कार्य प्रतिनिधित्व के न्यूरोकंप्यूटेशनल मॉडल

मानव संज्ञान उद्देश्यपूर्ण है। हम अपने मन को किसी विशिष्ट इच्छित लक्ष्य की प्राप्ति की दिशा में केंद्रित कर सकते हैं, ध्यान भटकाने वाली चीज़ों को अनदेखा करते हुए और प्रतिकूल आदतों को दबाते हुए। फिर भी, यह बहुउद्देश्यीय भी है। हम स्थायी रूप से किसी एकल लक्ष्य, या यहां तक कि कुछ सीमित लक्ष्यों के पीछा करने के लिए बंधे नहीं होते। जैसे-जैसे प्रेरणाएं और परिस्थितियां बदलती हैं, हम लचीलेपन से अपने मन को अधिक उपयुक्त लक्ष्यों की प्राप्ति की ओर सेट कर सकते हैं। मस्तिष्क इस "सेटिंग" और "रीसेटिंग" - इस संज्ञानात्मक नियंत्रण की क्षमता - को कैसे प्राप्त करता है? अभिवृद्धिशील रूप से, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्ट उस प्रतिनिधित्वों का अध्ययन करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो संज्ञानात्मक नियंत्रण के अधीन हैं, और उन्हें न्यूरोकंप्यूटेशनल मॉडलों में औपचारिक रूप देते हैं (Botvinick and Cohen, 2014)। कार्य प्रतिनिधित्व के दो विशिष्ट मॉडल अत्यंत प्रभावशाली रहे हैं: Guided Activation (Miller and Cohen, 2001), और Adaptive Coding (Duncan, 2001) रेंडम मिक्स्ड सेलेक्टिविटी के माध्यम से (Rigotti et al., 2013)। जबकि इन मॉडलों में कई समानताएं हैं --- दोनों यह मानते हैं कि प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (PFC) कार्य प्रतिनिधित्वों के माध्यम से नियंत्रित व्यवहार चलाता है --- वे जिन प्रतिनिधित्वों का प्रस्ताव करते हैं उनमें बहुत भिन्न हैं, और अधिक व्यापक रूप से मस्तिष्क के कार्य को समझने के विरोधाभासी दार्शनिक दृष्टिकोण को दर्शाते हैं। यहां, हम संज्ञानात्मक नियंत्रण में संज्ञानात्मक अनुसंधान का अवलोकन प्रदान करते हैं, मुख्य रूप से कार्य प्रतिनिधित्वों की भूमिका पर केंद्रित। Guided Activation और Adaptive Coding या Random Mixed Selectivity मॉडलों का विस्तृत परीक्षण प्रस्तुत किया गया है, जिसमें मॉडल मौजूदा प्रायोगिक साहित्य के संबंध में मूल्यांकन किए गए हैं और कार्य प्रतिनिधित्वों से संबंधित व्यापक मुद्दों के संदर्भ में तुलनात्मक रूप से देखे गए हैं।