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認知科学は、心とその過程に関する学際的な科学的研究である。[ 2 ]認知科学は、認知（広義）の性質、課題、および機能を研究する。認知科学者が関心を寄せる精神的機能には、知覚、記憶、注意、推論、言語、感情などがある。これらの機能を理解するために、認知科学者は心理学、哲学、人工知能、神経科学、言語学、人類学などの分野から知見を取り入れている。[ 3 ]認知科学の典型的な分析は、学習や意思決定から論理や計画、神経回路からモジュール型の脳組織まで、多くの組織レベルに及ぶ。認知科学の基本的な概念の1つは、「思考は、心の表象構造と、それらの構造上で動作する計算手順の観点から最もよく理解できる」ということである。[ 3 ]
認知科学は、1950年代に認知革命と呼ばれる知的運動として始まった。認知科学の起源は、古代ギリシャの哲学文献（プラトンの『メノン』やアリストテレスの『魂について』など）にまで遡ることができる。
認知科学の現代文化は、1930年代と1940年代の初期のサイバネティクス研究者、例えばウォーレン・マカロックやウォルター・ピッツに遡ることができ、彼らは心の組織原理を理解しようと努めた。マカロックとピッツは、現在人工ニューラルネットワークとして知られるものの最初のバリエーションを開発した。これは、生物学的ニューラルネットワークの構造に触発された計算モデルである。[ 4 ]
もう一つの先駆けは、 1940年代と1950年代における計算理論とデジタルコンピュータの初期開発でした。クルト・ゲーデル、アロンゾ・チャーチ、クロード・シャノン、アラン・チューリング、ジョン・フォン・ノイマンは、これらの開発において重要な役割を果たしました。現代のコンピュータ、あるいはフォン・ノイマン・マシンは、心のメタファーとして、また研究のためのツールとして、認知科学において中心的な役割を果たすことになります。[ 5 ]
学術機関で認知科学実験が行われた最初の事例は、MITスローン経営大学院で、JCRリクリダーが心理学部でコンピュータメモリを人間の認知のモデルとして用いた実験を行ったことである。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 1959年、ノーム・チョムスキーはBFスキナーの著書『言語行動』に対する辛辣な書評を発表した。[ 9 ]当時、スキナーの行動主義パラダイムは米国心理学の分野を支配していた。ほとんどの心理学者は、内部表象を想定することなく、刺激と反応の間の機能的関係に焦点を当てていた。チョムスキーは、言語を説明するには、内部表象を想定するだけでなく、その根底にある順序も特徴づける生成文法のような理論が必要だと主張した。 [ 10 ]
認知科学という用語は、1973 年にクリストファー・ロンゲット＝ヒギンズが、当時の人工知能研究の現状に関するライトヒル報告書についての論評の中で造語した。 [ 11 ]同じ 10 年間に、学術誌Cognitive Scienceと認知科学協会が設立された。[ 12 ]認知科学協会の設立総会は1979 年にカリフォルニア大学サンディエゴ校で開催され、認知科学は国際的に注目される分野となった。[ 13 ] 1972 年に、ハンプシャー大学はニール・スティリングスが率いる認知科学の学部教育プログラムを開始した。1982 年に、スティリングス教授の支援を受けて、ヴァッサー大学は世界で初めて認知科学の学士号を授与する機関となった。[ 14 ] 1986 年に、世界初の認知科学科がカリフォルニア大学サンディエゴ校に設立された。[ 13 ]
1970年代から1980年代初頭にかけて、コンピュータへのアクセスが拡大するにつれ、人工知能の研究も拡大した。マービン・ミンスキーなどの研究者は、 LISPなどの言語でコンピュータプログラムを作成し、人間の思考をより深く理解するため、また人工的な知能を生み出すために、意思決定や問題解決といった人間の思考過程を形式的に記述しようと試みた。このアプローチは「記号的AI」として知られている。
やがて、記号的AI研究プログラムの限界が明らかになった。例えば、人間の知識を記号的コンピュータプログラムで使用できる形式で包括的にリスト化することは非現実的であるように思われた。80年代後半から90年代にかけて、ニューラルネットワークとコネクショニズムが研究パラダイムとして台頭した。この観点からは、ジェームズ・マクレランドとデイビッド・ルーメルハートに帰せられることが多いが、心は階層化されたネットワークとして表現される複雑な連想の集合として特徴づけられる。批評家は、記号モデルの方がいくつかの現象をよりよく捉えており、コネクショニズムモデルは複雑すぎて説明力がほとんどないことが多いと主張している。最近では、記号モデルとコネクショニズムモデルが組み合わされ、両方の説明形式の使用が可能になった。[ 15 ] [ 16 ]コネクショニズムと記号的アプローチの両方が、さまざまな仮説を検証し、認知の側面や低レベルの脳機能を理解するためのアプローチを探求するのに役立つことが証明されているが、どちらも生物学的に現実的ではなく、したがって、どちらも神経科学的な妥当性に欠ける。[ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]コネクショニズムは、認知が発達においてどのように出現し、人間の脳でどのように起こるかを計算論的に探求するのに有用であることが証明されており、厳密に領域固有/領域一般のアプローチに代わるものを提供してきました。たとえば、ジェフ・エルマン、リズ・ベイツ、アネット・カーミロフ＝スミスなどの科学者は、脳ネットワークはそれらと環境入力との間の動的な相互作用から出現すると提唱しています。[ 24 ]
IBM Quantum Platformなどの量子コンピュータ上で量子回路を実行できるようになったことなど、量子計算の最近の進歩により、量子力学の要素を取り入れた認知モデルの研究が加速している。[ 25 ] [ 26 ]
認知科学の中心的な原則の一つは、心／脳の完全な理解は、単一のレベルだけを研究するだけでは得られないという点です。例えば、電話番号を記憶し、後で思い出すという問題が挙げられます。このプロセスを理解するための一つのアプローチは、直接観察、つまり自然観察を通して行動を研究することです。被験者に電話番号を提示し、一定時間後に思い出すように求め、その応答の正確さを測定することができます。認知能力を測定するもう一つのアプローチは、被験者が電話番号を記憶しようとしている間の個々のニューロンの発火を研究することです。しかし、これらの実験のどちらも、電話番号を記憶するプロセスがどのように機能するかを完全に説明することはできません。
たとえ脳内のすべてのニューロンをリアルタイムでマッピングする技術が利用可能で、各ニューロンがいつ発火したかがわかったとしても、特定のニューロンの発火が観察された行動にどのように変換されるかを知ることは依然として不可能です。したがって、これら 2 つのレベルがどのように関連しているかを理解することが不可欠です。フランシスコ・バレラは、『身体化された心：認知科学と人間の経験』の中で、「新しい心の科学は、生きた人間の経験と、人間の経験に内在する変容の可能性の両方を包含するように視野を広げる必要がある」と主張しています。[ 27 ]古典的な認知主義の見解では、これはプロセスの機能レベルの説明によって提供できます。複数のレベルで現象を研究することで、特定の行動を生み出す脳のプロセスをよりよく理解することができます。マール[ 28 ]は、3 つの分析レベルについて有名な説明をしました。
認知科学は、心理学、神経科学、言語学、心の哲学、コンピュータ科学、人類学、生物学など、さまざまな分野からの貢献者を含む学際的な分野です。認知科学者は、他の分野の科学者と同様に、心と周囲の世界との相互作用を理解することを期待して共同で研究を行っています。この分野は、物理科学と互換性があると考えています。科学的方法とシミュレーションまたはモデリングを使用し、モデルの出力を人間の認知の側面と比較することがよくあります。心理学の分野と同様に、統一された認知科学が存在するかどうかについては疑問があり、そのため一部の研究者は「認知科学」を複数形で好んでいます。[ 29 ] [ 30 ]
認知科学者を自認する人の多くは、心に関する機能主義的な見解、つまり精神状態やプロセスは、その機能、つまりそれらが何をするかによって説明されるべきであるという見解を持っているが、全員ではない。 [ 31 ]機能主義の多重実現可能性の説明によれば、ロボットやコンピュータなどの非人間システムでさえ、認知状態を持つとみなすことができる。[ 32 ]
「認知科学」における「認知」という用語は、「厳密な用語で研究できるあらゆる種類の精神的操作または構造」を指すために用いられる（Lakoff and Johnson 、1999）。この概念化は非常に広範であり、分析哲学のいくつかの伝統における「認知」の使用法と混同してはならない。後者では、「認知」は形式的な規則と真理条件意味論のみに関係する。
OEDの「認知」という単語の最も古い項目では、おおよそ「知る行為または過程に関する」という意味で使われています。1586 年の最初の項目では、この単語がかつてプラトンの知識論の議論で使われていたことが示されています。しかし、認知科学のほとんどの人は、自分たちの分野がプラトンが求めたような確実な知識の研究であるとは考えていないでしょう。[ 33 ]
認知科学は、認知に関する幅広いトピックを網羅する大きな分野です。しかし、認知科学が常に心の性質や働きに関連する可能性のあるすべてのトピックに等しく関心を寄せてきたわけではないことを認識する必要があります。古典的な認知主義者は、社会的および文化的要因、身体性、感情、意識、動物の認知、比較心理学および進化心理学を概して軽視または回避してきました。しかし、行動主義の衰退に伴い、情動や感情などの内的状態、意識および潜在的注意が再び研究対象となりました。例えば、状況的認知理論および身体化認知理論は、環境の現在の状態と認知における身体の役割を考慮に入れています。情報処理への新たな重点により、観察可能な行動はもはや心理学理論の特徴ではなく、精神状態のモデル化または記録が特徴となりました。[ 34 ]
以下に、認知科学が扱う主なテーマをいくつか示します。より網羅的なリストについては、「認知科学のテーマ一覧」をご覧ください。
人工知能（AI）は、機械における認知現象の研究を包含する。AIの実際的な目標の1つは、人間の知能の側面をコンピュータに実装することである。コンピュータは、認知現象を研究するためのツールとしても広く使用されている。計算モデリングは、シミュレーションを使用して、人間の知能がどのように構造化されているかを研究する。[ 35 ]（§ 計算モデリングを参照）。
心は、個々には弱いが膨大な数の要素（すなわちニューロン）の集合体として捉えるべきか、それとも記号、図式、計画、規則といった高次の構造の集合体として捉えるべきか、という点については、この分野で議論が分かれている。前者の見方はコネクショニズムを用いて心を研究するのに対し、後者は記号的人工知能を重視する。この問題を捉える一つの方法は、人間の脳を構成するニューロンを正確にシミュレートすることなく、コンピュータ上で人間の脳を正確にシミュレートすることが可能かどうか、という点である。
注意とは、重要な情報を選択することです。人間の心は無数の刺激にさらされており、どの情報を処理するかを決定する方法が必要です。注意はスポットライトに例えられることがあり、特定の情報セットにのみ光を当てることができるという意味です。この比喩を裏付ける実験には、両耳分離聴取課題[ 36 ]や不注意性盲の研究(Mack and Rock, 1998)などがあります。両耳分離聴取課題では、被験者は左右の耳にそれぞれ異なる2つのメッセージを聞かされ、片方のメッセージだけに集中するように指示されます。実験の最後に、注意を払わなかったメッセージの内容について尋ねられた被験者は、それを報告できませんでした。[ 36 ]
注意という心理学的構成概念は、定義に意味的な曖昧さがあるため、意図性の概念と混同されることがある。注意に関する実験的研究の初期に、ヴィルヘルム・ヴントはこの用語を「意識の内容の狭い領域を明確に知覚する際に作用する精神過程」と定義した。[ 37 ]彼の実験は、注意の空間的および時間的な限界を示しており、それは1/10秒の提示中に3～6文字であった。[ 37 ]この概念は、100年にわたる研究の中で、本来の意味の枠組みの中で発展してきたため、注意の定義は、この用語に最初に帰属された主な特徴、つまり時間とともに継続する思考を制御するプロセスを説明するときに、その意味を反映することになるだろう。[ 38 ]意図性とは、心が何かについて考える力であるのに対し、[ 39 ]注意とは、意識の内容の狭い領域の明確な知覚を高めるために必要であり、心の中でこの焦点を制御することが可能な、一定期間にわたって意識をある現象に集中させることである。[ 37 ]
認知の研究において注意の範囲に関する知識が重要なのは、それが認識、判断、推論、ワーキングメモリなどの認知機能を定義するからである。注意の範囲が発達すると、心が意思決定を行う際にどのように知覚し、記憶し、考慮し、評価するかに関わる能力のセットが増加する。[ 40 ]この主張の根拠は、心が比較、関連付け、分類するために（出来事に関連する）詳細をより多く把握できれば、その出来事の認識、判断、推論が現実により合致するようになるということである。[ 41 ]
ラトビアのサンドラ・ミハイロワ教授とイゴール・ヴァル・ダニロフ教授によると、心が同時に注意の範囲内に保持できる現象（または複数の現象）の要素が多いほど、その現象内で達成できる合理的な組み合わせの数が増え、現象の特徴と特殊性をよりよく理解できる可能性が高まる。[ 41 ]例えば、意識の焦点に3つの項目があると6つの組み合わせ（3の階乗）が可能になり、4つの項目があると24（4の階乗）の組み合わせが可能になる。焦点に6つの項目があると、合理的な組み合わせの数が重要になり、720通りの組み合わせ（6の階乗）が可能になる。[ 41 ]
認知科学における身体化認知アプローチは、認知における身体と環境の役割を強調します。これには、神経的および非神経的な身体プロセス、情動的および感情的プロセス[ 42 ]から姿勢、運動制御、固有受容感覚、運動感覚[43]、心拍[ 44 ]および呼吸[45]を含む自律神経プロセス、腸内細菌叢の役割[46]まで、さまざまな要因が含まれます。また、身体が社会的および物理的環境とどのように関わり、または結合しているかの説明も含まれます。4E認知[ 47 ] [ 48 ]には、因果的埋め込みから、心がツールや機器を含むように拡張する方法、社会的相互作用、行動指向プロセス、およびアフォーダンスの役割についてのより強い主張まで、脳-身体-環境の相互作用に関する幅広い見解が含まれます。 4E理論は、古典的な認知主義に近いもの（いわゆる「弱い」身体化された認知[ 49 ]）から、より強力で拡張された[ 50 ]、そして時には急進的な身体化された認知科学と呼ばれる能動的なバージョンまで多岐にわたる。[ 51 ] [ 52 ]
知覚前のマルチモーダル統合の仮説は、身体化された認知アプローチを支持し、認知と感情の発達に関する2つの競合する自然主義的および構成主義的見解を統合します。[ 53 ]経験的データによって裏付けられたこの仮説によれば、認知と感情の発達は、単純な反射の神経経路を誘発する刺激と情動的手がかりの関連付けによって開始されます。[ 53 ]この知覚前のマルチモーダル統合は、妊娠から始まる母子ペアの神経的コヒーレンスによって成功することができます。[ 53 ]これらの認知反射および情動反射刺激の結合は、さらに単純な生得的神経集合を形成し、反射の神経経路と継続的に接続されている統計的学習における認知および情動の神経パターンを形成します。[ 53 ]
言語を学習し理解する能力は、非常に複雑なプロセスです。言語は生後数年以内に習得され、通常の状況下では、すべての人間がそれを十分に習得できます。理論言語学分野における主要な原動力は、言語が抽象的にどのような性質を持たなければ、そのような形で学習できないのかを解明することです。脳自体が言語を処理する方法を研究する際の主要な研究課題には、(1) 言語知識はどの程度生得的なものか、あるいは学習によるものか、(2) 成人が第二言語を習得することが、乳幼児が第一言語を習得することよりも難しいのはなぜか、(3) 人間はどのようにして新しい文を理解できるのか、などがあります。
言語処理の研究は、音声の音のパターンの調査から単語や文全体の意味の調査まで多岐にわたります。言語学では、言語処理を正書法、音声学、音韻論、形態論、統語論、意味論、語用論に分けることがよくあります。言語の多くの側面は、これらの各要素から、またそれらの相互作用から研究することができます。[ 54 ]
認知科学における言語処理の研究は、言語学の分野と密接に結びついています。言語学は伝統的に、歴史、芸術、文学とともに人文科学の一部として研究されてきました。ここ50年ほどで、ますます多くの研究者が、言語の知識と使用を認知現象として研究しており、主な問題は、言語の知識がどのように獲得され、使用されるのか、そしてそれが正確には何から構成されているのかということです。[ 55 ]言語学者は、人間は非常に複雑なシステムによって支配されているように見える方法で文を形成する一方で、自分の発話を支配する規則を驚くほど意識していないことを発見しました。したがって、言語学者は、規則というものが存在するならば、それらの規則が何であるかを判断するために間接的な方法に頼らなければなりません。いずれにせよ、規則が実際に発話を支配しているとしても、それらは意識的な考察に対して不透明であるように見えます。
学習と発達とは、私たちが時間をかけて知識や情報を獲得していく過程のことです。乳児は（知識の定義にもよりますが）ほとんど、あるいは全く知識を持たずに生まれてきます。しかし、言語を使う能力、歩く能力、人や物を認識する能力を急速に獲得していきます。学習と発達に関する研究は、これらの過程の根底にあるメカニズムを解明することを目的としています。
認知発達の研究における主要な疑問は、特定の能力がどの程度生得的なものか、あるいは学習によるものかという点である。これはしばしば、生得説と環境説の議論という形で捉えられる。生得説は、特定の特性は生物に生得的なものであり、遺伝的素質によって決定されると強調する。一方、経験主義は、特定の能力は環境から学習されると強調する。子どもが正常に発達するためには遺伝的要因と環境的要因の両方が必要であることは明らかだが、遺伝情報がどのように認知発達を導くかについては、依然としてかなりの議論が続いている。例えば、言語習得の分野では、（スティーブン・ピンカーなど）[ 56 ]は、普遍的な文法規則を含む特定の情報は遺伝子に含まれているに違いないと主張しているが、（ジェフリー・エルマンらが『生得説の再考』で述べたように）ピンカーの主張は生物学的に非現実的だと主張する者もいる。彼らは、遺伝子は学習システムの構造を決定するが、文法がどのように機能するかについての具体的な「事実」は経験を通してのみ学習できると主張している。
記憶は、情報を後で取り出すために保存することを可能にする。記憶は、長期記憶と短期記憶の両方から構成されていると考えられることが多い。長期記憶は、情報を長期間（数日、数週間、数年）にわたって保存することを可能にする。長期記憶の容量の実際的な限界はまだわかっていない。短期記憶は、情報を短い時間スケール（数秒または数分）にわたって保存することを可能にする。
記憶は、宣言的記憶と手続き的記憶に分類されることが多い。宣言的記憶は、意味記憶とエピソード記憶という2つのサブセットに分類され、事実や特定の知識、特定の意味、特定の経験（例：「リンゴは食べ物ですか？」や「4日前の朝食に何を食べたか？」）に関する記憶を指す。手続き的記憶は、動作や運動の順序（例：自転車の乗り方）を記憶することを可能にし、暗黙の知識や記憶と呼ばれることが多い。
認知科学者は心理学者と同様に記憶を研究しますが、記憶が認知プロセスとどのように関連しているか、また認知と記憶の相互関係に重点を置く傾向があります。例えば、人は長い間失っていた記憶を取り戻すためにどのような精神的プロセスを経るのか、あるいは、認識（何かを思い出す前にそのヒントを見る、つまり文脈の中で記憶する）という認知プロセスと、想起（「空欄補充」のように記憶を思い出す）という認知プロセスを区別するものは何か、といったことが挙げられます。
知覚とは、感覚を通して情報を取り込み、何らかの方法で処理する能力のことです。視覚と聴覚は、私たちが環境を知覚することを可能にする2つの主要な感覚です。たとえば、視覚知覚の研究におけるいくつかの疑問には、(1) どのようにして物体を認識できるのか、(2) 一度にほんの一部しか見ていないにもかかわらず、なぜ連続した視覚環境を知覚できるのか、などがあります。視覚知覚を研究するためのツールの1つは、人々が錯視をどのように処理するかを調べることです。右側の画像、ネッカーキューブは、双安定知覚の例です。つまり、キューブは2つの異なる方向に向いていると解釈できます。
行動とは、システムからの出力を指す。人間の場合、これは運動反応によって実現される。空間計画と移動、発話、複雑な運動動作はすべて行動の一側面である。
意識とは、自分自身の内部にある何か、あるいは外部環境にある状態や対象を認識することである。 [ 57 ]何千年もの間、哲学者、科学者、神学者の間で、意識について広範な説明、分析、議論が行われてきた。[ 58 ] [ 59 ]何を研究する必要があるのか、あるいは意識が科学的概念とみなせるのかどうかについては、合意が得られていない。[ 60 ] [ 61 ]ある説明では意識は心と同義とされ、別の説明では心の一側面とみなされている。[ 62 ]
かつて意識とは、人の「内なる生活」、つまり内省、私的な思考、想像、意志の世界を意味していた。[ 63 ]今日では、意識には、さまざまな形の認知、経験、感情、知覚が含まれることが多い。それは、意識、意識の意識、メタ認知、自己認識であり、絶えず変化している場合もあれば、そうでない場合もある。[ 64 ] [ 65 ]また、医学的な定義もあり、例えば「昏睡」を他の状態と区別するのに役立つ。研究、概念、推測の範囲が多岐にわたるため、適切な質問がなされているのかどうか疑問が生じる。[ 66 ]
記述、定義、説明の範囲の例としては、自己と環境の秩序だった区別、単純な覚醒状態、「内省」によって探求される自己意識や魂、内容の比喩的な「流れ」であること、あるいは脳の精神状態、精神事象、精神過程であることなどが挙げられる。
認知科学の研究には、さまざまな方法論が用いられています。この分野は非常に学際的であるため、研究はしばしば複数の研究領域にまたがり、心理学、神経科学、コンピュータ科学、システム理論などの手法が活用されます。
知的な行動とは何かを説明するには、行動そのものを研究する必要があります。この種の研究は、認知心理学や精神物理学の研究と密接に関連しています。さまざまな刺激に対する行動反応を測定することで、それらの刺激がどのように処理されるかを理解することができます。Lewandowski & Strohmetz (2009) は、行動痕跡、行動観察、行動選択など、心理学における行動測定の革新的な使用例をまとめたものをレビューしました。[ 67 ]行動痕跡とは、行動が起こったことを示す証拠ですが、行為者はその場にいません (例: 駐車場のゴミや電気メーターの読み取り値)。行動観察とは、行為者が行動を行っているのを直接目撃することです (例: 人が他の人にどれだけ近づいて座っているかを観察する)。行動選択とは、人が 2 つ以上の選択肢の中から決定することです (例: 投票行動、他の参加者への罰の選択)。
脳画像診断とは、様々な課題遂行中の脳活動を分析する手法です。これにより、行動と脳機能を関連付け、情報処理の仕組みを理解することができます。画像診断技術には様々な種類があり、時間分解能（時間軸に基づく）と空間分解能（位置に基づく）が異なります。脳画像診断は、認知神経科学において頻繁に用いられています。
計算モデルには、問題の数学的かつ論理的な形式表現が必要です。コンピュータモデルは、知能の特定および一般的な特性をシミュレーションし、実験的に検証するために使用されます。計算モデリングは、特定の認知現象の機能的組織を理解するのに役立ちます。
認知モデリングのアプローチは、(1)記号的アプローチ（記号を用いて知的な心の抽象的な精神機能を扱う）、(2)サブシンボル的アプローチ（人間の脳の神経的および連想的特性を扱う）、(3)記号的アプローチとサブシンボル的アプローチの境界を越えたアプローチ（ハイブリッドを含む）に分類できます。
上記のアプローチはすべて、個人および社会/組織の意思決定と推論の説明と改善に適用するための合成/抽象知能の統合計算モデル（つまり認知アーキテクチャ）の形式に一般化されるか[ 69 ] [ 70 ]、特定の認知機能（視覚、言語、分類など）をモデル化する単一のシミュレーション プログラム（またはミクロ理論/「中範囲」理論）に焦点を当てる傾向があります。
神経科学や神経心理学から直接借用した研究手法は、知能の様々な側面を理解する上でも役立つ。これらの手法を用いることで、知的な行動が物理システムの中でどのように実現されるかを理解することができる。
認知科学は、人間の認知バイアスやリスク認識のモデルを生み出し、経済学の一分野である行動ファイナンスの発展に影響を与えてきました。[ 71 ] [ 72 ]また、数学の哲学（表示的数学に関連する）の新しい理論や、人工知能、説得、強制に関する多くの理論も生み出してきました。言語哲学や認識論にもその存在感を示し、現代言語学の重要な分野を構成しています。
認知科学の分野は、発話から聴覚処理、視覚認知に至るまで、脳の特定の機能システム（および機能障害）の理解に大きな影響を与えてきました。脳の特定領域の損傷が認知にどのように影響するかについての理解が進み、失読症、盲症、半側空間無視などの特定の機能障害の根本原因と結果を解明するのに役立っています。
認知科学でよく知られている名前のいくつかは、たいてい最も物議を醸す人物か、最も引用される人物のいずれかである。哲学では、計算システム論の観点から執筆するダニエル・デネット[ 89 ] 、物議を醸した中国語の部屋の議論で知られるジョン・サール[ 90 ] 、機能主義を提唱するジェリー・フォダー[ 91 ]などがよく知られている。
その他には、二元論を提唱し、意識の難問を明確にしたことでも知られるデイヴィッド・チャルマーズ[ 92 ]や、言葉と思考の本質を問う『ゲーデル、エッシャー、バッハ』の著者として有名なダグラス・ホフスタッターなどがいる。
言語学の分野では、ノーム・チョムスキーとジョージ・レイコフが大きな影響力を持っている（両者とも政治評論家としても著名である）。人工知能の分野では、マービン・ミンスキー、ハーバート・A・サイモン、アレン・ニューウェルが著名な人物である。
心理学の分野では、ジョージ・A・ミラー、ジェームズ・マクレランド、フィリップ・ジョンソン＝レアード、ローレンス・バーサロウ、ヴィットリオ・グイダーノ、ハワード・ガードナー、スティーブン・ピンカーなどが著名な研究者として挙げられる。人類学者のダン・スパーバー、エドウィン・ハッチンズ、ブラッド・ショア、ジェームズ・ウェルチ、スコット・アトランらは、認知心理学者、社会心理学者、政治学者、進化生物学者らと共同研究を行い、文化形成、宗教、政治的結社に関する一般理論の構築に取り組んできた。
計算理論（モデルとシミュレーションを含む）は、デイビッド・ルーメルハート、ジェームズ・マクレランド、フィリップ・ジョンソン＝レアードによっても開発されてきた。
認識論（エピステミクス）とは、1969年にエディンバラ大学が認識論学部を設立した際に造語された用語である。認識論は認識論とは異なり、認識論は知識に関する哲学的理論であるのに対し、認識論は知識の科学的研究を意味する。
クリストファー・ロンゲ＝ヒギンズはそれを「知識と理解が達成され伝達されるプロセス（知覚的、知的、言語的）の形式モデルの構築」と定義している。[ 93 ]
アルヴィン・I・ゴールドマンは、 1978年のエッセイ「認識論：認知の規制理論」[ 94 ] の中で、認識論の方向転換を説明するために「認識論」という用語を造語したと主張している。ゴールドマンは、自身の認識論は伝統的な認識論と連続しており、この新しい用語は反対を避けるためにのみ用いられたと主張している。ゴールドマン版の認識論は、認知心理学との結びつきにおいて伝統的な認識論とわずかに異なるだけであり、認識論は知識や信念につながる精神過程や情報処理メカニズムの詳細な研究を重視している。
1980年代半ば、認識論学部は認知科学センター（CCS）と改称された。1998年、CCSはエディンバラ大学の情報科学部に統合された。[ 95 ]
認知科学の中核的な目標の一つは、認知の統合理論を構築することである。そのためには、脳の空間的に分離された（皮質下）領域で同時に発生する情報処理がどのように調整され、結び付けられて、一貫性のある知覚的および記号的表現を生み出すかを説明する統合メカニズムが必要となる。一つのアプローチは、この「結合問題」[ 96 ] [ 97 ] [ 98 ]（すなわち、最も基本的な知覚的表現（「特徴結合」）から、記号構造（「変数結合」）のような最も複雑な認知的表現まで、情報要素の結合を動的に表現する問題）を、統合的な同期メカニズムによって解決することである。言い換えれば、調整メカニズムの一つは、神経生理学の同期による結合（BBS）仮説で説明される、神経ネットワークにおける動的な自己組織化プロセスに基づく神経活動の時間的（位相）同期であると考えられる。[ 99 ] [ 100 ] [ 101 ] [ 102 ]知覚認知と言語認知におけるこの結合問題を解決するために統合同期メカニズムを使用するコネクショニスト認知神経アーキテクチャが開発されている。[ 103 ] [ 104 ] [ 105 ]
知覚認知においては、対象物の色や形状といった基本的な対象物の特性や対象物の関係が、同期メカニズム（「特徴結合」、「特徴連結」）によって動的に結合されたり、この知覚対象の表現に統合されたりする仕組みを説明することが課題となる。言語認知においては、意味概念や統語的役割が、同期メカニズム（「変数結合」）によって、体系的かつ構成的な記号構造や命題といった複雑な認知表現に動的に結合されたり、統合されたりする仕組みを説明することが課題となる（コネクショニズムにおける「記号主義対コネクショニズム論争」も参照）。
しかし、認知の統合理論（特に結合問題）の理解において大きな進歩があったにもかかわらず、認知の起源に関する議論は依然として続いている。上記のさまざまな視点から、この問題は、発達の単純反射段階にある生物が、電磁波、化学反応、圧力変動などの感覚刺激における環境カオスの閾値をどのように克服するかという問題に還元できる。[ 106 ]いわゆる一次データ入力（PDE）説は、そのような生物が自力でこの手がかりの閾値を克服できるかどうかについて疑問を投げかけている。[ 107 ]数学的ツールの観点から、PDE説は、生命の始まりにある若い生物にとって、環境刺激の不協和音（刺激ノイズ）の閾値が克服不可能なほど高いことを強調している。[ 107 ]神経ネットワークにおける動的な自己組織化プロセスに基づく神経活動の時間的（位相）同期、同期メカニズムによる知覚対象の表現への動的な結合または統合は、生物がこのノイズ閾値を克服するための関連キュー（情報刺激）を区別するのに役立つことはないと主張している。[ 107 ]
認知科学は、言語学、心理学、神経科学、哲学、コンピュータ科学、人類学の研究者による学際的な分野であり、心の理解を目指しています。
{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2026年6月現在非アクティブです（リンク）
ウィキメディア・コモンズにある認知科学関連のメディア
Wikiquoteに掲載されている認知科学に関する引用文
ウィキバーシティにある認知科学関連の学習教材