Принципы символьного подхода

В течение 1970;х гг. в психологии и за ее пределами, прежде всего в работах по искусственному интеллекту, сложилось относительно единое мнение о теоретических основаниях, методах и моделях когнитивных исследований. Перед тем как перейти к обсуждению более современных подходов и проблем, мы попытаемся кратко обрисовать основные черты этих представлений, которые можно было бы назвать «консенсусом 1970;х гг.». С точки зрения терминологии специалистов в области теории и истории науки, речь идет о частном случае так называемой «парадигмы нормальной науки» (см. 9.1.1), то есть о совокупности явно или неявно разделявшихся тогда абсолютным большинством исследователей теоретических и методологических допущений. С известной долей условности можно выделить четыре принципа традиционной парадигмы ранней когнитивной психологии:

• 1) приоритет знания и рационального мышления над поведением, привычками и аффектом;
• 2) использование компьютерной метафоры;
• 3) предположение о последовательной переработке информации;
• 4) акцент на формальном моделировании вместо изучения мозговых механизмов.

Итак, самым первым принципом, отличающим этот подход от бихевиоризма и, скажем, психоанализа, было подчеркивание роли знаний и рационального мышления: люди — это автономные и рациональные существа, использующие свои знания для того, чтобы в рамках доступных ресурсов оптимизировать взаимодействие с окружением.

Второй принцип заключался в аналогии между психологическими процессами и переработкой символьной информации в универсальном вычислительном устройстве. Предполагалось, что знания могут быть описаны как комбинации символов, которые репрезентируют объекты и события, но не похожи на них. Подобно тому, как слово «стул» фонетически и графически не более похоже на слово «шкаф», чем на слово «шарф», возможное перцептивное сходство самих символов никак не связано со сходством или различием репрезентируемых ими значений. Роль образца при этом, безусловно, выполняла теория Хомского, разделявшая два уровня репрезентации — поверхностный и значительно более абстрактный глубинный. Точно так же и в традиционном когнитивном подходе подчеркивался амодальный и условный характер (глубинных) когнитивных репрезентаций, связанных со значением. Задача когнитивной психологии понималась как возможно более детальная спецификация подобных абстрактных репрезентаций и осуществляемых над ними операций.

Общим допущением было, что познавательные процессы характеризуются определенными ограничениями, которые имеют структурные и, возможно, другие (например, энергетические — см. 4.2.2) основания. С ограничениями пропускной способности связан третий принцип когнитивного подхода: из-за конечной пропускной способности переработка символьной информации должна осуществляться главным образом последовательно. Вследствие последовательного характера обработки полезным источником сведений о внутренней организации процессов познания является измерение времени реакции в различных задачах. Поскольку измерение времени реакции — ментальная хронометрия — стало одним из основных методических приемов когнитивной психологии, рассмотрим соответствующие методики несколько подробнее.

В ряде случаев речь идет о методе вычитания Дондерса (см. 1.2.1). Логика этого метода использовалась, например, американским инженерным психологом, впоследствии специалистом по когнитивной нейронауке Майклом Познером. В работах, направленных на анализ стадий переработки информации в задаче абстрагирования свойств буквенноцифрового материала, он предъявлял испытуемым пары букв, предлагая быстро оценивать совпадение/несовпадение визуальных характеристик, «имен» букв или же их принадлежности к классам согласных и гласных звуков. В результате были измерены времена, необходимые для выделения информации все более высоких уровней абстракции. Как и в работах Дондерса, основной недостаток таких исследований состоит в предположении, что новые задачи в чистом виде добавляют ш или отнимают некоторые стадии переработки, не меняя остальных. Общим приемом выделения стадий, свободным от этих недостатков, стал предложенный в 1969 г. сотрудником Белловских лабораторий Солом Стернбергом (Sternberg, 1969) метод аддитивных факторов. Идея этого методического приема связана с использованием факторного планирования эксперимента и дисперсионного анализа (они были разработаны в 1920;х гг. Рональдом Фишером, 1890—1962).

Допустим, что решение некоторой хронометрической задачи включает несколько последовательных этапов переработки информации, например, тех трех этапов, которые описал еще Дондерс: детекция стимула, его различение и выбор ответа (см. 1.2.1). Тогда в случае наиболее сложной задачи времени реакции выбора (п стимулов п реакций) можно было бы попытаться найти такие независимые переменные, или факторы, которые, селективно влияя на продолжительность каждого из этих этапов, не вызывают изменения времени переработки информации на других этапах. Наличие отдельных этапов выразилось бы в аддитивном влиянии этих факторов на общее время реакции выбора. Аддитивность двух факторов, А и В означает, что при всех значениях одного фактора влияние другого постоянно. Формальным критерием аддитивности служит ситуация, при которой величина взаимодействия факторов (А х В) в дисперсионном анализе не достигает уровня значимости. При графическом представлении результатов аддитивность выражается в появлении параллельных зависимостей.

Действительно, многочисленные данные демонстрируют существование переменных, которые, влияя на время решения тех или иных задач, не взаимодействуют между собой (Sternberg, 1969; 1999). Как показано на рис. 2.6А, к их числу в простейшем случае относятся оптическая зашумленность («читабельность») предъявляемых зрительно цифр и естественность соответствия стимулов и ответов: в соответствующих экспериментах испытуемый должен был либо просто называть показанную цифру, либо называть цифру, на единицу большую. Аддитивность (независимость) влияния этих двух факторов на время реакции свидетельствует о существовании, по крайней мере, двух независимых этапов в процессах решения данной задачи. Содержательно их можно было бы назвать этапами перцептивного кодирования и организации ответа. Время перцептивного кодирования избирательно зависит от читабельности цифр, а время организации ответа — от его естественности. С другой стороны, третий экспериментальный фактор — число альтернатив — взаимодействует в той же задаче как с читабельностью цифр, так и с естественностью ответов. Можно сделать вывод, что этот фактор влияет на продолжительность каждого из выделенных выше этапов переработки, а его полезность для тестирования процессов на одном из этих, этапов ограничена.

Таким образом, метод аддитивных факторов заключается в поиске пар не взаимодействующих между собой факторов с целью расчленения процесса решения задачи на отдельные стадии. Это выявление внутренней структуры процессов переработки информации оказывается возможным чисто психологическими методами, без использования физиологических и нейропсихологических процедур. Ограничением метода аддитивных факторов является то, что он может использоваться только в хронометрических экспериментах, причем в режиме относительно безошибочной работы. Следует подчеркнуть последний момент: в силу взаимозависимости скорости и точности ответов (больше времени—точнее работа и наоборот) число ошибок в хронометрических исследованиях, за исключением специальных случаев, должно оставаться на очень низком и примерно одинаковом уровне (порядка 2—3%). Данный метод был использован в огромном числе когнитивных исследований, прежде всего для систематического анализа закономерностей поиска информации в памяти (см. 5.1.2).

Рис. 2.6. Примеры аддитивного (А) и неаддитивного (Б) влияния на время реакции в задаче называния цифры (по: Sternberg. 1999).

Четвертый принцип традиционного когнитивного подхода состоял в нарочито нечетком определении связи психологических и нейрофизиологических процессов. Считалось, что хотя процессы переработки символьной информации как-то связаны с мозговым субстратом, эта зависимость не является жесткой. Скорее всего, работающий мозг — необходимое, но не достаточное условие формирования символьных репрезентаций и психологического контроля поведения. Для представителей искусственного интеллекта, кстати, мозговой субстрат не был даже необходимым условием — предполагалась, что полноценные когнитивные репрезентации могут быть сформированы также и достаточно мощной компьютерной программой. В силу нечеткости психофизиологической связи, для многих научных и практических целей вполне достаточным представлялось формальное описание вовлеченных в переработку информации процессов, даже если их мозговой субстрат остается неизвестным. Подобное формальное описание строилось на базе формализации предложений естественного языка, то есть предполагалось, что внутренние репрезентации знания имеют в своей основе вербально-логический характер.

Представления об абстрактно-символьной природе внутренних репрезентаций были наиболее полно разработаны Аланом Ньюэллом. Подобные представления были необходимы, чтобы полностью использовать потенциал компьютерной метафоры и показать, что знания и следствия из них (умозаключения) могут в буквальном смысле слова вычисляться. Единицей знания при этом (см. также 5.3.1, 7.1.3 и 8.1.1) считается пропозиция —логическое суждение (утверждение), которое может быть либо истинным, либо ложным.

В логике и лингвистике существуют разные подходы к описанию пропозиций. Традиционный подход близок к описанию структуры предложения и состоит в выделении в составе пропозиции субъекта, предиката (отношения, свойства) и объекта. Этот подход, однако, проблематичен, так как субъект и объект легко могут меняться местами без изменения истинности утверждения: «Россия продала Аляску Америке» и «Аляска была продана Россией Америке». Поэтому более современным, отвечающим духу математической логики подходом является трактовка предиката как логической функции, или отношения, в которое могут подставляться различные аргументы (объекты отношения). В зависимости от характера предиката (отношения) пропозиция может допускать различное количество аргументов. Примером одноместного предиката служит выражение твердый (карандаш), двуместного — на (книга, стол), трехместного — подарить (Маша, Петя, яблоко) и т. д. В качестве аргументов таких выражений могут выступать не только существительные, имена собственные и местоимения, но и целые пропозиции, в связи с чем говорят о предикатах второго порядка. Например, предикат установления причинно-следственной связи, cause, способен рекурсивно объединять серию более элементарных пропозиций: cause [подарить (Маша, Петя, яблоко), благодарить (Петя, Маша)].

Рис. 2.7. Пример простейшей семантической сети.

На базе пропозициональных репрезентаций возможно выполнение вычислений, для которых используется пропозициональная логика, называемая также исчислением предикатов. Подчеркивание роли пропозиционального описания знания, таким образом, тесно связано с поставленной еще Лейбницем (см. 1.1.2) задачей автоматического вывода и моделирования умозаключений. Существует большое количество производных от пропозиций средств моделирования, наиболее известными из которых являются семантические сети. Они представляют собой пространственные структуры, включающие узлы (понятия, объекты, аргументы) и связи между ними (отношения, функции, предикаты). Пример фрагмента простейшей семантической сети показан на рис. 2.7. С помощью подобных сетей возможно моделирование процессов категоризации и простых умозаключений (см. 6.2.1 и 8.2.1). Так, если два понятия «лебедь» и «щука» объединены иерархически более высоким узлом «живое существо», то возможен перенос части свойств, приписанных данному узлу, с одного понятия на другое. Иными словами, интерпретация и репрезентация понятий в символьном подходе прямо зависят от процессов категоризации: как только понятие относится к некоторой более абстрактной категории, оно наследует семантические признаки этой категории^[1].

В конце 1970;х гг. появились и другие средства моделирования когнитивных процессов, прежде всего так называемые системы продукций или марковские алгоритмы, названные так в честь русского математика А. А. Маркова (1858—1922). Одним из примеров могут служить правила перезаписи порождающей грамматики Н. Хомского (см. 1.3.3). Они представляют собой колонку пар (продукций) типа «условие» —> «действие»: если на вход системы продукций попадает одно из «условий», то оно автоматически приводит к соответствующему «действию». Продукции можно представить как определенные правила, например: «Если идет дождь, то нужно взять с собой зонт», хотя речь может идти и о средствах моделирования простых связок: «стимул» —> «реакция». Управление начинается сверху колонки и последовательно спускается вниз до нахождения первого подходящего условия. После осуществления операций — «действий» — управление вновь начинается с верхней строчки. В отличие от обычных машинных программ системы продукции практически не обладают структурой, в них, в частности, отсутствует обычный для многих языков программирования оператор перехода к другим участкам программы (оператор «go to»). Простота систем продукций привела к тому, что они стали широко использоваться при когнитивном моделировании (см. 6.4.1 и 9.2.1). В связи с упоминанием «действий» много надежд было связано и с возможным использованием систем продукции для дополнения моделей когнитивных функций (прежде всего памяти и мышления) моделями сенсомоторных процессов.

Оценивая перспективы когнитивной психологии, один из ее представителей писал в эти годы: «Развитие этого направления науки обещает оказать на нашу философию влияние, которое будет, по крайней мере, столь же существенным, как влияние дарвинизма» (Broadbent. 1961. Р. 11). Этот энтузиазм разделялся большинством психологов. Пожалуй, единственным крупным автором в американской психологии, который позволил себе публично выразить сомнение, был специалист по восприятию Джеймс Джером Гибсон: «Многие психологи, видимо, думают, что сейчас нужно только собрать воедино все наши научные достижения. Их самоуверенность удивляет меня. Ведь эти достижения очень сомнительны, а сама научная психология, по-моему, плохо обоснована. В любой момент все может опрокинуться, как тележка с яблоками» (Gibson. 1967. Р. 142). Может показаться удивительным, но именно его взгляды оказали особенно сильное влияние на более поздние работы одного из основателей когнитивной психологии Найссера, а также на многие ведущиеся сегодня дискуссии (см. 9.3.2).

Действительно, традиционный когнитивный подход оставлял нерешенными много серьезных проблем. Так, не вполне понятной оказалась проблема первичного определения значений — «проблема заземления символов» (symbol grounding problem). На поздних этапах изучения языка понятия могут задаваться посредством определения и ссылок на другие символы (см. 6.1.1). Но можно ли выучить китайский язык с самого начала, имея в распоряжении лишь китайско-китайский толковый словарь, к тому же без картинок (см. 9.2.2)? Очевидно, первичное «заземление» понятий возможно в контексте непосредственного восприятия и предметных действий, однако именно они были исключены из рассмотрения. Акцент на вербально-логическом, амодальном описании знаний оставлял открытым также вопрос о природе образных явлений (их изучение привлекло поэтому внимание многих талантливых исследователей — см. 5.3.1 и 6.3.1). Далее, наши действия и восприятия явно непрерывны, поэтому их трудно описывать дискретными логическими функциями. Программы символьной обработки, например, так и не позволили смоделировать элементарный феномен восприятия — разделение видимого поля на фигуру и фон (см. 1.3.1). Вместе с тем, они оказались достаточно успешны при моделировании решения логических задач и даже игры в шахматы.

Из возникших в тот период дискуссий и новых данных к концу 1980;х гг. постепенно возникли подходы, поставившие под сомнение универсальную применимость символьного подхода. В центре внимания оказались процессы параллельной обработки и «субсимвольной репрезентации» знания, в частности, процессы, лежащие в основе нашего непосредственного взаимодействия с окружением — локомоций, восприятия и действия с предметами. Новые нейрофизиологические методы, такие как трехмерное картирование активности мозга (см. 2.4.2), были быстро включены в арсенал средств психологических исследований. Радикально изменился и сам характер когнитивных теорий, в фокусе которых, наряду с нейропсихологическими механизмами, все чаще оказываются проблемы развития и коммуникативного взаимодействия. Можно сказать, что сегодня мы имеем дело с другой психологией и другой когнитивной наукой. Они стали в большей степени соответствовать представлениям об объединяющей различные научные дисциплины и субдисциплины единой романтической науке (см. 1.4.3 и 9.4.1), чем это могли представить себе создатели первых метафор данного направления.

• [1] Следует иметь в виду, что речь идет о процессах индуктивного вывода, которыев случае реальных семантических категорий всегда могут сопровождаться ошибками. Например, свойство (предикат) ЛЕТАЕТ, приписывемое концептуальному узлу ПТИЦА, не может быть распространено на некоторые примеры этой категории, такие какСТРАУС и ПИНГВИН (см. 6.2.1).