home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / bit / listserv / csgl / 2078 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-07  |  6.5 KB  |  121 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!wupost!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!MCIMAIL.COM!0004972767
  3. Return-Path: <@VMD.CSO.UIUC.EDU:0004972767@mcimail.com>
  4. Message-ID: <52930107134925/0004972767DC1EM@mcimail.com>
  5. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  6. Date:         Thu, 7 Jan 1993 13:49:00 GMT
  7. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  8. From:         Hortideas Publishing <0004972767@MCIMAIL.COM>
  9. Subject:      Abandoning the .9999999+ standard?
  10. Lines: 109
  11.  
  12. From Greg Williams (930107)
  13.  
  14. >Bill Powers (930106.2100)
  15.  
  16. >Control theory is more akin to classical physics, which deals
  17. >with a continuous macroscopic world.
  18.  
  19. As I've said before, Newton was the Skinner of his day: "Hypotheses non
  20. fingo!" I think we must admit that he guessed right that his trying to make a
  21. generative model for gravity -- and then being able to test it -- would have
  22. been fruitless. It isn't so clear that Skinner's claim that, giving the
  23. current state-of-the-art (between the Thirties and the Eighties) in
  24. physiology, making generative models of behavior is misguided. We don't yet
  25. have 20-20 hindsight. At any rate, future historians will be able to judge,
  26. since the "cognitive movement" (which includes PCT) has called Skinner's hand.
  27.  
  28. >I'm reminded of the
  29. >quote that Rick (or was it Tom) came up with, in which Skinner
  30. >admitted that it would be better to understand how the insides of
  31. >the organism work. He was really battling against people who
  32. >tossed off glib and question-begging explanations in terms of
  33. >traits and tendencies, and of course I'm with him all the way,
  34. >there. Unfortunately, he persuaded a lot of people that
  35. >successful models of the insides were millenia off, and not worth
  36. >thinking about.
  37.  
  38. I found that quote, and I still have considerable sympathy for Skinner's
  39. pragmatism and humility. The question really boils down to whether, at a given
  40. time, generative models work better FOR THE PURPOSES OF THE INVESTIGATORS than
  41. do descriptive "models." Even in the long run, generative models simply might
  42. be too complicated to actually make, or you might run into chaos (hair-
  43. trigger) problems.
  44.  
  45. >It's not worthwhile trying to make a model fit every anomaly.
  46.  
  47. There goes the PCT standard of "accept nothing less 99.9999999...
  48. correlations." Right out the window. The high correlation between PCT-model-
  49. predicted handle movements and actual handle movements begins to look less
  50. spectacular, doesn't it? In principle, underlying generative models are more
  51. complete than descriptions at the level of the phenomena. But in practice, the
  52. former might not be able to predict better than the latter, due to the
  53. complexity of the underlying mechanisms and/or hair-trigger situations.
  54.  
  55. >Well, I think I do, but if you want to put your model where your
  56. >mouth is, I will pay attention. Of course I expect it to be a
  57. >real S-R model -- no feedback allowed!
  58.  
  59. I think you better be explicit about what you mean by "real S-R model." The
  60. kind of model a behaviorist would make is one which is a function of
  61. observables in the external world; in this case, cursor position and velocity,
  62. target position, and handle position and velocity. He/she would curve-fit with
  63. parametric variation a function relating cursor position and velocity and
  64. target position to handle position and velocity through time. Is that OK? If
  65. this is not a "real" S-R "model" (or at least a "real" "model" AT THE LEVEL OF
  66. THE OBSERVABLE PHENOMENA) because there is a feedback connection in the
  67. computer from the handle to the cursor, then you are right, I can't come up
  68. with a "real" "model." I can only come up with a mathematical description
  69. relating observable inputs and outputs, which, I contend, can be as predictive
  70. as the most predictive PCT model. In fact, as the behaviorist and the PCTer
  71. both "zero in" on the most predictive models, I think the mathematics will
  72. converge in all but perhaps one respect: the PCT model might include an
  73. underlying generative model for the "noise," while the behaviorist model will
  74. use probability formulae DESCRIBING the noise as observed. It isn't clear,
  75. given current knowledge of the nervous system, whether generative models for
  76. such "noise" can be more predictive than descriptive "models." I do agree, of
  77. course, that an underlying generative model is needed to EXPLAIN the "noise."
  78. But explaining and predicting are two different things, as Newton knew so long
  79. ago.
  80.  
  81. >>It seems to me that a large number of models (PCT and S-R, each
  82. >>differing from the others in parameters and/or basic forms) can
  83. >>produce equally high correlations between actual handle
  84. >>position and model-predicted handle position, because the
  85. >>moment-to-moment differences in the predictions of the various
  86. >>models get "washed out" in computing those correlations.
  87.  
  88. >In one sense this is certainly true, at least of PCT models.
  89.  
  90. Then you go through a long list of red herrings. What I meant to say is that
  91. various PCT models such as proportional, proportional-integral, and
  92. proportional-integral-derivative, with various nonlinearities and various
  93. parameters, and various descriptive "models" with various functions and
  94. parameters, ALL give about equally high correlations between predicted handle
  95. positions and actual handle positions, but all do NOT give equally high
  96. correlations between predicted cursor positions and actual cursor positions.
  97.  
  98. >But I deny that any S-R model will be able to predict the
  99. >behavior of the handle and the cursor with any interesting degree
  100. >of accuracy. It's up to you to show that I'm wrong, and you're
  101. >not going to accomplish that with words.
  102.  
  103. It will save me a lot of trouble if I know in advance that a descriptive
  104. function which includes a subtraction of cursor position from target position
  105. won't count for you as a "real" descriptive "model." Two different
  106. distinctions are being interwoven here, and they need separating: feedback vs.
  107. non-feedback (S-R, I take it) models, and underlying generative models vs.
  108. descriptive "models" at the level of the observable phenomena (behaviorist
  109. functional "models"). I believe that the PCT models used to predict tracking
  110. can be interpreted also as functional "models" -- the choice of interpretation
  111. (underlying generative model or function "model") depends only on whether one
  112. envisions a reference signal for target position inside the organism (thus
  113. explaining why cursor position is subtracted from target position) or one
  114. simply notes that prediction is good if there is such a subtraction in the
  115. function relating "input" to "output" at each moment and doesn't care about
  116. explaining why.
  117.  
  118. As ever,
  119.  
  120. Greg
  121.