Б.М. Величковский. Перспектива методологического солипсизма

Б.М. Величковский. Перспектива методологического солипсизма
Добавлено
08.01.2010

Фактически устремления представителей этого подхода простираются значительно дальше: сами психические процессы должны буквально пониматься как процессы вычислений, т. е. как процессы манипулирования абстрактными символами.

«Несмотря на широкое использование вычислительной терминологии(например, «хранение», «процесс», «операция»), обычно за ней сохраняется некоторый метафорический смысл», — пишет в одной из последних работ 3. Пылышин [447, 10]. Необходимо преодолеть отношение к ментальным вычислениям как к метафоре, тогда станет возможным плодотворное и строго материалистическое исследование синтаксиса внутреннего (ментального) языка. 3. Пылышин иллюстрирует полезность такого последовательного формального подхода на примере геометрии: «...планиметрия была хорошо известна и широко использовалась уже в Древнем Египте... Но для египтян это был способ арифметических вычислений, подобный счетам, тогда как для греков — демонстрация совершенного платоновского порядка. Только через две тысячи лет Галилей начал концептуальную революцию, которая привела к сегодняшней точке зрения, не оставившей ничего от аристотелевских идей... Каждый представляет пространство пустым... трехмерным вместилищем, существование и свойства которого совершенно не зависят от Земли и других объектов. Такая странная идея была буквально немыслима до XVII века. В действительности, даже Галилей не разделял ее полностью, считая, что прямая линия связана с поверхностью Земли. Лишь при Ньютоне процесс «геометризации мира» был полностью завершен...» [Там же, 10]1.

Нельзя недооценивать галилеевских амбиций отдельных представителей этого подхода. Он возник вместе с когнитивной психологией, одно время понимался как ее составная часть, однако центральной задачей здесь всегда было машинное моделирование возможных познавательных процессов [135; 206]. Понятно, что особое значение для его развития имело создание в середине 50-х годов современных языков программирования. Через десять лет в этой области, получившей название искусственного интеллекта, насчитывалось уже свыше 4000 публикаций. Наиболее известными программами этого периода стали программы, моделирующие решение задач — «Логик-теоретик» и «Общий решитель проблем» А. Ньюэлла, Г. Саймона, Дж. Шоу, а также восприятие и запоминание информации — «Пандемониум» О. Селфриджа, «Персептрон» М. Минского и ЭПАМ Э. Фейгенбаума. Работы этого периода получили подробное освещение: благожелательное — в книге У. Рейтмана [74] и критическое — в книге X. Дрейфуса [32]. Сам У. Найссер, хорошо знающий проблемы моделирования, неоднократно выступал против отождествления машинных программ и психологических теорий, подчеркивая, в частности, роль мотивации и значительно более высокий уровень сложности психических процессов [70; 407]. В советской психологической литературе критический анализ работ в области искусственного интеллекта дан О. К. Тихомировым.

Наиболее существенными моментами следующего периода развития, продолжающегося по сегодняшний день, являются, с одной стороны, разработка интегральных роботов и систем машинного зрения с элементами искусственного интеллекта, а с другой — признание и опе-рационализация с помощью машинных программ того факта, что знание может быть представлено в памяти не только в форме статичных структур — базы данных или декларативного знания, но и в форме операций — процедурного знания. Это было сравнительно новым развитием, вызвавшим миниреволюцию в самой вычислительной математике и технике [451]. Примером процедурного знания являются уже упоминавшиеся системы продукции.

Работой, открывшей этот новый этап исследований на стыке когнитивной психологии и искусственного интеллекта, была вышедшая в 1972 году обширная (свыше 900 страниц) монография А. Ньюэлла и Г. Саймона [416], в которой они обобщили опыт моделирования доказательства геометрических теорем, решения крипто-арифметических задач и игры в шахматы. Основным допущением этой работы является то, что познавательные процессы — это процессы вычислений, а основным выводом — что по своей организации они являются системой продукции. В пользу этого вывода приводятся следующие аргументы. Прежде всего система продукции" может служить для записи условных вычислений, что по исходному предположению составляет суть познавательных процессов у человека. Далее система продукции позволяет однородно записывать любую информацию, являясь «наиболее гомогенной (курсив наш. — Б. В.) формой организации программ из всех, которые на сегодняшний день известны» [416, 804]. Поскольку каждая продукция не зависит от других, это позволяет при моделировании легко дополнять имеющуюся систему новыми продукциями, выявляемыми при опросе испытуемых и наблюдении за их поведением. Система продукции предполагает существование кратковременной памяти, содержащей описания условий актуально реализуемых продукций и их результатов, а также операций сравнения и идентификации, нахождения подпрограмм и контроля за их последовательным развертыванием. Эти операции в системах продукции крайне просты, поэтому общее количество единиц информации оказывается в пределах «магического числа». Долговременная память интерпретируется как процедурное хранилище массива продукций, т. е. связок «условие—действие». Наконец, работа модели определяется балансом информации, поступающей из внешнего мира («внешней памяти») и создаваемой реализуемыми продукциями. Возникает известная непредсказуемость «поведения», столь характерная для человека.

Поскольку реконструкция систем продукции осуществляется по протокольным данным строго индивидуально, данный подход снимает, как полагают А. Ньюэлл и Г. Саймон, традиционное противопоставление номотетического и идеографического методов. Алгоритмы, выраженные в форме систем продукции2, представляют собой процессы управления и контроля, которые проверяют, модифицируют и расширяют базу данных, обычно записываемую в виде пропозициональной сети. Фактически данное направление исследований можно считать первым заметным шагом вперед после известной схемы ТОТЕ, описанной в книге Миллера, Прибрама и Галан-тера [68]. Модель А. Ньюэлла и Г. Саймона, однако, не является моделью иерархического управления. В ней постулируется единственный центральный процессор, имеющий доступ к внешнему миру, кратковременной и J долговременной памяти. По мере развертывания продукций («действий»), частично обусловленного состоянием внешнего мира и кратковременной памяти, происходит лишь сдвиг локуса контроля от одной части долговременной памяти к другой.

Помимо фундаментальной работы А. Ньюэлла и Г. Саймона процедурная репрезентация знания является основой модели Т. Винограда [26], а также большинства других глобальных моделей понимания. Дж. Р. Андерсон [107] использует систему продукции в своей модели ACT, представляющей собой наиболее полную из моделей такого рода. Информация в памяти ACT разбита на две примерно равные части: систему пропозиций (декларативная часть) и систему продукций. В других моделях соотношение оказывается иным, вплоть до фактического отказа от использования процедурного знания (см. [348; 596]). Это отражает ведущиеся в современной вычислительной математике споры о сравнительных достоинствах этих двух форм репрезентации информации [91]. Их отголоском, судя по всему, и является столь драматически сформулированный Дж. Р. Андерсоном тезис о принципиальной произвольности описания познавательных процессов в когнитивной психологии. Декларативные^си-стемы более обозримы и доступны для внешнего контроля, поэтому здесь значительно легче извлекать нужную порцию сведений. Они также более «обучаемы», поскольку независимость от специфического контекста позволяет легко вводить алгоритмы расширения базы данных. Что касается процедурных систем, то они просто более эффективны, ибо можно всегда связать использование конкретных операций с тем специфическим контекстом (условиями), в котором они заведомо ведут к цели.

Наиболее интересное и правдоподобное с психологической точки зрения решение этой проблемы состоит в отказе от жесткого различения данных и операций. Так, например, в системе LNR, разработанной Д. Норманом, Д. Румелхартом и их сотрудниками, одна и та же информация может попеременно выступать то в одном, то в другом качестве [421; 469; 475]. Как справедливо отмечают эти авторы, «то, что мы знаем, включено в то, чтр» мы умеем делать» [469, 8]. Обобщенные описания-знания — схемы — являются процедурами, сканирующими сенсорную информацию в поисках примеров репрезентированных ими понятий. Внутренняя структура схем при этом оказывается иррелевантной, существен лишь операциональный аспект. Декларативный аспект важен в тех случаях, когда необходима ассимиляция нового знания, либо имеющиеся знания должны быть применены в новых, «непредусмотренных» условиях. Подобный перенос, сравнение и обучение осуществляются в последних модификациях LNR прежде всего по типу решения, задач на аналогии.

В качестве простейшей иллюстрации рассмотрим процедурное определение функции, извлекающей из памяти имена всех родителей индивида «х»:

родитель (х): возврат узлов от «» через «родитель».

Функцию ребенок (х) можно определить как аналогичную функции родитель (х) с «ребенок» вместо «родитель». Это приведет к появлению.функция, извлекающей набор узлов семантической памяти, доступных от узла «х» с помощью указателя «ребенок». Если, данные хранятся упорядоченным образом, то в результате можно получить список всех детей индивида «». Если существует функция мужчина (х), которая, действуя как фильтр, отбирает из множества «х» тех индивидов, про которых можно сказать, что они являются мужчинами, то новую функцию отец (х) можно определить
так:

отец (х): возврат мужчина (родитель (х)). Тогда цри наличии функции женщина (х) (ее, разумеется, можно ввести по аналогии с функцией мужчина (х)[b/]) легко создать новые функции [b]мать (х), дочь (х), сын (х), бабушка (х), внучка (х) и т. д., используя, такие структурные отношения, как «мать» подобно «отец» с «женщина» вместо «мужчина», «дочь» подобно «мать» с «ребенок» вместо «.родитель» «бабушка» подобно «мать» с родитель (х) вместо «х» и т. п.

Множество отношений родства удается построить на основе двух или трех исходных процедур. В рамках исследования активных семантических сетей удается также показать полезность гибкого совмещения декларативных и процедурных способов описания-геометрического и лексического материала (см. [469]). В последнем случае они смыкаются с работами представителей процедурной семантики [309; 393], понимающих под значением систему' операций, которая позволяет установить не только перцептивные референты понятия, но и возможности его практического использования.


К сожалению, примеров учета функциональных возможностей различных форм репрезентации знания в вычислительном подходе не так уж много. Рецензенты, всех основных глобальных моделей понимания отмечают удивительно слабую связь между теорией и данными [348; 590]. Поскольку языки программирования и аналогичные формально-логические системы достаточно-мощны, чтобы описать любой массив эмпирических данных, а с другой стороны, своеобразие их внутренней грамматической организации сводит возможность правильного предсказания новых психологических результатов к случайности, то и схема гипотетико-дедуктивкого исследования оказывается не достижением, а помехой. Возможно именно поэтому наиболее резкая критика обилия фактов в когнитивной психологии и иррелевантно-сти экспериментов исходит от представителей вычислительного подхода.

Теоретические обобщения в этой области часто имеют характер «бракосочетания сомнительной эпистемологии и IВМ» [276]. Унаследованный от формальной логики и вычислительной лингвистики интерес к синтаксису — играм с условными правилами, применяемыми к дискретным символам, а также несомненное влияние философских взглядов Августина, Р. Декарта и особенно англоязычного Д. Юма привели к тому, что задачей вычислительного подхода и когнитивной психологии в целом было поставлено изучение гипотетического «языка мысли», предикаты которого, по утверждению Дж. Федора [240], являются врожденными и лежат в основе не только усвоения родного языка, но вообще всех форм познавательной активности3. А. Ньюэлл и Г. Саймон [416] считают, что такой язык существует в форме глубинных синтаксических структур типа постулированных Н. Хомским, предлагая «ради простоты» не вводить специальных форм репрезентации наглядно-образного знания. Наконец, в последних работах Дж. Фодора [241] прямо утверждается, что стратегией исследования в когнитивной психологии должен стать методологический солипсизм. Ссылаясь на Д. Юма, Дж. Фодор пытается доказать, что нет никакого различия между мыслью о предмете и просто мыслью, а, следовательно, вопрос о существовании предметного мира (в смысле левой части, схемы «критического реализма» — см. рис. 2) совершенно иррелевантен. Этот вывод является следствием предыдущего развития вычислительного подхода лишь в том отношении, что при построении формальной математической системы существенной является ее полнота, и в данном случае машинная реализуемость, а не соответствие каким-то реальным референтам.

С этих позиций Дж, Фодор [239] обрушивается на теорию интериоризации и развития значения Л. С. Выготского, не видя колоссальных трудностей, в которых оказывается его собственная концепция. Укажем две из них. Прежде всего, предположение о существовании такого «языка мысли», кроме фантастического утверждения о его врожденности, содержит опасность бесконечного регресса языков: если «язык мысли» — это своеобразный interlingua, опосредствующей коммуникацию перцептивного и вербального знания, то, по-видимому, необходимы специальные языки-посредники для перевода информации с «языка-восприятия» или с естественного языка на «язык мысли» и т. д. [529]. Далее, предположение о формальной основе внутренних репрезентаций знания не позволяет объяснить того, как мы решаем простейшие задачи с учетом каких-либо пространственных отношений. Например, пусть даны следующие условия: «Анна сидит слева от Маши, а Маша сидит слева от Джона». Нужно определить взаимное положение Анны и Джона. Сделать это, используя только свойства логической транзитивности, просто невозможно, так как в том случае, если Анна, Маша и Джон сидят за круглым столом, Анна будет находиться не слева, а справа от Джона. Пропозициональное описание оказывается в принципе недостаточным, если оно строится без учета значения предметной ситуации. А. Р. Лурия [366] с особой убедительностью показал, что формальный подход к проблемам психологии и лингвистики является абсолютно бесперспективным.

Самым сильным аргументом в пользу вычислительного подхода часто служит ссылка на возможности машины Тьюринга [206; 348; 416]. Утверждается, что всякая критика данного подхода, если она представляет собой непротиворечивое описание познавательных процессов, должна допускать формализацию в виде программы работы машины Тьюринга. Это устройство использует гомогенную систему репрезентации — цепочку символов из конечного алфавита. В таком же пропозициональном коде, как функция состояния и символа на ленте, описывается и поведение машины Тьюринга. Поэтому всякая логичная критика машинных моделей познавательных процессов может быть переведена если и не в реально, то по крайней мере потенциально реализуемые программы вычислений4. Таким образом, заслуживающие внимания критические замечания всегда могут быть ассимилированы и использованы для дополнительной демонстрации универсальности вычислительного подхода. Именно с этой целью А. Ньюэлл и Г. Саймон [416] разработали программу, моделирующую картину движений глаз шахматистов, которые исследовались ранее советскими авторами [86].

Этот аргумент, конечно же, основан на ряде недоразумений и натяжек. Самое удивительное, что его авторы не учитывают тенденции и результаты новейшего развития самой математической логики [65; 84; 91]. Во-первых, анализ вопроса о границе между реальной и потенциальной вычислимостью функций (А. Н. Колмогоров, Дж. ф. Нойман и др.) показал, что с помощью машины Тьюринга могут быть вычислены лишь сравнительно простые функции: модели сложных систем оказываются более сложными, чем сами эти системы (см. [32]). Во-вторых, средствами булевой алгебры, с которой имеет дело машина Тьюринга, невозможно решать задачи более нового раздела математической логики — модальной логики, прежде всего, подкласса так называемых интенсиональных (или эпистемических), логик, в случае которых до известной степени учитываются знания, желания и интенции субъекта. Так, интенсиональное высказывание «Гамлет хотел убить человека, скрывавшегося за занавесом» не позволяет произвести логическую подстановку «Полоний» вместо «человек, скрывавшийся за занавесом», поскольку Гамлет не знал, что за занавесом скрывался Полоний. Интенсиональные-логики обладают своей особой семантикой [80; 91; 354]. В еще большей степени сказанное относится к разрабатываемым в последние годы конструктивным логикам, эксплицитно учитывающим особенности и условия действий человека [65]. Наконец, в-третьих, всякая попытка исчерпывающего пропозиционального описания когнитивных структур должна была бы кончиться неудачей, поскольку в психологии, как отмечал еще И. Кант, особенно выражена зависимость данных от процедуры исследования и, кроме того, сам объект исследования явно имеет непрерывный характер. Последнее относится не только к пространственным «мысленным образам», но и к понятийным структурам, обычная размытость границ которых требует использования особого логического и концептуального аппарата [15; 32; 593].

Двойственность вычислительного подхода, тяготеющего к математике не в меньшей степени, чем к психологии, нашла выражение в решениях специальной конференции, состоявшейся в 1979 году в Сан-Диего. Здесь было объявлено о создании новой «когнитивной науки», призванной синтезировать психологию с такими разделами кибернетики, как искусственный интеллект, вычислительная математика и машинное зрение. Появился и новый журнал под тем же названием.

Критически оценивая перспективу вычислительной переориентации психологических исследований в целом, нельзя отрицать, что, например, системы продукции представляют собой мощное средство описания сложных массивов поведенческих и интроспективных данных, которое могло бы использоваться в самых разных разделах психологии. Для некоторых авторов [105; 424] современный вычислительный подход привлекателен «смещением акцентов в сторону изучения действия», хотя, по признанию А. Ньюэлла и Г. Саймона, продукции «условие—действие» сильно напоминают связи S—R [416, 806]. Можно лишь пожелать, чтобы этот интерес к организации и роли действия не закончился восстановлением в полном объеме исходной картезианской парадигмы (см. рис. 1). Д. Норман [422] сформулировал для «когнитивной науки» программу из 12 требований, включающих изучение когнитивных навыков, эмоциональной регуляции действия, роли социальных норм и т. д. М. Познер и Г. Шульман отмечают, что «угрозой для когнитивной науки является превращение в «искусственную науку», не вносящую вклад в понимание человеческого мозга и человеческой культуры» [441, 402]. Ин-генциональность речевого поведения пытаются учитывать Дж. Миллер и Ф. Джонсон-Лэйрд [393], а также другие представители «процедурной семантики».

Видимо, все это служит достаточной гарантией против эксцессов методологического солипсизма. Можно провести следующую историческую аналогию. Казалось бы, механистический образ la statue animee проходит через всю французскую литературу XVIII века. При этом он служит одним авторам для обоснования механистических и дуалистических (Кондильяк, Буро Деланд, Гольбах, Ламетри), а другим — полуэкзистенциалистских (Паскаль) и даже полудиалектических (Бюффон и Дидро) взглядов. Та или иная претеоретическая метафора не способна заменить системы философских представлений. Что касается исследования познавательных процессов, то, как заметил в своем небольшом эссе о кибернетике С. Л. Рубинштейн (1889—1960), «мышление» любых машин — это мышление человека, спроецированное в машины». Подлинное понимание механизмов психического отражения может быть достигнуто «не игрой аналогиями, а исследованием собственной деятельности мыслящего человеческого мозга и путей его формирования» [79,239].



  1. В неклассической физике масса вещества в некоторой области пространства определяет степень его искривленности. 3. Пылышин не вполне правильно описывает и свойства феноменального пространства.
  2. Строго говоря, эти алгоритмы могут быть записаны и в другой форме с помощью любого из алгоритмических языков, таких как АССЕМБЛЕР, ФОРТРАН, АЛГОЛ, ЛИСП и т. д., имеющих примерно равную мощность выражения.
  3. В этом вопросе позиция Дж. Фодора совпадает с известной точкой зрения Н. Хомского, наиболее полно изложенной им в работе «Картезианская лингвистика» [176]. Их общим предшественником является не только Декарт, но и Августин [3], который был первым автором, предположившим, что усвоение родного языка в принципе не отличается от перевода с одного языка на другой.
  4. Несколькими десятилетиями ранее критиков психоанализа обвиняли в неизжитых сексуальных комплексах. Следует признать, что приведенная аргументация, автором которой, по-видимому, является Г. Саймон, служит эффективным психологическим препятствием делового обсуждения реальных возможностей и ограничений данного подхода.




Описание Сразу по нескольким направлениям наметилась угроза фундаментальным основам когнитивной психологии. Возникает вопрос о возможных перспективах выхода из кризиса. Для подавляющего большинства исследователей эти перспективы еще не ясны. Исключение составляют, пожалуй, лишь сторонники так называемого «вычислительного подхода», которые требуют, чтобы всякая психологическая теория в явном виде создавалась как программа для вычислительной машины. [Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М., 1982. С. 260-270]
Рейтинг
0/5 на основе 0 голосов. Медианный рейтинг 0.
Просмотры 2020 просмотров. В среднем 1 просмотров в день.
Похожие статьи