ConceptsThere is much more to knowl

Concepts
There is much more to knowledge of reality than sensory experience. Human discourse is full of
concepts, including knowledge and reality, that are not directly tied to what we can see, touch, taste,
smell, or hear. Philosophers, psychologists, and now neuroscientists attempt to figure out the nature of
such concepts. For Plato, concepts were abstract entities he called the forms, existing in some
heavenly realm graspable by souls. In contemporary cognitive science, concepts are mental
representations, which the previous chapter implies are brain representations. A major current
research problem is to figure out how patterns of neural firing play all the roles needed to explain the
many cognitive uses of concepts.
Greg Murphy's Big Book of Concepts provides a thorough review of current psychological
theories. According to the classical theory, still assumed by many philosophers and nonacademics,
we can strictly define concepts by giving their necessary and sufficient conditions. For example, the
concept of a triangle consists of the definition that a figure is a triangle if and only if it has exactly
three sides. Unfortunately, few concepts outside mathematics are amenable to such strict definitions.
This difficulty applies not only to abstract concepts like reality, but also to many everyday concepts
such as chair and cat. If you don't believe this, try to give a rigorous definition of a chair that includes
everything you want without arbitrary exclusions: must it have a back, legs, or what? Nevertheless, a
full theory of concepts would require room for the existence of those rare concepts such as
mathematical ones that are actually definable.
In the 1970s, some philosophers, psychologists, and computer scientists advocated a more relaxed
view of concepts as prototypes, which are mental representations that specify typical rather than
defining properties. Whereas a definition attempts to list those properties possessed by all and only
chairs, a prototype just includes features that are typical of chairs. Prototypes are more flexible than
definitions, and there are experimental reasons to think that they give a better account of the
psychology of concepts. However, they may not be flexible enough, so some psychologists have
claimed that people actually store concepts, not as prototypes but as sets of examples, so that your
concept of a chair consists of a stored representation of many different chairs. This claim is called the
exemplar theory of concepts.
The other major account of concepts currently discussed by psychologists is called the knowledge
view or sometimes the theory-theory. This view points to the large role that concepts play in
providing explanations. For example, your concept drunk helps in explaining the behavior of people
who have had too much alcohol, as when you say that Fred crashed his car because he was drunk.
Then a major part of a concept is not just its defining characteristics or its typical conditions or its set
of associated examples, but the causal relations it identifies between things. Another complication in
recent experimental work on concepts is the suggestion that many concepts are inherently multimodal,
having a large sensory component such as visual, tactile, or auditory, not just a verbal one. For
example, your concept of a chair may be highly visual if it involves pictorial representations derived
from previous perceptions of chairs. Your concept of a drunk may be partly olfactory if it includes the
smell of alcohol on a person's breath
Although psychological evidence counts against the classical account of concepts as strictly
definable, it does not suffice to enable us to choose definitively among prototype, exemplar,
knowledge, and multimodal theories.But I see no reason to take these as competing views; rather I
prefer to interpret them as capturing various aspects of how concepts are represented in the brain.
Some concepts like mathematical ones may even be definable. In chapter 3 I suggested that concepts
and other mental representations are patterns of neural activity. What I need to show now is that the
brain-based view of concepts can support all these diverse aspects of concepts.
It is not hard to see how multimodal, exemplar, and prototype characteristics of concepts can be
supported by neural populations. A concept does not have to involve activation in just one neural
population in an isolated area of the brain restricted to language processing. A concept can be
multimodal in that it involves multiple neural populations, including ones dedicated to sensory
representations. The psychologist Larry Barsalou reviews evidence that your concept of a car, for
example, is distributed across areas of the brain that include ones primarily concerned with visual
representations. Hence the mental pictures that you can make of cars may be part of your concept, as
may be the sounds and smells that you associate with cars. Concepts are patterns of activation in
neural populations that can include ones that are produced by, and maintain some of the structure of,
perceptual inputs.
Simulations with artificial neural networks enable us to see how concepts can have properties
associated with sets of exemplars and prototypes. When a neural network is trained with multiple
examples, it forms connections between its neurons that enable it to store the features of those
examples implicitly. These same connections also enable the population of connected neurons to
behave like a prototype, recognizing instances of a concept in accord with their ability to match
various typical features rather than having to satisfy a strict set of conditions. Thus even simulated
populations of artificial neurons much simpler than real ones in the brain can capture the exemplar
and prototype aspects of concepts.
It is much harder to understand how concepts as patterns of neural activation can play the
explanatory role required by the view that a crucial role of concepts like drunk is their contribution
to causal explanations. Perhaps the brain manages to use concepts in explanations by embedding them
in rules, such as: If X is drunk, then X stumbles. But what is the neural representation of the
connection between the concepts drunk and stumbles? This structure requires also some kind of
neural representation of if-then, which in this explanatory context involves some understanding of
causality: drunkenness causes stumbling. I will deal with the representation of causality later in this
chapter, but for now the main concern is to try to see how the brain could use neural populations to
represent that there is a relation between the concepts of drunk and stumbles.
The philosopher and theoretical neuroscientist Chris Eliasmith has been developing interesting
ideas about how brains can deal with such relations. I will omit the technical details, but will try to
give you the flavor of how this works in his computer simulations and how it might work in the brain.
Eliasmith has developed a general method for representing vectors, which are strings of numbers, in
neural populations. We can associate a concept with such a string—for example, in a simple way by
thinking of the numbers as the firing rates (number of electrical discharges per second) of the many
neurons the brain uses for the concept. (Eliasmith's method is more complicated.) Similarly, relations
such as cause and if-then can also have associated vectors. Now for the neat trick: there are
techniques for building vectors out of vectors, so that drunk causes stumbles can get a vector built
out of the vectors for drunk, causes, and stumbles. Crucially, the new vector retains structural
information, maintaining the distinction between “drunk causes stumbles” and “stumbles causes
drunk.” Once this whole relational structure is captured by a vector, we can use Eliasmith's method to
represent it in a population of thousands of neurons. Such neural representations can be transformed
in ways that support complex inferences such as if-then reasoning.
It is too early to say whether the brain uses anything like Eliasmith's mathematical technique to
build structure into vectors and then translate them into neural activity. But his work suggests one
possible mechanism whereby the brain might combine concepts into more complicated kinds of
relational representations. Hence we have a start at seeing how concepts can function in the
explanatory way suggested by the knowledge view: explanations are built out of complexes of
relations that can be represented in brain patterns. Moreover, because concepts on this view have the
same underlying nature as patterns of activation in neural populations, the knowledge view remains
compatible with prototype, exemplar, and multimodal views of concepts. In those rare cases where
strict definitions of concepts are available, as in a triangle is a figure with three sides, the necessary
and sufficient conditions can be represented by relations between concepts that can be captured by
vectors of vectors and then modeled as neural activity.
From my simplified account, one might worry that the account of concepts as patterns of neural
activation is so vague and general that it would be compatible with any view of concepts at all, thus
lacking any content. We can overcome this worry first by looking at the detailed mathematical
analyses and computational simulations that are already available to show how artificial neural
populations can have the desired properties required for modeling exemplars, prototypes, and
relations among concepts. Second, the account I have been offering is strongly incompatible with at
least one currently prominent view of concepts, the conceptual atomism of Jerry Fodor. According to
atomism, lexical concepts (ones for which we have words) have no semantic structure at all and get
their meaning only from their relation with the world.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนวความคิดได้มากกว่าความรู้ของจริงประสบการณ์ทางประสาทสัมผัส วาทกรรมที่มนุษย์มีแนวคิด ความรู้และความจริง ที่ไม่ตรงเกี่ยวพันกับสิ่งที่เราสามารถเห็น สัมผัส รสชาติกลิ่น หรือได้ยิน นักปรัชญา นักจิตวิทยา และ neuroscientists ตอนนี้พยายามเข้าใจธรรมชาติของแนวคิดดังกล่าว สำหรับเพลโต แนวคิดเขาเรียกว่าแบบ ที่มีอยู่ในบางหน่วยนามธรรมบสตี graspable โดยวิญญาณ มีจิตในสมัยประชานศาสตร์ แนวคิดนำเสนอ ซึ่งบทก่อนหน้าหมายถึงแสดงถึงสมอง กระแสหลักปัญหาวิจัยจะทราบว่ารูปแบบของประสาทยิงเล่นบทบาททั้งหมดที่จำเป็นในการอธิบายการหลายแห่งใช้การรับรู้ของแนวคิดเมอร์ฟีกาใหญ่จองของแนวคิดให้การตรวจสอบอย่างละเอียดของปัจจุบันจิตใจทฤษฎีการ ตามทฤษฎีคลาสสิก ยังคง สันนิษฐาน โดยนักปรัชญาจำนวนมากและ nonacademicsเราเคร่งครัดสามารถกำหนดแนวคิดได้ให้เงื่อนไขความจำเป็น และเพียงพอ ตัวอย่าง การแนวคิดของรูปสามเหลี่ยมประกอบด้วยการกำหนดตัวเลขว่าเป็นรูปสามเหลี่ยมถ้าและเดียวถ้ามีตรงสามด้าน อับ ไม่กี่แนวคิดนอกคณิตศาสตร์จะคล้อยตามการข้อกำหนดที่เข้มงวดดังกล่าวตกปัญหานี้ใช้ไม่เพียงแต่แนวคิดนามธรรมเช่นความเป็นจริง แต่แนวคิดชีวิตประจำวันมากเก้าอี้และแมว ถ้าคุณไม่เชื่อนี้ ลองของเก้าอี้ที่มีจำกัดอย่างเข้มงวดทุกอย่างที่คุณต้องการ โดยอำเภอใจ exclusions: มันต้องเป็นหลัง ขา หรืออะไร อย่างไรก็ตาม การแนวคิดทฤษฎีทั้งหมดจะต้องมีห้องสำหรับการดำรงอยู่ของแนวคิดเหล่านั้นหายากเช่นคนทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดได้จริงในทศวรรษ 1970 และบางอย่างนักปรัชญา นักจิตวิทยา นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ advocated ผ่อนคลายมากขึ้นมุมมองของแนวคิดเป็นต้นแบบ ซึ่งแสดงถึงจิตใจที่ระบุทั่วไป rather กว่าการกำหนดคุณสมบัติ ในขณะที่คำจำกัดความพยายามที่จะแสดงรายการคุณสมบัติเหล่านั้นเท่านั้น และมอบทั้งหมดเก้าอี้ ต้นแบบเพียงประกอบด้วยคุณลักษณะที่ของเก้าอี้ ต้นแบบมีความยืดหยุ่นกว่าข้อกำหนด และมีเหตุผลทดลองคิดว่า พวกเขาให้บัญชีดีกว่าของจิตวิทยาของแนวคิด อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจไม่ยืดหยุ่นเพียงพอ เพื่อให้มีนักจิตวิทยาบางอ้างว่า คนจริงเก็บแนวคิด ไม่เป็นไป ตามแบบตัวอย่าง แต่ เป็นชุดของตัวอย่าง เพื่อให้คุณแนวคิดของเก้าอี้ประกอบด้วยตัวแทนเก็บเก้าอี้ที่แตกต่างกันมาก ประเด็นดังกล่าวนี้เรียกว่าการexemplar ทฤษฎีของแนวคิดยังบัญชีหลักของแนวคิดที่กำลังกล่าวถึง โดยนักจิตวิทยาเรียกว่าความรู้มุมมองหรือบางครั้งทฤษฎีทฤษฎี มุมนี้มองไปบทบาทที่เล่นแนวคิดให้คำอธิบาย ตัวอย่าง แนวความคิดของคุณเมาช่วยในการอธิบายพฤติกรรมของคนที่มีแอลกอฮอล์มากเกินไป เป็นเมื่อคุณพูดว่า Fred พุ่งชนรถของเขาเพราะเขาเมาแล้ว ส่วนสำคัญของแนวคิดไม่ใช่เพียงลักษณะของการกำหนด หรือสภาพทั่วไป หรือชุดของของตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ นั้นระบุระหว่างสิ่ง ภาวะแทรกซ้อนอื่นในคำแนะนำการที่แนวความคิดหลายความทุก เป็นงานทดลองล่าสุดในแนวคิดมีส่วนประกอบทางประสาทสัมผัสขนาดใหญ่เช่น visual เพราะ หรือ หู ไม่ใช่แค่วาจาอัน สำหรับตัวอย่าง แนวคิดของเก้าอี้อาจจะสูงภาพถ้ามันเกี่ยวข้องกับการนำเสนอจำมาจากภาพลักษณ์ที่ก่อนหน้าของเก้าอี้ แนวคิดของการเมาอาจสมานบางส่วนถ้ารวมการกลิ่นของแอลกอฮอล์ในลมหายใจของคนแม้ว่าหลักฐานทางจิตวิทยานับกับบัญชีของแนวคิดคลาสสิกเป็นอย่างเคร่งครัดกำหนดได้ มันไม่พอให้เลือกแน่นอนระหว่างต้นแบบ exemplarความรู้ และทฤษฎีทุก แต่ฉันเห็นเหตุผลที่ต้องใช้เหล่านี้เป็นมุมมองการแข่งขัน ผมค่อนข้างต้องตีความให้เป็นจับแง่มุมต่าง ๆ ของวิธีแสดงแนวความคิดในสมองแนวคิดบางอย่างเหมือนคนคณิตศาสตร์อาจแม้แต่จะกำหนดได้ ในบทที่ 3 ผมแนะนำที่แนวคิดและอื่น ๆ ที่ใช้แทนจิตใจรูปแบบของกิจกรรมประสาท สิ่งที่ฉันต้องการแสดงตอนนี้คือการสมองตามมุมมองของแนวคิดสามารถสนับสนุนทุกด้านเหล่านี้มีความหลากหลายของแนวคิดไม่ยากที่จะดูลักษณะเนื่อง exemplar และต้นแบบของแนวคิดที่จะได้รับการสนับสนุน โดยประชากรประสาท แนวคิดไม่ต้องเกี่ยวข้องกับการเปิดใช้งานเพียงหนึ่งประสาทประชากรในพื้นที่แยกสมองจำกัดการประมวลผลภาษา ได้แนวคิดเนื่องในที่เกี่ยวข้องกับประชากรประสาทหลาย รวมทั้งการรับความรู้สึกใช้แทน จิตวิทยาที่รีวิว Larry Barsalou หลักฐานที่แนวคิดของรถ สำหรับตัวอย่าง กระจายพื้นที่ของสมองที่คนส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ visualใช้แทน ดังนั้น รูปภาพจิตที่ทำงานของรถยนต์อาจเป็นส่วนหนึ่งของแนวคิดของคุณ เป็นอาจมีเสียงและกลิ่นที่คุณเชื่อมโยงกับรถยนต์ แนวคิดคือ รูปแบบของการเปิดใช้งานประสาทประชากรที่สามารถรวมคน ที่มีผลิตโดย รักษาบางส่วนของโครงสร้างของอินพุต perceptualจำลองกับเครือข่ายประสาทเทียมให้เราดูว่าแนวคิดสามารถมีคุณสมบัติเกี่ยวข้องกับชุด exemplars และต้นแบบ เมื่อการฝึกอบรมของเครือข่ายประสาทหลายตัวอย่าง แบบเชื่อมต่อระหว่างของ neurons ที่จะเก็บคุณลักษณะของผู้ตัวอย่างนัย การเชื่อมต่อเดียวกันเหล่านี้ยังช่วยประชากรของ neurons ที่เชื่อมต่อกับทำงานเหมือนต้นแบบ การจดจำของแนวคิดในสอดคล้องกับความสามารถในการจับคู่ลักษณะการทำงานต่าง ๆ โดยทั่วไปมากกว่ามีเพื่อตอบสนองชุดของเงื่อนไขที่เข้มงวด ดังนั้น แม้แต่จำลองประชากรของ neurons มากง่ายกว่าคนจริงในสมองเทียมสามารถจับภาพ exemplarand prototype aspects of concepts.It is much harder to understand how concepts as patterns of neural activation can play theexplanatory role required by the view that a crucial role of concepts like drunk is their contributionto causal explanations. Perhaps the brain manages to use concepts in explanations by embedding themin rules, such as: If X is drunk, then X stumbles. But what is the neural representation of theconnection between the concepts drunk and stumbles? This structure requires also some kind ofneural representation of if-then, which in this explanatory context involves some understanding ofcausality: drunkenness causes stumbling. I will deal with the representation of causality later in thischapter, but for now the main concern is to try to see how the brain could use neural populations torepresent that there is a relation between the concepts of drunk and stumbles.The philosopher and theoretical neuroscientist Chris Eliasmith has been developing interestingideas about how brains can deal with such relations. I will omit the technical details, but will try togive you the flavor of how this works in his computer simulations and how it might work in the brain.Eliasmith has developed a general method for representing vectors, which are strings of numbers, inneural populations. We can associate a concept with such a string—for example, in a simple way bythinking of the numbers as the firing rates (number of electrical discharges per second) of the manyneurons the brain uses for the concept. (Eliasmith's method is more complicated.) Similarly, relationssuch as cause and if-then can also have associated vectors. Now for the neat trick: there aretechniques for building vectors out of vectors, so that drunk causes stumbles can get a vector builtout of the vectors for drunk, causes, and stumbles. Crucially, the new vector retains structuralinformation, maintaining the distinction between “drunk causes stumbles” and “stumbles causesdrunk.” Once this whole relational structure is captured by a vector, we can use Eliasmith's method torepresent it in a population of thousands of neurons. Such neural representations can be transformedin ways that support complex inferences such as if-then reasoning.It is too early to say whether the brain uses anything like Eliasmith's mathematical technique tobuild structure into vectors and then translate them into neural activity. But his work suggests onepossible mechanism whereby the brain might combine concepts into more complicated kinds ofrelational representations. Hence we have a start at seeing how concepts can function in theexplanatory way suggested by the knowledge view: explanations are built out of complexes ofrelations that can be represented in brain patterns. Moreover, because concepts on this view have thesame underlying nature as patterns of activation in neural populations, the knowledge view remainscompatible with prototype, exemplar, and multimodal views of concepts. In those rare cases wherestrict definitions of concepts are available, as in a triangle is a figure with three sides, the necessaryand sufficient conditions can be represented by relations between concepts that can be captured byvectors of vectors and then modeled as neural activity.From my simplified account, one might worry that the account of concepts as patterns of neuralactivation is so vague and general that it would be compatible with any view of concepts at all, thuslacking any content. We can overcome this worry first by looking at the detailed mathematicalanalyses and computational simulations that are already available to show how artificial neuralpopulations can have the desired properties required for modeling exemplars, prototypes, andrelations among concepts. Second, the account I have been offering is strongly incompatible with atleast one currently prominent view of concepts, the conceptual atomism of Jerry Fodor. According toatomism, lexical concepts (ones for which we have words) have no semantic structure at all and gettheir meaning only from their relation with the world.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนวคิด
มีมากขึ้นความรู้ของความเป็นจริงมากกว่าประสบการณ์ทางประสาทสัมผัส วาทกรรมของมนุษย์เต็มไปด้วย
แนวคิด รวมทั้งความรู้และความเป็นจริงที่ไม่ผูกตรงสิ่งที่เราสามารถมองเห็นสัมผัสรสชาติ
กลิ่น หรือได้ยิน นักปรัชญา นักจิตวิทยา และตอนนี้ neuroscientists พยายามที่จะคิดออกธรรมชาติ
แนวคิดดังกล่าว สำหรับเพลโต แนวคิดนามธรรมหน่วยงานเขาเรียกฟอร์มที่มีอยู่ในดินแดนสวรรค์
graspable โดยวิญญาณ ในวิทยาศาสตร์ร่วมสมัย แนวคิด เป็นจิต
แทน ซึ่งบทก่อนหน้า แสดงถึงสมองที่ใช้แทน ปัญหาการวิจัยในปัจจุบัน
หลักคือการคิดออกว่ารูปแบบของนิวรอลยิงเล่นได้ทุกบทบาท ต้องการอธิบายหลายอย่าง

ความคิดของแนวคิดเกร็ก เมอร์ฟี่ หนังสือเล่มใหญ่ของแนวคิดมีการตรวจสอบอย่างละเอียดของทฤษฎีจิตวิทยา
ปัจจุบัน ตามทฤษฎีคลาสสิก ยังสันนิษฐานโดยนักปรัชญามากมาย และ nonacademics
, เราสามารถกำหนดแนวคิดอย่างเคร่งครัด โดยให้พวกเขาจำเป็นและเงื่อนไขที่พอเพียง ตัวอย่างเช่น แนวคิดของสามเหลี่ยมประกอบด้วยคำนิยามที่เป็นรูปสามเหลี่ยม ถ้าและเพียงถ้ามันมีจริงๆ
สามด้าน แต่แนวคิดไม่กี่นอกคณิตศาสตร์จะซูฮกให้เข้มงวดเช่นคำนิยาม .
ยากนี้ใช้ไม่เพียง แต่แนวคิดที่เป็นนามธรรม เช่น ความเป็นจริง แต่ยังมีแนวคิดทุกวันมากมาย
เช่นเก้าอี้และแมว ถ้าคุณไม่เชื่อ ลองให้ความหมายอย่างเข้มงวดของเก้าอี้ที่มีทุกสิ่งที่คุณต้องการ โดยไม่มีการยกเว้น โดยพล
: มันต้องมีหลัง ขา หรืออะไร ?อย่างไรก็ตาม แนวคิดทฤษฎีเต็ม
จะต้องมีห้องสำหรับการดำรงอยู่ของที่หายาก เช่น ที่แนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดจริง ๆ
.
ในปี 1970 , บาง นักปรัชญา นักจิตวิทยา และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สนับสนุนผ่อนคลาย
เพิ่มเติมมุมมองแนวคิดและต้นแบบ ซึ่งเป็นจิตที่ใช้แทนที่ระบุโดยทั่วไปมากกว่า
การกําหนดคุณสมบัติ .ในขณะที่คำนิยามพยายามรายการคุณสมบัติผู้ครอบครองและเก้าอี้เท่านั้น
, ต้นแบบก็มีคุณสมบัติที่เป็นปกติของเก้าอี้ ต้นแบบที่มีความยืดหยุ่นมากกว่า
ความหมาย และมีเหตุผลที่จะคิดว่าพวกเขาให้เรียนบัญชีดีกว่า
จิตวิทยาของแนวคิด อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจจะไม่ยืดหยุ่นพอ ดังนั้น นักจิตวิทยาบางอย่างมี
อ้างว่าคนที่แนวคิดร้านไม่เหมือนต้นแบบ แต่เป็นชุดของตัวอย่าง ดังนั้นแนวคิดของคุณ
ของเก้าอี้ประกอบด้วยเก็บไว้เป็นตัวแทนของเก้าอี้ที่แตกต่างกันมาก การเรียกร้องนี้เรียกว่า
แบบอย่างทฤษฎีแนวคิด .
บัญชีหลักอื่น ๆของแนวคิดังกล่าวโดยนักจิตวิทยาเรียกว่าความรู้
ดู หรือบางครั้งทฤษฎีทฤษฎีมุมมองนี้จุดขนาดใหญ่ที่แนวคิดบทบาทเล่นใน
การให้คำอธิบาย ตัวอย่างเช่น เมาแนวคิดของคุณช่วยในการอธิบายพฤติกรรมของคน
ที่มีแอลกอฮอล์มากเกินไป เมื่อคุณพูดที่เฟร็ดขับรถชนเขา เพราะเขาเมา .
แล้วส่วนใหญ่เป็นแนวคิดที่ไม่ได้เป็นเพียงการกำหนดลักษณะหรือสภาพปกติของมัน หรือชุด
ตัวอย่างที่เกี่ยวข้องแต่ระบุว่า ความสัมพันธ์ระหว่างสิ่ง ภาวะแทรกซ้อนอื่น
งานทดลองล่าสุดในแนวคิด เป็นข้อเสนอแนะที่หลายแนวคิดเป็นอย่างโดยเนื้อแท้มีขนาดใหญ่หลาย
, ประสาทสัมผัสส่วนประกอบ เช่น ภาพ สัมผัส หรือ หู ไม่ใช่แค่คำพูดเดียว สำหรับ
ตัวอย่างแนวคิดของเก้าอี้อาจจะสูงถ้ามันเกี่ยวข้องกับภาพ ภาพที่ได้มา
แทนจากเดิมรับรู้ของเก้าอี้ แนวคิดของการเมาอาจจะส่วนหนึ่ง คือถ้ามันมี
กลิ่นแอลกอฮอล์ในลมหายใจของคน
ถึงแม้ว่าจิตหลักฐานนับกับบัญชีคลาสสิกแนวคิดเป็นอย่างเคร่งครัด
ซึ่งกำหนดได้ มันไม่เพียงพอที่จะช่วยให้เราเลือกแตกหักระหว่างต้นแบบ , แบบอย่าง ,
ความรู้และทฤษฎีต่อเนื่อง .แต่ผมไม่เห็นเหตุผลที่จะใช้เหล่านี้เป็นมุมมองการแข่งขัน แต่ผม
ชอบตีความว่าเป็นภาพด้านต่าง ๆว่ามีแนวคิดที่แสดงในสมอง .
แนวคิดบางอย่างเช่นคนที่ทางคณิตศาสตร์อาจจะกำหนด . ในบทที่ 3 ผมพบว่าแนวคิด
และตัวแทนจิตอื่น ๆ รูปแบบของกิจกรรมประสาท สิ่งที่ฉันต้องการที่จะแสดงในขณะนี้คือว่า