Framing the web: cognitive modularity and the limits of belief revision
Notice bibliographique
Résumé
Belief revision practices ought to respect the principles of coherence, according to standard norms of rationality.Yet numerous empirical studies suggest our belief revision practices fall hopelessly short of this goal.Worse, a number of influential accounts in cognitive science note that there are hard computational limits involved in any sort of holistic, global belief revision.We are faced with what cognitive scientists call the frame problem, which alludes to the difficult question of where to stop considering evidence before committing to (or rejecting) any given belief, yet at the same time, trapped in what Cherniak (1986) refers to as the finitary predicament of having limited time and computational resources to engage in the process.I argue that an effective way to escape this dilemma is to invoke a modular cognitive architecture, where belief revision practices are sub-served, mediated, and heavily circumscribed by informationally encapsulated cognitive mechanisms and heuristic processing.A number of influential accounts have emerged in recent years arguing for such "massively modular" systems as a response to various aspects of the frame problem (Carruthers, 2006a; Jackendoff, 2007;Sperber, 2005;Barrett & Kurzban, 2006).I defend my own version of such an account, with a specific emphasis on the question of belief revision within such a modular framework.I begin by exploring the Fodor's (1983) thesis of perceptual modularity and then elaborate the idea, arguing that there is evidence for assembled modular structures, including integrative modular assemblies that can execute belief revision processes in a computationally tractable fashion, despite Fodor's well-known objections to this extension of his theory.I describe a modular, heuristically driven cognitive system that is plausibly capable of approximating the sort of global, holistic belief revision practices that rationality demands, while maintaining computational tractability.The price of such a system, however, is that it is error-prone-it will have systematic patterns of breakdown, where some beliefs will turn to out to be essentially unrevisable and some inconsistencies of belief will be irremediable.I argue that this prediction of the account is confirmed by current research on memory distortion and delusion.Finally, I demonstrate how my account may illuminate and help resolve some ongoing debates regarding the etiology, doxastic status, and potential treatment of certain monothematic delusions.iii RésuméLes pratiques de révision des croyances doivent respecter les principes de cohérence, selon les normes de la rationalité.Pourtant, de nombreuses études empiriques suggèrent que nos pratiques de révision des croyances ne respectent clairement pas cet objectif.Pire encore, un certain nombre de théories influentes dans les sciences cognitives notent qu'il y a des limites de calcul formidables impliqués dans toute sorte de révision holistique de croyance.Nous sommes confrontés au problème de cadre, qui renvoie à la question difficile de savoir où arrêter l'examen des preuves avant de s'engager à (ou de rejeter) une croyance, mais en même temps, pris au piège dans ce que Cherniak (1986) appelle la situation finie d'ayant peu de temps et de ressources de calcul à dédier à ce processus.Je soutiens qu'un moyen efficace d'échapper à ce dilemme est d'invoquer une architecture cognitive modulaire, où les pratiques de révision des croyances sont sousdesservies et fortement encadrées par des mécanismes cognitifs encapsulés ainsi que le traitement heuristique.De nombreuses théories influentes qui ont émergé au cours des dernières années défendent les systèmes "massivement modulaires" comme réponse à divers aspects du problème de cadre (Carruthers, 2006a; Jackendoff, 2007;Sperber, 2005;Barrett & Kurzban, 2006).Je défends ma propre version d'une telle théorie, avec un accent particulier sur la question de la révision des croyances dans un cadre modulaire.Je commence par explorer la thèse de la modularité de Jerry Fodor (1983), puis j'élabore l'idée, soutenant qu'il existe des preuves de structures modulaires assemblées, y compris les assemblages modulaires intégrées qui peuvent exécuter des processus de révision des croyances dans un mode de calcul tractable, malgré les objections de Fodor à cette extension de sa théorie.Je décris un système cognitif modulaire, entraîné par des processus heuristiques, qui est probablement capable de rapprocher les pratiques de révision de croyance holistique exigées par la rationalité, tout en conservant tractabilité informatique.Toutefois, le prix d'un système de croyance est qu'il est une source d'erreurs et qu'il y aura des mouvements systématiques de rupture, où certaines croyances sont essentiellement non révisables et certaines incohérences seront irrémédiables.Je soutiens que cette prédiction de la thèse est confirmée par de nombreuses études empiriques sur les distorsions de la mémoire et croyances délirantes.Finalement, je démontre comment ma thèse peut éclairer et aider à résoudre certains débats en cours sur l'étiologie, l'état doxastique et le traitement potentiel de certains délires monothématiques.Many thanks are owed to many people who helped me to see this project through to fruition.Foremost thanks go to my supervisor, Ian Gold, whose positivity, patience, and insightful critical commentary made this thesis possible.Much gratitude is similarly owed to Jim McGilvray, whose incisive comments on earlier drafts shaped many of the ideas in this dissertation for the better.I have also had the benefit of stimulating conversations and courses with many members of the Philosophy Department, as well as my fellow graduate students.A large debt is also owed to the Department support staff, Mylissa, Angela, Claudine, and Saleema, who have been immeasurably helpful navigating through the program and the University.Finally,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,030 |
| Communication savante | 0,010 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».