home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / bit / listserv / csgl / 1956 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-12-23  |  7.7 KB  |  163 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!wupost!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!VAXF.COLORADO.EDU!POWERS_W
  3. X-Envelope-to: CSG-L@vmd.cso.uiuc.edu
  4. X-VMS-To: @CSG
  5. MIME-version: 1.0
  6. Content-transfer-encoding: 7BIT
  7. Message-ID: <01GSNH7E9HYQ006MJF@VAXF.COLORADO.EDU>
  8. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  9. Date:         Wed, 23 Dec 1992 10:24:49 -0700
  10. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  11. From:         "William T. Powers" <POWERS_W%FLC@VAXF.COLORADO.EDU>
  12. Subject:      Descriptive/generative; info theory; applying PCT
  13. Lines: 148
  14.  
  15. [From Bill Powers (921223.0915)]
  16.  
  17. It's interesting how a defense turns into an attack, and how
  18. letting down the defenses also reduces the attacks. Sometimes the
  19. best defense is no defense at all.
  20.  
  21. Martin Taylor (921222.1815) --
  22.  
  23. >But I'm equally impressed with the argument from evolution and
  24. >other more abstract arguments of necessity and possibility.
  25. >They all support one another.
  26.  
  27. The problem with arguments from evolution and other abstract
  28. arguments is that while they may apply to a particular case, they
  29. may also turn out to apply to counterfactual cases. They may
  30. contain flaws that don't show up in the factual case (for
  31. instance, flaws in internal logic), but those flaws can make the
  32. generalized explanations specious, even though they "support" a
  33. more concrete analysis.
  34.  
  35. A generative model can be wrong; it can produce right results for
  36. wrong reasons, which show up only when circumstances change
  37. enough to reveal a wrong prediction. This is how generative
  38. models progress; from error to error. Generative models commit
  39. themselves to specific proposals about underlying details of
  40. operation. That makes them very sensitive to experimental test.
  41.  
  42. Descriptive models, however, are not very sensitive to
  43. experimental test, some not at all. If they're cleverly put,
  44. their predictions can remain true no matter what the outcome of
  45. an experiment. So they are capable of "supporting" completely
  46. contradictory generative models. This is not really support at
  47. all. It is merely agreement. All experimental results pertaining
  48. to behavior, whether correct or erroneous, are agreed to by the
  49. generalization that natural selection produced the behavior we
  50. find with our experiments. So evolutionary theory "supports"
  51. whatever we find to be the case -- even if, later on, we discover
  52. a mistake and find something else to be the case.
  53.  
  54. This is why I prefer generative models. They are more sensitive
  55. to experimental test.
  56.  
  57. RE: information theory
  58.  
  59. >>Who is doing this presuming in the system? I asked why the
  60. >>perceptual and reference signals should not both be considered
  61. >>to carry an information flow appropriate to a signal varying
  62. >>within a 2Hz bandwidth. You didn't answer that.
  63.  
  64. >The presumption was one that you (Bill Powers) would have to
  65. >make in order to assert that the perceptual and reference
  66. >signals would convey to you (Bill Powers) information at a rate
  67. >appropriate to a 2Hz bandwidth.  To anyone else, the
  68. >information rates might be different.
  69.   Ok, so to me, the perceptual signal carries low information if I
  70. already know the reference signal, and vice versa.
  71.  
  72. However, if we define the comparator as the receiver of the
  73. information in both channels, doesn't this imply that to the
  74. comparator, the same must be true? This doesn't seem satisfactory
  75. to me. Perhaps we have to define the receiver more carefully. A
  76. comparator receives the reference signal and the perceptual
  77. signal at the same time, so it knows neither one before the
  78. other. Further, what it "knows" is only amplitude, over a
  79. relatively short span of time like 0.1 sec or less. It
  80. immediately forgets the history of both signals, and it contains
  81. no machinery for making extrapolations of either signal into the
  82. future. It seems to me that this comes down to the original
  83. Shannon application of information theory -- to defining the
  84. information CAPACITY of a channel rather than the actual
  85. information flow in that channel, which can be less than the
  86. channel capacity. At times when no signal is flowing, the
  87. information flow is zero, yet the physical channel capacity
  88. remains the same. Channel capacity is a function of physical
  89. design; information flow is a function of the kind of message
  90. being carried -- not so?
  91. -------------------------------------------------------------
  92. Gary Cziko (921223.0315 GMT) --
  93.  
  94. >But surely, while the modeling is very important, I would like
  95. >to think that there are lots of ways of advancing PCT without
  96. >doing the nitty-gritty modeling.
  97.  
  98. There are ways of APPLYING and TESTING the findings of PCT
  99. without modeling and formal experimentation, but there aren't any
  100. ways of ADVANCING it. If you're willing to take the word of
  101. modelers and experimenters about how control systems work
  102. (199223), then you can apply PCT all over the place. There are,
  103. however, dangers in putting too much trust in a theory that is
  104. underdeveloped -- in taking the pronouncements of theoreticians
  105. and researchers on faith.
  106.  
  107. One way to guard against these dangers to some extent is to make
  108. sure that every application of PCT that you think of is also
  109. designed as a TEST of PCT. In psychology, theories of behavior,
  110. once "determined" to be true by someone's study, are never tested
  111. again. They are used to explain behavior and diagnose behavioral
  112. problems, but nobody ever says "If this theory is still true, in
  113. this situation, then when I do X (or X happens) I ought to
  114. observe consequence Y." Instead, what is observed is some
  115. consequence Y, and it is assumed, because of the theory, that X
  116. must have occurred. If depressed white males have been found to
  117. have difficulty with following complex instructions, then if a
  118. person has difficulty following complex instructions, that person
  119. must be depressed (or a depressed white male).
  120.  
  121. PCT can be used the same way, of course. But PCT is designed from
  122. the ground up as a predictive model. It can be applied that way.
  123. PCT says that organisms, when pushed, push back (whatever the  controlled
  124.  variable being pushed upon). If you want to see if a
  125. person's behavior fits this model, you push on what you believe
  126. to be a controlled variable and see if the person pushes back to
  127. counteract your push. If so, you can explain that particular
  128. behavior using the same model.
  129.  
  130. If you want to find out whether black, brown, tan, or beige
  131. Americans "tend to see cultural and language differences as a
  132. type of protective barrier to maintain," you try to disturb these
  133. barriers (or look for natural disturbances) and look for actions
  134. that specifically counteract the disturbances. You may find that
  135. for some differences this holds true and for others it doesn't.
  136. "Cultural and language differences" cover a lot of territory, and
  137. much of it may be irrelevant. It would be better to find out what
  138. disturbances they do resist, and make the generalization
  139. afterward. And it's important to make a prediction from control
  140. theory (and your hypothesis about the controlled variable) FIRST,
  141. so you're committed before the fact. If this happens, that should
  142. happen. If _that_ doesn't happen, you have to revise your
  143. hypotheses about the controlled variable and try again, and keep
  144. trying until you predict correctly. Then and only then will you
  145. know what's going on. If you NEVER can make a right prediction,
  146. control theory is probably wrong.
  147.  
  148. I think you should always apply control theory as if you're
  149. putting the theory itself on the line, and challenging nature to
  150. behave the wrong way. Mind the turtle; it makes progress by
  151. sticking its neck out.
  152. ----------------------------------------------------------------
  153. Tom Bourbon --
  154.  
  155. You said it for me; here it is again:
  156.  
  157. " .. may Boss Reality tread lightly on the controlled variables
  158. >of you and of those you love. Happy holidays."
  159. ================================================================
  160. Best to all,
  161.  
  162. Bill P.
  163.