human
Gödelの不完全性の結果（またはTuringの計算不可能な機能）は、心がコンピューターとしてうまくモデル化されていないことを示していますか？
gpt
それは、計算の限界と心の理論に関する数学的結果との関係に関する興味深い質問です。

Gödelの不完全性定理は、算術を記述するのに十分なほど強力な公理的システムが不完全または一貫性がないことを示しています。これは、システム内で証明できない数学的真実があることを意味します。同様に、チューリングの研究は、アルゴリズムでは計算できない関数があることを示しました。

これらの結果は、人間の認知がアルゴリズムプロセスに還元できないことを示唆するため、心の計算理論に課題をもたらします。しかし、一部の哲学者は、これらの限界が生物学的心には当てはまらないかもしれない、または心には非コンパートル的な要素も含まれていると主張している。具体化/エンタブ認知のような他のアプローチは、デジタルコンピューターのように動作するのではなく、環境に広がっていると心を見ています。

したがって、GödelとTuringの結果は、コンピューターとしてモデル化できるものには制限があることを示していますが、これが心の計算理論に反論するのか、それとも単により微妙な視点を動機付けるのかは議論されています。これは問題を明確にするのに役立ちますか？ポイントについて詳しく説明したり、他の関連するトピックについて話し合ったりしてほしいかどうかを教えてください。
human
具体化/非アクティブな認知を説明できますか？
gpt
そうです！具体化/エンタクト認知は、認知プロセスの形成における身体と環境の役割を強調する心を理解するためのアプローチです。この見解によれば、認知は脳内の情報処理の問題であるだけでなく、むしろ生物とその周囲の相互作用から生じる具体化された状況的な活動です。

具体化された認知は、私たちの体と感覚運動体験が私たちが世界についてどのように知覚し、考えるかを形作ることを強調しています。たとえば、研究により、バランス感などの身体的経験が認知タスクを実行する能力に影響を与えることが示されています。Enactive Cognitionは、環境との相互作用と、それらの相互作用から受け取るフィードバックから認知が生じることを強調しています。

どちらのアプローチも、具体化された文脈のない方法で情報を処理するデジタルコンピューターとしての心の見解を拒否します。代わりに、彼らは認知を、環境の変化する需要に常に適応している動的でインタラクティブなプロセスと見なしています。身体と環境の役割を強調することにより、具体化/エンタクト認知は、心の性質についてより全体的で統合された視点を提供します。