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認知科学における動向は、ノーム・チョムスキー、ジェリー・フォダー、デイビッド・マーらが提唱した認知主義理論に反対したり、それを超えたりする場合、ポスト認知主義的であるとみなされる。
ポスト認知主義者は、認知主義の教義、存在論的二元論、表象的実在論、認知は心や神経系の外にあるプロセスとは独立しているという考え、電子計算機は心の適切な類推であるという考え、認知は個人内でのみ起こるという考えなどに異議を唱えている。[ 1 ]
ポスト認知の方向性を辿ってきた研究者には、アンディ・クラーク、ジェームズ・J・ギブソン、ヒューバート・ドレイファス、グレゴリー・ベイトソン、マイケル・ターベイ、ブラッド・ショア、ジェローム・ブルーナー、ヴィットリオ・グイダーノ、ウンベルト・マトゥラーナ、フランシスコ・バレラなどがいる。[ 2 ]
ドレイファスは、マルティン・ハイデッガーの哲学の原理を用いて、当初から認知主義を批判してきた。認知の旧来の哲学者たちの抵抗にもかかわらず、彼は新しいアプローチの発展によって正当性が証明されたと感じた。ドレイファスの考えが1960年代半ばに初めて紹介されたとき、それは嘲笑と露骨な敵意をもって迎えられた。[ 3 ] [ 4 ]しかし、1980年代までには、彼の多くの視点が、ロボット工学やコネクショニズムという新しい分野の研究者によって再発見された。これらのアプローチは、初期の人工知能（AI）研究が重視した高レベルの記号を避けるため、現在では「サブシンボリック」と呼ばれている。歴史家でありAI研究者でもあるダニエル・クレヴィエは、「ドレイファスのコメントのいくつかは、時を経て正確で洞察力に富んでいることが証明された」と書いている。[ 5 ]ドレイファスは2007年に「私は勝ったと思うし、これで終わりだ。彼らは諦めた」と語った。[ 6 ]
エキスパートシステムが全盛期を迎えていた1986年に書かれた『Mind Over Machine 』の中で、ドレイファスは人間の専門知識と、それを捉えると主張するプログラムとの違いを分析した。これは、彼が1960年代にアレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンが実践した「認知シミュレーション」学派のAI研究を批判した『 What Computers Can't Do 』で展開したアイデアをさらに発展させたものである。
ドレイファスは、人間の問題解決能力や専門知識は、状況に応じて何が重要で興味深いかという、文脈に関する私たちの背景感覚に依存しており、必要なものを見つけるために可能性の組み合わせを探索するプロセスに依存しているわけではないと主張した。ドレイファスは1986年に、ハイデガーの「現前」と「手近」の区別に基づいて、「知っていること」と「やり方を知っていること」の違いとしてそれを説明した。[ 7 ]
「認識する」とは、意識的に段階的に問題を解決する能力のことです。私たちは、立ち止まり、一歩引いて、一つずつアイデアを吟味する必要のある難しい問題に直面したときに、この能力を用います。このようなとき、アイデアは非常に正確かつ単純になり、文脈に依存しない記号となり、論理と言語を用いて操作されます。ニューウェルとサイモンは、心理実験とコンピュータプログラムの両方で、これらの能力を実証しました。ドレイファスは、彼らのプログラムが、彼が「認識する」と呼ぶ能力を適切に模倣していることに同意しました。
一方、ノウハウとは、私たちが普段物事に対処する方法です。顔を認識したり、車で職場まで行ったり、適切な言葉を見つけたりするときなど、意識的な記号的推論を全く使わずに行動を起こします。私たちは、他の選択肢を検討することなく、適切な反応に飛びつくように見えます。ドレイファスは、これが専門知識の本質であると主張しました。つまり、私たちの直感が訓練され、ルールを忘れて、ただ「状況を判断し」、反応するようになる状態です。
ドレイファスによれば、人間の状況認識は、私たちの目標、身体、文化、つまり世界に関する私たちの無意識的な直観、態度、知識のすべてに基づいている。この「文脈」あるいは「背景」（ハイデガーの現存在に関連する）は、私たちの脳に象徴的にではなく、何らかの形で直観的に蓄積される知識の一形態である。それは、私たちが何に気づき、何に気づかないか、何を期待し、どのような可能性を考慮しないかに影響を与える。つまり、私たちは本質的なものとそうでないものを区別するのだ。そうでないものは、私たちの「周辺意識」（ウィリアム・ジェームズの言葉を借りれば）に追いやられる。それは、私たちが認識しているものの、今まさに考えているわけではない無数の事柄である。
ドレイファスは、1970年代と1980年代に実装されたAIプログラムでは、この「背景」を捉えたり、AIが可能にするような迅速な問題解決を実行したりできるとは信じていなかった。彼は、私たちの無意識の知識は象徴的に捉えることは決してできないと主張した。AIがこれらの問題に対処する方法を見つけられなければ、それは失敗に終わる運命にあり、「月を見ながら木登りをする」ようなものだと彼は考えた。[ 8 ]