastig te lezen voor wie voor het eerst met dit onderwerp kennis wil maken. Neem het oppervlakkig door, of spring meteen naar hoofdstuk 2. Sla blz. 8 tot 18 voorlopig over. Anderson legt in hoofdstuk 1 uit wat een ‘cognitieve architectuur’ is (zeg maar een ‘wegenkaart’ van mentale processen, hoewel dat een tikje ‘kort door de bocht’ is), en geeft een historisch overzicht van de ontwikkeling van de cognitieve architectuur van het ACT-R-model: Adaptive Control of Thought—Rational. Die historische lijn bestaat uit achtereenvolgende modellen, te beginnen met het HAM-model (Human Associative Memory), en bijvoorbeeld het ACT* (spreek uit: act star) model. Volgens de website ACT-R is de laatste beschrijving van ACT-R hier gegeven:


Cognitive Science is een tijdschrift waarin cognitieve structuren regelmatig aan de orde zijn. Kijk eens op de website. Van de eerste jaargangen zijn nog niet altijd pdf’s beschikbaar, maar overigens is alles tot en met 2008 vrij te downloaden. Zo hoort het ook.


A cognitive architecture is a specification of the structure of the brain at the level of abstraction that explains how it achieves the function of the mind.

blz. 7


De ACT-R-architectuur is te inspecteren op de website http://act-r.psy.cmu.edu/, en daar maken vooral veel onderzoekers gebruik van: er is een uitgebreide gemeenschap ontstaan van onderzoekers die van het ACT-R-model en de bijbehorende software gebruik maken voor verder onderzoek. Afijn, onderzoek met ACT-R zullen we in dit boek nog heel veel tegenkomen.


anderson_2007_2.2.gif Grappig is wel dat Anderson zegt dat het boek niet over ACT-R gaat, maar dat hij ACT-R gebruikt om de mind te beschrijven. Mijn idee, na eerste lezing, is dat hij vooral laat zien hoe empirisch wetenschappelijk onderzoek aan dat model laat zien dat het spoort met cognitieve hersenprocessen. En een beetje gek is wel dat een oude psycholoog moeite heeft om het Engelse mind te vertalen: dat gaat over het denken, maar is toch breder dan wat we in het Nederlands met het denken aangeven. Een vertaling met ‘hersenen’ wekt misverstanden, omdat daarmee het onderscheid tussen mind en brain verloren gaat. Misschien moet ik gewoon mind aanhouden.


Het ACT-R is opgebouwd uit een reeks modulen, niet ongelijk de ‘modulaire’ bouw van de hersenen zelf (en zo moet het natuurlijk ook zijn, meer daarover later). De afbeelding illusteert dat (het is een impressie van figuur 2.2, niet van figuur 1.5 in het boek). Iedere module staat eigenlijk ook voor een psychologisch onderzoekterrein op zich, waarover dan ook al heel veel bekend is. Het ACT-R model moet dan ook op ieder van die deelterreinen recht kunnen doen aan de bekende empirische verschijnselen. Het bijzondere zit hem niet in de modulen afzonderlijk, maar juist in de onderlinge relaties tussen die modulen, in hun geheel genomen. Anderson geeft (blz. 20 e.v.) een toelichting aan de hand van de algebraïsche vergelijking 3x - 5 = 7. Komt dat even mooi uit! Het visuele moduul bevat dan een mentale representatie van de vergelijking, enzovoort.

Het schema is buitengewoon grof, maar dient ook slechts voor een eerste indruk. Belangrijke communicatie gaat dus van en naar die centrale processor (gelocaliseerd in de basale ganglia van de hersenen), via de bij ieder module horende buffer met geleverde resp. gevraagde informatie. Het procedurele systeem heeft zelf geen buffer. Die buffers zijn echte flessenhalzen: er kan telkens maar een enkele chunk (eenheid) informatie door, de ene of de andere kant op. Is het idee een beetje duidelijk aan het worden: onze hersenen werken werkelijk fantastisch, maar er zijn een paar opvallende bijzonderheden die bijvoorbeeld in onderwijssituaties wel eens heel belangrijk kunnen zijn, zoals die flessenhalzen (zie ook de theorie van mentale belasting van John Sweller). Een nieuweling op het gebied van schaken weet nog niet veel, een eenheid van informatie is dan wel heel erg basaal. Voor een schaakgrootmeester is een eenheid van informatie een gestructureerd geheel van informatie, die desondanks als een enkele eenheid van informatie door de flessenhals van het declaratieve geheugen (langetermijngeheugen) kan. Iedereen die minachtend doet over ‘gemechaniseerde’ of geautomatiseerde kennis, moet het eigen hoofd na laten kijken: de flessenhalzen zijn waarschijnlijk te nauw geworden.


Een centraal processor-systeem kan patronen herkennen in de informatie die in de buffers beschikbaar is en daarop reageren met het sturen van verzoeken aan de modules. Deze herkennen-en-handelen neigingen van de centrale processor-module zijn gekenmerkt door productieregels. Zo is het volgende een beschrijving van een mogelijke productieregel in de context van het oplossen van een algebraïsche vergelijking zoals 3x - 5 = 7.


Als het doel is om een vergelijking op te lossen

En de vergelijking heeft de vorm “uitdrukking - getal1 = getal2”

Schrijf dan “uitdrukking = getal2 + getal1”


waar de eerste regel verwijst naar de doelbuffer, de tweede regel naar de visuele buffer, en de derde regel naar een motorische handeling.

blz. 21

Informatie in boxen zoals deze is meestal een letterlijk citaat, of zoals in dit geval: een door mij vertaald citaat.


Zie Anderson (2005) (hierboven) voor de details van een onderzoek naar het leren oplossen van dergelijke algebraïsche vergelijkingen. Merk op dat een uitwerking van zoiets in het ACT-R-model ligt op het niveau van de schroefjes, moertjes en radertjes van Allen Newell: het model dwingt onbarmhartig om werkelijk niets ongespecifieerd te laten (anders werkt het programma niet, of komt er onzin uit). Sterker nog, de recente versie van ACT-R specificieert cognitieve processen van begin tot eind: van input van informatie/probleemstelling tot en met gedragsreactie/antwoord. En dat is bijzonder genoeg om het hier nadrukkelij op te merken.


Ik blijf even stilstaan bij het algebra-voorbeeld (op blz. 20 van het boek). Anderson geeft even heel schematisch aan wat de onderscheiden modulen in het ACT-R doen.


Dit schema roept meer vragen op, dan het beantwoordt, maar we hebben nog een heel boek te gaan. Telkens zal een schema zoals dit terugkeren, met bijvoorbeeld de vraag wat hier nu cognitief aan is, of hoe dit matcht met de gebeurtenissen op specifieke plaatsen in de hersenen. En bestaat er zoiets als ‘mentale modellen’?


Het centrale procedurele systeem mag dan geen mensje zijn, maar hoe werkt dat dan? Anderson legt hier (blz. 21) even snel uit dat dat gaat door of als productieregels: ‘als A het doel is, en Y is het geval, doe dan B.


If the goal is to solve an equation,


And the equation is of the form ‘expression - number1 = number2,’


Then write ‘expression = number2 + number1’.


Dit slaat nog steeds op (de computerimplementatie van) het ACT-R model. De term verwijst naar bijvoorbeeld het onderzoek van Alan Newell en Herbert Simon over probleemoplossen, en de daarbij ontwikkelde cognitieve theorie. Wie hier een variant in ziet van stimulus-responstheorie heeft niet helemaal ongelijk.


Anderson 2005 p. 321 Het ACT-R kan eenvoudige algebraïsche vergelijkingen leren oplossen (simuleren van het leren oplossen zoals leerlingen/proefpersonen dat doen). Zie Anderson (2005) (ref.), en Qin et al. (2004) (ref.) voor het empirische onderzoek met die leerlingen. Onderzoekvraag is bijvoorbeeld: voorspelt de simulatie met het ACT-R model de empirische resultaten van Qin et al.? Een andere onderzoekvraag: wat maakt precies dat na verloop van oefening de leerlingen sneller werken? Zie de fantastische afbeelding 1.7 in het boek, of nog beter de gekleurde versie daarvan op blz. 321 in Anderson (2005) (ref.). Het moet voor wiskundeleraren een ongekende belevenis zijn om zoiets te zien en te kunnen bestuderen. Ik kan hier alleen maar een verkleinde afbeelding laten zien, bij wijze van citaat. Links in de figuur: de oplosstappen op dag 1 van het leerproces, rechts de verkorte oplossing op dag 5: er is dan veel minder aanspraak op de declaratieve module omdat o.a. terugkijken naar de instructie niet meer nodig is. Interessante vraag: is de figuur een voorspelling van wat er in de hersenen gebeurt bij de leerlingen, en kunnen we dat met hulp van fMRI-scans checken? Ja, en ja dat kan. Wanneer een specifiek deel van de hersenen meer werk moet doen, verhoogt dat de zuurstofbehoefte, en dat laatste kan in een fMRI-scan zichtbaar worden gemaakt. Op blz. 26-27 geeft Anderson een reeks grafieken gebaseerd op dergelijke metingen, in relatie tot het oplossen van algebraïsche vergelijkingen op dag een, respectievelijk dag vijf. Of zie Anderson (2005) (ref.).


Hfdst. 2. The modular organization of the mind


anderson_2007_2.2.gif


Michael D. Byrne & John D. Anderson (2001). Serial modules in parallel: The psychological refractory period and perfect time-sharing. Psychological Review, 108, 847-869. pdf ophalen

Rapportage van o.a. een experiment waarin rekenopgaven zijn gebruikt. Niet van enig belang voor rekendidactiek, maar wel als illustratie van het ACT-R-model.


Michael D. Byrne & John D. Anderson (1998). Perception and action. In J. R. Anderson & C. Lebiere: The Atomic Components of Thought (167-200).

Een eerder experiment met rekenopgaven.


Hfdst. 3. Human associative memory


onthouden: langzaam en degelijk - snel maar beperkt


Twee verschillende leersystemen voor kennis, de een langzaam connectionistisch, de ander snel (p. 98). Dat is interessant, want hier liggen didactische misverstanden op de loer: als snel leren van nieuwe stof (declaratieve kennis, niet procedurele kennis) mogelijk is, maar het op lange termijn ook onthouden daarvan een ander verhaal is, moet het onderwijs daar expliciet rekening mee houden (eerder behandelde stof voortdurend terug laten komen, in plaats van wat eenmaal is behandeld als afgehandeld te beschouwen). In onzorgvuldig klassikaal onderzoek zouden bijvoorbeeld snelle successen geregistreerd kunnen worden, terwijl vrijwel niets van die snel opgedane kennis beklijft (zoals Van Parreren zou zeggen). Dit moet ik preciezer maken.

One performed the typical connectionist slow learning and had high generalization and interference; the other displayed fast learning but showed little generalization and interference. The former was associated with the cortex and the latter with the hippocampus and related structures.

( .. )
Memories can slowly be transferred from the hippocampus to neocortical regions by rehearsal. Every time we recall a memory, this is another encoding opportunity for the slow learning mechanisms of the neocortex.

p. 98-99


Anderson geeft op blz. 107 een korte kenschets van het declaratieve geheugen: het maakt specifieke kennis beschikbaar op een manier die niet, zoals bij producties, afhangt van de aanwezigheid van specifieke prikkels, maar die heel algemene toegangen heeft zodat die kennis makkelijk voor gebruik of reflectie beschikbaar is. Maar dat klinkt te mooi om waar te zijn, en dat is het ook. Er kan natuurlijk maar een beperkte hoeveelheid kennis op deze manier beschikbaar zijn. Het komt mooi van pas dat er ontzettend veel informatie rap wordt vergeten, of tenminste geleidelijk steeds minder beschikbaar is als de kennis in tussentijd niet is benut.


vergeten - herinneren


Blz. 102: strijd tegen vergeten. Ik moet hierbij onmiddellijk denken aan het vergeten van de vaardigheid in het rekenen, door het ondoordachte gebruik van de rekenmachine voor ieder reken-wissewasje. Immers, als rekenen een kwestie is van gebruiken van declaratieve kennis (5 - 7; 7 × 8; enz.), dan zal die kennis steeds minder beschikbaar zijn wanneer er geen gebruik van wordt gemaakt. Of werkt het anders, en ‘7 × 8’ een productieregel met ‘56’ als ‘actie’? Er valt nog heel wat uit te sorteren.


context and past history


Dit is dan toch een thema dat aanhangers van het gedachtengoed van het realistisch reken- en wiskundeonderwijs met rode oortjes mogen lezen. De rol van de context bij het zich herinneren van feiten. Er is dus inderdaad onderzoek dat specifiek is gericht op de rol van context bij het zich (kunnen) herinneren van specifieke kennis: zie Schooler & Anderson (1997 pdf hier ophalen), hierboven al genoemd. Laat ik hier meteen maar vermelden dat Anderson een boek heeft gepubliceerd over transfer, dat in het Nederlands gewoon overdracht heet.

context in model (p. 108 e.v.)


Beter nog: context is strak gemodelleerd in de ACT-R-theorie van John Anderson en de zijnen. Ik noem vast de relevante publicaties waar Anderson naar verwijst; om te beginnen is dat Anderson & Schooler (1991), zie hierboven.



Hfdst. 4. The adaptive control of thought




Hfdst. 5. What does it take to be human? Lessons from high school algebra


the use of abstract control states (p. 200 e.v.)


Een tikje verwarrend is dat deze sectie doorloopt in de erop volgende sectie ‘Comparison’, waarin pas de abstracte controle aan de orde komt.


A critical mental ability is the capacity to maintain abstract control states that allow the human to take different courses of action when all the other buffers are in identical states. While there is no justification for saying that this capacity is totally lacking in nonhuman primates, it does seem vastly improved in humans, at least by the age when they begin to learn algebra [grade 9, b.w.].

p. 208



Yulin Qin, Cameron S. Carter, Eli M. Silk, V. Andrew Stenger, Kate Fissell, Adam Goode and John R. Anderson (2004). The change of the brain activation patterns as children learn algebra equation solving. Proceedings of National Academy of Sciences,101(15), 5686-5691.


John R. Anderson (2005). Human symbol manipulation within an integrated cognitive architecture. Cognitive Science, 29, 313-341. pdf ophalen


Niels Taatgen (2005). Modeling parallelization and flexibility improvement in skill acquisition: from dual tasks to complex dynamic skills. Cognitive Science, 29, 421-455.


dynamic pattern matching (p. 208 e.v.)




Hfdst. 6. How can the human mind occur?



15 november 2014 \ contact ben apenstaartje benwilbrink.nl

Valid HTML 4.01!   http://www.benwilbrink.nl/literature/anderson_2007.htm http://goo.gl/k5jsp