Важным механизмом образования абстракций и абстрактных понятий выступают метафора и метонимия, которые в случае нейронауки также, приблизив неизвестный феномен к известной, привычной ситуации, поместив в уже, казалось бы, знакомый контекст, помогают вписать его в представления, в надежности и достоверности которых был шанс убедиться раньше. В современной нейронауке востребованы прежде всего атрибутивные и реляционные метафоры [Jamrozik, McQuire et al., 2016; Dove, Barca, Tummolini, 2020]. Именно эти типы метафор наиболее полно описывают наш сенсомоторный опыт и довольно широко используются в концепции энактивизма. Продолжение прорыва, который был очевиден в нейронауке последние пятнадцать- двадцать лет, даже в ведущем мировом научном журнале «Nature» всё более отчетливо связывается с поиском новых эвристически насыщенных метафор, которые помогут представить механизмы функционирования мозга и отдельных его нейросетей, пластичность и корреляцию с социокультурным контекстом, в языке, адекватном новым познавательным ситуациям [Casper, 2020, p. 24]. Впрочем, история применения метафор для понимания работы мозга восходит еще к Античности. абстракция нейронаука натуралистический
Абстрактные и конкретные понятия представлены, закодированы в различных частях мозга, поскольку сенсомоторный, лингвистический и социально-культурный опыт имеет различный «вес» при формировании и характеристике этих понятий. При этом абстрактные концепты с некоторой степенью условности можно поделить на четыре основных кластера: философские и религиозные (например, ценность), относящиеся к социальным качествам (например, вежливость), характеризующие эмоциональную сферу (например, озлобленность) и понятия, относящиеся к физическим, пространственно-временным и количе ственным характеристикам предметов и явлений [Villani, Lugli, Liuzza, Borghi, 2019, p. 404]. Высказывается мнение, что даже понятия, которые описывают одно и то же действие, в зависимости от интенций субъекта могут восприниматься мозгом как понятия различного уровня абстрактности. Эти уровни подчиняются своего рода дихотомическому делению: широкий - неширокий (узкий), воображаемый - невоображаемый (реальный), духовный - недуховный (телесный), притягательный - непритягательный (безобразный) и т.п., а также задаются своего рода вопросами, которые организуют деятельность субъекта. Скажем, согласно гипотезе «трех уровней» (обработки поступающей в мозг информации из внешнего мира), это «вычислительный» (иногда называемый семантическим) уровень вопросов о целях деятельности (почему, где, откуда?), «алгоритмический» (иногда называемый синтаксическим) о механизмах деятельности (как, каким образом?) и уровень, характеризующий применение результатов деятельности (как с физической точки зрения, в «металле» они воплощены?). Так, одно и то же действие, например, связанное с принятием какого-то решения, в зависимости от уровня его осмысления (интерпретации) субъектом и непосредственных целей может быть описано абстрактными понятиями, соответствующими названным выше уровням [Spunt, Kemmerer, Adolphs, 2016, p. 1149].
Абстрактные и конкретные понятия «обрабатываются» не только различными областями мозга; они активизируют разные нейронные сети, а в некоторых случаях и отдельные «концептуальные» нейроны. Так, задняя теменная кора (inferior parietal cortex) и затылочная доля (occipitotemporal cortex) мозга кодируют действия, выраженные в абстрактных терминах, а премоторная кора (premotor cortex) - только в конкретных понятиях [Wurm, Lingnau, 2015, p. 7729]. Некоторые исследования связывают обработку конкретных понятий с лобно-теменными областями мозга, а абстрактных - с задними его областями, которые также активизируются в процессах визуального восприятия [Gillard, Liberman, Maril, 2014, p. 939]. Что касается отдельных «концептуальных» нейронов, то они обычно располагаются в пределах медиальной височной доли (включая гиппокамп) и способны кодифицировать семантические абстракции высокого уровня. Процедура обобщения понятий (например, от «буйвола» до «животного») можно рассматривать как иерархическое обобщение знаний, которое кодифицирует уже некоторую совокупность концептуальных ячеек [Carpia, Tyukoin, Makarov, 2020].
Разумеется, локализация функций мозга (своего рода редукция), связанных с действиями с абстрактными и конкретными понятиями, достаточно условна, поскольку фиксация возбуждений тех или иных нейронных сетей (т.е. их локализация) при использовании метода функциональной магнитно-резонансной томографии часто не может претендовать на абсолютную точность [Klein, 2010, p. 270-272; Khalidi, 2020, p. 7-9], но, тем не менее, нахождение такого рода областей важно для анализа процесса оперирования с понятиями. Впрочем, здесь имеются в виду не причинно-следственные зависимости, а о коррелятивные связи. Многообразие, сложность и роль этих связей в работе мозге стимулирует развитие интегративной нейронауки, активно использующей различные методы математического моделирования [Koutchebey, Tretter, Braun et al., 2016].
Функционирование нейронных сетей при возбуждении посредством абстрактных и/или конкретных понятий описывается в энакти- визме таким образом: оно сопровождается активностью тех фрагментов сети, которые несут «ответственность» за действия или понимание смысла, предполагаемых этими понятиями [Quant, Lee, Chatterjee, 2017, p. 314]. C другой же стороны, эти нейронные сети обеспечивают препарирование реальности под углом зрения определенных абстракций и соответствующих им понятий. Деятельность человека и/или даже его привычки (например, читать слова и цифры слева направо, а у арабов справа налево) налагают следование определенным когнитивным установкам (связанным, скажем, с упорядочением ментальных образов); если речь идет о распределении чисел по мере их возрастания на горизонтальной геометрической оси, то слева направо или с правой стороны налево - в случае моноязычных арабов [Ganayim, Ibrahim, 2014, p. 164-165]. Таким образом, в данном процессе оказываются не просто тесно переплетенными онтогенетические и социальнокультурные факторы, но фактически они в значительной степени порождают друг друга. Происходит своего рода взаимная «сонастройка» нейронных сетей, структурное сопряжение, используемых в акте познания абстракций и социокультурного контекста, соответствующего данной когнитивной ситуации. Поэтому эта ситуация может интерпретироваться как реализация системной стратегии, составляющей ядро метода биокультурного со-конструктивизма.
У человека обработка перцептивной информации осуществляется несколькими модулями мозга, каждый из которых выполняет специфическую функцию. Данные - ментальные по своей природе модули - упорядочивают человеческий опыт. Их статус также может быть связан с идеями кантовского априоризма [Krysztofiak, 2016, р. 6]: субъект расчленяет объективный мир, пользуясь «оптикой», задаваемой в конечном счете этими нейронными модулями, - «оптикой», которая на уровне дискурса предстает как абстракция.
Заключение
Познавательная деятельность субъекта предполагает применение определенных абстракций, которые «задают» соответствующую им онтологию. Это касается и функционирования нейроструктур, связанных с «обработкой» абстракций и абстрактных понятий различного уровня. В свою очередь активность этих структур в известной степени определяет ракурс «членения» реальности (имея в виду, например, аналитический или холистический тип когнитивной активности). Социум, культура и мозг взаимодействуют и перестраиваются благодаря системам обратной связи, формируя целостную систему (динамика которой реконструируется в концепции биокультурного со-конструктивизма), причем пластичность мозга характерна не только для ранних стадий развития субъекта, но и в последующем. Абстрагирование оказывается эффективным средством и упрощения реальности, и ее пополнения (функция идеализации) благодаря, в частности, порождению метафор и выстраиванию абстракций в виде некоторых иерархий, отличающихся своей общностью. Абстракции несут ответственность за эпистемологическую точность теории, которая противостоит неточности опыта. Все эти процессы говорят в пользу переноса акцента на натуралистическую методологию в современных когнитивных исследованиях, что, однако, вовсе не перечеркивает сильные стороны социоцентризма, а ставит проблему пол - ноценного синтеза натурализма и социоцентризма.
Список литературы
Бажанов, 2019 - Бажанов В.А. Мозг - культура - социум: кантианская программа в когнитивных исследованиях. М.: Канон+ РООИ «Реабилитация», 2019. 288 с.
Бажанов, 2020 - Бажанов В.А. Методологическое значение принципа Кюри для социальных наук // Социология науки и технологий. 2020. № 1. С. 53-62.
Нейман, 1960 - Нейман Дж. фон. Вычислительные машины и мозг // Кибернетический сборник. 1960. № 1. C. 11-60.
Новоселов, 2010 - Новоселов М.М. Абстракция в лабиринтах познания. Логический анализ. М.: Идея-Пресс, 2010. 408 с.
Antonelli, 2010 - Antonelli A.G. Numerical Abstraction via Frege Quantifier // Notre Dame Journal of Formal Logic. 2010. Vol. 51. No. 2. Pp. 161-179.
Axel, 2018 - Axel R. Q&A // Neuron. 2018. Vol. 99. Pp. 1110-1112.
Batterman, 2009 - Batterman R.W. Idealization and Modeling // Synthese. 2009. Vol. 169. Pp. 427-446.
Borghi, Barka, Binkofski, 2018 - Borghi A., Barka L., Binkofski F. et al. Varieties of Abstract Concepts: Development, Use and Representation in the Brain // Philosophical Transactions of Royal Society. B. 2018. Vol. 373. Article 20170121.
Borghi, Binkofski, 2017 - Borghi A., Binkofski F., Castelfranchi C. et al. The Challenge of Abstract Concepts // Psychological Bulletin. 2017. Vol. CXLIII. No. 3. Pp. 263-292.
Carpia, Tyukin, Makarov, 2020 - Carpia C., Tyukin I., Makarov V. Universal Principles Justify the Existence of Concept Cells // Scientific Reports. 2020. Vol. 10. Article 7889.
Casper, 2020 - Casper S. Neuroscience Needs Some New Ideas // Nature. 2020. Vol. 580. Pp. 23-24.
Cepelewicz, 2019 - Cepelewicz J. Your Brain Chooses What to Let You See // Quanta Magazine. 2019. September 30. URL: https://www.quantamagazine.org/your- brain-chooses-what-to-let-you-see-20190930 (дата обращения: 11.02.2021).
Dove, Barka, Tummolini, 2020 - Dove G., Barka L., Tummolini L et al. Words Have a Weight: Language as a Source of Inner Grounding and Flexibility in Abstract Concepts. Preprint. 2020.
Floridi, 2008 - Floridi L. The Method of Levels of Abstraction // Minds and Machines. 2008. Vol. 18. Pp. 303-329.
Floridi, 2017- Floridi L. The Logic of Design as a Conceptual Logic of Information // Minds & Machines. 2017. Vol. 27. Pp. 495-519.
Ganayim, Ibrahim, 2014 - Ganayim D., Ibrahim R. Number Processing of Arabic and Hebrew Bilinguals: Evidence Supporting the Distance Effect // Japanese Psychological Research. 2014. Vol. 56. No. 2. Pp. 153-167.
Hayes, Kraemer, 2017 - Hayes J.C., Kraemer D.J.M. Ground Understanding of Abstract Concepts: the Case of STEM Learning // Cognitive Research: Principles and Implementations. 2017. Vol. 2. Article 7.
Jamrozik, McQuire, 2016 - Jamrozik A., McQuire M., Cardillo E.R., Chatterjee A. Metaphor: Bridging Embodiment to Abstraction // Psychonomic Bulletin and Review. 2016. Vol. 23. Pp. 1080-1089.
Khalidi, 2020 - Khalidi M.A. Neural Correlates Without Reduction: the Case of the Critical Period // Synthese. 2020. Vol. 197 (5). Pp. 1-13.
Klein, 2010 - Klein C. Images Are not the Evidence in Neuroimaging // Brit. J. Phil. Sc. 2010. Vol. 61. Pp. 265-278.
Koutchebey, Tretter, Braun, 2016 - Koutchebey B, Tretter F., Braun H. et al. Methodological Problems on the Way to Integrative Human Neuroscience // Frontiers in Integrative Neuroscience. 2016. Vol. 10. Article 41.
Krysztofiak, 2016 - Krysztofiak W. Representational Structures of Arithmetical Thinking. Part 1. Axiomates. 2016. Vol. 26. № 1. Pp. 1-40.
Quant, Lee, Chatterjee, 2017 - Quant L., Lee Y.-S., Chatterjee A. Neural Bases of Action Abstraction // Biological Psychology. 2017. Vol. 129. Pp. 314-323.
Rosen, 2020 - Rosen G. Abstract Objects// Stanford Encyclopedia of Philosophy. URL: https://plato.stanford.edu/entries/abstract-objects/ (дата обращения: 11.02. 2021).
Stokhof, Lambalgen, 2011 - Stokhof M., Lambalgen M. van. Abstractions and Idealizations: The Constructions of Modern Linguistics // Theoretical Linguistics. 2011. Vol. 37. No. 1-2. Pp. 1-26.
Tadin, Park, Dieter, 2019 - Tadin D., Park W.J., Dieter K.C.et al. Spatial Suppression Promotes Rapid Figure-Ground Segmentation of Moving Objects // Nature Communications. 2019. Vol. 10. Article 2732. Pp. 1-12.
Villani, Lugli, Liuzza, Borghi, 2019 - Villani C., Lugli L., Liuzza M.T., Borghi A.M. Varieties of Abstract Concepts and their Multiple Dimensions // Language and Cognition. 2019. Vol. 11. No. 3. Pp. 403-430.
Wurm, Lingnau, 2015 - Wurm M.F., Lingnau A. Decoding Actions at Different Levels of Abstraction // The Journal of Neuroscience. 2015. Vol. 35 (20). Pp. 7727-7735.
Yee, 2019 - Yee E. Abstraction and Concepts: When, How, Where, What and Why? // Language, Cognition and Neuroscience. 2019. Vol. 34. No. 10. Pp. 12571265.
References
Antonelli, A. G. “Numerical Abstraction via Frege Quantifier”, Notre Dame Journal of Formal Logic, 2010, vol. 51, no. 2, pp. 161-179.
Axel, R. “Q&A”, Neuron, 2018, vol. 99, pp. 1110-1112.
Batterman, R.W. “Idealization and Modeling”. Synthese, 2019, vol. 169, pp. 427-446.
Bazhanov, V.A. Mozg - Kul'tura - Sotsium. Kantianskaya programma v kogni- tivnykh issledovaniyakh [Brain - Culture - Socium. Kantian Research Program in Cognitive Sciences]. Moscow: Kanon-plus, 2019, 288 pp. (In Russian)
Bazhanov, V.A. “Metodologicheskoye znacheniye printsipa Kyuri dlya sotsi- al'nykh nauk” [The Curie Principle Methodological Significance for Social Sciences], Sotsiologiya nauki i tekhnologiy [Sociology of Science and Technology], 2020, no. 1, pp. 53-62. (In Russian)
Borghi, A., Barka, L., Binkofski, F. et al. “Varieties of Abstract Concepts: Development, Use and Representation in the Brain”, Philosophical Transactions of Royal Society. B., 2018, vol. 373, Article 20170121.
Borghi, A., Binkofski, F., Castelfranchi, C. et al. “The Challenge of Abstract Concepts”, Psychological Bulletin, 2017, vol. CXLIII, no. 3, pp. 263-292.
Carpia, C., Tyukin, I., Makarov, V. “Universal Principles Justify the Existence of Concept Cells”, Scientific Reports, 2020, vol. 10, Article 7889.
Casper, S. “Neuroscience Needs Some New Ideas”, Nature, 2020, vol. 580, pp. 23-24.
Cepelewicz, J. “Your Brain Chooses What to Let You See”, Quanta Magazine, 2019, September 30. [https://www.quantamagazine.org/your-brain-chooses-what-to- let-you-see-20190930, accessed on 11.03.2021].
Dove, G., Barka, L., Tummolin, L. et al. Words Have a Weight: Language as a Source of Inner Grounding and Flexibility in Abstract Concepts. Preprint. 2020.
Floridi, L. “The Method of Levels of Abstraction”, Minds and Machines, 2008, vol. 18, pp. 303-329.
Floridi, L. “The Logic of Design as a Conceptual Logic of Information”, Minds & Machines, 2017, vol. 27, pp. 495-519.
Ganayim, D., Ibrahim, R. “Number Processing of Arabic and Hebrew Bilinguals: Evidence Supporting the Distance Effect”, Japanese Psychological Research, 2014, vol. 56, no. 2, pp. 153-167.
Hayes, J. C., Kraemer, D. J. M.”Ground Understanding of Abstract Concepts: the Case of STEM Learning”, Cognitive Research: Principles and Implementations, 2017, vol. 2, Artcile 7.
Jamrozik, A., McQuire, M., Cardillo, E.R., Chatterjee A. “Metaphor: Bridging Embodiment to Abstraction”, Psychonomic Bulletin and Review, 2016, vol. 23, pp. 1080-1089.
Khalidi, M. A. “Neural Correlates Without Reduction: the Case of the Critical Period”, Synthese, 2020, vol. 197 (5), pp. 1-13.
Klein, C. “Images Are not the Evidence in Neuroimaging”, Brit. J. Phil. Sc., 2010, vol. 61, pp. 265-278.
Koutchebey, B., Tretter, F., Braun, H. et. al. “Methodological Problems on the Way to Integrative Human Neuroscience”, Frontiers in Integrative Neuroscience, 2016, vol. 10, Article 41.
Krysztofiak, W. “Representational Structures of Arithmetical Thinking. Part 1”, Axiomates, 2016, vol. 26, no. 1, pp. 1-40.
Neumann, J. von. “Vychislitel'nyye mashiny i mozg” [The Computer and the Brain], Kiberneticheskiy sbornik [Cybernetic Collection], 1960, no. 1, pp. 11-60. (In Russian)
Novoselov, M.M. Abstraktsiya v labirintakh poznaniya. Logicheskiy analiz [Abstraction in the Labyrinths of Knowledge. Logical Analysis]. Moscow: Idea Press, 2010, 408 pp. (In Russian)
Quant, L., Lee, Y.-S., Chatterjee, A. “Neural Bases of Action Abstraction”, Biological Psychology, 2017, vol. 129, pp. 314-323.
Rosen, G. “Abstract Objects”, Stanford Encyclopedia of Philosophy [https://pla- to.stanford.edu/entries/abstract-objects/, accessed on 11.03.2021].
Stokhof, M., Lambalgen, M. van. “Abstractions and Idealizations: the Constructions of Modern linguistics”, Theoretical Linguistics. 2011, vol. 37, No. 1-2, pp. 1-26.
Tadin, D., Park, W. J., Dieter, K. C. et al. “Spatial Suppression Promotes Rapid Figure-Ground Segmentation of Moving Objects”, Nature Communications, 2019, Vol. 10, Article 2732, pp. 1-12.
Villani, C., Lugli, L., Liuzza, M.T., Borghi, A.M. “Varieties of Abstract Concepts and Their Multiple Dimensions”, Language and Cognition, 2019, vol. 11, no. 3, pp. 403-430.
Wurm, M.F., Lingnau, A. “Decoding Actions at Different Levels of Abstraction”, The Journal of Neuroscience, 2015, vol. 35 (20), pp. 7727-7735.
Yee, E. “Abstraction and Concepts: When, How, Where, What and Why?”, Language, Cognition and Neuroscience, 2019, vol. 34, no. 10, pp. 1257-1265.