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/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / bit / listserv / csgl / 1944 < prev    next >
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Text File  |  1992-12-22  |  8.8 KB  |  179 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!gatech!paladin.american.edu!auvm!UTMBEACH.BITNET!TBOURBON
  3. Original_To:  BITNET%"csg-l@uiucvmd.bitnet"
  4. Original_cc:  TBOURBON
  5. Message-ID: <CSG-L%92122212260069@VMD.CSO.UIUC.EDU>
  6. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  7. Date:         Tue, 22 Dec 1992 12:21:00 CDT
  8. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  9. From:         Tom Bourbon <TBOURBON@UTMBEACH.BITNET>
  10. Subject:      Re: Information theory
  11. Lines: 166
  12.  
  13. From: Tom Bourbon (921222  10:10  CST)
  14.  
  15. [Martin Taylor 921221 20:00]
  16. (Bill Powers 921221.1500)
  17.  
  18. ********************************************
  19. Martin:
  20. Bill, your posting just arrived, as I was on the way out to go
  21. home, so this must be short (our phone lines have got very bad
  22. recently, and I can no longer try to do it from home).
  23.  
  24. As usual, you are an acute observe, especially in relation to the
  25. question of model types.  But I really do think that I can use
  26. information theory to identify that the PCT structure was correct,
  27. at least feasible.  When you put in the appropriate perceptual
  28. input functions, gains, and delays, you get the same model that you
  29. and/or Tom would produce without information theory, so it should
  30. make the same predictions in any specific case.  So why should I
  31. try to do better, when I anticipate the result being identity?
  32.  
  33. ********************************************
  34. Me (now):
  35. Martin, I think this is the heart of the misunderstanding that
  36. seems to emerge in a regular cycle on csg-l, concerning your ideas.
  37. You are convinced that you can work from first principles in
  38. information theory and (necessarily?) arrive at an architecture
  39. identical to that in the PCT model.  Further, you say that your
  40. model would behave identically to a PCT model.  I certainly would
  41. not question or challenge your convictions -- they are yours and
  42. you undoubtedly have good reasons to hold them.  What I would like
  43. to see is a demonstration that things work the way you believe they
  44. do.
  45.  
  46. I am not saying you are wrong.  I am not even offering a challenge,
  47. although that is the way my offer has been characterized on the
  48. net, just as it was when I first made it over a year ago.  Then and
  49. now, my posts were motivated by concern that the discussion about
  50. information theory and PCT was becoming supercharged and an
  51. opportunity for clearer understanding on both sides might be
  52. slipping away.  I thought of my posts more as requests, or offers,
  53. or attempts to encourage you to try a different style of
  54. presentation.
  55.  
  56. Obviously, on csg-l part of the group with which you converse
  57. relies heavily on modeling and simulation as strategies to test
  58. ideas about behavior and perception.  The emphasis is clearly on
  59. generative models, not descriptive ones.  For a variety of reasons,
  60. the generative modelers on the net think of information theory and
  61. signal detection theory as descriptive.  In contrast, you
  62. frequently appeal to both of those theories and say they provide
  63. you a deeper understanding of PCT.  As you said in your post:
  64.  
  65. "What I do want to do is to get some deductions about the structure
  66. and its behaviour that are not obvious, even though they may
  67. (should) agree with what you have found to work in practice.  I
  68. find that it makes much more sense to me to have a good theoretical
  69. underpinning that allows me to generalize from a practical result
  70. than just to see the practical result and wonder what might happen
  71. if some little thing were changed."
  72.  
  73. Who could possibly see a problem with those thoughts?  The
  74. difficulty arises when, probably through misinterpretation by your
  75. readers, you seem to argue that information theory *obviously*
  76. offers a superior, or clearer, understanding of the phenomenon of
  77. control and that readers on the net who do not see that fact, on
  78. their own, have an inferior understanding of control.  Whether
  79. their interpretation of your intent is right or wrong, it is clear
  80. that some readers begin to take those remarks personally.  That is
  81. why I offer this suggestion:  Demonstrate that you can work from
  82. first principles in information theory and (necessarily?) arrive at
  83. an architecture identical to that in the PCT model.  If the model
  84. you derive is identical to the PCT model, you are right; there is
  85. no need to simulate it -- to run it.  But if it differs in any
  86. details, run it, to confirm that it behaves as you think it will.
  87. That step should satisfy any questions, doubts or criticisms I have
  88. seen directed toward your posts about information theory and PCT.
  89.  
  90. The following exchange between Bill and you leads me to doubt that
  91. you will try the approach I suggest.
  92.  
  93. ********************************************
  94. Bill to Martin:
  95. Martin, the difference that Tom is talking about, I believe, is
  96. between a descriptive model and a generative model. A descriptive
  97. model provides a general picture of which a specific behavior is
  98. only one example. A generative model actually generates (simulated)
  99. behavior for direct point-by-point comparison with real behavior.
  100.  
  101. ********************************************
  102. Martin replies to Bill:
  103. Yes, I understand.  I have a bit of a problem with limiting myself
  104. to either kind of model exclusively, though, and it is a problem
  105. that has been with me since undergraduate days.  If a generative
  106. model does predict reality well, without excessive use of
  107. parameters, then it produces strong evidence of the plausibility of
  108. the theory that underlies it.  But if the generative model fails,
  109. it does not give evidence against the underlying theory, because
  110. the failure could have been only in the choice of parameters.  So
  111. the generative model is a one-sided kind of support.
  112.  
  113. On the other hand, the theory by itself is only plausible unless it
  114. can be shown to predict reality, and that can be done only through
  115. generative models or mathematical analysis.  In the case of your
  116. and Tom's models, the prediction is very good.  So I see little
  117. point in trying to create generative models from what I see as a
  118. theoretical support for the same structure on which your models are
  119. based.  It is conceivable that in some situations the information-
  120. theoretic approach might produce numerical statements of more
  121. precision or using fewer parameters, but those situations probably
  122. will not be easy to find.  They will be at higher levels in the
  123. hierarchy, most probably. I'm not even going to look for them at
  124. present, at least not until I can see some problems with your
  125. practical approach that are resolved in the information-theoretic
  126. approach.
  127.  
  128. ********************************************
  129. Me (now):
  130. I believe a major question that is unresolved for some of the
  131. modelers is whether you would necessarily arrive at the PCT
  132. structure.  Couldn't you just as easily arrive at other, sometimes
  133. implausible, structures?  I have seen information theory used to
  134. justify or explain many varieties of theory in behavioral and
  135. cognitive science.  Why should one person arrive at a PCT
  136. structure, when so many others did not?  I am not saying that you
  137. will not, just that I do not see the necessity that you will.
  138.  
  139. Also, the act of producing and simulating a model does not require
  140. that the modeler limit herself or himself to that model over some
  141. other(s).  Modeling and simulating are tests, nothing more.  In
  142. "Models and their worlds," when Bill and I constructed and ran a S-
  143. R model, a plan model and a PCT model, we did just that.  The act
  144. itself need say nothing about the preferences or beliefs of the
  145. modeler.  (Of course, our reviewers thought otherwise!)
  146.  
  147. *********************************************
  148. Martin:
  149. I've been playing with information at an intuitive level for as
  150. long as you've been playing with control systems.  It's hard for me
  151. to get back to basics (or even to exact formulae, since I don't use
  152. them much), but it will be a good exercise for me to try.
  153.  
  154. ********************************************
  155. Me (now):
  156. Try it!  You might like it!  Even should the task prove daunting
  157. (which, for you, I doubt), the least you can expect is that your
  158. personal insights about PCT and information theory will be more
  159. easily digested by readers on the net -- the discussion will be
  160. much more likely to remain on a technical level.
  161.  
  162. Just to clarify my "challenge" ....  For me to more easily
  163. understand your personal insights about PCT and information theory,
  164. I would like to see whether principles in information theory
  165. necessarily imply and produce a generative control model and
  166. whether a model so produced can assume the role of a person or a
  167. PCT model in a real-time interactive task.  The person who
  168. accomplishes that demonstration will have made clear a relationship
  169. that is not obvious to some people on the net, including me.  I am
  170. willing to be taught.
  171.  
  172. Until later,
  173.  
  174. Tom Bourbon                             e-mail:
  175. Magnetoencephalography Laboratory       TBOURBON@UTMBEACH.BITNET
  176. Division of Neurosurgery, E-17          TBOURBON@BEACH.UTMB.EDU
  177. University of Texas Medical Branch      PHONE  (409) 763-6325
  178. Galveston, TX 77550  USA                FAX    (409) 762-9961
  179.