Bağlantısallık, bilişsel bilim alanlarında mental fenomeni yapay nöron ağları (ANN) kullanarak açıklamayı umut eden bir yaklaşımdır.[1] Bağlantısallık, öğrenmenin deneyime bağlı olarak bağlantı gücünün değiştirilmesiyle oluşan,eş zamanlı gerçekleşen,rakamsal olarak gösterilebilen bağlantılarla dağıtılmış, sinyal aktivitesine dayalı olan bir bilişsel teori ortaya koyar.[2]
Bağlantısal yaklaşımın bazı faydaları, geniş bir dizi fonksiyona uygulanabilirliği, biyolojik nöronlara yapısal olarak benzerliği,fıtratsal yapısına düşük gereksinimi,sistemin bazı kısımlarında arıza oluşsa bile işini sürdürebilme kapasitesidir. (Arızaya dayanıklılık,grafecul degradation)[3]
Bazı dezavantajları ise yapay nöron ağlarının bilgiyi nasıl işlediğini deşifre etmedeki zorluk,ya da zihinsel gösterimlerin bileşimini hesaba katmadaki ve fenomeni daha gelişmiş analizlerde açıklamada ortaya çıkan zorluktur.[2]
Derin öğrenme(Derin öğrenme) ağlarının son 10 yılda ortaya koyduğu başarı bu yaklaşımın popülerliğini büyük ölçüde artırdı ama bu tür ağların karmaşıklığı ve büyüklüğü beraberlerinde artmış yorumlanabilirlik problemlerini(interpretability problems 11 Kasım 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.) getirdi.[1]
Bağlantısallık, birçok kişiye sembolik hesaplamaya dayalı klasik zihin teorilerine bir alternatif olarak göründü ama iki yaklaşımın ne ölçüde uygun olduğu ortaya konuldukları günden beri çok tartışılan bir konu oldu.[1]
Connectionist (ANN) model with a hidden layer
Kaynakça
^abcGarson, James (27 Kasım 2018). Zalta, Edward N. (Ed.). The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Metaphysics Research Lab, Stanford University. 25 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Şubat 2021 – Stanford Encyclopedia of Philosophy vasıtasıyla.
