Många typer av kreativitet är ett resultat av kombinationen av mentala representationer. Detta papper ger en beräkningsbild av hur kreativt tänkande kan uppstå från att kombinera neurala mönster till sådana som är potentiellt nya och användbara. Vi försvarar hypotesen att sådana kombinationer uppstår från mekanismer som binder samman neural aktivitet genom en process av konvolution, en matematisk operation som interweave strukturerar. Vi beskriver datorsimuleringar som visar genomförbarheten av att använda konvolution för att producera framväxande mönster av neural aktivitet som kan stödja kognitiva och emotionella processer som ligger till grund för människans kreativitet. Nyckelord: Bindning; Konceptuell kombination; Konvolution; Kreativitet; Emotion; Neurala tekniska ramar; Neurala nätverk; Neurocomputation; Representation Kreativitet är uppenbart i många mänskliga aktiviteter som genererar nya och användbara idéer, inklusive vetenskaplig upptäckt, teknisk uppfinning, social innovation och konstnärlig fantasi. Förståelse saknas fortfarande av de kognitiva mekanismer som gör det möjligt för människor att vara kreativa, särskilt om de neurala mekanismer som stöder kreativitet i hjärnan. Hur kommer människors hjärnor fram till nya idéer, teorier, teknologier, organisationer och estetiska prestationer? Vilka neurala processer ligger inte bakom den underbara AHA! Upplevelser som kreativa människor ibland njuter av? Vi föreslår att människans kreativitet kräver en kombination av tidigare osammanhängande mentala representationer bestående av mönster av neural aktivitet. Då är kreativt tänkande en fråga om att kombinera neurala mönster till sådana som är både nya och användbara. Vi förespråkar 1551-6709.2010.01142.x hypotesen att sådana kombinationer uppstår från mekanismer som binder samman neurala mönster genom en process av konvolution snarare än synkronisering, vilket är det för närvarande gynnade sättet att förstå bindning i neurala nätverk. Vi beskriver datorsimuleringar som visar genomförbarheten av att använda konvolution för att producera framväxande mönster av neural aktivitet av det slag som kan stödja mänsklig kreativitet. En av fördelarna med att tänka kreativitet i termer av neurala representationer är att de inte är begränsade till den typ av verbala och matematiska representationer som har använts i de flesta beräkningsmässiga, psykologiska och filosofiska modeller av vetenskaplig upptäckt. Förutom ord och andra språkliga strukturer kan det kreativa sinnet använda sig av en hel rad sinnesförnimmelser som härrör från syn, hörsel, beröring, lukt, smak och motorkontroll. Kreativa tankar har också viktiga känslomässiga komponenter, bland annat den reaktion av njutning som åtföljer nya kombinationer i den värdefulla AHA! erfarenhet. Generationen av nya representationer innebär att man binder samman tidigare osammanhängande representationer på ett sätt som också genererar nya emotionella bindningar. Innan vi går in på neurocomputational detaljer illustrerar vi påståendet att kreativt tänkande består av en ny kombination av representationer med exempel från vetenskap, teknik, social innovation och konst. Vi visar sedan hur multimodala representationer kan kombineras genom att binda i neurala populationer med hjälp av en process av konvolution där neural aktivitet är ''twisted tillsammans'' snarare än synkroniseras. Känslomässiga reaktioner på nya kombinationer kan också innebära konvolution av mönster av neural aktivitet. Efter att ha jämfört vår neurala teori om kreativitet med relaterat arbete inom kognitiv vetenskap placerar vi det i samband med en bredare redovisning av mekanismer på flera nivåer – inklusive molekylära, psykologiska och sociala – som tillsammans bidrar till människans kreativitet. Vi föreslår en teori om kreativitet inkapslad i följande teser: 1. Kreativitet är ett resultat av nya kombinationer av representationer. 2. Utgångspunkten är följande: Hos människor är mentala avbildningar mönster av neural aktivitet. 3. Vad är det som händer? Neurala representationer är multimodala och omfattar information som kan vara visuell, hörbar, taktil, olfaktorisk, stimulerande, kinetisk och känslomässig samt verbal. 4. Vad är det som händer? Neurala representationer kombineras genom konvolution, ett slags sammanvridning av befintliga representationer. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Orsakerna till kreativ aktivitet finns inte bara i psykologiska och neurala mekanismer utan också i sociala och molekylära mekanismer. Uppsats 1, att kreativiteten är ett resultat av en kombination av representationer, har föreslagits av många författare, däribland Koestler (1967) och Boden (2004). Kreativa tänkare som Einstein, Coleridge och Poincaré har beskrivit sina insikter som ett resultat av kombinatoriskt spel (Mednick, 1962). I denna uppsats behöver avhandlingen bara vara det blygsamma påståendet att mycket kreativitet är ett resultat av en ny kombination av representationer. Det starkare påståendet att all kreativitet kräver en ny kombination av representationer försvaras genom analys av 200 stora vetenskapliga upptäckter och tekniska uppfinningar (P. Thagard, opublicerade data). Det icke-triviala i påståendet att kreativiteten är ett resultat av en kombination av representationer visas av förespråkare av behaviorism och radikal förkroppsligande som hävdar att det inte finns några mentala representationer. Uppsats 2, att mänskliga mentala representationer är mönster av neural aktivitet, försvaras på längden någon annanstans (Thagard, 2010). Den huvudsakliga drivkraften i denna uppsats är att utveckla och försvara avhandling 4 genom att ge en redogörelse för hur mönster av neural aktivitet kan kombineras för att bilda nya. Vår förklaring av kreativitet i termer av neurala kombinationer kan tas som ytterligare bevis för att avhandling 2 är sann, men vi måste börja med att ge några exempel som ger anekdotala bevis för avhandlingar 1 och 3. Tes 5, som handlar om de sociala och molekylära orsakerna till kreativiteten, kommer endast att diskuteras kortfattat. Fullt försvar av avhandling 1, att kreativitet är resultatet av en kombination av representationer, skulle göra en omfattande undersökning av hundratals eller tusentals erkända fall av kreativ aktivitet på många områden. Vi kan bara ge ett par stödjande exempel från vart och ett av de fyra primära områdena för mänsklig kreativitet: vetenskaplig upptäckt, teknisk uppfinning, social innovation och konstnärlig fantasi. Dessa exempel visar att åtminstone några viktiga fall av kreativitet beror på kombinationen av representationer. Många vetenskapliga upptäckter kan förstås som exempel på begreppsmässig kombination, där nya teoretiska begrepp uppstår genom att sätta ihop gamla (Thagard, 1988). Två kända exempel är vågteorin för ljud, som krävde utveckling av det nya begreppet ljudvåg, och Darwins evolutionsteori, som krävde utveckling av det nya begreppet naturligt urval. Begreppen ljud och våg är en del av det dagliga tänkandet kring fenomen som röst och vattenvågor. Den antika grekiska Chrysippus satte ihop dem för att skapa en ny representation av en ljudvåg som kunde förklara många egenskaper hos ljud som förökning och eko. På liknande sätt kombinerade Darwin bekanta idéer om val som görs av uppfödare med den naturliga processen av kamp för överlevnad bland djur för att generera mekanismen för naturligt urval som kunde förklara hur arter utvecklas. En av de kognitiva mekanismerna för upptäckt är analogi, vilket kräver att man sätter ihop representationen av ett mål problem med representationen av en källa (bas) problem som ger en lösning. De många exempel på vetenskapliga upptäckter som härrör från analogi stöder därför påståendet att kreativitet uppstår genom en kombination av representationer. Se Holyoak och Thagard (1995) för en lång lista över analogins största framgångar inom området vetenskaplig upptäckt. Kognitiva teorier om begreppskombination har till stor del begränsats till verbala framställningar (t.ex. Costello & Keane, 2000; Smith & Osherson, 1984), men konceptuell kombination kan också innebära perception (Wu & Barsalou, 2009; se även Barsalou, Simmons, Barbey, & Wilson, 2003). Det är uppenbart att det mänskliga soundbegreppet inte helt och hållet är verbalt och har hörbara exempel på sådana ljud som musik, åska och ljud från djur. På liknande sätt är begreppet våg inte rent verbal utan inbegriper delvis visuella representationer av typiska vågor såsom de i stora vattensamlingar eller till och med i mindre sådana som badkar. Därför måste en teori om begreppsmässig kombination, i allmänhet och i specifik tillämpning på vetenskapliga upptäckter, ägna sig åt icke-verbala metoder. Den tekniska uppfinningen har också många exempel på kreativitet som uppstår till följd av en kombination av representationer. I vår hemstad Waterloo, Ontario, har den stora ekonomiska utvecklingen under det senaste årtiondet varit den dramatiska ökningen av företaget Research in Motion (RIM), som tillverkar den extremt framgångsrika trådlösa BlackBerry-enheten. Idén till denna apparat kom från 1990-talet som ett resultat av kombinationen av två välbekanta tekniska begrepp: e-post och trådlös kommunikation. Enligt Sweeny (2009) startade inte RIM denna kombination, som kom från ett svenskt företag, Ericsson, där en chef kombinerade begreppen trådlös och e-post i konceptet trådlös e-post. Medan begreppet ljudvåg bildades för att förklara observerade fenomen, skapades begreppet trådlös e-post för att ge ett nytt mål för teknisk utveckling och ekonomisk framgång (se Saunders & Thagard, 2005, för en redogörelse för kreativitet inom datavetenskap). Således kan kreativ konceptuell kombination producera representationer av mål såväl som av teoretiska entiteter. RIM:s utveckling av BlackBerry berodde på många efterföljande kreativa kombinationer som tvåvägs personsökning, tumbaserad maskinskrivning och en integrerad enda brevlåda. Ett annat fall av teknisk utveckling genom konceptuell kombination är uppfinningen av stetoskopet, som kom till genom en analogisk upptäckt 1816 av en fransk läkare, Théophile Laennec (Thagard, 1999, ch. 9) och förordning (EEG) nr 4064/89. Laennec kunde inte placera sitt öra direkt på bröstet på en blygsam ung kvinna med hjärtproblem och råkade se några barn lyssna på en nål som kliade sig genom en träbit och kom på idén om ett hörselrör som han kunde placera på patientens bröst. De ursprungliga begreppen här är multimodala, som innefattar ljud (höra hjärtslag) och syn (rullat rör). Genom att sammanföra dessa multimodala representationer kunde Laennec skapa det koncept som vi nu kallar stetoskopet. Det skulle vara lätt att dokumentera dussintals andra exempel på tekniska uppfinningar genom representationskombinationer. Sociala innovationer har undersökts mindre av historiker och kognitiva forskare än utvecklingen inom vetenskap och teknik (Mumford, 2002), men de är också ett resultat av representationskombination. Två av de viktigaste sociala innovationerna i människans historia är offentlig utbildning och allmän hälso- och sjukvård. Båda dessa innovationer krävde att man satte upp nya mål med hjälp av befintliga koncept. Utbildning och hälso- och sjukvård var privata företag innan sociala innovatörer förutspådde fördelarna för människors välfärd om staten tog på sig dem som ett ansvar. Båda innovationerna krävde nya kombinationer av befintliga begrepp om statlig verksamhet plus privata intressen, vilket skapade de kombinerade begreppen offentlig utbildning och allmän hälso- och sjukvård. Många andra sociala innovationer, från universitet, till offentlig sanitet, till Facebook, kan också ses som ett resultat av det kreativa upprättandet av mål genom kombinationer av tidigare befintliga representationer. Orsakerna till social innovation är naturligtvis både sociala och psykologiska, vilket vi kommer att klargöra senare när vi föreslår en flernivåbaserad systemsyn på kreativitet. Det finns många slag av konstnärlig kreativitet, inom områden så varierande som litteratur, musik, måleri, skulptur och dans. Individuella kreativa verk som Beethoven's Ninth Symphony, Tolstoy's War and Peace, och Manet's Le de ́jeuner sur l'herbe är helt klart resultatet av kompositörers, författares och konstnärers kognitiva ansträngningar att kombinera många typer av representationer: verbala, auditiva, visuella och så vidare. Beethovens Ninth kombinerar till exempel auditiv originalitet med verbal nyhet i den berömda sista rörelsen som kallas Ode to Joy, som också genererar och integrerar emotionella representationer. Därför stöder lysande fall av konstnärlig fantasi påståendet att kreativitet delvis härrör från kognitiva operationer representation kombination. Även kinetisk kreativitet, generering av nya former av rörelse, kan förstås som en kombination av representationer så länge de senare förstås mycket brett att inkludera neurala kodningar av motorsekvenser (t.ex., Wolpert & Ghahramani, 2000). Historiskt, nya motorsekvenser inkluderar slam dunk i basket, over-the-axeln fångst i baseball, Frihetsgudinnan spela i fotboll, cykelspark i fotboll, och pas de deux i balett. Alla dessa kan beskrivas verbalt och kan ha genererats med verbala begrepp, men det är lika troligt att de är tänkta och utförs med hjälp av motoriska representationer som naturligt kan kodas i mönster av neural aktivitet. Vi är främst intresserade av kreativitet som en mental process, men vi kan inte försumma det faktum att det också ofta innebär interaktion med världen. Manets innovativa målning uppstod delvis ur hans fysiska interaktion med borsten, färgen och duken. På samma sätt kan uppfinnandet av viktiga tekniker som stetoskopet och hjulet innebära fysiska interaktioner med världen, som när Laennec rullade upp ett papper för att producera ett hörselrör. Externa representationer som diagram och ekvationer på papper kan också vara användbara i kreativa aktiviteter, så länge de samverkar med de inre mentala representationer som gör det möjligt för människor att interagera med världen. Vi har gett exempel för att visa att en kombination av representationer är en avgörande del av kreativiteten inom områdena vetenskaplig upptäckt, teknisk uppfinning, social innovation och konstnärlig fantasi. Ofta skär dessa domäner, till exempel, när upptäckten av elektromagnetism gjorde det möjligt att uppfinna radion, och när uppfinningen av mikroskopet gjorde det möjligt att upptäcka cellen. Sociala innovationer kan omfatta både vetenskapliga upptäckter och tekniska uppfinningar, som när folkhälsan främjas av bakterieteorin om sjukdomar och uppfinningen av antibiotika. Konstnärlig fantasi kan underlättas av tekniska framsteg, till exempel uppfinnandet av nya musikinstrument. Vi hoppas att våra exempel gör hypotesen att kreativitet ofta kräver en kombination av mentala representationer som fungerar med flera olika former. Vi beskriver nu neurala mekanismer för sådana kombinationer. Kombination av representationer har vanligen modellerats med symboliska tekniker som är vanliga inom området artificiell intelligens. Till exempel, begrepp kan modelleras av schema-liknande datastrukturer som kallas ramar (Minsky, 1975), och kombination av begrepp kan utföras genom sammanslagning ramar (Thagard, 1988). Andra beräkningsmodeller av konceptuell kombination har syftat till att modellera resultaten av psykolingvistiska experiment snarare än kreativitet, men de tar också begrepp för att vara symboliska, verbala strukturer (Costollo & Keane, 2000). Regelkombination har modellerats med enkla regler som består av strängar av bitar och genetiska algoritmer (Holland, Holyoak, Nisbett, & Thagard, 1986) och genetiska algoritmer har också använts för att producera nya kombinationer av uttryck skrivna i programmeringsspråket LISP (Koza, 1992). Lenat och Brown (1984) producerade upptäcktsprogram som genererade nya LISP-definierade koncept ur bitar av LISP-kod. Regelbaserade system som ACT och SOAR kan också använda inlärningsmekanismer där regler styckas eller sammanställs för att bilda nya regler (Anderson, 1993; Laird, Rosenbloom, & Newell, 1986). Dessa symboliska kombinationsmodeller är kraftfulla, men de saknar generalitet för att hantera hela skalan av representationskombinationer som inkluderar sensorisk och emotionell information. Därför föreslår vi att vi tittar på representationskombination på neural nivå, eftersom alla typer av mentala representationer-koncept, regler, sensoriska kodningar, och känslor-framställs i hjärnan av aktiviteten hos neuroner. Bevis för detta påstående kommer från det stora utbudet av psykologiska fenomen såsom perception och minne som allt mer förklaras av kognitiv neurovetenskap (se t.ex., Chandrasekharan, 2009; Smith & Kosslyn, 2007; Thagard, 2010). Grundtanken att neurala representationer består av aktivitetsmönster i populationer av neuroner går tillbaka åtminstone till Donald Hebb (1949 Hebb (, 1980, och det är implicit i många nyare och detaljerade neurocomputational konton (t.ex., Churchland, 1989; Churchland & Sejnowski, 1992; Dayan & Abbott, 2001; Eliasmith & Anderson, 2003; Rumelhart & McClelland, 1986). Om denna grundläggande idé är rätt, då kombination av representationer bör vara en neural process som innebär generering av nya mönster av aktivitet från gamla. Hebb är till stor del ihågkommen idag för den eponymiska idén att lära sig synaptiska kopplingar mellan neuroner som samtidigt är aktiva, vilka har sina rötter i lärteorierna hos 1700-talets empiriska filosofer som David Hartley. Men Hebbs mest seminala bidrag var läran att allt tänkande är ett resultat av aktiviteten hos cellsammankomster, vilka är grupper av neuroner organiserade av deras synaptiska förbindelser och kapabla att generera komplexa beteenden. Mycket senare skisserade Hebb (1980) en skildring av kreativiteten som ett normalt inslag i kognitiv aktivitet till följd av att nervceller avfyras i cellsammankomster. Hebb beskrev problemlösning som involverande många ""cell-montering grupper som avfyrar och subside, eld och subside, eld och subside, tills den avgörande kombinationen inträffar"" (Hebb, 1980, s. 119). Kombination producerar en ny vetenskaplig idé som sätter igång en ny sekvens av idéer och utgör ett annat sätt att se problemsituationen genom att omorientera hela mönstret av kortikal aktivitet. Den nya kombinationen av idéer som är ett resultat av anslutning av cellsammankomster bildar ett funktionellt system som upphetsar det upphetsande systemet och producerar Eureka! Känslomässig effekt. Därför skissade Hebb en neural förklaring av fenomenet insikt som har diskuterats mycket av psykologer intresserade av problemlösning (t.ex., Bowden & Jung-Beeman, 2003; Sternberg & Davidson, 1995). Hebbs uppfattning om kreativ insikt som uppstår från cell-montering aktivitet är suggestiv, men ganska vag, och väcker så många frågor som det svarar. Hur är cellsammankomster förbundna med varandra, och hur är den information de för med sig samlad? Till exempel, om det finns en grupp av cellsammansättningar (en neural population) som kodar begreppet ljud, och en annan som kodar begreppet våg, hur kodar den kombinerade aktiviteten hos den totala neurala populationen den nya konceptuella kombinationen av ljudvåg? Vi ser problemet med kreativ kombination av representationer som ett exempel på det allmänt förekommande bindande problemet som genomsyrar kognitiv neurovetenskap (t.ex., Roskies, 1999; Treisman, 1996). Detta problem erkändes först i studier av perception, där det är problematiskt hur hjärnan lyckas integrera olika egenskaper hos ett objekt i en enhetlig representation. När människor till exempel ser ett stopptecken, ser de färgen röd, den oktagonala formen och de vita bokstäverna som alla delar av samma bild, vilket kräver att hjärnan binder ihop vad som annars skulle kunna vara flera olika representationer. Det bindande problemet är också integral för att förklara medvetandets natur, som har en typ av enhet som kan verka mystisk ur perspektivet av den brokiga aktiviteten hos miljarder neuroner som bearbetar många olika typer av information. De mest framträdande förslagen på hur man ska hantera det bindande problemet har handlat om synkronisering av nervaktivitet, som har föreslagits som ett sätt att hantera den typ av kognitiv samordning som sker i medvetandet (Crick, 1994; Engel, Fries, König, Brecht, & Singer, 1999; Grandjean, Sander, & Scherer, 2008; Werning & Maye, 2007). På en mer lokal nivå har neural synkroni föreslagits som ett sätt att integrera viktig syntaktisk information som behövs för representation av relationer, till exempel för att markera skillnaden mellan Romeo älskar Julia och Julia älskar Romeo (Hummel & Holyoak, 1997; Shastri & Ajjanagadde, 1993). För den första meningen, neural populationer för Romeo och ämne skulle vara aktiva under en kort tid, sedan neurala populationer för kärlek och VERB, och slutligen för Juliet och OBJECT. För den andra meningen skulle tidpunkten ändras så att Romeo och OBJECT synkroniserades, liksom Julia och ämne. Tyvärr har det varit liten framgång att hitta neurala mekanismer som kan orsaka denna synkronisering beteende. Enkla metoder, såsom att ha en separat grupp av neuroner som specifikt kan stimulera par av begrepp, inte skala upp, eftersom de måste ha neuroner för varje enskild möjlig konceptuell kombination och därmed kräver fler neuroner än vad som finns i den mänskliga hjärnan. Andra modeller begränsar sig till särskilda metoder, såsom bindande färg och placering (Johnson, Spencer, & Schöner, 2008). Ytterligare andra är för sköra, förutsatt att neuroner inte har någon slumpmässighet och aldrig dör (för en detaljerad diskussion, se C. Eliasmith & T. C. Stewart, opublicerad data; T. C. Stewart & C. Eliasmith, opublicerad data). Vårt mål i detta dokument är att utveckla ett alternativt konto baserat på konvolution snarare än synkronisering. För att göra detta presenterar vi en neuralt realistisk modell av en mekanism där godtyckliga begrepp kan kombineras, vilket resulterar i en ny representation. Vi kommer inte att föreslå en allmän teori om bindning, utan snarare försvara en mer snäv redogörelse för hur den information som kodas i mönster av neural aktivitet kombineras till nya representationer som kan visa sig vara kreativa. Vi drar stor nytta av Eliasmiths (2004 Eliasmiths (, 2005a, opublicerade data) arbete med neurobiologiskt rimliga simuleringar av högnivåinferens. Tony Plate (2003) än tensor-produkt representationer föreslagna av Smolensky (1990). Vår presentation av Plate idé, som vi kallar bindning genom konvolution, kommer till stor del att vara metaforisk i detta avsnitt, men tekniska detaljer ges senare. Eliasmith och Thagard (2001) innehåller en relativt mild introduktion till Plates metod. För att få metaforerna rullande, överväga processen att fläta hår. Tusentals långa hårstrån kan flätas ihop genom att systematiskt vrida dem till en eller flera flätor. Liknande vridningar kan användas för att tillverka linor och kablar. Ett annat ord för att vrida och spola upp saker på detta sätt är sammanflätat, och saker och ting är sammanflätade om de alla är sammansvetsade. Ett annat ord för "" convolve"" är "" convolute", men vi använder sällan denna term eftersom termen "" convolved""" under de senaste decennierna har kommit att betyda ""överdriven komplicerad". I matematik är en konvolution en integrerad funktion som uttrycker mängden överlappning av en funktion f eftersom den skiftas över en annan funktion g, vilket uttrycker blandningen av en funktion med en annan (http://mathworld.wolfram.com/Convolution.html). Detta begrepp ger en matematiskt exakt motsvarighet till den fysiska processen av flätning, eftersom vi kan tänka oss matematisk konvolution som att blanda två signaler tillsammans (var och en representeras av en funktion) på ett ungefär analogt med hur flätning blandar två hårstrån tillsammans. Plattan utvecklade en teknik som han kallade holografiska reducerade representationer som applicerar en analog av konvolution på vektorer av reella tal. Det är naturligt att tänka på mönster av neural aktivitet med hjälp av vektorer: Om en neural population innehåller n neurons, då dess aktivitet kan representeras av en sekvens som innehåller n nummer, som var och en står för bränningshastigheten hos en neuron. Till exempel, om den maximala avfyrningshastigheten hos en neuron är 200 gånger per sekund, kan hastigheten hos en neuron som avfyrar 100 gånger per sekund representeras av antalet.5. Sedan motsvarar vektorn (.5,.4,.3,.2,.1) bränningshastigheten hos denna neuron och ytterligare fyra med långsammare bränningshastigheter. Så här är den grundläggande idén: Om vi abstrakt representerar mönstret av aktivitet av två neurala populationer av vektorerna A och B, då kan vi representera deras kombination genom den matematiska konvolutionen av A och B, som är en annan vektor som motsvarar ett tredje mönster av neural aktivitet. För tillfället ignorerar vi vad detta innebär att fysiologiskt se avsnittet Simulering nedan. Den resulterande vektorn har framträdande egenskaper, dvs. egenskaper som inte innehas av (eller enkla aggregat av) någon av de två vektorer som den kombineras med. Den konvolverade vektorn kombinerar den information som ingår i var och en av de ursprungliga vektorerna på ett ickelinjärt sätt som endast möjliggör ungefärlig rekonstruktion av dem. Därför producerar konvolutionen av vektorer en framväxande bindning, en som inte bara är summan av de delar som binds samman (vid uppkomst, se Bunge, 2003; Wimsatt, 2007). Att tala om evolution av vektorer gör fortfarande inte att vi kan förstå konvolutionen av mönster av neural aktivitet. För att förklara detta måste vi beskriva vår simuleringsmodell av hur kombination kan ske i ett biologiskt realistiskt, beräkningsmässigt neuralt nätverk. Men innan vi går in på tekniska detaljer måste vi beskriva hur AHA! erfarenhet kan förstås som konvolution av en ny kombinerad representation med mönster av hjärnaktivitet för känslor.  Kognitiv vetenskap får inte bara förklara hur representationer kombineras till kreativa nya, det bör också förklara hur sådana kombinationer kan vara intensivt emotionella. Många citat från framstående forskare vittnar om den känslomässiga komponenten i vetenskapliga upptäckter, däribland sådana reaktioner som glädje, förvåning, glädje, härlighet, passion och glädje (Thagard, 2006a, ch. 10) och förordning (EEG) nr 4064/89. Vi förväntar oss att genombrott inom teknisk uppfinning, social innovation och konstnärlig fantasi är lika spännande. Till exempel skrev Richard Feynman (1999, s. 12): "Priset är nöjet att hitta en sak ut, kicken av upptäckten, observationen att andra människor använder det [mitt arbete] - det är de verkliga sakerna, de andra är overkliga för mig." Vilka är de neuropsykologiska orsakerna till "fyndighetens kick"? För att svara på den frågan behöver vi en neurocomputational teori om känslor som kan integreras med den redovisning av representationsgenerering som tillhandahålls tidigare i detta dokument. Thagard och Aubie (2008) har gissat hur emotionell erfarenhet kan uppstå från en komplex neural process som integrerar kognitiv bedömning av en situation med perception av inre fysiologiska tillstånd. interaktion mellan flera hjärnområden som genererar emotionellt medvetande, vilket kräver både bedömning av relevansen av en situation för en agent mål (till stor del realiseras av prefrontal cortex och midbrain dopamin-systemet) och inre uppfattning av fysiologiska förändringar (till stor del realiseras av amygdala och insula). För försvar av den neurala, psykologiska och filosofiska rimligheten av denna berättelse av emotionell erfarenhet, se även Thagard (2010). Om EMOCON modellen är korrekt, då känslomässiga erfarenheter såsom extas av upptäckt är mönster av neural aktivitet, precis som andra mentala representationer såsom begrepp och regler. Nu är det lätt att se hur AHA! Eller Eureka! erfarenhet kan uppstå. När två representationer kombineras genom konvolution till en ny, utför hjärnan automatiskt en utvärdering av relevansen av den nya representationen för sina mål. Vanligtvis är sådana kombinationer av ringa betydelse, som i de efemära begreppskombinationer som äger rum i all språkbehandling. Det behövs ingen känslomässig reaktion på vardagliga kombinationer som ''brun ko''' och 'alla basketspelare'.' Men vissa kombinationer är överraskande, som ''cow basket,'' och kan framkalla ytterligare bearbetning för att försöka förstå dem (Kunda, Miller, & Claire, 1990). I extraordinära situationer kan den nya kombinationen vara inte bara överraskande utan faktiskt spännande, om den har stor relevans för att uppnå de långvariga målen för tänkaren. Darwin blev till exempel hänförd när han insåg att den nya kombinationen naturliga urval kunde förklara fakta om arter som länge hade förbryllat honom, och kombinationen trådlös e-post upphetsade uppfinnarna av BlackBerry när de insåg sin stora kommersiella potential. Bilda. 2 visar hur representation kombination kan vara intensivt emotionellt, när mönster av neural aktivitet motsvarande begrepp blir sammanflätade med mönster av aktivitet som utgör den känslomässiga utvärderingen av den nya kombinationen. En ny kombination som ljudvåg är spännande eftersom det är mycket relevant att uppnå upptäckarens mål. Men känslor är inte bara en rent kognitiv process av bedömning, som skulle kunna utföras sakligt, som i en beräkning av förväntade nytta som utförs av ekonomer. AHA! Vad är det för fel på dig? är en mycket annorlunda erfarenhet än ''Med tanke på sannolikheterna och de förväntade vinsterna är det förväntade värdet av alternativ X högt'." Fysiologi är en viktig del av känslomässiga upplevelse-rasing hjärtslag, svettiga handflator, etc., som påpekades av många teoretiker (t.ex., Damasio, 1994; James, 1884; Prinz, 2004). Men fysiologi kan inte vara den enda delen av historien, eftersom det finns många skäl att se kognitiv bedömning som avgörande också (Thagard, 2010 ). EMOCON-modellen visar hur reaktioner kan kombinera både kognitiv bedömning och fysiologisk perception. Därför föreslår vi att AHA! erfarenhet kräver en trippel konvolution, bindande: a) två representationer till en original; b) kognitiv bedömning och fysiologisk perception till en kombinerad bedömning av signifikans; och c) den kombinerade representationen och den integrerade kognitiva ⁄ fysiologiska emotionella responsen till en enhetlig representation (mönster av neural aktivitet) av den kreativa representationen och dess emotionella värde. Eftersom hjärnans operationer är mycket parallella, skulle det vara ett misstag att tänka på vad vi just har beskrivit som en serieprocess att först kombinera representationerna, sedan integrera bedömningen och den fysiologiska perceptionen, och slutligen konvolvera den nya representationen och den känslomässiga reaktionen. I stället äger alla dessa processer rum samtidigt, med ett konstant flöde av aktivering bland de regioner i hjärnan som är avgörande för olika typer av kognition, perception och känslor. Den där AHA! Erfarenheten verkar gåtfull eftersom vi inte har någon medveten tillgång till någon av dessa processer eller deras integration. Men det är Fig. 2 visar en möjlig mekanism för hur den underbara AHA! erfarenhet kan uppstå från neural aktivitet. Vår diskussion om konvolution hittills har till stor del varit metaforisk. Vi kommer nu att beskriva neurocomputational simuleringar som använder metoderna av Eliasmith (2004 Eliasmith (, 2005a för att visa: a) hur mönster av neural aktivitet kan representera vektorer; b) hur convolution kan binda ihop två representationer för att bilda en ny (och därefter lossa dem); och c) hur convolution kan binda samman en ny kombinerad representation med mönster av hjärnaktivitet som motsvarar emotionell erfarenhet som uppstår från en kombination av kognitiv bedömning och fysiologisk perception. Det första kravet för en mekanistisk neural förklaring av konceptuell kombination är att ange hur ett mönster kan representeras av en population av neuroner. Tidigare gav vi ett enkelt exempel där en vektor med fem element motsvarade bränningshastigheten hos fem neuroner; till exempel kunde värdet 0,5 indikeras med en genomsnittlig bränningshastighet på 100 Hz (dvs. 100 gånger per sekund). Linguistiska representationer kan översättas till vektorer med hjälp av Plates metod för holografisk reducerad representation, och det finns också naturliga översättningar av visuell, hörsel- och luktinformation till den matematiska formen av vektorer. Därför behöver en allmän multimodal teori av kombinerad representation endast överväga hur vektorer kan vara neuralt representeras och kombineras. Vi kan avbilda det enkla tillvägagångssättet visuellt som i Bild. 3............................................................... Här använder vi 25 neuroner (cirklarna) för att representera en 25-dimensionell vektor (kvartor). Sköljningen av varje neuron motsvarar dess bränningshastighet (där vit är snabb och svart är långsam). Beroende på bränningshastigheten kan samma neuroner representera olika vektorer, och tre olika möjligheter visas. Även om detta tillvägagångssätt för representation är enkelt, är det inte biologiskt realistiskt. I hjärnan, om vi kartlägger ett enda värde på en enda neuron, då kommer slumpmässigheten hos den neuronen att begränsa hur exakt detta värde kan representeras. Neuroner är mycket stokastiska anordningar, och kan till och med dö, så vi kan inte använda en metod för representation som inte har någon form av redundans. För att ta itu med detta problem måste vi använda många fler neuroner för att representera samma vektor. På bild. 4, Vi representerar samma tre mönster som Fig. 3, Men med 100 gånger så många neuroner. Även om detta tillvägagångssätt möjliggör ökad noggrannhet och robusthet till neurondöd, motsvarar detta tillvägagångssätt inte vad som finns i verkliga hjärnor. I stället för att ha ett stort antal neuroner, som var och en beter sig på samma sätt som sina grannar (liksom var och en av grupperna på 100 neuroner i Fig. 4), Det finns starka neurologiska bevis för att vektorer representeras av att ha varje neuron har ett annat övergripande mönster som svar på vilka de avfyrar snabbast. Georgopoulos, Schwartz och Kettner (1986) visade till exempel att nervceller i den motoriska cortex av apor kodar nå riktning av var och en har sin egen föredragna riktning vektor. Det vill säga, för varje neuron finns det en särskild vektor för vilken den avfyrar snabbast, och avfyrningshastigheten minskar när vektorn som representeras blir mer olik den riktning vektorn. Som ett annat exempel, neuroner i den visuella cortex svarar på mönster över det visuella fältet, och var och en svarar mest starkt på ett något annorlunda mönster, med neuroner som är nära varandra svarar på liknande mönster (t.ex., Blasdel & Salama, 1986). För att anta detta tillvägagångssätt, i stället för att ha 100 neuroner som svarar på varje enskilt värde i vektorn, tar vi varje neuron och slumpmässigt välja ett särskilt mönster för vilket det kommer att avfyra snabbast. För andra vektorer kommer den att avfyra mindre snabbt, baserat på likheten med dess föredragna vektor. Detta tillvägagångssätt motsvarar det som setts inom många områden av visuell och motorisk cortex, och det har visat sig möjliggöra förbättrad beräkningskraft över föregående bild. 4........................................... Enkel neural nätverkskodning med 100 neuroner per pixelvärde. De tre vektorerna visas högst upp (se bild). 3 för mer information). I de stora nedre rutorna är varje cirkel en individuell neuron och den ljusare skuggningen indikerar en snabbare bränningshastighet. Kodningar för tre olika 25-dimensionella vektorer visas. närmar sig. Bilda. 5 visar en grupp på 2.500 neuroner som representerar tre 25-dimensionella vektorer på detta sätt. Det bör noteras att även om vi inte längre visuellt kan se förhållandet mellan bränningsmönstret och den ursprungliga vektorn (som vi kunde i Fig. 4 ), vektorn fortfarande representeras av denna neural bränning, eftersom vi kan ta detta bränningsmönster och härleda det ursprungliga mönstret, om vi vet de föredragna riktning vektorer för var och en av dessa neuroner (se tillägget för mer detaljer). För att ytterligare förbättra vår modells biologiska realism kan vi konstruera vår modell med hjälp av spikande nervceller. Det vill säga, istället för att bara beräkna en bränningshastighet, kan vi modellera flödet av ström in i och ut ur varje neuron, och när spänningen når sin bränningspotential (runt )45 mV, skjuter den. När en neuron väl har avfyrats återgår den till sin vilopotential ()70 mV) och hetsar upp alla de neuroner som den är ansluten till, vilket förändrar strömflödet i dessa neuroner. Med dessa neuroner ställer vi in mängden ström som flödar in i dem (baserat på likheten mellan ingångsvektorn och den föredragna riktningsvektorn), istället för att direkt ställa in bränningshastigheten. Den enklaste modellen av denna process är den läckande integrera-och-elden (LIF) neuronen. Vi använder det här, även om alla de tekniker som diskuteras i detta papper kan tillämpas på mer komplexa neurala modeller. Om vi kör modellen under en mycket lång tid och i genomsnitt den resulterande bränningshastigheten, får vi samma bild som i Bild. 5................................................................ Vid varje given tidpunkt inom simuleringen kommer emellertid spänningsnivåerna hos de olika nervcellerna att förändras. Bilda. 6 visar en ögonblicksbild av det resulterande neurala beteendet, där svart indikerar neuronen vila och vit indikerar att tillräckligt med spänning har byggts upp för neuronen att skjuta. Varje neuron som är vit i denna siffra kommer snart att skjuta, återgå till svart, och sedan långsamt bygga upp spänning över simulerad tid. Denna hastighet styrs av neuronens membrantidskonstant (inställd till 20 ms i enlighet med McCormick, Connors, Lighthall, & Prince, 1985) och den refraktära perioden (2 ms).  Nu när vi har specificerat hur neuroner kan representera vektorer, kan vi organisera neuroner för att utföra konvolutionsoperationen (Eliasmith, 2004). Vi behöver en neural modell där vi har två grupper av neuroner som representerar inmatningsmönstren (med hjälp av representationsschemat ovan), och dessa neuroner måste anslutas till en tredje grupp neuroner som kommer att drivas att representera konvolutionen av de två ursprungliga mönstren. Den Neural Engineering Framework (NEF) av Eliasmith och Anderson (2003) ger en metod för att omvandla en funktion såsom konvolution till en neural modell genom att härleda synaptiska anslutningsvikter som kommer att genomföra den funktionen. När dessa vikter har hittats, använder vi den representationsmetod som diskuteras ovan för att koda de två ursprungliga vektorerna i neuralgrupperna A och B. När dessa nervceller avfyrar, får synapsförbindelserna elektrisk ström att flöda in i alla neuroner som de är anslutna till. Detta flöde i sin tur orsakar bränning i neural grupp C, som kommer att representera konvolution av mönster i A och B. Närmare uppgifter om härledningen av dessa synapsanslutningar finns i bilagan. Bilda. 7 visar hur konvolution kombinerar neural representation av två perceptuella ingångar, till vänster, till en neural representation av deras konvolution, till höger. Det framgår tydligt av den visuella tolkningen av den neurala representationen till höger att konvolutionen av de två inmatningsmönstren inte bara är summan av dessa mönster och därför utgör en framträdande bindning av dem. Viktigt är att en uppsättning neurala anslutningsvikter är tillräcklig för att utföra konvolution av två ingångsvektorer. Det vill säga, de synaptiska kopplingarna behöver inte ändras om vi behöver konvolvera två nya mönster; allt som behöver förändras är neuronernas bränningsmönster i grupperna A och B. Vi förlitar oss inte på en långsam inlärningsprocess för att ändra synapsvikter: Konvolution är en snabb processrespons på förändringar i perceptuella ingångar. Om synapsförbindelserna i vår NEF-modell motsvarar snabba glutamatreceptorer kan konvolution ske inom 5 ms. Men vi gör inga anspråk på hur neuronerna kommer att ha de speciella anslutningsvikter som gör det möjligt för dem att utföra denna konvolution. Dessa vikter kan vara genetiskt specificerade eller läras med tiden. Efter att två representationer har kombinerats är det fortfarande möjligt att ta fram den ursprungliga informationen från den kombinerade representationen. Konvolutionsprocessen kan vändas, med hjälp av neurala anslutningar nästan identiska med dem som behövs för att utföra konvolutionen i första hand, som visas i Bild. 8............................................................... Det finns en förlust av information genom att den extraherade informationen endast är en approximation av originalet. Men genom att öka antalet vektorvärden och antalet neuroner per värde kan vi göra denna approximation så exakt som önskas (Eliasmith & Anderson, 2003). Viktigt är att detta inte är en selektiv process: Alla de ursprungliga mönstren bevaras. Med tanke på begreppet "ljudvåg", kan vi alltid bryta ner det till "ljud" och "våg". Varje specialisering av det nya konceptet måste innefatta utveckling av nya associationer med det nya mönstret. Processen för detta ligger utanför ramen för detta dokument, men eftersom det nya mönstret i hög grad skiljer sig från de ursprungliga mönstren, kan dessa nya associationer bildas utan att störa begreppsmässiga associationer med de ursprungliga mönstren. Huvudpunkten här är att konvolutionsprocessen genererar ett nytt mönster med tanke på två tidigare mönster, och att denna process är reversibel. På bild. 7, Mönstret till höger har ingen likhet med något av de mönster till vänster. I matematiska termer kan graden av likhet mätas med hjälp av punkt produkten, som tenderar mot noll ju större vektorerna (Plate, 2003). Detta innebär att det nya mönstret kan användas för kognitiv bearbetning utan att förväxlas med befintliga mönster. Detta nya mönster kan dock brytas ned igen till en approximation av de ursprungliga mönstren, om det behövs. Detta gör det möjligt för oss att hävda att det representativa innehållet bevaras via konvolution, åtminstone i viss utsträckning. Mönstret till höger om Fig. 8 har en nära likhet med mönstret längst upp till vänster på Fig. 7, och denna noggrannhet ökar med antalet dimensioner i vektorn och antalet neuroner som används. Stewart, Choo och Eliasmith (2010b) har skapat en storskalig (373.000 neuron) modell av basalaganglierna, thalamus och cortex med detta tillvägagångssätt, och de har visat att den är kapabel att ta den kombinerade representationen av en mening (som ''Romeo älskar Julia'') och korrekt besvara frågor om den meningen. Detta resultat visar att allt representationsinnehåll kan bevaras upp till en viss grad av exakthet. Dessutom har de också visat att dessa representationer kan manipuleras med hjälp av motsvarande IF-THEN-produktionsregler som anger vilka begrepp som ska kombineras och vilka som ska tas isär. När dessa regler tillämpas med hjälp av realistiska spikande neuroner, de har visat sig kräva ungefär 40 ms för enkla regler (inte involverar begreppskombination) och cirka 65 ms för komplexa regler som kombinerar begrepp eller extraherar dem (Stewart, Choo, & Eliasmith, 2010a). Detta fynd stämmer överens med det vanliga empiriska konstaterandet att människan behöver 50 ms för att utföra en enda kognitiv åtgärd. Denna forskning har dock inte tagit upp hur olika metoder kan kombineras. Simulering 2 visar användningen av biologiskt realistiska artificiella neuroner för att kombinera två godtyckliga vektorbaserade representationer, som visar genomförbarheten av konvolution som en metod för konceptuell kombination. Vi använde ett visuellt exempel, men många andra metoder kan fångas upp av vektorer. Därför kan vi skapa multimodala representationer genom att sammanföra representationer från olika former. Vi kan till exempel kombinera en speciell visuell stimulans med en speciell ljudstimulans, tillsammans med en symbolisk etikett, och till och med en känslomässig tapperhet. Tidigare föreslog vi att AHA! Erfarenheten krävde en konvolution av minst fyra komponenter: två representationer som kombineras till en ny, och två aspekter av emotionell bearbetning-kognitiv bedömning och fysiologisk perception. Bilda. 9 visar vår NEF simulering av hur detta kan fungera. I stället för att bara två representationer konvolveras finns det totalt fyra som skulle kunna stå för olika aspekter av det kognitiva och känslomässiga innehållet i en situation. Varje konvolution genomförs som tidigare, och de läggs till genom att ha alla konvolutioner projekt till samma uppsättning av utdata neuroner. Vi behöver inte anta att alla vektorer som kombineras är av samma längd. Till exempel, representerar fysiologisk perception kan bara kräva några få dimensioner, medan kodning symboliskt innehåll kräver hundratals dimensioner. Dessa vektorer kan fortfarande kombineras genom att projicera den lågdimensionella vektorn in i det högre rummet. Detta innebär att vi kan kombinera alla representationer av alla storlekar och alla modaliteter till en enda ny representation. I våra simuleringar har vi visat att vektorer kan kodas med hjälp av neurala bränningsmönster. Dessa vektorer kan representera information i alla modaliteter, från en visuell stimulans till ett inre tillstånd till en symbolisk term. Dessutom kan dessa representationer kombineras via en neural implementation av konvolutionen operation som producerar en ny vektor som kodar en approximation av alla de ursprungliga vektorerna. Vi har alltså visat den beräkningsmässiga genomförbarheten av att använda convolution för att kombinera representationer av begrepp och emotionella reaktioner till dem, vilket skapar AHA! erfarenhet. Våra exempel på konvolution med visuella mönster är naturligtvis mycket enklare än viktiga historiska fall som dubbelhelix och BlackBerry. Men komplexa representationer består av enklare, och konvolution ger en rimlig mekanism för att bygga de typer av rika, multimodala strukturer som behövs för kreativ mänsklig kognition. Det är emellertid uppenbart att inte alla konvolutioner är kreativa. Om vårt neurala konto är korrekt, till och med vardagliga konceptuella kombinationer som röd skjorta produceras av konvolution, vad är det då som gör vissa konvolutioner kreativa? Enligt Boden (2004) är det som kännetecknar föreställningar som kreativa att de är nya, överraskande och värdefulla. De flesta kombinationer av representationer uppfyller inget av dessa villkor. Men, convolutions som genererar AHA! Känslomässigt gensvar är mycket mer sannolikt att tillfredsställa dem, vilket kan visas genom övervägande av relevanta affektiva mekanismer. I våra aktuella simuleringar tillhandahålls bedömning och fysiologiska komponenter av känslor som ingångar, men de kan naturligtvis genereras av de neurala processer som beskrivs i EMOCON-modellen av Aubie (2008). Efter Sander, Grandjean och Scherer (2005) kan nyhet bedömas genom indata om plötslighet, förtrogenhet, förutsägbarhet, inneboende trevlighet och mål-behövlig relevans. De två sistnämnda faktorerna, särskilt målbehövlig relevans, är också direkt relevanta för att bedöma om en ny konceptuell kombination (ny konvolution) kan vara värdefull. En världslig kombination som t.ex. röd skjorta genererar små känslor, eftersom den vanligtvis inte bidrar i någon större utsträckning till potentiell måltillfredsställelse. Däremot kan kombinationer som trådlös e-post och ljudvåg snabbt bedömas som mycket relevanta för att uppfylla kommersiella eller vetenskapliga mål. Därför får sådana konvolutioner starkare känslomässiga associationer eftersom bedömningsprocessen har markerat dem som nya och värdefulla, i linje med Bodens kriterier. Överraskning är mer komplicerat. Thagard (2000) föreslog en lokalistisk neural nätverksmodell av överraskning i vilken en bedömning görs av i vilken utsträckning noderna ändrar sin aktivering. Överraskning om ett element är ett resultat av snabba förändringar i aktiveringen av noden som representerar elementet från positivt till negativt eller vice versa. En liknande process kan byggas in i en mer neurologiskt rimlig distribuerad modell genom att ha neural populationer som reagerar på snabba förändringar i mönster av aktivering i andra neurala populationer. Matematiskt, denna process är likvärdig med att ta derivatan av aktiveringsvärdet, och realistiska neurala modeller av denna form har utvecklats (Trip & Eliasmith, 2010). I likhet med andra känslomässiga reaktioner kommer överraskningen i olika grad, från mild uppskattning av något nytt till vild förvåning. Thagard och Aubie (2008) föreslår att intensiteten av emotionell erfarenhet härrör från bränningsfrekvensen av neuroner i de relevanta populationerna. Hög grad av njutning uppstår till exempel till följd av snabba bränningshastigheter i nervceller i dopaminsystemet. Analogt, en mycket stark AHA! reaktionen skulle vara ett resultat av snabb bränning i den neurala populationen som ger konvolutionen av den konceptuella kombinationen med den emotionella reaktionen som själv kombinerar både kognitiv bedömning och fysiologisk perception. Det finns ingen anledning att postulera någon form av AHA! Detektionsmodul i hjärnan, eftersom de känslogenererande konvolutionerna kan uppstå i farten i olika hjärnområden med anslutning till neurala populationer för både att representera och utvärdera. Representationsformatet för alla dessa processer är samma mönster av neural firing-so utbyte och integration av många olika typer av information uppnås. På så sätt kan själva neuralsystemet visa att vissa konvolutioner representerar resultat som är potentiellt mer nya, överraskande och värdefulla och därmed mer benägna att kvalificera sig som kreativa enligt Bodens (2004) kriterier. Naturligtvis finns det inga garantier, eftersom människor ibland blir upphetsade över idéer som visar sig vara derivat eller värdelösa. Men det är en avgörande del av det emotionella systemet som det tjänar till att identifiera några konceptuella kombinationer som spännande och därmed värt att lagra i långtidsminnet och tjäna i framtida problemlösning. Den där AHA! erfarenhet är inte bara en sidoeffekt av kreativt tänkande, utan snarare en central aspekt av att identifiera de konvolutioner som potentiellt är kreativa. En filosofisk oro för kombination och konvolution är hur nygenererade mönster av neural aktivering kan behålla eller införliva innehållet (mening) i de ursprungliga begreppen. Hur innehåller den sammanslagna representationen för trådlös e-post innehållet för både trådlös och e-post? Att besvara denna fråga förutsätter lösningar på mycket kontroversiella filosofiska problem om hur psykologiska och neurala representationer får sitt innehåll. Vi kan inte försvara ett fullständigt svar här, utan bara ge en skiss baserad på konton över neurosemantik försvaras på annat håll (Eliasmith, 2005b; Parisien & Thagard, 2008; Thagard, 2010, opublicerade uppgifter). Vi undviker termen "innehåll" eftersom det vilseledande antyder att innebörden av en representation är något slags sak snarare än en mångfacetterad relationsprocess. Representationer får betydelse på två sätt, genom processer som relaterar dem till världen och genom processer som relaterar dem till andra representationer. En representativ neural population är mest tydligt meningsfull när dess bränning aktivitet är kausalt korrelerad med händelser i världen, det vill säga när det finns en statistisk korrelation som är resultatet av kausala interaktioner. Dessa interaktioner kan verka i båda riktningarna, från perception av objekt i världen orsakar neural bränning, och från neural bränning orsakar förändringar i perception av objekt. Men bränning aktivitet av en representationell neural population påverkas också av avfyrandet aktivitet av andra neurala populationer, som är mest tydlig i neurala populationer för abstrakta begrepp såsom rättvisa och oändlighet. Därför är den avgörande frågan om betydelsen av begreppskombinationer genom konvolution: Hur bidrar de relationsprocesser som etablerar betydelsen av två ursprungliga begrepp till de relationsprocesser som etablerar betydelsen av det kombinerade begrepp som produceras av konvolution i ett neuralt nätverk? Ta ett enkelt exempel som röd skjorta. Den neurala representationen (brandmönster) för rött får sin betydelse från kausala korrelationer med röda saker i världen och med kausala korrelationer med andra neurala representationer såsom de för färg och blod. På liknande sätt får neural representation för skjorta sin betydelse från kausala korrelationer med skjortor och med andra neurala representationer såsom sådana för kläder och ärmar. Om kombinationen röd skjorta utlöstes av perception av en röd skjorta, då den nya konvolverande neural befolkningen kommer att ha ett orsakssamband med stimulansen, precis som neurala populationer för rött och skjorta kommer att. Därför kommer det att finnas en viss överlappning i bränningsmönster för röd, skjorta och röd skjorta. På samma sätt, om den begreppsmässiga kombinationen utlöses av ett uttalande av orden "röd skjorta" snarare än något perceptuellt, kommer det fortfarande att finnas en viss överlappning i bränningsmönster för röd skjorta med röd skjorta och skjorta tack vare kopplingar till andra relaterade begrepp som färg och kläder. Därför är det rimligt att dra slutsatsen att den neurala befolkningen som representerar konvolutionsröd skjorta behåller mycket av betydelsen av både rött och skjorta. Vi har presenterat en detaljerad, neurocomputational redovisning av psykologiska mekanismer som kan bidra till kreativitet och AHA! erfarenhet. Vår hypotes att kreativitet uppstår ur konvolutionens neurala processer förklarar hur multimodala begrepp i hjärnan kan kombineras, hur originella idéer kan genereras och hur produktion av nya idéer kan vara en känslomässig upplevelse. Men vi erkänner att vår redogörelse har många begränsningar när det gäller att beskriva de neurala och andra typer av processer som är involverade i kreativitet och innovation. Vi ser de modeller som vi har presenterat här som bara en liten del av en fullständig teori, så vi kommer att skissa här vad vi ser som några av de saknade neurala, psykologiska och sociala ingredienserna. För det första har vi inga direkta bevis för att konvolution är den specifika neurocomputationsmekanismen för konceptuell kombination. Det är dock för närvarande den enda föreslagna mekanismen som är allmän-purpose, skalbar, och fungerar med realistiska neuroner. Konvolution har lämpliga matematiska egenskaper för att kombinera någon form av neural information och överensstämmer med biologiska begränsningar. Det skalar upp till mänskliga-stora ordförråd (Plate, 2003) utan att kräva ett ogenomförbart stort antal ytterligare neuroner för att samordna bränning aktivitet i olika neurala populationer (Eliasmith & Stewart, kommande). Mekanismen fungerar med bullriga nervceller, och den kan använda sig av detaljerade modeller av enskilda neuroner. Med detta sagt, vi behöver ytterligare neurovetenskapliga bevis och att utveckla alternativa beräkningsmodeller innan det skulle vara rimligt att hävda att konvolution är mekanismen för idégenerering. Teoretisera om neurala mekanismer för hög nivå kognition är fortfarande i sin linda. Vi har antagit, i enlighet med många aktuella uppfattningar inom teoretisk neurovetenskap, att mönster av neural bränning är hjärnans vehiklar för mentala representationer, men framtida forskning kan kräva en mer komplex redogörelse som inkluderar, till exempel, kemisk aktivitet i gliaceller som interagerar med neuroner. För det andra kombinerar vår nuvarande konvolutionsmodell hela begrepp utan att selektivt välja ut aspekter av dem. Den symboliska beräkningsmodellen för konceptuell kombination som utvecklats av Thagard (1988) gör det däremot möjligt för nya begrepp, tolkade som en samling av slots och värden, att välja olika slots och värden från de ursprungliga koncepten. Vi antar att konvolution kan göras mer selektiv med hjälp av mekanismer som de som nu utför neurobiologiskt realistiska regelbaserade resonemang (Stewart, Choo, & Eliasmith, 2010a, 2010b, men selektiv konvolution är ett ämne för framtida forskning. Mer allmänt är vårt konto avsett endast som en del av en allmän, multilevel konto av kreativitet. Vi föreslår inte på något sätt en rent neural, hänsynslöst reduktionistisk redogörelse för kreativiteten. Vi inser vikten av att förstå tänkandet i termer av mekanismer på flera nivåer, allt från molekylära till psykologiska till sociala, som visas i bild. 10 (Thagard, 2009 (Thagard,, 2010 se även Bechtel, 2008; Craver, 2007). Kreativitet har många sociala aspekter, vilket kräver interaktion mellan människor med överlappande idéer och intresse. Till exempel, vetenskaplig forskning idag är till stor del samverkande, och många upptäckter sker på grund av fruktbara interaktioner mellan forskare (Thagard, 1999 (Thagard,, ch. 11 december 2006 b)........................................................................................................................... Neurocomputational modeller ignorerar de sociala orsakerna till kreativa genombrott, som ofta är avgörande för att förklara hur olika representationer kommer att kombineras i en enda hjärna. Darwins idéer om evolution och avel (artificiellt urval) var till exempel resultatet av många interaktioner han hade med andra forskare och jordbrukare, och olika ingenjörer var involverade i utvecklingen av den trådlösa teknik som utvecklades till BlackBerry. En fullständig teori om kreativitet och innovation måste konkretisera de uppåt- och nedåtpilarna i Bild. 10 på ett sätt som ger en mer fullständig redogörelse för kreativitet. Bilda. 10 är oförenligt med andra, mer vanliga åsikter om orsakssamband i system med flera nivåer. Reduktionistiska åsikter antar att kausaliteten bara går uppåt, från molekylärt till neuralt till psykologiskt till socialt. På motsatt extrema, antireduktionistiska åsikter antar att komplexiteten i system och karaktären av framväxande egenskaper (en som innehar högre nivå objekt och inte deras beståndsdelar) innebär att högre nivåer måste beskrivas som till stor del oberoende av lägre, så att sociala förklaringar (t.ex. i sociologi och ekonomi) har en stor grad av autonomi från psykologiska, och psykologiska förklaringar har en stor grad av autonomi från neurala och molekylära. Ur vårt perspektiv är reduktionistiska, individualistiska åsikter otillräckliga eftersom de ignorerar sätt på vilka objekt och händelser på högre nivåer har orsakseffekter på objekt och händelser och lägre nivåer. Tänk på två forskare (kanske Crick och Watson, som utvecklade många av sina idéer om DNA gemensamt), som i samtal lyckades göra ett kreativt genombrott. Det här samtalet är helt klart ett socialt samspel, där två personer kommunicerar på ett sätt som kan vara både verbalt och icke-verbalt. Sådana interaktioner kan ha djupgående psykologiska, neurala och molekylära effekter. När forskarna sammanför två begrepp eller andra representationer som de inte tidigare har anslutit sig till, kan deras uppfattningar förändras dramatiskt, till exempel när de inser att de har hittat en hypotes som kan lösa det problem som de gemensamt har arbetat med. Denna psykologiska förändring är också en neural förändring, som förändrar deras mönster av neural aktivitet. Om forskarna är entusiastiska eller till och med lite nöjda med sin nya upptäckt, kommer de också att genomgå molekylära förändringar såsom ökade dopaminnivåer i kärnackumbenerna och andra belöningsrelaterade hjärnområden. Eftersom sociala interaktioner kan orsaka viktiga psykologiska, neurala och molekylära förändringar, är den reduktionistiska synen som bara tar hänsyn till hur lägre system kausalt påverkar högre nivåer osannolik. Craver och Bechtel (2007) argumenterar mot värdet av att överväga orsakssamband mellan nivåer, men P. Thagard och J. V. Wood (opublicerade uppgifter) bestrider sina argument. Å andra sidan är den holistiska, antireduktionistiska åsikt som insisterar på autonomi på högre nivåer från lägre nivåer också osannolik. Molekylära förändringar även så enkelt som intag av koffein eller alkohol kan ha stora effekter på psykologiska och sociala processer; jämför anmärkningen att en matematiker är en anordning för att förvandla kaffe till teorem. Om vår skildring av kreativ representation kombination som neural bindning är på rätt spår, då en del av den psykologiska förklaringen av kreativiteten hos individer, och därmed en del av den sociala förklaringen av produktiviteten i grupper, kommer att kräva uppmärksamhet till neurala processer. Genetiska processer kan också vara relevanta, vilket framgår av den senaste tidens upptäckt att kombinationer av gener som är involverade i dopaminöverföring har en viss korrelation med konstnärliga förmågor (Kevin Dunbar, personlig kommunikation). Ett användbart sätt att karakterisera relationer på flera nivåer är Bunge (2003), som kritiserar både holism och individualism. Han definierar ett system som en fyrdubbla: <Komposition, Miljö, Struktur, Mekanism > där: Sammansättning = samling av delar; Miljö = objekt som agerar på delarna; Struktur = relationer mellan delar, särskilt band mellan dem; Mekanism = processer som får systemet att bete sig som det gör. Vår diskussion i detta dokument har främst varit på neural nivå: Sammansättningen är en samling neuroner; miljön består av fysiologiska ingångar såsom yttre och inre uppfattning som orsakar förändringar i bränning av neuroner, strukturen består av de excitatoriska och hämmande synaptiska kopplingarna bland neuroner, och mekanismen är hela uppsättningen av neurokemiska processer som är involverade i neural bränning. En komplett teori om kreativitet skulle kräva att man specificerar sociala, psykologiska och molekylära system också, inte bara på egen hand, utan i förhållande till neurala processer av kreativitet. Vi skulle behöva specificera sammansättningen av sociala, psykologiska, neurala och molekylära system på ett sätt som visar deras partiella relationer. Mycket mer problematiskt måste vi beskriva förbindelserna mellan de processer som fungerar på olika nivåer. Detta projekt av multilevel interaktion går långt utöver omfattningen av den nuvarande tidningen, men vi nämner det här för att förhindra invändningen att neural konvolution är bara en aspekt av kreativitet; vi erkänner att vår neurala konto bara är en del av en fullständig vetenskaplig förklaring av kreativitet. P. Thagard och J. V. Wood (opublicerade data) förespråkar metoden med interaktiva mekanismer på flera nivåer som en allmän metod för kognitiv vetenskap. Olika författare om de sociala innovationsprocesserna har påpekat vikten av interpersonell kontakt för överföring av underförstådd kunskap, vilket kan vara mycket svårt att uttrycka i ord (t.ex. Asheim & Gertler, 2005). Vårt neurala konto ger ett icke-mysteriskt sätt att förstå underförstådd kunskap, eftersom de neurala representationer våra modeller använder är kompatibla med procedurmässiga, emotionella och perceptuella representationer som kan vara icke-verbala. Att överföra sådan information kan kräva att tänkare arbetar tillsammans i samma fysiska miljö så att kroppsliga interaktioner genom manipulering av föremål, diagram, gester och ansiktsuttryck kan ge upphov till kommunikationskällor som kan vara lika rika som verbala samtal. En fullständig redogörelse för kreativitet och innovation som inkluderar den sociala dimensionen bör innehålla en förklaring av hur icke-verbal kommunikation kan bidra till den gemensamma produktionen av underförstådd kunskap, vilket vi håller med om är en viktig del av det vetenskapliga tänkandet (Sahdra & Thagard, 2003). Se S. Helie och R. Sun (opublicerade data) för en connectist redovisning av insikt genom omvandling av kunskap från implicit till explicit. Även på psykologisk nivå är vår skildring av kreativiteten ofullständig. Vi har beskrivit hur två representationer kan kombineras till nya, men vi har inte försökt säga vad som utlöser sådana kombinationer. Att ange utlösande villkor för representationskombination skulle kräva fullständiga teorier om språkbearbetning och problemlösning. Vi har inte undersökt hur konceptuell kombination kan ske som en del av språkbehandling (t.ex., Medin & Shoben, 1988; Wisniewski, 1997). Konceptuell kombination är uppenbarligen inte tillräckligt för kreativitet, eftersom människor gör många tråkiga kombinationer som en del av den dagliga kommunikationen. Utöver konceptuell kombination finns det dessutom andra typer av mental verksamhet som är viktiga för kreativiteten, som vi går igenom i nästa avsnitt om jämförelser med andra forskares redovisningar av kreativitet. För problemlösning presenterade Thagard (1988) en beräkningsmodell för hur konceptuell kombination skulle kunna utlösas när två begrepp tillskrivs samma objekt under försöket att lösa förklaringsproblem, och en liknande redogörelse skulle kunna gälla för de typer av kreativitet som vi har haft att göra med här. När forskare, uppfinnare, sociala aktivister eller konstnärer engagerar sig i utmanande aktiviteter, har de naturligtvis mentala representationer såsom begrepp som är aktiva samtidigt i arbetsminnet. Att kombinera sådana representationer ger ibland kreativa resultat. Men de neurocomputational modeller som beskrivs i detta dokument handlar endast om processen för kombination, inte med utlösande villkor för kombination eller med efterkombination anställning av nyskapade och kombinerade representationer. En fullständig redogörelse för kreativiteten som representationskombination skulle behöva omfatta både de processer i tidigare led som utlöser kombinationen och de processer i senare led som utnyttjar nyskapade representationer, som visas i figuren. 10................................................................ I nedströmsprocesserna ingår att bedöma den pågående nyttan av de nyskapade representationerna för vilket syfte som helst som inspirerat dem. Till exempel blir skapandet av ett nytt teoretiskt begrepp som ljudvåg viktigt om det kommer in i den vetenskapliga vokabulären och därefter används i pågående förklaringar. Således måste en fullständig teori om kreativitet innehålla en beskrivning av problemlösning och språkbearbetning som både ingångar till och utgångar från den neurala processen av representationsgenerering, vilket är allt vi har försökt att modellera i detta papper. Genomförande av bild 11 skulle kräva integrerade neurocomputational modeller av problemlösning och språkbehandling som återstår att utveckla. Våra neurala modeller av representationskombination och emotionell reaktion är i stort sett förenliga med idéerna hos många forskare om kreativitet vars arbete har behandlat olika frågor. Boden (2004) särskiljer med fördel tre former av kreativitet: kombinatoriska, undersökande och transformerande. Vi har endast närmat oss den kombinatoriska form i vilken nya begrepp skapas, men vi har inte behandlat den bredare utforskningen och omvandlingen av konceptuella utrymmen. Vi har brytt oss om vad Boden kallar psykologisk kreativitet, vilket innebär en generation av representationer som är nya för enskilda individer, och inte historisk kreativitet, vilket innebär en generation av helt nya representationer som inte tidigare producerats av någon individ. Vår strategi i det här dokumentet har också varit smalare än Nersessians (2008) diskussion om mentala modeller och deras användning för att skapa vetenskapliga begrepp. Hon definierar en mental modell som en "strukturell, beteendemässig eller funktionell analog representation av en verklig eller inbillad situation, händelse eller process" (s. 93). Vi håller med henne om att många typer av interna och externa framställningar används under vetenskapliga resonemang, inklusive sådana som är nära kopplade till förkroppsligade uppfattningar och handlingar. Än så länge har ingen fullständig neurocomputational teori om mentala modeller utvecklats, så vi kan inte placera vår redovisning av representationskombination inom de rika mentala modellerna förhållningssätt till resonemang. Men vår redogörelse är verkligen kompatibel med Nersessians (2008, s. 138) hävdar att begreppsmässiga förändringar uppstår från interaktiva processer för att konstruera, manipulera, utvärdera och revidera modeller. P. Thagard (opublicerade data) skisserar hur mentala modeller kan förstås i termer av neurala processer. Vi håller med Hofstadter (1995) om att många beräkningsmodeller för analogi har förlitat sig alltför mycket på fasta verbala framställningar som förhindrar den typ av fluiditet som finns i många slag av kreativt tänkande. I de modeller som beskrivs i detta dokument, använder vi neurala representationer av ett mer biologiskt realistiskt slag, som representerar begrepp av aktiviteten hos tusentals spikande neuroner, inte av enstaka noder som i localist connectionist simuleringar, inte heller av några dussin icke-spikande neuroner som i parallell distribuerad process (PDP) simuleringar. Vi erkänner dock att vi inte har tagit fram någon ny modell för analogisk bearbetning. Eliasmith och Thagard (2001) var ett första steg mot ett vektorbaserat system av analogisk kartläggning, men ingen fullständig neural implementering av det systemet har ännu producerats. Omfattningen av vårt projekt är också smalare än mycket artificiell intelligens forskning om vetenskapliga upptäckter som utvecklar mer allmänna redogörelser för problemlösning (t.ex., Bridewell, Langley, Todorovski, & Dzeroski, 2008; Langley, Simon, Bradshaw, & Zytkow, 1987). Våra neurala simuleringar är oförmögna att generera nya vetenskapliga lagar eller representationer av processer som är avgörande för en allmän redovisning av vetenskapliga upptäckter. Ett annat exempel på representationsgenerering är ''crossover''-operationen som fungerar som en del av genetiska algoritmer i skapandet av nya regler i John Hollands klassificeringssystem (Holland m.fl., 1986). Våra modeller kan ses som att göra en typ av crossover parning mellan neurala mönster, men de är inte inbäddade i ett allmänt system som kan göra komplexa slutsatser. Vår skildring av kreativitet som bygger på representationskombination liknar idén om blandning (konceptuell integration) utvecklad av Fauconier och Turner (2002), som är modellerad beräkning av Pereira (2007). Vår redogörelse skiljer sig åt när det gäller att tillhandahålla en neural mekanism för att kombinera multimodala representationer, inklusive emotionella reaktioner. Hjärnavbildning börjar ge intressanta resultat om neurala korreler av kreativitet (t.ex., Bowden & Jung-Beeman, 2003; Kounis & Beeman, 2009; Subranamiam, Kounios, Parrish, & Jung-Beeman, 2009 ). Tyvärr är våra neurala modeller av kreativitet ännu inte organiserade i specifika hjärnområden, så vi kan inte förklara särskilda fynd om dessa neurala korrelerar.  Trots de begränsningar som beskrivs i de två senaste avsnitten anser vi att vår redogörelse för representationsgenerationen är ny och intressant, kanske till och med kreativ, i flera avseenden. För det första har vi visat hur konceptuell kombination kan förekomma i biologiskt realistiska populationer av tusentals spikande neuroner. För det andra använde vi en mekanism för bindande-konvolution-som skiljer sig på viktiga sätt från den synkroniseringsmekanism som förespråkas mer allmänt. För det tredje, och kanske viktigast, har vi använt konvolution för att visa hur den kreativa generationen av nya representationer kan generera känslomässiga reaktioner som den efterlängtade AHA! erfarenhet. Konvolution är också ett alternativ till synkronisering som en potentiell naturalistisk lösning på det klassiska filosofiska problemet att förklara medvetandets skenbara enhet. På bild. 8, Vi beskrev en simulering som integrerar aktiviteten hos sju neurala populationer, visar hur det kan finnas en enhetlig erfarenhet av kombinationen av två begrepp och en känslomässig reaktion på dem. Vi menar inte att antyda att det finns en specifik plats för medvetande i hjärnan, eftersom det finns många olika konvergenta zoner (även kända som associationsområden) där information från flera neurala populationer kan samlas. Den dorsolaterala prefrontal cortex verkar vara en viktig konvergenszon för arbetsminne och därmed för medvetande, som i EMOCON-modellen av Thagard och Aubie (2008). Neurala processer av det slag som vi har beskrivit är kapabla att koda alla de representationer som bidrar till mänskligt tänkande, inklusive sådana som är verbala, visuella, hörbara, luktiga, taktila, kinetiska, procedurmässiga och emotionella. Denna spännvidd bör göra det möjligt att tillämpa mekanismen för representationskombination på alla områden av mänsklig kreativitet, inklusive vetenskapliga upptäckter, tekniska uppfinningar, social innovation och estetisk fantasi. Men mycket forskning återstår att göra för att bygga upp en fullständig och detaljerad redogörelse för den kreativa hjärnan.
Enligt Thagard och Stewart REF kan ett mentalt koncept då representeras som en enorm men ändlig vektor av sådana tal.
The AHA! experience: Creativity through emergent binding in neural networks
{'venue': 'Cognitive Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Psychology']}