Смекни!
smekni.com

Н. Смита рекомендована слушателям и преподавателям факультетов психологии и философии вузов по курсам общей психологии и истории психологии, системных методов ис­следования и преподавания психологии (стр. 40 из 168)

Так, например, в файле образов будут содержаться координаты точек обобщенного человеческого лица (basic face) или черт лица друга. А пропозициональ­ные файлы будут содержать список характеристик — носа, глаз, рта — и отношений этих компонентов к обобщенному образу лица: рот внизу — по центру лица, выше него — нос — в самом центре лица, по бо­кам от него — два глаза. Когда человек представляет себе лицо, информация из файлов образов и пропози­циональных файлов поступает в пространственную среду. Однако формирование образов предполагает также участие других процессов. В процессе форми­рования образа (image process) осуществляется поиск обобщенного образа лица в пропозициональном фай­ле, и по нахождении его процесс построения изобра­жения (picture process) считывает координаты и фор­мы обобщенного образа в область пространственной среды, обладающую наиболее высоким разрешением, и заполняет эту область. Затем вступает в силу про­цесс нахождения (find process) частей лица, а процесс размещения (put process) располагает части лица в со­ответствующих точках целостного образа. Таким об­разом, согласно теории Косслина, в процессе обработ­ки образа части добавляются к базовой структуре.

Косслин (Kosslyn, 1978) пытался проверить огра­ниченность размеров пространственной среды, пред­полагаемую его теорией. Он просил испытуемых представить себе животное, находящееся на рассто­янии, а затем приближать образ до тех пор, пока он не заполнит все воображаемое зрительное простран­ство. Оценки испытуемыми минимального расстоя-

ния до животного были прямо пропорциональны от­носительным размерам животного. Кролика можно было представить находящимся очень близко, так чтобы он заполнял все пространство, собаку — на некотором отдалении, а лошадь — еще дальше. Ре­зультаты данного эксперимента подтвердили один из компонентов теории Косслина, как это произошло и с тестом на зернистость пространственной среды. В данном эксперименте испытуемым было дано за­дание представить себе часы. Время, требующееся для реакции, было пропорциональным воображаемо­му расстоянию до часов и увеличивалось с увеличе­нием расстояния, в соответствии с гипотезой Коссли­на (Amorim & Stucchi, 1997).

Пилишин (Pylyshyn, 1981, 1984) выступил с кри­тикой данной теории умственных образов, развивая ранее высказанные им критические замечания. Он утверждал, что образы, функционирующие в особой среде, должны являться частью структуры организ­ма, и следовательно, не могут изменяться в зависи­мости от таких пропозициональных условий, как представления и цели. Если же образы изменяются, они также должны быть пропозициональными. Пи­лишин (Pylyshyn, 1984) подтвердил результаты ис­следований Косслина, Болла и Рейсера (Kosslyn, Ball and Reiser, 1978), согласно которым в процессе про­сматривания испытуемыми воображаемых ими карт время, требующееся для перемещения в воображе­нии из одного пункта в другой, прямо пропорцио­нально расстоянию между ними. Однако если испы­туемым предложить быстро переключить внимание с одного пункта на другой, зависимость не сохраня­ется. Если их попросить в своем воображении про­бежать из одного пункта в другой, они пересекают расстояние между ними быстрее, чем в случае вооб­ражаемой ходьбы. Поскольку характер воображения меняется в зависимости от инструкций, умственные образы не могут являться частью структуры организ­ма. Они должны носить пропозициональный харак­тер, а не являться независимой сущностью или про­цессом. Пилишин приходит к заключению, что умственные образы являются репрезентациями, от­ражающими реальность, однако без посредства спе­циальных репрезентационных систем. Используя данные, полученные в ходе исследований мозга ме­тодами позитронной эмиссионной томографии, Косслин (Kosslyn, 1994) утверждает, что (а) механиз­мы распознавания объектов в значительной степени составляют механизм формирования умственных об­разов, а эти образы помогают распознавать объекты, и что (б) умственные образы являются изобразитель­ными (картинными) и в то же время пропозицио­нальными.

Гарфилд (Garfield, 1988) утверждает, что пред­ставления и цели, о которых говорит Пилишин, дей­ствительно имеют большое значение, однако они, как и другие аттитюды, не являются локализованными в голове сущностями, которые должны порождать теории когнитивных событий. Скорее, такие когни-

90

тивные теории должны объяснять, каким образом в процессе взаимодействия человека со средой форми­руются представления и желания. Также подвергая сомнению вычислительные и/или репрезентацио-нальные теории (computational/representational theories), Патнэм (Putnam, 1975, 1988) продемонст­рировал, что значения представляют собой не плоды воображения (mental creations) в голове индивида, а отчасти являются продуктом физического и культур­ного окружения. Поскольку вычислительные теории предполагают наличие последовательностей симво­лов в разуме индивидуума, они должны объяснить, как эти символы связаны с миром; однако им это не удается, считает Лоорен де Йонг (Looren de Jong, 1995). «Компьютер не имеет доступа к вещам реаль­ного мира, обозначаемым посредством компьютер­ных репрезентаций» (р. 240). Основываясь на рабо­тах Патнэма и перенося анализ в область сравнения вычислительных и коннекционистских теорий (см. далее), Лоорен де Йонг встает на сторону коннекци-онистов. Он также приводит аргументы в пользу ре­ляционного концепта разума (relational concept of mind), аналогичного предлагаемому экологической психологией Гибсона (Gibson, глава 13, р. 374) и при­званного заменить собой как внутреннюю, так и внешнюю причинность (Looren de Jong, 1997).

Коннекционистские сети. Коннекционизм отхо­дит от основанной на правилах вычислительной си­стемы, в которой внутренне репрезентируемый мир не имеет прочной связи с реальным миром. Коннек­ционизм остается верным понятию репрезентаций, но предполагает, что эти репрезентации являются реакциями на входные сигналы из реального мира, взвешиваемые с целью их категоризации (Bechtel, 1990), или что они представляют собой образы, воз­никающие в результате нейронной активации, рас­пространяющейся из центральной сети смысловых структур (meaning structures) к периферийным структурам (Lundh, 1995).

Сторонники данной конструкции придают особую важность паттернам активации в сетях, аналогичных нейронным сетям, а не встроенным символам или правилам. Их теория предполагает, что комплексы узлов оказывают возбуждающее или тормозящее действие друг на друга и в результате их взаимосвя­зи образуют блок (unit). Узлы обладают иерархичес­кой структурой входов и выходов; одни из них при­нимают внешние входные сигналы, другие выпол­няют промежуточные (вспомогательные) функции, а третьи — посылают выходные сигналы другим уз­лам. Такие паттерны активации или сигналов, посы­лаемых одними узлами другим, подчиняются набо­ру правил (алгоритмов, как в компьютерном про­граммировании), определяющих мощность входных и выходных сигналов, передаваемых между узлами. В сетях хранятся репрезентации, такие как вид дере­ва или запах выпекаемого хлеба, в виде распределе­ния активированных узлов. Поскольку количество возможных паттернов огромно, запах и вид дерева

или даже два различных запаха не вступают в про­тиворечие друг с другом, за исключением случаев практически полного сходства.

Оказывать возбуждающее или тормозящее влия­ние друг на друга могут не только отдельные узлы, но и блоки (units) — группы узлов, каждая из кото­рых производит собственный общий выходной сиг­нал, соответствующий результирующему весу всех входных сигналов, полученных от других узлов. Бло­ки организованы иерархическим образом,аналогич­ным иерархии узлов. Блоки обучаются алгоритму генерации выходного паттерна сигналов в ответ на входной паттерн сигналов из внешнего мира без не­обходимости следовать каким-либо встроенным пра­вилам. Согласно данной теории, поскольку огром­ное количество узлов функционирует одновремен­но и на различных уровнях организации, обработка носит параллельный, а не последовательный характер, в противоположность большинству поточных схем обработки информации (Balard, 1986; Hinton & Anderson, 1981; Holy oak & Thagard, 1990; McClelland et al, 1986; Rumelhart & McClelland, 1986; Smolensky, 1988). Смоленский (Smolensky, 1995) полагает, что ментальные репрезентации представляют собой век­торы, возникающие не в пределах узла, а в виде пат­терна активности, чьи свойства объясняют состав репрезентации без необходимости прибегать к при­чинно-следственным отношениям. Фодор (Fodor, 1997) считает, что в теории Смоленского неявно ис­пользуется структура «классической теории мен­тальных репрезентаций» без признания этого факта, а затем утверждается эффективность теории без классической структуры.

Одно возможное объяснение механизма обуче­ния сетей предполагает, что когда первоначальный выходной паттерн ошибочен, происходит его срав­нение с правильной реакцией. Благодаря цепи об­ратной связи узлы корректируются таким образом, чтобы в следующий раз паттерн сигналов был пра­вильным. Например, если вы пытаетесь выучить немецкое слово Naturwissenschaft (естествознание), но при этом у вас в голове всплывает Natur-wunderkeit, или вам вообще не удается удержать в голове эту форму, вы должны проверить ее написа­ние по словарю. Тогда в сети будет запущен процесс корректировки. После серии попыток и исправле­ний в сети будут сформированы все необходимые правильные алгоритмы. Следовательно, в сети, ко­торая не была запрограммирована в соответствии с правилами немецкого словообразования, будет вы­работана собственная программа, содержащаяся в узлах и блоках узлов. Тиенсон (Tienson, 1990) от­мечает, что нечто в процессе обратной связи долж­но изменять веса на адекватные, однако авторы дан­ной гипотезы не предлагают описания такого меха­низма, и остается неясным, каким образом он может функционировать.

Другой подход к коннекционистским сетям пред­ставляет собой форму «конструктивизма». Он гласит,