Формальные и эмпирические подходы

Логика и проблема имплицитного знания

Исследование «содержаний» семантической памяти имеет отношение к ряду междисциплинарных проблем, центральной из которых является проблема значения. Объекты различной природы обычно относятся к отдельным понятиям и к более широким семантическим категориям на основании их значения, а не физического облика. В философии и лингвистике (особенно в семиотике — учении о знаках, созданном американским философом Чарльзом Пирсом) рассматриваются различные варианты значений. Простейшим вариантом является референтное значение, а именно отношение между знаком (как правило, словом) и тем объектом, событием или ситуацией, которые стоят за этим знаком. По средневековому выражению, знак в данном случае замещает нечто отличное от себя — stat aliquid pro aliquo. Акт референции настолько фундаментален, что возможен даже тогда, когда у нас нет знания о референте. Так, попав в малознакомую страну и впервые услышав слов «молл», мы можем задать вопрос «Что такое „молл“?» и тем самым сослаться на соответствующий референт, не имея о нем никакого оформленного представления.

Классическая вариация на тему референтного значения состоит в том, что иногда между знаком и референтом существует определенное перцептивное сходство, в связи с чем говорят об иконических знаках^[1]. Примером может быть слово «зигзаг», утвердившееся в огромном числе языков именно благодаря тому, что его фонетический рисунок непосредственно похож на то, что этим словом обозначается. В последние десятилетия, кстати, неизменно возрастает роль зрительных иконических знаков — в связи с их широким использованием для невербальной коммуникации (прежде всего в спортивных и выставочных комплексах, международных аэропортах, при составлении технических инструкций и создании компьютерных интерфейсов). Расширением референтного определения понятия служит так называемое экстенсиональное определение, связанное с перечислением всех или, по крайней мере, основных из числа входящих в сферу действия понятия предметных референтов.

Значения, однако, могут определяться и вне зависимости от референтов. При интенсиональном определении понятие описывается через его отношение к другим понятиям. Так, все мы имеем представление о крылатом коне Пегасе, хотя его экстенция — количество реальных референтов — представляет собой пустое множество. Развитие логики и лингвистики было связано с критикой референтной теории значения немецким логиком Готлобом Фреге (1848—1925). Фреге ввел критерии истинности, понимаемые как соответствие композиции суждения правилам формального манипулирования символами. Выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда» обозначают один и тот же объект — планету Венера. Следовательно, они имеют одно и то же референтное значение (нем. die Bedeutung). Но суждения «Вечерняя звезда — это утренняя звезда» и «Вечерняя звезда — это вечерняя звезда» принципиально различны: первое вполне информативно, тогда как второе (как и другие выражения, построенные по данному образцу) — тавтологично¹. Иными словами, выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда», при равенстве их значения, отличаются в некотором существенном отношении, которое Фреге предложил называть смыслом (нем. dev Sinny)². Выявление смысла возможно лишь при сопоставлении знаков между собой. Для логического анализа, по мнению Фреге, интересны прежде всего отношения между знаками, а не между знаками и их референтами.

Логический подход к природе значений особенно сильно повлиял на исследование процессов репрезентации знания в когнитивной психологии. Теоретическим основанием данного направления долгое время была компьютерная метафора, которая предполагает существование единого, формального в своей основе «языка мысли», аналогичного машинному коду вычислительных устройств. Неудивительно, что общим знаменателем для ряда концепций выступает представление о репрезентации значения в форме комбинации дискретных символов — логических суждений, или пропозиций (см. 2.2.3 и 5.3.1). Возможность построения пропозициональных описаний является важнейшим требованием по отношению к любой теории репрезентации знания, так как без пропозиций невозможны ни запоминание, ни интерпретация ситуаций (см. 6.4.2).

Одна из соответствующих линий рассуждения представлена работами Н. Хомского, Дж. Катца и Дж. Фодора. Она восходит к теории абстракции Дж. Локка и связана с выделением атомарных семантических признаков, посредством которых описывается значение слов и определяется истинность их комбинаций (см. 2.2.3). Переход от высказывания «Багира — это пантера» к высказыванию «Багира—это.

• 1 В процессах коммуникации (см. 7.4.1), казалось бы, тавтологичные утверждения могут приобретать вполне осмысленный характер (например, «Закон есть закон»). Причины, по которым построенные таким образом высказывания иногда имеют, а иногда не имеют смысла, являются предметом оживленных дискуссий в лингвистике, логике и других разделах когнитивной науки (см., например, Апресян. 1995).
• 2 Очевидно, в этом случае имеет место несовпадение психологического (принятого в теории деятельности А. Н. Леонтьева — см. 1.4.3) и логического понятий «смысл». Хотя обе трактовки подчеркивают ситуативный характер этого понятия, в психологической интерпретации на первый план выдвигается роль субъективного, личностного отношения к некоторому знанию или положению дел в мире.

живое существо" возможен благодаря тому, что значение понятия ПАНТЕРА представлено в некотором «ментальном словаре» набором признаков, среди которых есть признаки, описывающие также значение более абстрактного понятия ЖИВОЕ СУЩЕСТВО. Если разные части предложения, напротив, содержат понятия с противоречивыми свойствами, то оно объявляется ошибочным. Следует заметить, однако, что несовпадение элементарных семантических признаков — обычный случай в метафорических конструкциях, таких как «Человек — это компьютер». Из-за этого метафорические конструкции не только не теряют своего значения, но иногда даже приобретают особую выразительность (см. 7.4.2 и 8.1.3). Более того, как в случае с компьютерной метафорой когнитивной психологии, они могут служить основой для успешной работы большого количества исследователей.

В случае другого ориентированного на логику подхода речь идет о так называемых постулатах значений, впервые описанных крупнейшим представителем неопозитивизма Р. Карнапом (см. 1.3.2). С их помощью задаются теоретикомножественные отношения между значениями слов, например: «Для всякого х если х—это пантера, то х—это живое существо». Постулаты значения вводятся в модели языка, чтобы показать, какие из логически правильно построенных комбинаций символов семантически правильны, а какие семантически ошибочны (то есть комбинации, для которых не выполняются постулаты значений). Подобные правила были затем перенесены У. Кинчем (Kintsch. 1974) и Дж. Фодором (Fodor. 1978) из формальной семантики в психологию и психолингвистику. Согласно этим авторам, значения слов естественного языка репрезентируются пропозиционально — в терминах предикатов некоторого гипотетического «языка мысли» («ментального языка» — Mehtalese), а постулаты значения, выраженные в том же «языке», используются для оценки истинности комбинации этих пропозиций и для осуществления на их основе семантически возможных умозаключений (см. 9.2.1).

Таким образом, в современной философии и лингвистике рассматриваются разные классы понятий — как те, которые индуктивно «вырастают» из непосредственного восприятия и сенсомоторного опыта, так и те, которые вводятся путем теоретических объяснений. Этот общий подход соответствует традиционному для философии Нового времени разграничению эмпирического и логического знания (см. 1.1.2). Данное разграничение, впрочем, не является исчерпывающим. В рационализме, особенно в работах Канта, как известно, постулировалось существование априорных категорий. В XX в. кантианская точка зрения разделялась гештальтпсихологами и «школой Бюлера» — Конрадом Лоренцем и Карлом Поппером. Вопрос о существовании доопытного, не требующего логического вывода знания перестал сегодня быть предметом одних лишь умозрительных построений. Исследования, рассмотренные в одной из предыдущих глав (см. 3.4.3), показывают, что эта кантианская точка зрения, похоже, действительно находит подтверждение в отношении некоторых самых общих аспектов наших знаний о мире, таких как представления о постоянстве существования предметов и трехмерности пространства.

Согласно другой популярной классификации, знания можно разделить на эксплицитные (то есть осознаваемые и коммуницируемые) и имплицитные. Особый интерес при этом, конечно, вызывают феномены имплицитного знания. Наряду с относительно простыми прайминг-эффектами, рассмотренными в предыдущей главе (см. 5.1.3),.

ю имплицитными, как правило, являются многие из числа наиболее фундаментальных представлений человека о действительности. Это знание, относительно которого часто существует интуитивное понимание, достаточное для решения практических задач, но недостаточное для подробного словесного определения и пояснения. Трудности эксплицитного описания возникают, например, в связи с пространственным знанием — известно, как сложно бывает объяснить другому человеку, казалось бы, очевидную информацию о местоположении объектов в пространстве и путях к ним (рис. 6.1 — см. подробнее 6.3.2). Еще более серьезные проблемы возникают с понятием времени, которое мы обычно пытаемся интепретировать по аналогии с одномерным пространственным вектором (7.4.2). Как проницательно заметил Августин: «Пока вы не спрашиваете меня, что такое время, я знаю. Если вы спрашиваете меня — я не знаю».

Рис. 6.1. Знаменитая карикатура, впервые опубликованная журналом New-Yorker, иллюстрирует трудности экспликации пространственного.

знания Можно было бы предположить, что имплицитные знания постепенно «эксплицируются» по мере увеличения опыта, становясь доступными для интроспекции и речевого отчета. Однако это предположение не вполне верно: значительная часть специальных практических знаний экспертов в соответствующих предметных областях имеет интуитивный характер (см. 8.3.3). В информатике и работах по искусственному интеллекту интуитивное знание считается процедурным (знание «как?»), а структурированное и коммуницируемое — декларативным (знание «что?»). Как мы видели в предыдущей главе, это различение повлияло на современные нейропсихологические модели систем и памяти, причем семантическая память была отнесена к категории механизмов сохранения декларативного знания. В силу того, что наши знания в значительной степени имплицитны и включены в процессы активного взаимодействия с окружением, этот уровень когнитивной организации (выше мы назвали его уровнем концептуальных структур, или уровнем Е — см. 5.3.3 следовало бы описывать не только в декларативных, но и в процедурных терминах.

На самом деле, некоторые авторы в когнитивной науке уже давно предлагают трактовать семантические компоненты, образующие значение понятий, как перцептивные и когнитивные операции (процедуры), позволяющие соотносить данное понятие с референтными ситуациями и использовать его в некотором контексте. Одним из первых такое предложение выдвинул немецкий лингвист Манфред Бирвиш (Bierwisch. 1970). Оно развивалось в 1970;х гг. в рамках так называемой процедурной семантики, представленной работами Т. Винограда, Ф. Джонсон-Лэйрда, Дж. Миллера и ряда других исследователей. Близкая трактовка внутреннего лексикона — долговременной памяти на отдельные слова, корневые морфемы и устойчивые, имеющие самостоятельное значение словосочетания (типа пословиц и поговорок) — дается и в современных лингвистических теориях понимания и порождения речи (см. 6.1.3 и 7.3.2).

Преимущество процедурного подхода к значению состоит прежде всего в том, что он позволяет учитывать контекст использования знания. Самые первые работы этого направления доказали возможность установления четкого соответствия между феноменами восприятия и использованием тех или иных языковых конструкций. Например, ситуации возникновения явлений феноменальной причинности, изученные в первой половине XX в. бельгийским гештальтпсихологом Альбером Мишоттом^[2], могут быть, как показали в своей фундаментальной работе «Язык и восприятие» Джордж Миллер и Филипп Джонсон-Лэйрд (Miller & JohnsonLaird. 1976), систематически соотнесены с глаголами, описывающими различные формы механических взаимодействий объектов.

Другим достоинством процедурной семантики является то, что понятия трактуются здесь не только как конъюнктивные, но и как дизъюнктивные сочетания исходов перцептивных и когнитивных операций. Данный подход может быть распространен на понятия, отдельные представители которых не имеют инвариантного — необходимого и достаточного — набора признаков. Классическим примером служит понятие «игра», включающее «детские игры», «Олимпийские игры», «карточные игры», «игры животных», «игры в мяч» и т. д. (этот пример предложен знаменитым австрийским логиком, философом и лингвистом Л. Витгенштейном — см. 6.2.2). Любопытно, что усилия и реальные достижения процедурной семантики фактически связаны с разработкой референтной теории значения, под знаком критики которой сто лет назад создавалась современная формальная логика. Дальнейшее развитие этого подхода могло бы помочь распространить процедурные описания, используемые главным образом при изучении восприятия и сенсомоторных координаций, на семантическую память. В конце этого раздела мы рассмотрим некоторые новые нейропсихологические данные, которые говорят о возможности такого обобщенного использования процедурной интерпретации.

Имплицитное знание представляет собой серьезную проблему с точки зрения более традиционных семантических подходов, ориентирующихся на формальную логику. Дело в том, что в логической семантике критерии выделения понятий («семантические компоненты», «постулаты значения» и т. д.) обычно задаются в явном, эксплицитном виде. В последние годы в когнитивных исследованиях возникли и, отчасти, уже получили значительное распространение новые междисциплинарных подходы, ведущие к построению математических моделей, в которых имплицитное знание неожиданно получает достаточно естественную интерпретацию.

Первый тип современных моделей, возникший в 1980;е гг. в нейроинформатике и части когнитивных наук, основан на использовании различных вариантов неоднократно упоминавшихся выше искусственных нейронных сетей. Они отличаются от семантических сетей, используемых в традиционной когнитивной психологии и в работах по искусственному интеллекту, гомогенностью связей между узлами и, самое главное, способностью к простым формам обучения (рис. 6.2). Путем целенаправленного обучения сети (например, с помощью метода обратного распространения ошибки — см. 2.3.3) часто удается добиться довольно полного соответствия предсказаний этих моделей данным психологических экспериментов и нейропсихологических наблюдений. Нейронные сети демонстрируют категоризацию стимульных ситуаций, способность правильно «узнавать» слегка измененные варианты выученных ранее понятий, а также разнообразные ассоциативные эффекты типа семантического прайминга. Знание представлено в моделях нейронных сетей в неявном, «субсимвольном» виде, а именно как совокупность градуально меняющихся в ходе обучения порогов активации отдельных формальных нейронов и всей сети в целом.

Другой подход, представленный латентным семантическим анализом (LSA — Latent Semantic Analysis) и гиперпространственным аналогом языка {HAL — Hyperspace Analogue to Language), возник в вычислительной лингвистике и разделе информатики, занимающемся базами данных. Этот подход имеет эмпирический характер, хотя он и не был связан первоначально с психологическими исследованиями. Исходным материалом при подобном анализе становятся разнообразные тексты. Модели значения слов строятся на базе компьютерной обработки огромных массивов текстов (подборок газет, энциклопедий, протоколов парламентских слушаний), обычно включающих не менее десятка миллионов слов. При этой обработке изначально учитывается только близость слов друг другу в линейной развертке текста (Landauer & Dumais. 1997). По сути дела, речь идет о построении базы данных ассоциативных связей слов с учетом их непосредственного словесного окружения. Матрицы близости слов обрабатываются с помощью факторного анализа, после чего значение слова описывается как вектор в пространстве нескольких сотен (как правило, порядка 300) далее неспецифируемых, то есть в известном смысле имплицитных измерений.

Рис. 6.2. Нейронная сеть, репрезентирующая понятия в семантической памяти (по: McClelland. 2000).

Без всякой подгонки параметров, характерной для нейронных сетей, эти более или менее «вслепую» построенные модели демонстрируют интересные результаты, такие как предсказание величины прайминг-эффектов, а также успешности метафорического сравнения понятий (метафорические сравнения, например, «Наш начальник — акула», особенно проблематичны для моделей дискретных семантических маркеров — см. 7.4.2.

Следует отметить, что эти многомерные пространственные модели выявляют не только общее семантическое сходство разных слов (например, «улица», «дорога» и «путь»), но и близость грамматических форм одного и того же слова между собой («путь», «пути», «путем» и т. д.), хотя, как легко понять, такие грамматические формы практически никогда не встречаются рядом внутри одного предложения^[3]. Причина этого последнего эффекта состоит в том, что оценка сходства слов при латентном семантическом анализе осуществляется посредством вычисления глобального сходства контекстов во всем массиве текстов. Если эти новые данные получат подтверждение в дальнейших исследованиях, то это может означать необходимость возвращения к дискуссиям, сопровождавшим возникновение когнитивного подхода (см. 1.3.3 и 7.3.1), поскольку возможность выделения грамматических форм и правил на базе информации о линейной близости слов в предложении изначально отрицалась генеративной грамматикой.

Еще один, совсем новый, но, судя по всему, перспективный подход основан на использовании для представления знаний геометрических моделей, восходящих к работам великого русского математика Николая Ивановича Лобачевского (1792—1856). Отказавшись от пятого постулата Евклида («Через точку, лежащую вне прямой, можно провести одну и только одну параллельную ей линию»), он открыл возможность рассмотрения геометрии на поверхности стягивающихся в точку или, например, гиперболически расширяющихся тел. Если в начале XX в. была обнаружена полезность этих моделей для описания связанных с теорией относительности космогенических представлений, то начало XXI в. демонстрирует их применимость в области когнитивных исследований, а именно при моделировании концептуальных структур. Иллюстративный пример приведен на рис. 6.3, где плотность упаковки и количество объектов возрастает на периферии пространства. Не так ли работает и наш мысленный взор, отчетливо выделяя одиндва объекта и оставляя невообразимо сложную паутину потенциально доступных связей и отношений на периферии сознания?

Рис. 6.3. «Граница круга IV» Морициуса Эшера как художественная иллюстрация нового подхода к представлению знаний в пространствах с неевклидовой геометрией.

Именно эти свойства неевклидовых моделей были использованы недавно немецким нейроинформатиком Хельгой Риттером (Ritter. 2004) для моделирования функций внимания, способного контекстуально связывать выделяемую сознательно единицу опыта с ее имплицитным концептуальным окружением. Предложенный им инструментарий называется гиперболическими самоорганизующимися картами (.Hyperbolic Self-Organizing Maps). Элементы искусственных нейронных сетей осуществляют здесь дискретизацию гиперболическогошространства, особенностью которого является экспоненциальный рост объема при увеличении дистанции от начальной точки. Это увеличение объема используется для размещения дополнительных репрезентаций, а также для увеличения размерности их связей. Самоорганизующиеся карты моделируют далее эффекты сдвига фокуса внимания, ограничивая детальность и размерность выделяемого в данный момент фрагмента. Емкость упаковки может, таким образом, сочетаться с относительной легкостью навигации (browsing) и поиска данных (data mining), основанных на сдвигах внимания. Гибкая настройка семантических связей в этом подходе должна обеспечить в будущем интуитивно понятный и технологичный формат представления исключительно больших массивов знаний (см. 7.4.3).

• [1] В психологических и логико-философских исследованиях одни и те же терминынередко употребляются в разных значениях. Термин иконические знаки (иконическиерепрезентации) не следует путать с используемым при изучении зрения понятием «ико-ническая память» (см. 3.2.1). Разные значения вкладываются и в понятие «символ». Иногда так, вслед за швейцарским лингвистом Фердинандом де Соссюром (1857—1913), называют знаки, сохраняющие образное — непосредственно перцептивное (икониче-ское) или метафорическое — сходство с референтами. В современных когнитивныхиссследованиях термин «символ», как правило, используется просто в значении «знак», не предполагающем какого-либо сходства с обозначаемым объектом или процессом (см. 2.2.3).
• [2] Классические исследования Мишотта были направленные на проверку теориипричинности Локка и Юма, отрицавшей возможность непосредственного восприятия причинной связи двух событий (см. 1.1.2). Эксперименты Мишотта доказываютобратное, а именно описывают условия, при которых чисто оптическое сближениеи «соприкосновение» двух зрительных объектов на экране уверенно воспринимаетсянаблюдателями как «толчок» и «передача импульса» движения. Для восприятия подобной феноменальной причинности необходимо, чтобы не позднее чем через 100 мс послемомента соприкосновения, произошло бы характерное изменение скорости движенияэтих объектов (см. 3.1.2).
• [3] Для количественной оценки сходства значений двух слов в латентном семантическом анализе вычисляется косинус угла, образованного соответствующими векторами. Подобно обычным коэффициентам корреляции, он варьирует в диапазоне от 1 (полное совпадение) до 0 (ортогональное положение векторов). Значение словосочетания (фразы, предложения) вычисляется путем определения векторной суммы значенийсоставляющих слов (см. 7.3.2).