Relevance, Meaning and the Cognitive Science of Wisdom

Abstract

Let us begin the study of wisdom by noting that it involves some kind of cognitive improvement that affords the living of a good life. When we use the term 'cognition' or 'cognitive', it should be broadly construed as the terms are used in cognitive science, meaning thinking, reasoning, memory, emotion and perception. There are factors such as good fortune that can improve life, but wisdom centres on a kind of self-transformation of cognitive processing that enhances the quality of life in some comprehensive manner. Philosophers (especially ancient philosophers) have devoted a lot of time to addressing the related questions of what wisdom is and what it is to live a good life. Recently, psychologists have also broached the topic because of the central role of cognitive processes in wisdom (Brown, 2000; Sternberg, 1990, 2003; Sternberg & Jordan, 2005). Neuroscientists have also begun to explore the topic as they have forayed into explaining higher cognitive processes, and wisdom seems to involve higher cognitive processes such as selfregulation and problem solving (Goldberg, 2005; Hall, 2010; Meeks & Jeste, 2009). It stands to reason that cognitive science, which attempts to create theoretical links between philosophical, psychological and neuroscientific constructs (by making use of information processing ideas drawn from the fields of machine learning and artificial intelligence), could have a lot to say about wisdom. In a sense, wisdom is a quintessential cognitive science topic: cognitive science offers both a diverse and integrated theoretical perspective that makes it uniquely suited to investigating and explicating a phenomenon as cognitively complex as wisdom. © Springer Science+Business Media Dordrecht 2013. All rights are reserved.

Full text

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relevance realization and to demonstrate its cognitive centrality let us consider problem solving.
Historically, we have tried to mechanize problem solving as the following: an initial state, a goal state, a
set of operators for moving between states and some set of path-constraints that limit their application.
This results in what is conceptualized as a problem-space, which immediately falls prey to the issue of
combinatorial explosion: even a relatively small set of parameters can result in a vast number of paths
through the problem-space, a number that exceeds human computational capability. This brings into focus
what is sometimes referred to as the finitary predicament (Cherniak 1990): our finite computational
abilities preclude simple search-space procedures as the means by which we approach problem solving
(and cognition as a whole); there is simply too much information, too many possibilities, too many
contingencies for us to process. As such, algorithmic strategies of exhaustive search are generally doomed
to failure. Rather, our ability to solve problems, to navigate combinatorially dense problem spaces, is
contingent upon our ability to constrain that space. This puts the focus on the problem formulation aspect

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of problem-solving, rather than the execution of the solution – we need to be able to construct problems in
a manner that sufficiently constrains the set of options to one that is computationally manageable. Again,
this is the role of relevance realization: the ability to ignore vast numbers of options (hopefully poor ones)
and focus on a small set of potentially fruitful ones.
Thus far, in using the classical search-space framework for describing problems, we are still
discussing a massively simplified domain, that of well-defined problems. Even with the combinatorial
pitfalls thus far encountered, we have not yet fully articulated the difficulties we face in the act of problem
solving. Above, we articulated problems in terms of clear initial and goal states, with known sets of
operations and constraints allowing us to navigate from one to the other. However, such well-defined
problems are rare in our day-to-day existence. Rather, we are most often faced with ill-defined problems:
problems in which any or even all of the above parameters are mysterious to us. Consider the problem we
(the authors) are currently attempting to solve: writing a good chapter for a scholarly anthology. Our
initial state? The blank page. The goal state? A good chapter. But what constitutes a “good chapter”?
There is no homogeneous class of “good chapters” that we can look to as a clear goal state; every chapter,
good or otherwise is largely unique (certainly, we hope to offer something resembling a unique
contribution). Moreover, the set of operations and constraints do not seem to offer much utility in solving
our problem: we know a lot of things we should not do (i.e., do not plagiarize, adhere to the word-limits set
forth, etc.), but those proscriptions offer little help in guiding us towards positive action in the service of
our goal. As mentioned above, problem formulation is the key: the ability to resolve a nebulous intent into
a specified problem. In the same way that we must use relevance realization to constrain our set of
solutions in a well-defined problem, we must employ this machinery to constrain our problem formulation
from the ill-defined set of goals and challenges we face every day.
As such, successful problem solving is contingent upon our relevance realization abilities, which
is aptly demonstrated when we consider insight problems. The most famous insight problem is the
classical nine-dot problem (e.g Weisberg and Alba 1981). The nine-dot problem presents an array of dots:
three rows of three dots evenly spaced and aligned. The problem is to connect all of the dots with four
connected straight lines. This presents a seemingly unsolvable problem, as most initial attempts at a
solution fall prey to a poor problem formulation: the array of dots is taken to signify a square, whose edges
form a boundary. And within that boundary, there is no solution to the problem. However, without that
boundary, the solution is simple (simple enough to generally elicit negative reactions from those who are
shown the solution after giving up on the problem, often with claims that the solution is a “cheat”).

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This is the genesis of the often-misused phrase “think outside of the box”: the common formulation of the
problem precludes its solution. However, by interacting with one’s relevance realization machinery, one
can reframe the problem in a way that enables the solution. Another good example of this is the mutilated
chessboard problem. Consider a standard chessboard: an 8x8 array of alternating black and white squares.
It is trivial to see that the entire board can be perfectly covered with a set of 32 dominos (each of which is a
rectangle precisely the size of two adjoining squares).
However, if two diagonally opposite corners are removed, can the board be perfectly covered by 31
dominos? Well, mathematically, initially, it seems so: the board has 64 squares and is coverable with 32
dominos. Remove two squares and we are left with 62 squares to be covered by 31 squares. And yet,
attempts to produce a pattern of dominos that perfectly covers this mutilated chessboard fail over and over.
Over and over, people tasked with this problem try various covering strategies and generally come to
believe that it cannot be done, but are unable to provide a proof of this impossibility other than their own
repeated failure.

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This is due to a poor problem formulation: the board is seen as a grid with simple arithmetic properties,
which then result in large number of possible covering configurations. On the other hand, if one considers
the colours of the chessboard, the solution becomes extremely simple: a given domino must cover both a
white and black square, but removing diagonally opposite corners results in the loss of two squares of the
same colour. As such, the board cannot be covered as specified, because an unequal number of black and
white squares remain. Note how the framing of the problem is essential in its solution: treating it as a
covering problem results in intractability, while focusing on the colours of the squares results in a clear,
simple solution. Insight problems are good examples of the central nature of relevance realization and also
reveal the value of being able to purposefully interact with that relevance machinery.
If we step back, we can consider problem solving in increasingly abstract scales; simple
interaction with the world is the messiest, most ill defined problem of all. Acting in the world involves the
consideration of the consequences of those actions in diverse domains from the simple mechanical, to the
social, all the way up to the moral and ethical. This consideration of consequences and outcomes is what
distinguishes one’s actions from mere behaviour – we can talk about the behaviour of quasars, but we do
not generally consider them to be actors with an intended goal. The consideration of consequences is an
extremely broad domain of combinatorial entanglement (Dennett 1987): any action will result in an
uncountably large set of consequences. A small subset of these will comprise our intended goals, while the
rest fall under the broad heading of side effects. The difficulty lies in the appropriate treatment of these
consequences – the relevance of our goals is clear, but only some of the side effects are worth considering,
while others are immaterial to the matter at hand. As has been noted before, this set of relevant side effects
is not a stable, homogeneous class and is extremely contextually sensitive. How then, do we manage to
navigate our existence in the face of this sea of information? We cannot evaluate it all, moment to moment,
to arrive at a principled determination of what matters and what does not; to attempt to do so would
paralyze us into inactivity in even the simplest of circumstances. Rather, we must be able to ignore the vast
majority of this information. This is the heart of relevance realization: to be able to usefully ignore
information in a contextually sensitive manner so as to enable our actions. Taken together, combinatorial

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complexity in problem solving, the largely ill-defined nature of most problems and the consideration of
consequences serve to indicate the centrality of our relevance realization machinery.
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Acknowledgement:""We"would"like"to"thank"Greg"Katsoras"for"his"help"with"the"idea"of"
perspectival"knowing."We"would"like"to"thank"Najam"Tirimizi"for"his"help"with"the"idea"of"rationally"self4
transcending"rationality.""Finally,"we"would"like"to"thank"David"Kim"for"his"help"in"discussions"of"the"role"
of"wisdom"in"resolving"internal"conflict.""
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