Когнитивная наука Основы психологии познания том 1 Величковский Б М (стр. 37 из 120)

Рис. 2.11. Рекуррентные нейронные сети, применяющиеся для (А) моделирования построения форм прошлого времени английских глаголов и (Б) предсказания грамматической категории следующего слова в предложении (по: Cooper, 1996).

кстати, сами коннекционисты говорят об изучении субсимвольных процессов. Для некоторых видных психологов и лингвистов (например, Levelt, 1990) попытки моделирования познания с помощью обучающихся искусственных нейронных сетей представляют собой лишь слегка осовремененную редакцию упрощенных ассоцианистских взглядов. Интересно, что слабые и сильные стороны более традиционных символьных и относительно новых коннекционистских моделей различаются между собой. Символьные программы относительно удобны при реализации эксплицитных правил и практически беспомощны в области интуитивных достижений, таких как разделение сцены .на фигуру и фон в процессах зрительного восприятия (см. 1.3.1 и 4.3.3). Искусственные нейронные сети, напротив, впервые позволили легко смоделировать эффекты перцептивной организации и, скажем, эффекты ассоциативного обучения и запоминания, но они плохо, путем многочисленных повторных приближений справляются с выделением, казалось бы, совсем простых правил. Это позволяет предположить, что наиболее вероятным будущим в области моделирования познавательных возможностей человека и животных станет использование интегральных или гибридных архитектур, сочетающих достоинства символьного и субсимвольного подходов (и, будем надеяться, свободных от их недостатков!).

Одним из самых первых примеров интегрального подхода, заполняющего брешь между субсимвольными и символьными репрезентациями,

139

являются работы ученика Румелхарта Пола Смоленского (Smolensky, 2005). Использовав математический аппарат тензорного исчисления, он доказал принципиальную возможность построения коннещионистско-символъных когнитивных архитектур (ICS= IntegratedConnectionist/ Symbolic), в которых свойства символьных преобразований реализуются

¹ на макроуровне описания, тогда как на микроуровне ментальные репре-

зентации описываются как массивно-параллельные процессы распространения волн активации по нейронным сетям. Этот подход был применен Смоленским и его коллегами в области теоретической лингвистики, где они, прежде всего, попытались объяснить разнообразные феномены маркированности — использование специальных лингвистических средств для выражения относительно нетипичных (или «менее гармоничных») в данном контексте языковых конструкций (см. 7.3.2 и 8.1.2). Несмотря на то, что их реализация осуществляется посредством нейро-сетевых механизмов, подобные «гармоничные грамматики» способны, по мнению Смоленского, полностью заменить генеративные грамматики при описании общих принципов функционирования языка. Процесс порождения речевых звуков (модель относится пока преимущественно к сфере фонологии речи — Prince & Smolensky, 1997) описывается при этом как оптимизация решения, удовлетворяющая нескольким гетерогенным правилам, таким как запрет на возникновение последовательностей из большого числа согласных звуков (см. 7.1.1).

В столь динамичной области, как когнитивная наука, трудно предсказывать будущее развитие событий. В рамках работ по вычислительной нейронауке (нейроинтеллекту) и эволюционному моделированию в последнее время начинают рассматриваться более реалистичные, с биологической и биофизической точки зрения, альтернативы искусственным нейронным сетям (такие как самоорганизующиеся карты, клеточные автоматы и, в отдаленной перспективе, квантовые компьютеры — см. Doyle, 2003; O'Reilly& Munakata, 2003). При увеличении объема мозга в процессе эволюции исходный сетевой принцип «всё связано со всем» перестает выполняться, возникают элементы модулярной макроорганизации (Striedter, 2004). Кроме того, при моделировании познания до сих пор практически никак не учитывалась роль нейро-трансмиттеров, химических передатчиков сигналов между нейронами и модуляторов их активности. Диффузное, не ограниченное одним лишь преодолением синапсов действие нейротрансмиттеров может, лежать в основе регуляции эмоциональных состояний и интеграции нейронов в сложные самоорганизующиеся системы. Последнее представляется очень существенным — ведь целостный мозг демонстрирует не только способности решения тех или иных узкопознавательных задач, но и множество других биологически и социально необходимых функций, в частности, связанных с эмоциями и мотивированным поведением (см. 2.4.3 и 9.4.3).

140

2.4 Усиливающееся влияние нейронаук

2.4.1 Интерес к нейропсихологическим данным

Глобальная тенденция, ярко выступившая в течение последнего десятилетия 20-го века, связана с ростом интереса к мозговым механизмам — реальной архитектуре познавательных процессов. Возникновение когнитивного подхода многие психологи восприняли первоначально как освобождение от (пусть часто лишь декларируемой) необходимости интересоваться мозговым субстратом и возможными нейрофизиологическими механизмами тех или иных познавательных процессов. Если уподобить психику компьютерным программам, то очень важно, что одна и та же программа может быть запущена на разном «хардвере» — на различных реализациях машины Тьюринга. Есть, следовательно, известная независимость программного обеспечения, или «софтвера», от машинного субстрата. Суть ранней компьютерной метафоры состояла в предположении о том, что психика относится к мозгу так же, как программа относится к машинному субстрату. Компьютерные программы в качестве психологической теории позволяют интерпретировать наблюдаемые в исследованиях эффекты, «не дожидаясь — по словам Найссера — пока придет нейрофизиолог и все объяснит» (см. 2.3.2).

В 1982 году Дэвид Марр (Магг, 1982), изучавший сенсорные механизмы зрительного восприятия и координации движений, сформулировал альтернативный методологический принцип, предполагающий одновременный анализ как биологических, так и искусственных систем переработки информации на трех уровнях их описания:

1) общий функциональный анализ решаемых системой задач;

2) алгоритмическое описание выполняемых операций;

3) анализ воплощения этих алгоритмов на конкретном субстрате, или
«хардвере».

В последующие годы с появлением множества нестандартных архитектур в коннекционизме и, в особенности, в связи со спекуляциями о мозговой локализации тех или иных «когнитивных модулей» естественно стал возникать вопрос о том, как эти гипотетические механизмы реализованы на самом деле. Требование Марра к доведению анализа до уровня нейрофизиологического «воплощения» постепенно стало если не необходимым, то во всяком случае желательным элементом любого претендующего на научную полноту когнитивного исследования.

Все это, наряду с наметившимися трудностями проверки формальных моделей (см. 9.1.2), привело к настоящему всплеску интереса к нейропсихологическим данным о нарушениях и мозговых механизмах познавательных процессов. Изменился и сам характер когнитивных исследований, которые в значительной степени опираются сегодня на данные нейропсихологических и нейрофизиологических работ. Поэтому общие очертания многих моделей познавательных процессов в нача-

Рис. 2.12. Новая метафора когнитивных исследований: А. Левое полушарие коры с обозначением долей: (1) фронтальных, (2 теменных, (3) затылочных и (4) височных; Б. Продольный разрез мозга, позволяющий увидеть некоторые субкортикальные структуры, такие как таламус и средний мозг.

ле 21-го века напоминают рис. 2.12. Напротив, начиная с 1990-х годов ослабло влияние собственно компьютерной метафоры и машинных (или машиноподобных) моделей. В связи с этим развитием в психологических работах стали использоваться анатомо-физиологические термины, в частности, для обозначения локализации возможных мозговых механизмов: антериорные (передние), постериорные (задние), дорзаль-ные (расположенные в верхней части коры), вентральные (в нижней ее части), латеральные (на боковой поверхности), медианные (вблизи разделяющей кору на два полушария продольной борозды). Типичным стало и упоминание долей коры головного мозга: фронтальных (лобных), темпоральных (височных), париетальных (теменных), окципитальных (затылочных), а также и более локальных их областей¹⁶.

Традиционным нейропсихологическим подходом является выделение разнообразных синдромов — систематического сочетания отдельных симптомов нарушения поведения и работы мозга. Значение синдромного анализа двояко. Во-первых, он позволяет относительно упорядочить материал клинических наблюдений, главным образом, поведенческих коррелятов локальных поражений мозга. Во-вторых, он дает возможность, хотя бы в самом первом приближении, опреде-

142

¹⁶ В этой книге при упоминании различных долей коры используются принятые в русскоязычной литературе термины с одним исключением — вместо термина «лобные доли» мы вынуждены чаще использовать международный термин «фронтальные доли». Это связано с тем, что вслед за упоминанием общего региона сегодня часто приходится вводить дальнейшие уточнения локализации, такие как «префронтальные» или «фронтополяр-ные» структуры (см. 4.4.2). Соответствующих производных от прилагательного «лобные» не существует.

лить области мозга, ответственные за те или иные функциональные проявления — речь (синдромы афазии), память {амнезия), восприятие (агнозия), программирование и реализацию действий (апраксия) и т.д. Некоторые из числа наиболее известных синдромных нарушений приведены в таблице 2.1.