term used at the interface between neuroscience, cognitive science and philosophy of mind that has multiple meanings
Как мозг создает единую модель реальности, сохраняя при этом идентичность сигналов и в то же время не давая картине мира распадаться на отдельные части? В нейронауке, когнитивной науке и философии сознания это называется проблемой связывания. Мы воспринимаем мир как разнообразную, но связную структуру, и принимаем это как должное. Но количество сигналов, поступающих в разные сенсорные системы и обрабатываемых мозгом, огромно, и они постоянно меняются. Тем не менее, нормально работающий мозг справляется с построением адаптивной модель реальности. Она как пазл, состоящий из множества деталей, которые складываются вместе и создают единую картину. Это касается и модели Я, создаваемой мозгом. Наше внутреннее ощущение единой личности возникает в результате совокупности репрезентаций внутренних сигналов и служит устойчивой системой отсчета для модели внешнего мира. Иллюзии восприятия показывают, что мозгу нелегко дифференцировать и интегрировать, не допуская ошибок при работе с двусмысленностью. Также при определенных патологиях функционирования головного мозга или под воздействием психоактивных веществ мы наблюдаем ухудшение целостного состояния модели реальности и распад единого Я. Эти дезадаптивные состояния показывают, что создание связной модели является особой функцией мозга и ключом к выживанию. Проблема связывания (ПС) имеет два аспекта: Проблема разделения (ПС1) касается вопроса о механизмах, которые позволяют мозгу различать сигналы окружающей среды, получаемые сенсорами наших модальностей восприятия. Проблема комбинирования (ПС2) касается механизма, который интегрирует репрезентации всех сигналов внешнего и внутреннего мира в согласованную модель реальности. ПС1 и ПС2 — две разные проблемы, но это не означает, что мозг использует два механизма для их решения. Противоположные функции интеграции и дифференциации репрезентаций могут выполняться одним механизмом.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).