И, как мы видим, по отношению к проблеме репрезентаций существующие парадигмы могут быть выстроены по трехступенчатой шкале: (1) сильный репрезентационализм -- (2) слабый репрезентационализм -- (3) антирепрезентационализм. Точное позиционирование интересующих нас подходов в этой системе координат возможно, однако, только при условии учета глубоких концептуальных изменений, происходящих сегодня в естественных науках.
2. Современное понимание: трудности и парадоксы
В рамках классической когнитивной науки, как указывает Нир Фреско [17, р. 356], репрезентации должны обладать двумя важными свойствами -- быть физически реализуемыми и быть интенциональными. Интенциональность понимается также классически: как наличие значения или содержания, т. е. того, репрезентацией чего она является. Физическая реализуемость предполагает наличие физически допустимого транспорта (vehicle) репрезентаций, в качестве которых могут выступать вычислительные структуры или состояния мозга. В рамках такого понимания репрезентации действительно являются физически воплощенными сущностями, обладающими семантикой, т. е. символами. Над ними возможны тьюрингвычислимые операции, и вся модель когнитивных актов оказывается полностью аналогичной работе компьютера фон-ноймановской архитектуры. К несомненным достоинствам классической модели можно отнести ее непосредственную компьютерную реализуемость: один из классиков символического подхода Дж. Р. Андерсон создал компьютерную платформу ACT-R для моделирования когнитивных функций с целью последующего экспериментального исследования поведения моделей [18]. Объяснительный принцип построен на научной абдукции: если модель показывает те же результаты, что и живой испытуемый, то с высокой степенью вероятности когнитивный аппарат испытуемого имеет ту же структуру, что и компьютерная модель.
Однако, как мы помним, исторически когнитивистская парадигма торжествует после победоносной полемики Н. Хомского против Б. Ф. Скиннера в конце 1950х годов [19]. Теория врождённой генеративной грамматики как бы смогла объяснить продуктивность человеческого языка -- способность составлять и понимать ранее не слышанные высказывания. Лингвистика победила необихевиористскую психологию в союзе с восходящей компьютерной наукой. Неудивительно, что новый когнитивный подход имел ярко выраженные лингвистические родовые черты: представление о психической жизни как о потоке вычислительных операций над символами, обладающими семантикой. Закономерным следствием этого видения явилась концепция «мысленного языка» (Mentalese), выдвинутая Джерри Фодором, согласно которой нашим операциям с внешними символами соответствуют внутренние манипуляции с символами-репрезентациями, такие, в которых репрезентации имеют ярко выраженную знаковую природу, а сами операции аналогичны высказываниям в естественном языке. Именно язык мысли, согласно Фодору, является основой нашего понимания языка общения [20; 21]. Такая позиция не должна непременно уводить в дурную бесконечность, тем более что Фред Эттнив еще в 1959 г. представил механистическую модель когнитивного аппарата, позволяющую избежать парадокса гомункула за счет перераспределения функций между уровнями организации системы [22]. Однако на концептуальном уровне, как представляется, парадокс не был преодолен, поскольку, чтобы распознать внешнее содержание в символе, необходимы когнитивные способности. Но именно их мы пытаемся объяснить с помощью этой схемы.
Предположим, можно найти техническое объяснение, каким образом когнитивная система распознает синтаксичесические свойства внутренних символов. Но откуда берется содержание, делающее их интенциональными? И кто это содержание считывает? Одним словом, возникает серьезное подозрение, что объясняемое содержится в объяснении. Как замечает Фреско, «внешние репрезентации зависят от внешнего субъекта (knower): субъект приписывает объектную семантику структурам данных, строчками и символам» [17, p. 358]. Не случайно поэтому исследования в рамках символической (классицистской) парадигмы более всего преуспели в объяснении языковых способностей и языковой деятельности. Что же касается объективно регистрируемых состояний когнитивного аппарата, по всей видимости, такое понимание репрезентации играет в классицизме скорее нормативную роль: все исходят из того, что такие репрезентации должны быть, поскольку они предусмотрены в используемых компьютерных моделях.
В рамках различных проектов brain reading («чтение мозга») имеются результаты эмпирических исследований, демонстрирующие возможность построения функциональных отношений между паттернами активации определенных отделов мозга и внешними стимулами. Так, известна работа [23], где была сделана попытка с помощью математического моделирования продемонстрировать функциональную связь между произнесенным словом и паттерном активации верхней височной извилины, ответственной за высокоуровневую обработку семантически нагруженной акустической информации. Пациентам, оперируемым в связи с эпилепсией или опухолями мозга, в эту область были имплантированы датчики, с помощью которых стало возможно реконструировать структуру нейронных возбуждений, возникающих при восприятии пациентом реальных или специально придуманных слов. Далее были построены несколько математических моделей, описывающих функциональные связи между паттернами активации и волновой формой звучащего слова. Затем наиболее релевантная модель использовалась для обратной реконструкции акустического образа из нейронных импульсов. Был получен неоднозначный результат: звуковой образ «восстановленных» слов не распознавался слушателями, но визуально тем не менее волновая форма полученного сигнала соответствовала таковой реально произносимых человеком слов. Исследователи предположили, что по мере совершенствования технических и математических средств станет возможной разработка средств коммуникации с пациентами, лишенными речи, например, вследствие паралича.
Очевидно, что для конкретной научной области этот результат является промежуточным. Но в рамках концептуального исследования можно предположить, что эмпирический поиск увенчался успехом и найден способ трансляции как звукового образа слова в нейронные ансамбли, так и обратно. Тогда мы должны принять, что структура ансамбля возбужденных нейронов есть в точном смысле слова объективно регистрируемая репрезентация звука произносимого слова. И это, скорее всего, будет справедливо. Другое дело, что так интерпретируемая «репрезентация» не является достаточно операционализированным понятием в контексте когнитивной проблематики и не предоставляет достаточных концептуальных средств для решения философских и когнитивно-психологических проблем, связанных с сознанием и его многочисленными загадками.
Тому есть несколько причин. Во-первых, в таком случае паттерн нейронного возбуждения в такой же мере является репрезентацией звука произносимого слова, в какой, наоборот, звуковые колебания суть репрезентация структуры возбуждения нейронного ансамбля. И уже при этом соображении в самом понятии репрезентации нет ничего специфически когнитивного. Во-вторых, подобное расширенное, или «слабое» понимание репрезентации ведет к позиции, которую можно было бы назвать панрепрезентационализмом, по аналогии с панкомпьютационализмом. Мозговые структуры могут считаться репрезентациями внешних событий на тех же основаниях, на каких синтезированный протеин может считаться репрезентацией цепочки нуклеотидов РНК -- или наоборот, что не принципиально. Таким образом, в основу объяснения мира когнитивных явлений кладется понятие, охватывающее широкий спектр некогнитивных явлений. С точки зрения логики объяснений и определений такое понятие может в лучшем случае служить родовым, ничего не говоря о видовых отличиях объясняемого феномена. Иными словами, для теории сознания -- философской или психологической -- это понятие в такой степени разработанности не может быть достаточным.
Необходимо также отметить некоторые методологические недостатки классического репрезентационализма. На наш взгляд, классическое понимание репрезентации исходит из примитивной схемы когнитивного субъекта, окруженного объектами, которые отражаются в представлениях. На самом деле все гораздо сложнее. Вся концепция семантически нагруженных внешних репрезентаций объектов недостаточно обоснована и убедительна. Подобно субсимвольным вычислениям, на которые опирается коннекционизм, было бы правильно говорить о субсимвольных репрезентациях -- как внешних, так и внутренних. Тогда, конечно, репрезентации имеют смысл только в контексте вычислений. Так, например, структура А может быть понята как репрезентация структуры В в рамках некоторого вычисления, тогда и только тогда, когда в этих же самых рамках А и В связаны устойчивой инвариантной функцией.
Принимая такое «слабое» определение репрезентации, мы оказываемся дальше от конечной цели когнитивной теории, поскольку так понятые репрезентации не обязательно позволяют нам объяснить процесс получения знания в его окончательном виде. Но это единственный способ избавиться от «гомункула» и увидеть познание как процесс в сложной многоуровневой вычислительной системе.
Другая трудность может быть связана с излишне антропоморфным пониманием «семантического» отношения репрезентации к тому, что репрезентируется. Подобно тому, как в человеческом мире знаки и их значения связаны между собой конвенционально, здесь также люди должны знать, а следовательно, быть обучены этим связям. Если мы позаимствуем эту семантическую теорию для классической версии когнитивной науки, мы рискуем столкнуться с другой версией парадокса гомункула: для того чтобы символическое вычисление было семантически эффективным, когнитивная система должна «знать» семантические отношения между символами и их референтами. Но любое знание представляет собой (или имеет в своей основе) репрезентацию. Тогда каждая репрезентация требует другую, поддерживающую ее репрезентацию, и так далее до бесконечности.
В случае чисто синтаксического вычисления мы избегаем этого парадокса, но оставляем механизм, благодаря которому психические состояния вообще имеют содержание (т. е. интенциональность) необъясненным. Но если, потерпев неудачу с компьютационалистскими подходами, мы отступим к естественно-научным объяснениям репрезентации, то мы в конечном итоге упустим смысл всего когнитивного предприятия -- представить экономные теоретические средства для такого объяснения эмерджентности сознания и познания, которое оставалось бы в целом в рамках натуралистической картины мира. Таким образом, это еще один аргумент в пользу более слабого понимания репрезентации, с тем чтобы она оставалась в когнитивной науке как полезный -- но не универсальный -- объяснительный принцип.
3. Эскиз «слабого» репрезентационализма
В контексте современных теорий вычислений было бы разумно предположить, что репрезентации являются не только объектом, но прежде -- результатом вычислительных процессов. Вычислительные процессы, осуществляемые на более высоком системном уровне, принимают выходные данные процессов более низкого уровня в форме репрезентаций, но это репрезентативное отношение не является семантическим -- оно представляет собой особый тип причинной связи между уровнями, что позволяет повысить эффективность системных взаимодействий, например, понизив их термодинамическую стоимость [24]. В этом смысле, скажем, ощущение теплоты представляет собой репрезентацию броуновского движения молекул, а зрительные образы -- репрезентацию результатов нейробиологических вычислений, осуществляемых в сетчатке и зрительных нервах, при этом обе репрезентации подаются в качестве данных на вход сенсомоторных процессоров.
«Слабый» репрезентационализм в нашей версии предполагает одно важное философское следствие: понятие репрезентации в том виде, в котором оно сохраняется в когнитивном тезаурусе, недостаточно для выражения таких глобальных тем, как познавательное отношение субъекта к миру. Это понятие уместно при интерпретации когнитивной «фабрики» как иерархии вычислительных процессов для обозначения формы детерминации одних процессов другими. Последовательные репрезентации образуют многоуровневый путь прохождения данных. Общий результат, данный нам в виде единой упорядоченной картины мира, является результатом сложного взаимодействия взаимно детерминированных когнитивных процессов, которые обмениваются данными и результатами вычислений в приемлемых для них репрезентативных формах. За пределами рассмотрения в этой статье остаются социальные вычисления, которые -- в виде языка, производного от него рационального дискурсивного мышления, норм и культурных сценариев -- достраивают уникальную когнитивную сферу homo sapiens.
Представленные здесь соображения, на наш взгляд, делают более правдоподобными следующие выводы:
1) репрезентации, как они концептуализированы в классическом когнитивизме, более всего приспособлены к непосредственной компьютерной реализации на современном уровне развития технологий. Но на концептуальном уровне они чреваты парадоксами и слишком зависимы от лингвосемантической объяснительной схемы;
2) радикально-антикомпьютационалистские программы в когнитивной науке частично или полностью приносят в жертву вычислительный дискурс в пользу классической математики, нейрофизиологии и биологии, что приближает их к естественно-научным взглядам на эволюцию и прижизненное обучение живых существ. Но этот же шаг лишает их главного преимущества когнитивного подхода -- расширения эмпирической сферы за счет компьютерного моделирования психических процессов;
3) и потому с этой точки зрения наиболее перспективной выглядит слабая версия репрезентационализма, в рамках которой репрезентации понимаются как необходимый элемент многослойных вычислительных процессов в сложных когнитивных системах, но однако недостаточный для окончательного объяснения психической жизни.
репрезентация когнитивный человек
Литература / References
1. Ramsey, W (1997), “Do Connectionist Representations Earn their Explanatory Keep?”, in Mind & Language, vol. 12, no. 1, pp. 34-66.
2. Turing, A. M. (1936), “On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem', in Proceedings of the London Mathematical Society, vol. 2-42, no. 1, January 1, 1937, pp. 230-265.