Kognitiotiede

Kognitiotiede tutkii tietoilmiöitä kuten havaitsemista, oppimista, muistia, ajattelua, kieltä ja käsitteitä, sekä näiden taustalla olevia tiedonkäsittelyn mekanismeja. Yhteistä kognitiotieteen tutkimuskohteille on, että niitä voidaan tarkastella tiedon esittämisen eli representaation ja informaation prosessoinnin näkökulmista. Kognitiotieteellinen tutkimus on luonteeltaan monitieteistä: perinteisesti sen katsotaan sijoittuvan psykologian, tietojenkäsittelytieteen, filosofian, kielitieteen ja neurotieteen leikkaukseen.

Historia

Kognitiotieteen esihistorian voidaan katsoa lankeavan yhteen filosofian historian kanssa; erityisesti Platon, René Descartes, Gottfried Leibniz, David Hume ja Immanuel Kant ovat kognitiotieteen kehittymisen kannalta merkittäviä ajattelijoita. Esimerkiksi assosiationistista konnektionismia voidaan tietyin varauksin pitää Humen mielen teorian perillisenä; Platonin, Descartesin ja Kantin vaikutus puolestaan näkyy kenties selvimmin erilaisissa nativistisissa (tiettyjen mielen piirteiden synnynnäisyyttä korostavissa) teorioissa.
Varsinaisesti kognitiotieteestä voidaan kuitenkin puhua vasta 1900-luvulla, jolloin tieteenalalle tyypillinen lähestymistapa sai vähitellen alkunsa psykologiaa vuosisadan alussa hallinneen metodologisen behaviorismin väistyessä. 
Erityisesti Noam Chomskyn behavioristista kielitiedettä vastaan kohdistama kritiikki, tekoälytutkimuksen (John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon) ja tähän liittyvän kognitiivisen psykologian synty toimivat motivaationa uuden, kognitivistisen lähestymistavan omaksumiselle. Tärkeänä käännekohtana tälle siirtymälle pidetään vuonna 1956 Massachusetts Institute of Technology:ssa järjestettyä informaatioteoriaa käsitellyttä monitieteistä symposiumia.
Ensimmäisten tietokoneiden kehityksellä 1940-luvulla oli erityisen suuri merkitys kognitiotieteen synnylle. Klassinen kognitiotiede itse asiassa käsittää ihmismielen juuri tietokoneena, symboleita manipuloivana systeeminä (komputationalismi). Tästä syystä matemaattisen logiikan kehityksellä (mm. Gottlob Frege ja Ludwig Wittgenstein) ja erityisesti laskettavuuden teorian synnyllä 1930-luvulla (Alan Turing) on ollut kognitiotieteen näkökulmasta varsin keskeinen merkitys.

Tutkimuskohteet ja metodologia

Kognitiotieteessä tutkitaan muun muassa havaitsemista, oppimista, muistia, kieltä, käsitteitä, älykkyyttä ja ajattelua ylipäätään. Ensisijainen tavoite on selvittää, millaiset mielen/aivojen mekanismit toteuttavat tai tekevät mahdolliseksi edellä mainitut toiminnot. Kognitiotiedettä voidaankin luonnehtia tieteenä, joka pyrkii selittämään, millaiset tiedon esittämisen eli representaation ja tiedonkäsittelyn prosessit mahdollistavat älykkään ja adaptiivisen käyttäytymisen.
Vaikka kognitiotieteessä pääpaino on usein aikuisen ihmisen kognition tutkimuksessa, myös kognitiivisen kehityksen, muiden eläinten kognitiivisten toimintojen ja keinotekoisten järjestelmien tiedonkäsittelyn tutkiminen kuuluu kognitiotieteen piiriin. Tutkimuksessa hyödynnetään usein erilaisia formaaleja malleja ihmisen, eläinten tai koneiden tiedonkäsittelystä ja pyritään muotoilemaan mallien pohjalta informaation prosessointia koskevia yleisiä lakeja. Kognitiotiedettä luonnehtii näin pyrkimys luonnontieteelliseen tarkkuuteen.
Kognitiotieteellinen tutkimus on luonteeltaan monitieteistä: kognitiivisia ilmiöitä pyritään lähestymään useiden, toisiaan täydentävien tieteenalojen tarjoamien käsitteiden, teorioiden ja tutkimusmenetelmien avulla. (Osittain tämä tietysti heijastaa tieteenalan nuorta ikää).
Esimerkiksi muistin toimintaa tai ongelmanratkaisua koskevien mallien realistisuutta voidaan testata psykologisesta tutkimuksesta saadun aineiston perusteella. Muistin toimintaa voidaan yrittää suhteuttaa aivokuvantamismenetelmin keskushermoston toiminnasta kerättyyn dataan (esimerkiksi elektroenkefalografiaa tai magneettikuvaustekniikoita käytetään runsaasti). Myös varsin matalan tason neurotieteellisiä metodeja, esimerkiksi yksittäissolumittauksia, voidaan myös käyttää kognitiivisten ilmiöiden tutkimuksessa. Malli taas voidaan koodata tietokoneohjelman muotoon, jolloin sen toimintaa voidaan simuloida erilaisilla parametreillä. (Tällöin puhutaan kognitiivisesta mallintamisesta). 
Kognitiotiede on siten menetelmällisesti avoin: kaikki tieteelliset menetelmät ovat hyväksyttäviä ja hyväksi käytettävissä, eikä tutkimus kognitiotieteessä rajoitu yhdelle selittämisen tasolle. David Marrin 1980-luvulla esittämän, klassiseksi vakiintuneen metodologisen tai tieteenfilosofisen luokittelun mukaan monimutkaisen tiedonkäsittelyllisen ilmiön selityksen tulee tapahtua vähintään kolmella tasolla: komputationaalisella tasolla määritellään se funktio tai tehtävä jota järjestelmä suorittaa, algoritmien tasolla määritellään ne informaationprosessointimenetelmät joilla tehtävä suoritetaan, ja implementaation tasolla määritellään se "hardware" joka tekee tehtävän suorittamisen mahdolliseksi. Lisäksi tutkimus millä tahansa tasolla voi vaikuttaa tutkimukseen toisella tasolla. Näin esimerkiksi neurotieteellinen tutkimus vaikuttaa kognitiiviseen psykologiaan ja päinvastoin, eikä kumpikaan ole toista ensisijaisempi tai toisesta riippumaton.
Kognitiotieteestä puhutaan toisinaan "mielen tieteenä", mutta tosiasiassa kognitiotiede ei ole tieteenalana näin laaja. Perinteisesti kognitiotiede on keskittynyt mielen "älykkyyden taustalla olevien" piirteiden tutkimukseen, jolloin esimerkiksi emootiot ovat jääneet vähemmälle huomiolle. Esimerkiksi sellaisia psykologian kannalta keskeisiä ilmiöitä kuten tunteita tai persoonallisuutta kognitiotieteessä tutkitaan hyvin vähän. Toisaalta psykologia "mielen tieteenä" on usein kiinnostunut ensisijaisesti ihmisen mielestä. Kognitiotieteessä muiden olentojen kognition ja ihmisen kognition välillä ei tehdä periaatteellista eroa. On myös hyvin kiistanalaista, missä määrin kognitiotieteen informaationprosessointinäkökulma voi kertoa meille mitään tajunnan fenomenaalisista aspekteista eli qualioista. On kuitenkin muistettava, että todellisuus ei tunne oppiainerajoja, joten mitään tarkkaa rajaa sille mikä "kuuluu kognitioon" ja mikä on "jotain muuta" lienee turha ainakaan nojatuolissa pyrkiä vetämään.

Kognitiotieteen eri koulukuntia

Alussa kognitiotiede ymmärrettiin kognitiivisen psykologian, tekoälyn ja generatiivisen kielitieteen yhdistäväksi "sateenvarjotieteeksi". Näin ajatellen kognitiotiede olisi näiden kolmen alan joukko-opillinen yhdiste. Sittemmin nämä alat ovat kasvaneet, kehittyneet omiin suuntiinsa (kognitiivinen psykologia osaksi psykologiaa, tekoäly osaksi tietojenkäsittelytiedettä ja insinööritieteitä), ja toisaalta näiden "klassisten" alojen ohella kognitiotieteessä on 1980-luvulta lähtien koettu vahva kognitiivisen neurotieteen, neuroverkkomallintamisen ja laskennallisen neurotieteen nousu, joka jatkuu yhä. Nykyään kognitiotieteen voikin ajatella sijoittuvan pikemmin kolmen klassisen alan ja toisaalta neurotieteiden leikkauskohtaan. 
Historiallisesti kognitiotieteen keskeiset paradigmat ovat olleet kognitivismi (klassinen kognitiotiede, symbolinen paradigma) ja konnektionismi. Molempia voidaan pitää komputationaalisina teorioina mielen ja aivojen toiminnasta. Komputationaalinen hypoteesi mielen/aivojen toiminnasta perustuu karkeasti ottaen ajatukseen mielestä tietokoneena, jolloin kognitiivisen ilmiön selittäminen tarkoittaa mielen toimintojen kuvaamista laskennallisina tehtävinä, ja kognitivismissa tehtävän suorittamiseen sopivan tietokoneohjelman eli algoritmin määrittelemistä. Usein komputationalismi termillä kuitenkin tarkoitetaan nimenomaan klassista paradigmaa eli symbolista paradigmaa. 
Klassisessa paradigmassa laskenta ymmärretään symbolien manipuloimiseksi algoritmin kuvaamien sääntöjen mukaisesti. Konnektionistisessa lähestymistavassa puolestaan kognitiivisia ilmiöitä eli laskennallisten funktioiden suorittamista mallinnetaan idealisoiduilla neuroverkoilla, jolloin tutkimus on ainakin näennäisesti lähempänä aivoja tutkivia neurotieteitä. 
Viime aikoina näiden kahden rinnalle kolmanneksi paradigmaksi on noussut dynaamisten systeemien teoriaan ja kompleksisuusteoriaan perustuva dynaamisten systeemien näkökulma.