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Enregistrement W4210880121 · doi:10.3389/fcomp.2022.810358

The Brain-Computer Metaphor Debate Is Useless: A Matter of Semantics

2022· article· en· W4210880121 sur OpenAlexafffund
Blake A. Richards, Timothy Lillicrap

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Computer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésMetaphorComputer scienceSemantics (computer science)Word (group theory)Cognitive scienceHuman–computer interactionArtificial intelligenceLinguisticsProgramming languagePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is commonly assumed that usage of the word “computer” in the brain sciences reflects a metaphor. However, there is no single definition of the word “computer” in use. In fact, based on the usage of the word “computer” in computer science, a computer is merely some physical machinery that can in theory compute any computable function. According to this definition the brain is literally a computer; there is no metaphor. But, this deviates from how the word “computer” is used in other academic disciplines. According to the definition used outside of computer science, “computers” are human-made devices that engage in sequential processing of inputs to produce outputs. According to this definition, brains are not computers, and arguably, computers serve as a weak metaphor for brains. Thus, we argue that the recurring brain-computer metaphor debate is actually just a semantic disagreement, because brains are either literally computers or clearly not very much like computers at all, depending on one's definitions. We propose that the best path forward is simply to put the debate to rest, and instead, have researchers be clear about which definition they are using in their work. In some circumstances, one can use the definition from computer science and simply ask, what type of computer is the brain? In other circumstances, it is important to use the other definition, and to clarify the ways in which our brains are radically different from the laptops, smartphones, and servers that surround us in modern life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,057
Communication savante0,0130,044
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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