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/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / bit / listserv / csgl / 1908 < prev    next >
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Text File  |  1992-12-21  |  2.5 KB  |  52 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!auvm!CCB.BBN.COM!BNEVIN
  3. Message-ID: <CSG-L%92121813161627@VMD.CSO.UIUC.EDU>
  4. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  5. Date:         Fri, 18 Dec 1992 14:11:53 EST
  6. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  7. From:         "Bruce E. Nevin" <bnevin@CCB.BBN.COM>
  8. Subject:      discrete perceptions
  9. Lines: 41
  10.  
  11. [From: Bruce Nevin ()Fri 921218 13:50:21]
  12.  
  13. (Bill Powers (921217.0930) to John Gabriel ) --
  14.  
  15. Don't we get something like discrete states in the latch
  16. mechanism for steps in events and sequences?  And indeed for
  17. category perceptions and on up?
  18.  
  19. It seems to me that, as the strength of some category perception
  20. grows, it becomes easier (more acceptable?) to fill in missing
  21. category-attribute perceptions by imagination.  At some
  22. threshold, or seeming threshold, where imagined perceptions are
  23. integrated with real-time perceptions, it is as though the
  24. exemplar of the category is perceived as fully or truly present,
  25. whereas before there were only unsupported signs or symptoms that
  26. fostered a belief, readiness, or expectation.
  27.  
  28. There is an analogy to the relation of continua to discreta in
  29. language.  In language, pronunciations are continuous phenomena,
  30. but speakers and hearers perceive words (morphemes) as (probably
  31. event-level) sequences of discrete tokens, where the types are
  32. sound contrasts established by social convention for their speech
  33. community.  Children probably learn a limited stock of words
  34. first, and then learn the conventional contrasts and the
  35. type-token relation of sounds to contrasts in words, which in
  36. turn enables learning and recognizing a richer stock of words.
  37. Language probably evolved in its first stages by such a route.
  38.  
  39. >>3. The idea of the rate of information transmission down a
  40. >>discrete channel, being the the upper bound of the number of
  41. >>binary decisions a recipent can make in a second, and first put
  42. >>forth by Claude Shannon in the two 1949 papers in BSTJ.
  43. >
  44. >But all real neural systems work with continuous, not discrete,
  45. >variables. Neurons do not respond to incoming impulse streams by
  46. >making "decisions" but by harboring continuously-variable
  47. >chemical concentrations and potentials which in turn determine
  48. >the frequency of outgoing impulses. The computations done by a
  49. >neuron are analogue computations based on continuous internal
  50. >electrochemical variables. Certainly information theory could be
  51. >applied to these processes. But it doesn't help you model them.
  52.