Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Experienced Wholeness: Integrating Insights from Gestalt Theory, Cognitive Neuroscience, and Predictive Processing
A fenomenális egység interdiszciplináris bemutatása, amely azt vizsgálja, hogyan jellemezhetőek a tapasztalati egészek, és hogyan lehet ezeket a jellemzéseket számítással elemezni.
Hogyan számolhatunk el a fenomenális egységgel? Azaz, hogyan jellemezhetjük és magyarázhatjuk a tárgyak és tárgycsoportok, a testi tapasztalatok, az események egymásutánisága és a tudat figyelmi struktúrája mint egészek tapasztalatait? Ebben a könyvben Wanja Wiese a fenomenális egység interdiszciplináris beszámolóját fejleszti ki, megvizsgálva, hogyan jellemezhetők a tapasztalati egészek, és hogyan elemezhető ez a jellemzés fogalmilag és számításelméletileg egyaránt.
Wiese először azzal foglalkozik, hogy a tudat egységét hogyan lehet fenomenológiailag jellemezni, megvitatva, hogy milyen az egészek megtapasztalása, és mi a fenomenális egység tapasztalati hozzájárulása. A kapcsolódó fogalmi és empirikus kérdéseket vizsgálva kapcsolatot teremt a fenomenológiai beszámolókkal és a Gestalt-elmélettel kapcsolatos kutatásokkal. Az eredmények azt mutatják, hogy a tapasztalás figyelmi struktúrája, az időbeli áramlás megtapasztalása és a különböző típusú tapasztalati egészek hogyan járulnak hozzá a fenomenális egység érzetéhez. Továbbá a fenomenális egység jellemzése egyetlen globális fenomenális állapot létezésével nem szükséges és nem is elégséges a fenomenális egység problémájának megfelelő kezeléséhez. Wiese ezután azt javasolja, hogy a prediktív feldolgozás fogalmai és elképzelései felhasználhatók a fenomenális egység számítógépes elemzésére. Az eredmény egy fogalmi keret és egy interdiszciplináris beszámoló: a fenomenális egység szabályszerűségi beszámolója. Eszerint a tapasztalt egészek megfelelnek az összekötő szabályszerűségek hierarchiájának. Az agy ezeket a szabályszerűségeket hierarchikus előrejelzési hiba minimalizálásával követi, ami megközelíti a hierarchikus Bayes-féle következtetést.