Postulates of the cognitive theory of thinking and their consequences

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Purpose of the work is to create a theoretical model of the thinking process, considered as a set of operations for the formation of cognitive generalizations of the level of categories (concepts). Method for creating a theoretical model is based on the approach used in natural sciences. It involves the selection of a small number of reliable facts, which are accepted as true on the basis of their evidence. On the basis of these facts, established in various scientific disciplines, the axioms of the proposed theory are formulated. Further, from the accepted axioms, they are logically deduced in the form of consequences: a) already known results that could be obtained in various fields of science, including those differing in the content of research, and therefore previously perceived as not related to each other; b) predictions of new connections and patterns in the study area. Results of the work are that it was possible to propose a version of the postulate dynamic theory of thinking, in which the main variables are the number of concepts formed, lost, realized and unconscious by the subject. The introduced postulates and variables made it possible to consider two types of models at the moment. Balanced integrodifferential models that describe the accumulation of the volume of conscious and unconscious concepts, as well as combinatorial models that describe the interactions of concepts. Conclusion. The proposed version of the dynamic thinking model made it possible to construct reasonable theoretical descriptions of the process of spontaneous language acquisition by bilingual children in a bilingual environment and a person’s ability to compare semantically heterogeneous objects with each other. The logical scheme of the approach and the concepts used in it made it possible to connect some facts known in psychology and in an explicitly compact formulation of the difference in the structure of scientific and artistic generalizations of the picture of the world.

About the authors

Vladimir Aleksandrovich Antonets

Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

ul. Ul'yanova, 46, Nizhny Novgorod , 603950, Russia

References

  1. Зорина З. А., Смирнова А. А. О чем рассказали «говорящие» обезьяны: Способны ли высшие животные оперировать символами? М.: Языки Славянской Культуры (Studia naturalia), 2006. 424 с.
  2. Nagel T. What is it like to be a bat? // The Philosophical Review. 1974. Vol. 83, no. 4. P. 435-450. doi: 10.2307/2183914.
  3. Гуссерль Э. Картезианские размышления. СПб.: Наука, 2001. 320 с.
  4. Chalmers D. J. The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory. Oxford: Oxford University Press, 1996. 432 p.
  5. Chalmers D. J. Facing up to the problem of consciousness // Journal of Consciousness Studies. 1995. Vol. 2, no. 3. P. 200-219.
  6. Goodwin K. A., Goodwin C. J. Research in Psychology: Methods and Design. 8th Edition. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Inc., 2016. 480 p.
  7. Thaler R. H., Sunstein C. R. Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness. New Haven, Connecticut: Yale University Press, 2008. 312 p.
  8. Тагард П. Междисциплинарность: торговые зоны в когнитивной науке // Философско-литературный журнал «Логос». 2014. № 1(97). С. 35-60.
  9. Born M. Statistical interpretation of quantum mechanics // Science. 1955. Vol. 122, no. 3172. P. 675-679.
  10. Heisenberg W. Uber quantentheoretische Umdeutung kinematischer und mechanischer Beziehun-gen // Zeitschrift fur Physik. 1925. Bd. 33, Nr. 1. S. 879-893. doi: 10.1007/BF01328377.
  11. Schrodinger Е. Quantisierung als Eigenwertproblem (Erste Mitteilung) // Annalen der Physik. 1926. Bd. 384, Nr. 4. S. 361-376. doi: 10.1002/andp.19263840404.
  12. Born M. Quantenmechanik der Stobvorgange // Zeitschrift fur Physik. 1926. Bd. 38, Nr. 11-12. S. 803-827. doi: 10.1007/BF01397184.
  13. Антонец В. А. Постулаты теории мышления и их следствия. Часть 1 // В сб.: Труды VI Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях - 2019». Нижний Новгород, 23-27 сентября 2019 года. Нижний Новгород: Институт прикладной физики РАН, 2019. С. 34-37.
  14. Неймарк Ю. И. Математическое моделирование как наука и искусство. 2-е изд., испр. и доп. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2010. 420 с.
  15. Филиппов А. Т. Многоликий солитон. Сер. Библиотечка «Квант». Вып. 48. М.: Наука, 1986. 222 с.
  16. Le Q. V., Ranzato M. A., Monga R., Devin M., Chen K., Corrado G. S., Dean J., Ng A. Y. Building high-level features using large scale unsupervised learning // In: Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning. 26 June -1 July 2012, Edinburgh, Scotland, UK. Madison, WI, United States: Omnipress, 2012. P. 507-514.
  17. Markoff J. How many computers to identify a cat? 16,000 [Electronic resource] // The New York Times. June 25, 2012. Available from: https://www.nytimes.com/2012/06/26/technology/ in-a-big-network-of-computers-evidence-of-machine-learning.html.
  18. Вулф М. Пруст и кальмар: Нейробиология чтения. М.: КоЛибри, 2020. 384 с.
  19. Ostler N. Empires of the Word: A Language History of the World. New York: Harper Collins, 2005. 640 p.
  20. Pease D. M., Gleason J. B., Pan B. A. Learning the meaning of words: Semantic development and beyond // In: Gleason J. B. (ed.) The Development of Language. 3rd ed. New York: Macmillan, 1993. P. 115-149.
  21. Бехтерев В. М. Что такое внушение? // Вестник психологии, криминальной антропологии и гипнотизма. № 1. СПб., 1904. 144 c.
  22. Канеман Д. Модели ограниченной рациональности: вклад психологии в поведенческую экономику // В сб.: Компьютеры, мозг, познание: успехи когнитивных наук / ред. Б. М. Величковский, В. Д. Соловьев. М.: Наука, 2008. С. 42-90.
  23. Herskovits M. J. Man and his Works: The Science of Cultural Anthropology. New York: Alfred A. Knopf Inc., 1948. 678 p.
  24. Антонец В. А., Левчук И. В. Субъективная оценка семантически разнородных объектов при транзакциях обмена // Известия вузов. ПНД. 2011. Т. 19, № 6. С. 75-82. doi: 10.18500/0869- 6632-2011-19-6-75-82.
  25. Харари Ю. Н. Sapiens. Краткая история человечества. М.: Синдбад, 2019. 520 с.
  26. Никитин И. С. Дневник семинариста. М.: Советская Россия, 1976. 160 с.
  27. Цукерман В. Д., Харыбина З. С., Кулаков С. В. Математическая модель пространственного кодирования в гиппокампальной формации. II. Нейродинамические корреляты ментальных траекторий и проблема принятия решений // Математическая биология и биоинформатика. 2014. Т. 9, № 1. С. 216-256. doi: 10.17537/2014.9.216.
  28. Tsukerman V. D., Kulakov S. V. A temporal ratio model of the episodic memory organization in the ECI-networks // Contemporary Engineering Sciences. 2015. Vol. 8, no. 19. P. 865-876. doi: 10.12988/ces.2015.57215.
  29. Цукерман В. Д. Что скрывает нейродинамика мозга? (Современные данные и модель) // В сб.: Труды VI Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях - 2019». Нижний Новгород, 23-27 сентября 2019 года. Нижний Новгород: Институт прикладной физики РАН, 2019. С. 222-225.
  30. Gallup Jr. G. G. Chimpanzees: Self-Recognition // Science. 1970. Vol. 167, no. 3914. P. 86-87. doi: 10.1126/science.167.3914.86.
  31. Casanova G. Memoires de J. Casanova de Seingalt,ecrits par lui-meme. Tome Premier. Garnier Freres, 1880. 532 p.
  32. Александрова Н.Ш., Антонец В. А., Нуйдель И. В., Шемагина О. В., Яхно В. Г. Моделирование режимов спонтанного освоения нескольких языков как инструментов общения // В сб.: Труды VI Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях - 2019». Нижний Новгород, 23-27 сентября 2019 года. Нижний Новгород: Институт прикладной физики РАН, 2019. С. 27-30.
  33. Alexandrova N. S., Antonets V. A., Kuzenkov O. A., Nuidel I. V., Shemagina O. V., Yakhno V. G. Bilingualism as an unstable state // In: Velichkovsky B. M., Balaban P. M., Ushakov V. L. (eds) Advances in Cognitive Research, Artificial Intelligence and Neuroinformatics. Intercognsci 2020. Vol. 1358 of Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer, 2021. P. 359-367. doi: 10.1007/978-3-030-71637-0_41.
  34. Antonets V. A. Simulation of intuitive evaluation of unlike semantic objects // В сб.: XXI Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2019»: Часть 1. Москва, 07-11 октября 2019 года. М.: МФТИ, 2019. С. 141-149.
  35. Osgood C. E., Suci G. J., Tannenbaum P. H. The Measurement of Meaning. Urbana: University of Illinois Press, 1957. 342 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».