От качества прогнозирования и своевременности исправления ошибок непосредственно зависит адаптация к окружающей среде, а часто и жизнь организма. Поэтому во всех живых системах нервные системы в большей или меньшей степени (в зависимости от их сложности) приспособлены к реакциям в ситуациях неопределенности, неоднозначности тенденций развития системы и стремления к их оптимальному функционированию в агрессивных с точки зрения их самосохранения средах. Это означает, что в такого рода системах не могли не вырабатываться механизмы борьбы с неопределенностью и достижения оптимального режима функционирования, опирающиеся на методы предвидения.
В области моделирования нейронных процессов, которые относятся к процедурам прогнозирования, активно применяются представления, непосред - ственно связанные с теоремой Байеса, предполагающей знание априорных вероятностей, значения которых получены в результате наблюдения схожих предшествующих ситуаций. Эта теорема вовсе не претендует на воспроизведение и понимание глубинных механизмов функционирования и архитектоники мозга; она является действенным инструментом моделирования функций мозга, связанных с предсказаниями и будущим поведением.
Т. Байес (1702-1761), будучи британским священником, внес значительный вклад в теорию вероятностей, открыв способ оценки вероятностей опытным путем, причем в последнее время открытая им теорема находит все более и более широкие области применения. Нейронаука не составляет исключения. Здесь исходят из установки, что любой перцептивный процесс неразрывно связан с «рациональными (в широком смысле байесовскими) процессами фиксаций оценок дальнейших тенденций и контекстуальных (имея в виду трансляцию от высших функций к низшим) эффектов, которые пронизывают любой уровень обработки внешних данных», и поэтому даже говорят о «вероятностном байесовском мозге», соответствующем «кантовскому пониманию» познания [Clark, 2013, p. 189, 191, 196]. П. Градзиевский утверждает, что интеллектуальная обработка данных мозгом на уровне восприятия происходит в «кантианском духе» [Gladziejewski, 2016, p. 16], а Л. Свенсон подчеркивает, что И. Кант «заложил основы аналитического метода анализа, который позволяет изучать причинные процессы и связи в структуре мозга». Более того, Свенсон склонен объявить И. Канта родоначальником, «дедушкой» когнитивных исследований вообще [Swanson, 2016, p. 2-3, 5].
«Байесовский мозг» открывает возможность описывать поведение и эволюцию ансамблей нейронов, составляющих сеть, в вероятностных терминах. С точки зрения термодинамики, такие системы стремятся минимизировать энтропию в процессах перцептивного взаимодействия с реальностью, т.е. фактически минимизировать возможности ошибочных предсказаний в ходе дальнейшего поведения системы, когда они стремятся к некоторому оптимальному режиму функционирования.
Подход, основанный на вышеуказанных положениях, позволяет решительно преодолеть идею пассивного, лишь «отражающего» действительность мозга и представить мозг как систему, вовлеченную в постоянную борьбу с неопределенностью, систему, пронизанную обратными связями, самоорганизующуюся, самообучающуюся со сверхсложной архитектурой, сгенерированной благодаря непрерывной работе с ошибками и коррекцией деятельности его носителя [см.: Clark, 2015, р. 16; Сущин, 2017; Colombo, 2018].
Фактически это означает, что мозг работает как своего рода машина, производящая на основе своих внутренних данных гипотезы (им соответствуют априорные вероятности в формуле Байеса) и испытывающая их в деятельности индивида, которая строится на фундаменте предшествующего опыта. Таким образом, обрабатывая внешние сигналы и переводя их во внутренние импульсы и состояния нейронной сети, мозг стремится минимизировать возможность ошибочных предсказаний [Griffin, Fletcher, 2017]. Стало быть, метод проб и ошибок является стержневым для активного и пластичного (байесовского) мозга, функционирование которого может быть также осмыслено в терминах нетривиального фальсификационизма К. Поппера, а смена его внутренних состояний допускает описание с точки зрения идеи и механизмов смены парадигм по Т. Куну [Wiese, 2015, p. 4, 9].
Следует заметить, что байесовские методы исследования не лишены ряда принципиальных недостатков, связанных как раз с фиксацией априорных распределений до начала процедур наблюдения системы и фактического выявления вероятностных характеристик этих распределений. По этой причине примерно до середины ХХ в. байесовские методы были не слишком популярны, но развитие вычислительной техники, позволяющей обрабатывать громадные массивы данных, заставили обратить на эти методы пристальное внимание. Поэтому конец ХХ и начало ХХ! столетия ознаменовались возрождением байесовских методов, которые, как мы видим, нашли применение и в современной нейронауке.
Кант, аналитические и холистические системы мышления
В социальной и культурной нейронауке установлено, что с точки зрения когнитивных процедур следует говорить об аналитических и холистических системах мышления, которые присущи носителям разных - западной и восточной - цивилизаций. В западной цивилизации преобладает аналитическая система, а в восточной - холистическая (также иногда именуемая «диалектической»). По существу, здесь имеются в виду различные социально и культурно фундированные системы познания [Нисбетт, Пенг, Чой, Норензаян, 2011, с. 74].
Аналитическая система познания «видит» мир сквозь сетку представлений, предписываемой формальной логикой, отношением рода и вида, в фокусе ее внимания находится объект. Холистическая опирается на мереологическое отношение (отношение целого и части), в фокусе ее внимания на первом плане присутствует контекст. Для первой системы противоречие - вызов разуму, в рамках второй противоречие воспринимается как естественное состояние сознания и т.д. [подробнее см.: Nisbett, 2003].
Различные социумы и культуры ответственны за различные архитектурные композиции мозга тех людей, которые формировались в их атмосфере, т.е. правомерно рассуждать о «социальном мозге», биокультурном со-конструк- тивизме, поскольку определенная архитектоника мозга оказывает обратное влияние и на особенности социума, и на содержание культуры. Иными словами, социум, культура и мозг пронизаны системами обратной связи, что делает траектории развития социума, культуры и мозга не взаимно слабо коррелированными, а взаимозависимыми, пересекающимися во многих точках [Бажанов, 2019]. Понятно, что когнитивные особенности представителей разных цивилизаций, детерминированные социокультурными факторами, выражаются и в различных форматах активности мозга, часто даже при решении однотипных задач [Kitayama, Uskul, 2011; Han, Ma, 2014; Han, 2017]. Это означает, что представители разных цивилизаций воспринимают мир не идентично, по- разному его «членят», сосредоточиваются на отдельных объектах (западная цивилизация) либо же на контексте событий и явлений (восточная цивилизация), и это позволяет говорить с точки зрения характера коммуникаций соответственно о низкоконтекстуальных и высококонтекстуальных культурах.
В свою очередь, уровень «контекстуальное™» культуры имеет биологические основания в виде доминантной плотности генетического наполнения носителей этой культуры. Речь идет о ген-культурном взаимодействии. Например, вероятность наличия так называемого L-аллеля специфического гена 5HTTLPR у представителей западной культуры значительно выше, чем у восточной, а S-аллеля - наоборот. Между тем принято считать, что L-аллель коррелирует- ся с высокой эмоциональной чувствительностью, а S-аллель - с низкой.
Все эти факты можно интерпретировать как своего рода априорные основания когнитивной деятельности биологического происхождения, отсылающие нас в конечном счете к истокам - пионерским идеям критической философии И. Канта.
Вместо заключения
Разумеется, современная биология не может обойти и этическое учение И. Канта. Так, М. Томаселло связывает возникновение человеческой морали с естественными психическими процессами. Эти процессы имманентны становлению сообществ, сцементированных совместной деятельностью, которая часто предполагает риск, а значит, определенную степень доверия между их членами и осознания того, что «он (риск. - В.Б.) должен быть оправдан благодаря сотрудничеству, тем, что каждый из нас обязан кому-то другому» [Tomasello, 2016, p. 64]. По существу, здесь имеются в виду некоторые биологически фундированные механизмы социальной адаптации, запустившие процесс эволюции человека и человеческого общества, тесное переплетение социальных и биологических траекторий, задающих природу человека как биосоциального существа.
С точки зрения когнитивных исследований, анализ кантианских мотивов в современной нейронауке имеет непосредственное отношение к проблеме и границам деантропологизации человеческого знания, включая не только знание о самом человеке, но и о природе, физической реальности [Bitbol, Ker- szberg, Petitot, 2009, p. 14]. Такая деантропологизация - существенный шаг в сторону от установок, связанных с признанием когнитивной универсальности субъекта познания и зависимости его способностей и стиля познания от конкретного социально-культурного контекста.
Список литературы
Бажанов, 2019 - Бажанов В.А. Мозг - Культура - Социум. Кантианская программа в когнитивных исследованиях. М.: Канон-плюс, 2019. 288 с.
Кант, 1964 - Кант И. Соч.: в 6 т. Т. 3. М.: Мысль, 1964. 799 с.
Клабуков, Крамник, Лебедев, 2013 - Клабуков ИД., Крамник ИА., Лебедев ВА. Фонд перспективных исследований в системе оборонных инноваций. Доклад Общественного совета Председателя Военно-промышленной комиссии при Правительстве РФ / Ред. М.В. Ремизов. М., 2013. URL: http://csef.ru/ru/nauka-i-obshchestvo/306/id-klabukov-ia-kramnik-va-lebedev-fond- perspektivnyh-issledovanij-v-sisteme-oboronnyh-innovaczij-6968 (дата обращения: 17.07.2010).
Нисбетт, Пенг, Чой, Норензаян, 2011 - Нисбетт Р., Пенг К., Чой И., Норензаян А. Культура и системы мышления: сравнительный анализ холистического и аналитического познания // Психологический журнал. 2011. Т. 21. № 1. С. 55-86.
Сущин, 2017 - Сущин М.А. Байесовский разум: новая перспектива в когнитивной науке // Вопр. философии. 2017. № 3. C. 77-87.
Сущин, 2019 - Сущин М.А. Сознание и механизмы познания: теоретические и эмпирические исследования // Философия науки и техники. 2019. Т. 24. № 2. С. 21-32.
Bitbol, Kerszberg, Petitot, 2009 - Bitbol M., Kerszberg P., Petitot J. Introduction // Constituting Objectivity Transcendental Perspectives on Modern Physics / Ed. by M. Bitbol, P. Kerszberg and J.Petitot. London (Western Ontario): Springer, 2009. 544+VIII p.
Brook, web - Brook A. Kant's View of the Mind and Consciousness of Self // Stanford Encyclopedia of Philosophy. URL: https://plato.stanford.edu/entries/kant-mind/ (дата обращения: 4.05.2020).
Clark, 2013 - Clark A. Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science // Behavioral and Brain Sciences. 2013. Vol. 36. No. 3. P. 181-204.
Clark, 2015 - Clark A. Embodied Prediction // Open Mind. 2015. Vol. 7. No. 21. P. 1-20.
Colombo, 2018 - Colombo M. Bayesian Cognitive Science, Predictive Brains, and the Nativism Debate // Synthese. 2018. Vol. 195. No. 11. P. 4817-4838.
Dehaene, Brannon, 2010 - Dehaene S., Brannon E. Space, time, and number: a Kantian research program // Trends in Cognitive Sciences. 2010. Vol. 14. No. 2. P. 517-519.
Edelman, 2012 - Edelman S. Six Challenges to Theoretical and Philosophical Psychology // Frontiers in Psychology. 2012. Vol. 3. Article 219.
Fazelpour, Thompson, 2013 - Fazelpour S., Thompson E. The Kantian Brain: Brain Dynamics from the Neurophenomenological Perspective // Current Opinion in Neurobiology. 2013. Vol. 31. No. 4. P. 223-229.
Gallistel, Gelman, 1992 - Gallistel C.R., Gelman R. Preverbal and Verbal Counting and Computation // Cognition. 1992. Vol. 44. No. 1-2. P. 43-74.
Gladziejewski, 2016 - Giadziejewski P Action guidance is not enough, representations need correspondence too. A plea for a two-factor theory of representation // New Ideas in Psychology. 2016. Vol. 40. Part A. P. 13-25.
Han, 2017 - Han S. The Sociocultural Brain. A Cultural Neuroscience Approach to Human Nature. Oxford: Oxford University Press, 2017. 287 p.
Han, Ma, 2014 - Han S., Ma Y. Cultural Differences in Human Brain Activity: a Quantitative Meta-Analysis // Neuroimage. 2014. Vol. 99. P. 293-300.
Hartfield, 1990 - Hartfield G. The Natural and the Normative. Theories of Spatial Perception from Kant to Helmholtz. Cambridge (MA): MIT Press, 1990. 366+XII p.
Griffin, Fletcher, 2017 - Griffin J.D., Fletcher PC. Predictive Processing, Source Monitoring, and Psychosis // Annual Review of Clinical Psychology. 2017. Vol. 13. P. 265-289.
Kelly, Kriznik, Kinmonth, Fletcher, 2019 - Kelly M.P., Kriznik N.M., Kinmonth A.L., Fletcher P.C. The Brain, Self and Society: a Social-Neuroscience Model of Predictive Processing // Social Neuroscience. 2019. Vol. 14. No. 3. P. 266-276.
Khachouf, Poletti, Pagnoni, 2013 - Khachouf O.T., Poletti S., Pagnoni G. The Embodied Transcendental: a Kantian Perspective on Neurophenomenongy // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. Vol. 7. Article 611. P. 1-15.
Kitayama, Uskul, 2011 - Kitayama S., Uskul A. Culture, Mind, and the Brain: Current Evidence and Future Directions // Annual Reviews in Psychology. 2011. Vol. 62. P. 419-449.
Kosal, Huang, 2015 - Kosal M.E., Huang J.Y. Security Implications and Governance of Cognitive Neuroscience // Politics and Life Sciences. 2015. Vol. 34. No. 1. P. 93-106.
Moreno, 2013 - Moreno J.D. Mind Wars. Brain Science and the Military // Monash Bioethics Review. 2013. Vol. 31. No. 2. P. 83-99.
Myhre, 2011 - Myhre R.S. Spatial cognition. Kant redux // Kant: Here, Now, and How / Ed. by S.G. Carson, J. Knowles, B.K. Myskia. Brill: Leiden, 2011. P. 58-60.
Nisbett, 2003 - Nisbett R. The Geography of Thought. How Asians and Westerners Think Differently... and Why. N.Y.; L.: The free press, 2003. 263+XXIII p.
Northoff, 2012 - Northoff G. Immanuel Kant's Mind and the Brain's Resting State // Trends in Cognitive Sciences. 2012. Vol. 16. No. 7. P. 356-359.
Northoff, 2018 - Northoff G. The Brain's Spontaneous Activity and its Psychopathological Symptoms - «Spatiotemporal binding and integration» // Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry. 2018. Vol. 80. Part B. January 3. P. 81-90.
Olesen, Gustavsson, Svensson et al., 2012 - Olesen J., Gustavsson A., Svensson M., Wittchen H.U., Johnsson B. The Economic Cost of Brain Disorders in Europe // European Journal of Neurology. 2012. Vol. 19. No. 1. P. 155-162.
Palmer, Lynch 2010 - Palmer L., Lynch G. A Kantian View of Space // Science. 2010. Vol. 328. No. 5985. P. 1487-1488.
Sahakian, Bruhl, Cook et al., 2015 - Sahakian B. J., Bruhl A.B., Cook J. et al. The Impact of Neuroscience on Society: Cognitive Enhancement in Neuropsychiatric Disorders and in Healthy People // Philosophical Transactions of the Royal Society B. 2015. Vol. 370. No. 1677. Article ID: 20140214. P. 1-13.
Slaby, 2015 - Slaby J. Critical Neuroscience Meets Medical Humanities // Medical Humanities. 2015. Vol. 41. No. 1. P. 16-22.
Swanson, 2016 - Swanson L.R. The Predictive Processing Paradigm Has Roots in Kant // Frontiers in Systems Neuroscience. 2016. Vol. 10. Article 79. P. 1-13.
Tomasello, 2016 - Tomasello M. A Natural History of Human Morality. Cambridge (MA): Harvard University Press, 2016. 194+XII p.
Wiese, 2015 - Wiese W. Perceptual Presence in the Kuhnian-Popperian Bayesian Brain // Open Mind. 2015. Vol. 7. No. 19. P. 1-20.
Zeki, 2008 - Zeki S. The Disunity of Consciousness // Progress in Brain Research. 2008. Vol. 168. P. 11-18.
References
Bazhanov, V.A. “Mozg - Kul'tura - Sotsium. Kantianskaya programma v kognitivnykh issle- dovaniyakh” [Brain - Culture - Socium. Kantian Research Program in Cognitive Sciences]. Moscow: Kanon-plus Publ., 2019. 288 pp. (In Russian)
Bitbol, M., Kerszberg, P., Petitot, J. “Introduction”, in: Constituting Objectivity Transcendental Perspectives on Modern Physics, ed. by M. Bitbol, P. Kerszberg and J. Petitot. London (Western Ontario): Springer, 2009. 544+VIII pp.
Brook, A. “Kant's View of the Mind and Consciousness of Self”, Stanford Encyclopedia of Philosophy [https://plato.stanford.edu/entries/kant-mind/, accessed on 04.05.2020].
Clark, A. “Embodied Prediction”, Open Mind, 2015, vol. 7, no. 21, pp. 1-20.
Clark, A. “Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science”, Behavioral and Brain Sciences, 2013, vol. 36, no. 3, pp. 181-204.