Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Методологические возможности и границы вычислительных моделей сознания Барышников Павел Николаевич

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Барышников Павел Николаевич. Методологические возможности и границы вычислительных моделей сознания: диссертация ... доктора Философских наук: 09.00.01 / Барышников Павел Николаевич;[Место защиты: ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов»], 2018.- 407 с.

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Методологические трансформации в современной теории познания: от философских категорий к объектам науки 26

1.1. Проблема Д. Юма и антикартезианская революция в аналитической философии сознания 26

1.1.1. Парадокс Д. Юма: прояснение терминов в контексте проблемы сознания 26

1.1.2. Влияние идей Д. Юма на развитие эмпирической психологии, компьютационализма и аналитической философии сознания 29

1.2. Познавательные процессы как объект философских и конкретно научных теорий на рубеже XX-XXI вв. 43

1.2.1. Кантианский конструктивизм в свете когнитивной революции 43

1.2.3. Эпистемологические истоки кризиса конструктивного когнитивизма (опыт психологии и лингвистики) 57

1.3. Общие основания научных и философских программ исследования сознания 66

1.3.2. Категориальные планы философских исследований сознания и их связь с когнитивными науками 73

1.3.3. Информационный подход к сознанию – точка пересечения философии и науки 83

Выводы по Главе 1 90

Глава 2. Этапы становления вычислительной парадигмы в современных теориях сознания 94

2.1. Роль компьютерной метафоры в развитии когнитивных наук 97

2.1.1. Машинные алгоритмы и информационные процессы разума 97

2.1.2. От бихевиоризма к неоментализму 106

2.1.3. Эпистемологические последствия компьютерной метафоры 110

2.2. Функциональные модели сознания и репрезентационализм 114

2.2.1. Противоречия машинного функционализма 115

2.2.2. Проблема символа в репрезентациональной теории сознания 124

2.3. Нейросетевое представление процессов сознания 135

2.3.1. Нейросеть и природа биологического вычисления 135

2.3.2. Полемические аспекты классификации коннекционизма 143

2.4. Перспективы и пределы нейрофилософии в решении проблемы сознания 149

2.4.1. Сильные стороны коннекционизма 150

2.4.2. Слабые стороны коннекционизма 155

2.4.3. Нейрофилософия и методологические затруднения физикализма .159

Выводы по главе 2 169

Глава 3. Методологические основания критики радикального компьютационализма 172

3.1. Роль мысленных экспериментов при построении вычислительных моделей сознания 173

3.1.1. Эвристический потенциал теста Тьюринга для вычислительных моделей сознания 173

3.1.2. «Китайская нация» Н. Блока 177

3.1.3. «Китайская комната» Дж. Серла 180

3.1.4. Инвертированный тест Тьюринга (аргумент Зомби и представимость ИИ) 185

3.2. Онтология информации и проблема вычислимости 193

3.2.1. Теорема Гёделя в проекциях ментализма и механицизма 193

3.2.2. Программа информационного реализма и проблема сознания 201

3.3. Классификация критических программ компьютационализма 214

3.3.1. Ключевой список критических программ 214

3.3.2. Аналитическая критика Вычислительной теории сознания (CTM) 220

Выводы по Главе 3 228

Глава 4. Проблемы семантики в вычислительных моделях сознания 232

4.1. Семантика и онтология: когнитивные аспекты проблемы 232

4.1.1. Прояснение термина «семантика» в контексте проблемы сознания 232

4.1.2. Эпистемологические аспекты когнитивной семантики 239

4.1.3. Вычислительная семантика и философская проблема сознания 247

4.2. Связь теории концепта с вычислительной теорией сознания 251

4.2.1. Становление теории концепта: от дефиниций к вычислениям 251

4.2.2. Классическая теория концептов 254

4.2.3. Теория прототипов (Прототипическая теория концептов) 258

4.2.4. Неоклассическая теория концептов 260

4.2.5. Концептуальный атомизм 262

4.3. «Язык мысли» и вычислительная теория сознания 268

4.3.1. «Язык мысли» и онтология концепта 270

4.3.2. Модулярность сознания и доязыковые когниции 277

Выводы по главе 4 288

Глава 5. Модели представления знаний в естественных и искусственных интеллектуальных системах 291

5.1. Семантические аспекты интенционализма 291

5.1.1. Онтологический статус знака 292

5.1.2. Эпистемологический статус знака 295

5.2. Информационная природа репрезентации 302

5.2.1. Память и репрезентация 303

5.3. Феноменальное и вычислимое языковых в процессах сознания 312

5.3.1. Онтология информации и натуралистические объяснения сознания 312

5.3.2. Феноменальное сознание: каузальность, приватность, телесность .316

5.3.3. Интеграция данных и невычислимость ментального содержания .322

5.4. Телесность и действие: методологические пределы вычислительных моделей 332

5.4.1. Преимущества и недостатки телесно-ориентированной парадигмы 332

5.4.2. Воплощенное значение 337

5.4.3. Действие, концепт и ментальные состояния 347

5.4.4. Концептуализация телесного опыта и проблема феноменальных суждений 355

Выводы по Главе 5 361

Заключение 364

Библиография 369

Введение к работе

Актуальность исследования. Второе десятилетие ХХI века характеризуется технологическими прорывами, формирующими предпосылками для зарождения шестого технологического уклада, среди ключевых направлений которого особо выделяются нанотехнологии, биотехнологии, информационные технологии, когнитивные науки, социогуманитарные технологии, системы искусственного интеллекта и др. Становление шестого технологического уклада по сути является технологической революцией, характерной особенностью которой является нацеленность на совершенствование природно-биологических и социально-культурных черт способностей человека как главной производительной силы общества. В этих условиях искусственный интеллект из наивно-романтического образа, сложившегося в середине ХХ в. в связи с осмыслением перспектив развития таких зарождавшихся тогда научных направлений как кибернетика, информатика, когнитивные науки, постепенно приобретает черты реалистической научно-технологической программы.

Информационно-компьютерная реализация интеллектуальных и позна
вательных процессов, становится ключевой задачей научно-
технологического развития, решение которой даст человечеству эффектив
ные инструменты постижения природной действительности и управления
социальной реальностью, формирования новых социально-экономических,
политических и гуманитарных практик. На этом пути возникает и целый
комплекс вопросов философского уровня, связанных с проблемой сознания,
концептуальных систем компьютерных наук и информационных технологий,
в том числе вычислительных моделей интеллектуальных и когнитивных
функций, интерпретацией инженерно-технических подходов в реконструк
ции онтологических и эпистемологических свойств разумной деятельности.

Проблема методологических оснований вычислительных моделей сознания в современной философии когнитивных наук является приоритетной

и обладает особым статусом и значимостью. Это связано, с одной стороны, с тем, что природа сознания и его онтологические свойства в полной мере не определены, с другой стороны, с тем, что революционные прорывы компьютерных подходов в современных когнитивных науках позволяют говорить о вычислимых свойствах разума, сводя сложнейшие компоненты ощущений, восприятия, репрезентаций, смыслопорождения к глубинным алгоритмическим функциям ментальных процессов.

Историческая связь вычислительных теорий с философией сознания обладает сложным междисциплинарным характером. Наиболее ярким примером сближения компьютерных моделей с теоретическим предметом аналитической философии сознания является трансформация репрезентациона-лизма в так называемую Вычислительную теорию сознания (Computational Theory of Mind – CTM) с последующим превращением в информационно-функциональную парадигму когнитивных наук.

Согласно Вычислительной теории сознания, все когнитивные процессы представлены в виде сложных вычислительных систем: вера, мышление, эмоции, мотивы, желания – это различные виды информации, которые обрабатываются агентом для достижения некоторых целей. В основе отношений человека и реальности лежат не цифровые вычисления, а своеобразные формы механической рациональности: каждое сознательное действие агента имеет под собой ментальную причину, вызванную, в свою очередь, алгоритмической (эволюционной) обработкой статистических данных для достижения адаптивных целей.

При такой постановке вопроса в задачи сторонников вычислительного направления входит расшифровка и анализ глубинного «программного кода» деятельности сознания, поверхностный уровень которого реализуется через структуры репрезентационального содержания.

Информационные свойства сознания, согласно репрезентационализ-му, состоят из интенциональных состояний, представленных в особых символьных формах. В данном ракурсе ментальный язык представляется как

разновидность вероятностного автомата, работающего по предзаданным алгоритмам. Усиливают эту позицию данные эволюционной психологии, которые сводились к пониманию человеческого сознания как вычислительного устройства, унаследованного от биологических предков и предназначенного для адаптивных функций организма в физическом и социальных мирах. Однако вычислительные модели сознания (как философские, так и прикладные) не лишены методологических противоречий, которые заслуживают отдельного концептуального анализа.

В современных теоретических направлениях, таких как философия сознания, философия когнитивных наук, философия искусственного интеллекта, существует ряд фундаментальных проблем:

  1. не ясны способы перехода физического в ментальное на уровне когнитивных процессов;

  2. не определена онтологическая природа символьной обработки информации когнитивными механизмами;

3) существуют противоречия в вопросах локализации когнитивных
процессов на уровне нейрофизиологии;

  1. несмотря на популярность информационных моделей, не доказаны вычислительные свойства индивидуального феноменального опыта концептуализации и ментальных состояний;

  2. не описаны методологические границы вычислительной парадигмы в контексте проблем феноменального сознания.

В Вычислительной теории сознания особое место занимают исследования семантической концептуализации. Проблема онтологического статуса семантических процессов на сегодняшний день остается ключевой. Особую роль в вычислительных моделях и методологии искусственного интеллекта занимает проблема содержания функциональных состояний системы, которая не до конца изучена: имеются значительные противоречия между теориями, гипотезами и выводами.

Данное исследование основывается на положении о том, что граница

между информацией и значением, телесным и ментальным, вычислимым и невычислимым проходит на уровне особых свойств семантической информации. В таком ракурсе проблема сознания, насколько нам известно, не исследовалась.

Актуальность описанных проблем обеспечивается также необходимостью рассмотрения с иных позиций фундаментальных вопросов о природе человека и способах познания мира, философского анализа этапов формирования компьютерных метафор «мозг-компьютер», «разум-программа», в рамках которых раскрываются исторические и методологические предпосылки зарождения радикального компьютационализма.

Результаты философского решения проблемы вычислимости ментальных процессов могут применяться как в фундаментальных теоретических областях, так и в прикладных системах по компьютерному моделированию интеллектуальных и когнитивных процессов.

Степень разработанности проблемы

Проблема сознания в философии относится к разряду вечных проблем. Отказ от картезианского дуализма со стороны британской философии заложил основы эмпирических исследований ментальных процессов. Можно утверждать, что антикартезианский поворот, осуществленный Д. Юмом в исследовании сознания, нашел свое продолжение в аналитической философской традиции и в эмпирических науках о сознании. Главная новация этого поворота – отказ от субстанциализма и первая попытка представить сознание вне традиционных философских категорий. Тем самым обозначается связь между традиционной философией и современными научными исследованиями сознания.

Идеи философского конструктивизма кантианского толка получили новую интерпретацию в современных когнитивных науках. На первый исследовательский план выходит механизм преобразования физических сигналов в ментальную значимую информацию. В ходе когнитивного поворота объектом эмпирического познания становятся преобразующие ментальные

механизмы. Реалистские установки науки вкупе с конструктивистскими основаниями когнитивизма послужили методологическими основаниями для зарождения вычислительных моделей сознания.

Проблема вычислительных моделей сознания стала особенно остро обсуждаться во второй половине XX в., когда благодаря открытиям в кибернетике и когнитивной психологии в гуманитарные науки стали проникать системно-информационные методы исследований. Традиционные идеи находят свое продолжение в исследованиях по современной отечественной когнитивной психологии в трудах Б.М. Величковского, М.Ф. Фаликман, Ж.И. Резниковой, В.Д. Соловьева, А.Ю. Агафонова, Д.В. Ушакова, А.Д. Кошелева, Э.А. Костандова. В российской философской традиции первые успешные попытки сформировать антиредукционистское направление в рамках философии сознания и философии когнитивных наук реализуются в работах А.Ю. Алексеева, И.А. Бесковой, В.В. Васильева, Д.Б. Волкова, Д.И. Дубровского, Д.В. Иванова, В.А. Лекторского, Н.С. Юлиной, Т.В. Черниговской, К.В. Анохина, В.М. Найдыша и др.

Получающая в последние десятилетия все большее признание в отечественной философии аналитическая традиция исследования сознания находит свое отражение в трудах А.Ф. Грязнова, В.В. Целищева, В.А. Суровцева, В.А. Ладова, Д.В. Винника, С.Ф. Нагумановой, М.В. Лебедева, А.З. Черняка, С.В. Никоненко, И.Г. Гаспарова, Д.Н. Разеева, М.А. Секац-кой, Д.Э. Гаспарян, С.М. Левина. Философские и лингвофилософские аспекты искусственного интеллекта раскрыты в работах российских исследователей О.П. Кузнецова, А.А. Жданова, В.В. Лазарева, Г.Н. Рапопорта, Г.А. Герца, А.В. Напалкова, Л.Л. Прагиной, В.В. Петрова, В.Г. Редько, И.Ю. Алексеевой, Е.А. Никитиной, Н.А. Ястреб.

За рубежом в XX в. вычислительные модели формировались в основном в области аналитической философии, философии сознания и философии искусственного интеллекта – направлений, развившихся из различных вариаций логического позитивизма и бихевиоризма. К предтечам компьютациона-

лизма в аналитической философии сознания с определённой долей условности можно отнести Дж. Райла, Д. Льюиса, Л. Витгенштейна, Б. Рассела, Дж. Остина, У. Куайна, Г. Фреге, Р. Карнапа и др.

Наиболее влиятельными представителями различных направлений вычислительной философии сознания и философии искусственного интеллекта по сей день являются американские и британские исследователи Б. Баарс, Р. Джекендофф, Д. Дэннет, Н. Блок, Дж. Фодор, З. Пилишин, П. Черчлэнд, Р. Рорти, Х. Патнэм, Д. Хофштадтер, Д. Дэвидсон, Дж. Серл, К. МакГинн, Т. Нагель, Н. Винер, С. Крипке, Р. Пенроуз, О. Фланаган, Д. Чал-мерс, Дж. Лукас, Ф. Дретске, С. Хорст, Дж. Пичинини, М. Рескорла, Л. Флориди и мн. др. На западе направления Philosophy of Mind и Philosophy of AI & Cognitive Science имеют самый высокий рейтинг среди междисциплинарных исследовательских областей.

На сегодняшний день проблемой семантических процессов сознания в междисциплинарном аспекте в Российской Федерации занимается сразу несколько ведущих научных школ: Межрегиональная ассоциация когнитивных исследований (рук. Т.В. Черниговская), Центр когнитивистики РГГУ (рук. В.И. Заботкина), отдел нейронаук НИЦ «Курчатовский институт» (рук. К.В. Анохин), Российская ассоциация лингвистов-когнитологов (пред. В.А. Виноградов, Н.Н. Болдырев), Московский центр исследования сознания при МГУ им. Ломоносова (рук. В.В. Васильев), Совет РАН по методологии искусственного интеллекта (пред. В.Л. Макаров, Д.И. Дубровский).

За рубежом существует большое количество научных центров, исследующих языковые процессы сознания с междисциплинарных позиций: The Institute of Philosophy of Mind and Cognition at National Yang Ming University, Association for the Scientific Study of Consciousness, The Society for Philosophy and Psychology, Consciousness Studies at University of Arizona, MIT Department of Brain and Cognitive Sciences (Department at the Massachusetts Institute of Technology), Center for the Study of Language and Information (Stanford University, SRI International, and Xerox PARC).

Даже при неполном списке лабораторий и научных центров, исследующих проблемы сознания, очевидно, что вычислительная методология является ведущей и представляется как одно из наиболее актуальных современных направлений, способных достичь новых результатов относительно процессов познания, понимания, коммуникации.

Особое место в западной традиции занимает малоизученная в России Вычислительная теория сознания (Computational Theory of Mind – CTM). Данное направление зародилось в конце XX века на волне роста когнитивных исследований и популярности метафоры «Мозг-Компьютер». Основная задача данного направления состоит в выявлении вычислимых аспектов человеческого мышления и познавательных процессов.

C помощью CTM были сформулированы важные для понимания работы сознания теоретические идеи:

Вычисления могут быть определены через конечное число сим-

волов и правил, комбинирующих порядок этих символов.

Вычисления могут быть приведены к алгоритму и пошаговым

инструкциям, доступным для машинного исполнения.

Вычисления могут быть обобщены логико-математическими ме-

тодами.

Вычислительные архитектуры позволяют моделировать сложные

когнитивные процессы, минуя феноменальные компоненты отношений организма и среды. Существует критика данного направления, основные тезисы которой сводятся к следующему:

Свойства семантики не всегда вытекают из свойств синтаксиса.

Интенциональные состояния сознания с трудом поддаются моделированию из-за многообразия символических выражений, «привязанных» к одному импликатурному содержанию.

При всех успехах современной нейрофизиологии остаются неясными способы кодировки мозгом ментальных состояний.

Существуют методологические ограничения формальных систем и теории множеств, которые остро ставят вопрос о невычислимости когнитивных процессов, для которых необходимо понимание системой гёделевого предложения.

Известны также антимеханистические и антиредукционистские аргументы, основанные на различных положениях теории информации, теории вычислимости, теории квантового поля.

В инженерном плане не решена проблема минимального функционального коррелята сознания.

Лингвистическим ответвлением СTM стала гипотеза «Языка мысли» Дж. Фодора (Language of Thought – LOT), которая на сегодняшний день представляется весьма авторитетной, но не лишенной изъянов. По мнению некоторых специалистов (например, С. Шнайдер), LOT может стать основанием для прагматического атомизма, открывая новые перспективы взаимодействия философии сознания с нейронауками. Основная идея синтеза LOT и CTM сводится к тому, что теория символов нуждается в кооперации с вычислительными моделями нейронаук, для того чтобы приобрести черты строгой натуралистической теории и избежать накопившихся философских противоречий.

Объектом исследования является проблема сознания, представленная в вычислительных моделях, сформированных на различных этапах становления компьютационалистской парадигмы.

Предметом исследования является семантика ментальных процессов в контексте вычислительной теории сознания и ее междисциплинарных разновидностей.

Проблема исследования состоит в прояснении объяснительных возможностей вычислительных моделей сознания как для инженерной реализации, так и для философского онтологического измерения. Сложность проблемы состоит в том, что онтологически противоречивый вычислительный подход к сознанию продолжает использоваться в прикладных когнитивных

исследованиях как эвристическая метафора, с помощью которой достигаются весомые результаты в компьютерной инженерии, теории искусственного интеллекта, современных нейробиологических исследованиях. Физические корреляты сознания в языке науки описываются с помощью компьютерной терминологии и концептуального аппарата теории информации. При этом не учитывается, что научное понятие сознания фокусирует в себе все многообразие онтологических и эпистемологических проблем, связанных сознанием как философской категорией. Вопрос о соотношении значений термина «сознание» как эмерджентного свойства материи мозга, как вычислительных функций информационных процессов, как носителя феноменальных состояний, как генератора абстрактно-символьного языка описания является ядром проблемы.

Цель исследования

Цель исследования состоит в обосновании методологических границ вычислительных подходов к онтологии сознания одновременно с обоснованием методологических перспектив компьютационалистского параллелизма в вычислительных инженерных моделях когнитивных процессов.

Задачи исследования

В соответствии с поставленной целью в данном диссертационном исследовании решается следующий ряд задач:

  1. Выявить общие основания в научных и философских программах исследования сознания с указанием исторических предпосылок для зарождения эмпирических методов в изучении ментальных процессов.

  2. Проанализировать этапы становления вычислительной парадигмы в современных теориях сознания с указанием зависимости философских представлений от роста научно-технического знания в области компьютерных наук.

  3. Раскрыть эвристические функции компьютерной метафоры в

становлении информационно-системной методологии когнитивных наук.

  1. Провести концептуальный анализ методологических оснований критики радикального компьютационализма, в результате которого построить новую классификацию антивычислительных философских подходов.

  2. Обосновать несовместимость онтологических свойств информации с формальными аспектами проблемы машинной вычислимости.

  3. Объяснить через связь теории концепта с вычислительной теорией сознания специфику семантических моделей ментальных процессов.

  4. Раскрыть противоположности в семантических принципах представления знаний в искусственных и биологических интеллектуальных системах на основании положений информационной теории репрезентации и телесно-ориентированного подхода.

Теоретико-методологические основания исследования

Теоретико-методологические основания диссертационного исследования обусловлены несколькими фундаментальными исследовательскими программами: философской вычислительной теорией сознания, компьютерными моделями ментальных процессов в когнитивных науках и концептуально-семантической теорией ментального содержания. Под концептуальным анализом в данной работе понимается аналитическая процедура прояснения значения выражений, лежащих в основании той или иной теории, а также раскрытие содержания языковых структур теории. При формулировании положений критики радикального компьютационализма используется аксиоматико-дедуктивный метод, в базовых положениях которого лежит не-

сводимость процедур вывода ментального содержания к алгоритмической вычислимости.

Для обоснования указанных положений используется феноменологический метод, включающий последовательное дескриптивное представление ментальных процессов. Метод сравнительного анализа используется при сопоставлении различных этапов становления как вычислительных, так и антивычислительных подходов. При исследовании логической представимости инженерной реализации перспективы от первого лица используется метод мысленного эксперимента.

В методологических основаниях данного исследования лежат следующие посылки и теоретические принципы:

  1. Принцип имитационного моделирования ментальных процессов в рамках функционалистских аналогий.

  2. Принцип каузальной значимости содержательных компонентов ментальных состояний.

  3. Принцип репрезентативной релевантности, необходимый для реализации функционального значения.

  4. Положение о наличии концептуальных связей, возбуждаемых предметной соотнесенностью языкового выражения.

  5. Натуралистическая установка: семантическая информация, обладая особым онтологическим статусом, является результатом суммирования физических процессов.

Представленные положения позволяют построить критическую программу вычислительных моделей сознания и вместе с тем обосновать значимость семантического измерения ментальных процессов и возможность реализации принципа семантической каузальности в сложных информационных процессах биологических физических систем.

Новизна диссертационного исследования

Новизна данного исследования состоит в обосновании новых аналитических решений, способных систематизировать и сопоставить данные когнитивных наук (нейробиология, когнитивная психология, когнитивная лингвистика, искусственный интеллект, теория информации) с аналитической философией сознания и представить их в системном ключе. Комплексное философское исследование вычислимости ментальных процессов является перспективным и способно принести новые теоретические данные для решения проблемы методологической обоснованности компьютационализма и проблемы интеграции западных информационных подходов с отечественной традицией когнитивных наук.

Новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

  1. Обоснована методологическая взаимосвязь между компьютерным поворотом в когнитивных науках и эволюцией антикартезианских философских учений о сознании. Описаны историко-методологические предпосылки кризиса когнитивного конструктивизма. Пересечение понятий информации и значения, приводящее к появлению противоречий в рамках эмпирических объяснений феномена сознания, представлено в качестве «слабого звена» в этапах развития компьютерной метафоры.

  2. Впервые раскрыты основания проблемы символа в Классической вычислительной теории сознания, суть которой выражается в противоречивых свойствах символьных операций; в результате становится невозможным выявление точных критериев соотношения операциональных абстракций с частными физическими состояниями мозга.

  3. Доказано, что коннекционистские модели как альтернатива последовательным вычислениям укрепили методологические позиции компьютерной метафоры, при этом исследовательский

фокус сместился с проблемы ментального содержания в сторону архитектуры мозговых связей.

  1. Показаны противоречия компьютерного функционализма, в котором не дифференцированы с методологических позиций элементы теории данных и элементы теории информации физических систем. Установлено, что семантика данных при любом уровне вычислительной сложности редуцируется к реализации численной меры (информации) в физических состояниях аппаратных узлов.

  2. Выявлены недостатки машинной имитации интеллектуальных процессов: критерий когнитивно-коммуникативной релевантности машинного имитационного интеллекта остаётся размытым и зависит от философских трактовок сознания и выбора минимальных условий разумности, в которых, как правило, не находится места феноменальным аспектам.

  3. Аргументирована значимость семантического ракурса в исследованиях ментальных процессов для современного этапа развития компьютационалистской парадигмы в когнитивных науках и философских теориях сознания.

  4. Обнаружены новые объяснительные возможности когнитивно-семантической теории концепта, которые применимы для реабилитации положений компьютационализма в философских теориях сознания.

  5. Обосновано, что феноменологическая онтология сознания требует от информационного подхода отказаться от принципов вычислимости. В этом случае вместо «прямого» компьютационно-функционалистского решения требуется акцент на проблеме ментальной причинности.

Положения, выносимые на защиту:

  1. Вычислительные модели сознания, разработанные в рамках философских теорий и прикладных когнитивных исследований, были сформированы в результате развития неоднородных и конкурирующий идей, вследствие чего компьютационалистский подход к проблеме сознания обладает рядом противоречий. Одновременное соблюдение вычислительной достаточности, эмпирической адекватности и физической реализуемости становится невозможным ни в одной из моделей вычислимости. Вычислительные абстракции меняют свои характеристики в зависимости от принципов компьютерной реализации; таким образом, в вопросе о сознании понятие вычисления используется в нестрогом значении.

  2. Компьютерная метафора, в основании которой лежит аналогия между вычислительными архитектурами мозга и компьютерными системами, обладающими схожими функциональными компонентами, обладает эвристическим потенциалом, который в полной мере реализован в системно-информационном представлении ментальных процессов в когнитивных науках. Вместе с тем через указанную аналогию в эмпирические исследования сознания проникают теоретические постулаты, ослабляющие позиции компьютационалистской парадигмы, в том числе принцип минимальной корреляции, формальные ограничения теории алгоритмов и принципов эффективной вычислимости, проблема ментальной каузации, положение о соотношении символа и функционального состояния.

  3. Успешное прохождение теста Тьюринга, реализованного в эффективных вычислениях на машине Тьюринга, оказывается недостаточным для объяснения сознания, т.к. в терминах теории

вычислимости эти машины не справляются с содержанием гёде-левого предложения. Радикальный компьютационализм предъявляет вычислительным моделям сознания взаимоисключающие требования: 1) наличие детерминированной алгоритмической разрешимости; 2) способность к осознанию гёделевого предложения.

  1. Концептуальный атомизм, обладая рядом слабых мест, тем не менее ценен тем, что остро ставит вопрос об онтологии содержания ментальной репрезентации. Семантика ментальных состояний требует особой информационной реализации, структурно-функциональные свойства которой должны осуществлять строгую каузальную связь между содержанием сознания и когнитивными процессами, обеспечивающими это содержание. Концептуальный атомизм позволяет сформулировать монистические положения информационного реализма, понимая ментальные процессы как информационные, но при этом избегая редуцирования информационных процессов к состояниям нейрофизиологической системы.

  2. Концептуализация телесного опыта является содержательной основой для формирования феноменальных суждений. Телесность, фиксирующая в дорепрезентативном языке опыт обладания сознанием, является тем «видом» сознания, которое элиминируется из компьютационализма. Направление телеологической семантики включает в себя преимущества информационной трактовки репрезентации с учетом специфики теории воплощенного значения. Ключевую роль вновь начинает играть дорепрезентативный язык базовых абстракций, сформированный за счет организменно-средовой системы отношений. Смысловая трактовка сознания наделяет каузальными атрибутами се-

мантическую информацию, не имеющую однозначных физических коррелятов. Ментальное содержание, помимо динамики нейрональных процессов, усложняется различными видами контекстов: телесность, языковые игры, социально-исторический опыт, ситуативная обусловленность.

Теоретическая значимость исследования

Научная значимость диссертационного исследования состоит в том, что в нем сформулированы новые теоретические положения:

Процессы сознания требуют концептуального прояснения в контексте проблемы перехода ментального в физическое и физического в ментальное на уровне информационно-вычислительных моделей. Результаты исследования дают широкий концептуальный анализ указанных проблем в дополнительном «срезе» онтологии языкового знака и телесно-ориентированной парадигме.

Раскрытые принципы информационной корреляции и их связь с проблемой ментального содержания открывают новые перспективы для развития когнитивных технологий создания новых кибертехнических систем, способных к адаптивным формам функционирования в изменяющейся среде, к принятию творческих решений, к формированию ассоциативных концептуальных связей.

Семантический аспект вычислимости языковых процессов сознания позволяет расширить представления о связи информации и значения на уровне онтологии. Ментальное содержание возможно описать в терминах субсимвольного абстрактного языка, который реализуется в физических информационных процессах, но не представим в вычислительных моделях.

Решение вопроса о границах информационной составляющей

феноменального опыта позволяет разработать новые модели семантической концептуализации, применимые при конструировании искусственных когнитивных агентов, способных к обработке информации от интероцептивных ощущений. Результаты исследования позволяют раскрыть методологические перспективы и пределы вычислительных моделей сознания в рамках как философских, так и инженерно-прикладных исследований.

Практическая ценность исследования

Прикладная значимость ожидаемых результатов диссертационного исследования связана с их применением как в фундаментальных теоретических областях (онтология, теория познания, семиотика, когнитивная лингвистика, методология искусственного интеллекта), так и в прикладных системах анализа семантики естественного языка (автоматизированный перевод, машинный концептуально-семантический анализ, нейросетевое моделирование языковых процессов), а также в робототехнической инженерии. Исследование феномена вычислимости с позиций когнитивной семантики позволяет развить и усовершенствовать языковые человеко-компьютерные интерфейсы и компьютерные способы представления семантических процессов сознания. Философская интерпретация вычислительной теории сознания привносит ценный методологический материал для теории искусственного интеллекта в аспекте концептуально-семантического анализа при распознавании различных видов интероцептивных состояний.

Исследовательские материалы, представленные в диссертации, могут быть использованы в практике преподавания учебных курсов для бакалавров, магистров и аспирантов философских, технических и педагогических направлений подготовки и специальностей. В ФГБОУ ВО «Пятигорский государственный университет» результаты, полученные в диссертации, были внедрены в следующие учебные курсы: «Философия» для бакалавров, обучающихся по направлению подготовки «Бизнес-информатика»; «История и

методология науки» для магистрантов отделения прикладной лингвистики;
«Методы и методология научного исследования» для магистрантов педаго
гических направлений, а также в программу профессиональной переподго
товки «Управление научным контентом» для профессорско-
преподавательского состава ФГБОУ ВО «Пятигорский государственный
университет». Полученные результаты также отражены в Основных профес
сиональных образовательных программах высшего образования для аспиран
туры по направлению 09.00.01 – Онтология и теория познания.
Степень достоверности результатов исследования

Степень достоверности диссертационного исследования определяется верифицируемостью и репрезентативностью применяемых эмпирических теоретических данных, методологической обоснованностью использования актуальной научно-теоретической литературы. В работе обоснованно используются общенаучные и философские методы и аналитические подходы: теоретико-методологический инструментарий эпистемологии, аналитической философии сознания, концептуально-когнитивной семантики, применимый при концептуальном анализе конкретно-научных и философских вычислительных моделей сознания. Выбор данных аналитических шагов обусловлен целями, задачами, а также спецификой предмета исследования – семантических аспектов ментальных процессов в контексте вычислительной теории сознания.

Апробация работы

Результаты диссертационного исследования отражены в 2 монографиях, 22 статьях в журналах из Перечня ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть представлены основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора наук, 2 статьях в журналах, включенных в международные базы данных (Scopus, ERIH PLUS) и 26 статьях в других изданиях.

Результаты диссертации были представлены в научно-теоретических докладах на международных и всероссийских конференциях:

Международная конференция «Д. Юм и современная философия» (Москва, ИФ РАН, 15-17 ноября 2011 г.); Всероссийская научно-практическая конференция «Проблема сознания в междисциплинарном измерении» (Москва, ИФ РАН, 20-22 марта 2012 г.); Десятый всемирный онтологический конгресс. X International ontology congress «From elementary particles to human nature» (Испания, Сан-Себастьян, 1-6 октября, 2012 г. / Барселона 8-9 октября, 2012 г.); Всероссийская конференция молодых ученых «Философия, Язык, Культура» (Москва, НИУ ВШЭ, апрель 2013 г.); Всероссийская научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» ( Москва, МИРЭА, 2012, 2013 гг.); Международная конференция «Следование правилу: рассуждение, разум, рациональность» (Москва, НИУ ВШЭ, 21-23 октября 2014 г.); Вторая всероссийская конференция молодых ученых «Человек в технической среде: конвергентные технологии, глобальные сети, Интернет вещей» (Вологда, ВоГУ, 2014, 2015 гг.); Международный конгресс по когнитивной лингвистике «Язык и сознание в междисциплинарной парадигме исследования» (Санкт-Петербург, СГЭУ, 30 сентября-2 октября 2015 г.); Международная научная конференция «Современная аналитическая философия» (Томск, Национальный исследовательский Томский государственный университет, октябрь 2015 г.); Международная конференция по транслатологии «Komunikacja midzykulturowa w wietle wspczesnej translatologii» (Польша, Ольштын, Варминско-мазурский университет, 12-15 апреля, 2015 г.); Международная научно-техническая конференция «Перспективные информационные технологии» (Самара, СГАУ, 2015, 2017 гг.); Международный конгресс по когнитивной лингвистике «Антропоцентрический подход в когнитивной лингвистике» (Москва, ИЯ РАН, 8-9 ноября, 2016 г.); Всероссийская конференция «Философия науки и техники в России: вызовы информационных технологий» (Вологда, ВоГУ, 1-2 июня, 2017); Школа молодых ученых «Субъект, сознание и познание в контексте современной философии когнитивных наук» (Москва, ИФ РАН, 8 ноября 2017 г.).

Основные положения работы обсуждались в секторе теории познания Института философии Российской академии наук, на кафедре онтологии и теории познания Российского университета дружбы народов, а также на кафедре исторических, социально-философских дисциплин, востоковедения и теологии Пятигорского государственного университета.

Теоретические положения работы были апробированы в ходе реализации проекта, поддержанного ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по теме «Развитие теоретико-методологических исследований по философии языкового сознания» (Соглашение № 14.B37.21.0510).

Диссертация состоит из введения, 5 глав (17 параграфов), заключения и списка литературы, включающего 461 источник, 241 из которых на иностранных языках. Общий объем работы составляет 407 страниц.

Влияние идей Д. Юма на развитие эмпирической психологии, компьютационализма и аналитической философии сознания

Философские идеи Д. Юма послужили методологическими основами для исследования природы сознания и процессов познания в рамках аналитической философии XX в. В данном контексте идеи шотландского философа рассматривались как в отечественной, так и в зарубежной литературе [Грязнов, 1996; Bettcher, 2009; Pitson, 1996]. Однако, как нам представляется, юмовские идеи не нашли должного отражения в аналитической философии применительно к компьютационалистским моделям.

Как известно, антикартезианский поворот произошел благодаря тому, что Д. Юму, не отрицая натуралистических установок, удалось обосновать скептическое отношение к познавательным способностям и познаваемости разума. В вопросах трактовки сознания юмовский натурализм близок к последовательному эмпиризму и онтологическому реализму. При этом скептицизм Д. Юма сводится к отрицанию возможности строгого подтверждения человеческих представлений о мире, достоверности эмпирического и теоретического знания, а также к последовательному отрицанию существования классических метафизических категорий, таких как духовная субстанция, Я-сознание, принцип отражения и т.п. Кажущееся противоречие снимается, когда рационалистические рассуждения представляют скептицизм в качестве продолжения радикального натурализма. Доведенный до крайности скептицизм в свою очередь предполагает переход на позиции здравого смысла и обыденного реализма.

Понять, как стиль мышления и методологические установки Д. Юма интегрировались в методы постижения сознания и когнитивных процессов представителями американо-британской философии XX в., представляется одной из существенных задач. Ряд авторов отмечают значительное влияние работ Д. Юма на традиции философствования представителей аналитической философии сознания и других направлений философии [Касавин, 2012; Miller, 2009; Taylor; Buckle, 2011; Fodor, 2005]. В интересах нашего исследования важно рассмотреть, какие методологические основания были заимствованы из «Трактата о человеческой природе» для дальнейшего развития философских учений о сознании, приведших к вычислительной парадигме.

В поисках ответа на поставленный вопрос вновь обратимся к первоисточнику. В юмовской философии выявляется приоритет онтологического реализма перед эпистемологическим скептицизмом.

Онтологический реализм – необходимое основание для развития конкретно научных исследований феномена сознания. Натуралистическая аргументация лежит в основе юмовской логики. При этом, как уже подчеркивалось, развенчивая дуализм Р. Декарта, Д. Юм элиминирует вопрос о духовной субстанции и выстраивает систему скептических аргументов относительно тождества личности. Эта линия аргументов строится на идее непротиворечивого суммирования впечатлений и идей. Например, для современных нейросетевых моделей сознания понятным тезисом была бы следующая цитата: « ... ум обладает способностью соединять все идеи, между которыми не возникает противоречия, а поэтому если вера заключается в некоторой идее, которую мы добавляем к простому представлению, то во власти человека, добавляя к нему эту идею, верить в любую вещь, которую мы можем вообразить» [Юм, 1996, с. 665].

Концептуальный анализ ментальных процессов – это основное направление работы Д. Юма; и в этой же проблемной области лежат объекты большинства современных исследований по аналитической философии сознания. На стыке философии сознания и теории искусственного интеллекта в середине XX в. появляется вычислительная теория сознания, в рамках которой решается традиционный для юмовского «Трактата» вопрос: можно ли полагать систему взаимосвязанных элементов опыта, порожденных концептуальными вычислениями, как ментальное содержание? [Гриффитс, 2017].

Рассмотрим подробнее связь юмовского «Трактата» c теориями сознания в аналитической философии.

В первую очередь необходимо указать на традиционный для британского эмпиризма отказ от построения системной онтологии и философских абстракций. Д. Юм впервые указывает на возможность аналитического исследования атомарного перцептуального опыта, который становится методологическим фундаментом для большинства форм позитивизма. В XX в. из позитивной философии выйдут новые науки о человеке, представители которых, отказываясь от спекулятивного познания сущности материи и духа, сохранят основные познавательные принципы шотландского философа – эмпиричность и дескриптивность.

А.Ф. Грязнов справедливо указывает на особенную значимость интерпретации «идей» для британской философии XVIII в., т.к. в этой полемике вызревала аналитическая терминология и различные эпистемологические позиции от репрезентативного реализма до феноменализма [Грязнов, 1996]. «Бритва Юма», рассекающая концепцию «врожденных идей» на ряд аспектов, – это тот инструмент мысли, который будет использоваться в работах англо-американских лингвистических аналитиков XX в., таких как Г. Райл [Райл, 1999], Д. Остин [Остин, 2006], Д. Уиздом [Wisdom; Barker, 1991]. Представители Венского кружка считали себя в некоторой степени последователями шотландского философа, т.к. в своих работах затрагивали проблемы верификационистской концепции слов и предложений. В юмовском репрезентационализме особую роль играет язык, который через процесс номинации создает системы связей между идеями разных уровней сложности. Слово, исполняющее сигнальную функцию, способствует тому, что «фантазия пробегает весь мир, собирая идеи, относящиеся к какому-либо предмету» [Грязнов, 1996, с. 26].

Далее стоит отметить долговечность и плодотворность идей психологического атомизма Д. Юма, в рамках которого философ декларировал восприятие как совокупность опыта и представлений. Укажем на то, что вся эмпирическая психология XIX вв. основывалась на философском разделении «впечатлений» и «идей». Для современных компьютационалистов, так же, как и для психологов-эмпиристов XIX в., неважна природа материального воздействия реальности на чувства, но важен факт данности «атомов» чувственного опыта и регистрация информации, извлекаемой из этих фактов. В фундаментальных работах по психологии XX в. мы встречаем различение первичных и вторичных чувственных впечатлений, по сути повторяющее ключевые положения британского эмпиризма XVIII в. Юмовский подход надолго укореняется в эмпирической психологии: «познание, начинаясь с ощущений и восприятий и продолжаясь отвлеченным мышлением в понятиях, представляет собой единый процесс» [Рубинштейн, 2003, с. 94].

В контексте данного исследования особую значимость приобретает рассмотрение глубинной исторической взаимосвязи между классическим философским эмпиризмом, практической психологией и компьютационалистскими подходами к изучению сознания. Компьютационализм в философии сознания, наравне с теорией искусственного интеллекта, унаследовал из работ эмпиристов и логических позитивистов (в частности, Дж. Мура [Мур, 1993] и Б. Рассела [Рассел, 2000]) т.н. теорию чувственных данных (Sense-Data Theory). Подчеркнем, что в эпистемологическом неореализме Дж. Мура уже встречается разведение понятий «восприятие» и «чувственные данные». Первое является объектом физиологии (например, офтальмологии), второе – эпистемологии. Все чувственные данные имеют два источника происхождения – акты сознания и материальные объекты [Мур, 1993]. Главная проблема теории чувственных данных формулируется так: как можно переходить от анализа чувственных данных к утверждениям о физических объектах? У такого разведения понятий есть двоякое прочтение. С одной стороны, как только чувственные данные объявляются единственными достоверными объектами восприятия, сразу возникает вопрос о возможности перехода от квалиа к самим объектам; и вслед за этим вопросом возникают предпосылки к дуализму и антиреалистическому скептицизму [Фролов, 2013]. С другой стороны, критикуемое в советской психологии и философии механистическое понимание детерминированности психических явлений, выносящее за скобки познавательные процедуры субъекта, открыло широкие возможности для инженерной мысли при моделировании когнитивных процессов на основании интеллектуальных процедур вычислительных машин. При этом в техноцентричном прочтении данные представляют собой некие сведения, факты или показатели, извлеченные из физического мира, т.е. здесь игнорируется разрыв между квалиа и объектом. Вопрос о «машинных квалиа» в рамках теории информации представляется довольно сложным и будет рассматриваться ниже.

Сильные стороны коннекционизма

Сильными сторонами коннекционистского подхода являются следующие свойства нейросетевых систем:

1. Функциональное сходство с биологическим нейроном. Условное функциональное сходство с биологическим нейроном послужило основанием для сближения психологических исследований с нейронауками, которое не могло быть обеспечено символьным подходом. Активация узлов, способных суммировать входящую информацию, согласно определенным алгоритмическим установкам, несмотря на различия, действительно обнаруживала сходства между формальными моделями и живыми клетками мозга. Параллельная обработка инструкций и способность к обучению (алгоритмизированному выбору оптимальных значений) давали ряд преимуществ нейросетевому подходу перед традиционными символьными моделями. Нейросетевая метафора со всеми погрешностями позволила генерализировать базовые принципы обработки физической информации мозгом и воспроизвести эти принципы в искусственных вычислительных системах.

2. Мягкие ограничения. Одно из очевидных преимуществ коннекционизма перед символизмом состоит в мягких ограничениях, накладываемых на принципы следования правилу. В символьном подходе система правил содержит ограничения, реализуемые жесткими условиями: если антецендент удовлетворяет условиям предписываемым правилами, то с необходимостью будут произведены действия по реализации консеквента. В коннекционизме роль ограничения проявляется в связи двух элементов сети, выраженной через импликативные отношения, но с гораздо более мягкими ограничениями. В сети входящие сигналы-активаторы поступают со множества узлов, поэтому выбор действия элемента зависит от алгоритма суммации: если от одного узла поступает возбуждающий сигнал и от двух других поступает тормозящий сигнал, то общий эффект будет тормозящим. Мягкими ограничениями называют способность элемента сети к выбору оптимального решения на выходе из множества условий, поступающих на входе. Мягкие ограничения применяются при нейросетевом моделировании когнитивных процессов, когда необходимо выработать вариативный алгоритм действия системы в непредсказуемых условиях среды. У. Бечтелл и А. Абрахамсен указывают на то, что жесткая система правил с набором исключений (в рамках символьного подхода) позволяет формализировать некоторые аспекты когнитивных процессов (например, порождение грамматически правильных предложений) [Bechtell; Abrahamsen, 1991]. Однако в этом случае система остается нечувствительной к изменяемому контексту. В нейросетевых моделях мягкие ограничения позволяют контекстуальную многозначность, ошибки и погрешности включать в классы допустимых значений, что позволяет адаптировать модель под реальные вызовы средового окружения.

3. Амортизация отказов системы. Данное свойство сетевой системы повторяет способность биологического мозга работать в условиях информационной избыточности или конфликтующих запросов. Мозг – удивительно гибкая система, способная игнорировать или пропускать нерелевантную информацию, а также компенсировать недостаток информации. Символьные системы не обладают подобной гибкостью. Пропущенное правило влечет за собой необратимую потерю полезной информации, приводящую к сбою в системе в случае, если необходимо применить это правило. В нейронной сети уничтожение нескольких связей и даже нескольких элементов приводит лишь к перераспределению вычислительной нагрузки от входящих сигналов с появлением погрешностей, но без потери работоспособности системы. Архитектура коннекционистских сетей воспроизводит одно из важнейших компенсаторных свойств биологической нервной системы – функциональную амортизацию отказов и сбоев.

4. Ассоциативная память. В нейросетевых системах также реализуются принципы работы ассоциативной памяти, суть которых состоит в поэлементном формировании единого содержания из разрозненных семантических компонентов. Символьная система способна структурировать данные в виде дерева папок и каталогов, где родовидовая иерархия элементов зависит от строгой номенклатуры адресов. Сетевые модели в силу мягких ограничений и амортизации отказов в случае ошибки или потери данных способны выстраивать новые зависимости элементов, близкие к эталонным значениям. Если при обработке данных будет допущена ошибка в описании одного из четырех свойств элемента, то символьная система не идентифицирует этот элемент, в то время как нейросеть просто укажет на процент совпадений в описании. В коннекционистской системе процесс запоминания представляет собой не фиксацию отношений между элементами, а осуществление «микровыводов» в допустимом диапазоне свойств.

5. Применение нечеткой логики. Современные коннекционистские модели позволяют применять формальный аппарат нечеткой логики, допускающей промежуточные значения у булевых переменных. Это открывает широкие возможности для нейросетевой обработки данных, требующих описания степени соотношений между явлениями или степени достоверности. Основной механизм физической реализации процессов фаззификации (размытия) значений состоит в представлении нечетких управляющих правил через функции принадлежности, что позволяет строить особую сетевую топологию для нечеткого вывода. Возможность устанавливать полное соответствие между математическим представлением нечеткого вывода и физической структурой сети с упрощенным алгоритмом настройки коэффициентов связей является неоспоримым преимуществом нейросетевого моделирования [Грибачев, 2006].

6. Способность к обучению. Одним из важнейших преимуществ нейросетевого моделирования является способность сетей к самообучению посредством корректировки весов связей. В основе самообучения лежит принцип обратного распространения ошибки, позволяющего выстраивать матрицу весов для каждого значения входящего сигнала. Для успешного обучения необходимо выполнение ряда условий:

a. правильный выбор структуры сети, соответствующий классу решаемой задачи;

b. выбор параметров обучения: шаг обучения, норма обучения, количество обучающих примеров;

c. подготовка входных данных: структурирование, понижение зашумленности и т.п.

Важно отметить, что значение входящего сигнала формирует принципы генерации выводных данных. Иными словами, сеть обладает своеобразными опытом, который влияет на выводы и распределение весов. Здесь уже встает не инженерный, а философский вопрос о природе знания, ответы на который формулируются в терминах противоборствующих парадигм: нативизма и ассоцианизма. Техническая трактовка понятия «знание» восходит к классическим ассоцианистским моделям, согласно которым, знание строится на основании близости идей (идея как базовый элемент ассоциативной сети). Последние разработки в области сетевого обучения дали богатый эмпирический материал для когнитивных наук.

Многослойные сети, математические модели ассоциативной динамики обучения, самоорганизующиеся нейросети и пр. позволяют объяснить принципы усвоения концептуальных связей и когнитивных способностей человеком, и вслед за этим эмулировать данные процессы в компьютерных системах. Таким образом, объяснительный потенциал данных подходов укрепляет позиции компьютерной метафоры вообще и новой волны коннекционизма в частности.

В полемике между представителями Классической вычислительной теории сознания и сторонниками нейросетей, вдохновленными поверхностным сходством биологического и искусственного нейронов, появился ряд сильных философских аргументов со стороны коннекционистов. Что позволяет некоторым исследователям утверждать, что сознание – это результат вычислений биологической нейросети? Существует три ключевых аргумента, вытекающих из представленных выше инженерных преимуществ коннекционизма:

1. Коннекционистам удается избежать цифровой дискретности символьных вычислительных моделей, что позволяет объяснить мозговые процессы, минуя аналогию с центральным процессором (обладающим лишь двумя функциональными состояниями) и тьюринговской памятью-лентой.

2. Обучаемость нейросетей с помощью принципа обратного распространения ошибки стала наглядным вычислительным представлением когнитивных процессов по приобретению опыта и самомодификации поведения системы.

3. Скорость нейросетевой обработки сигнала впервые позволяет говорить о компьютационном объяснении таких когнитивных процессов, как восприятие, распознавание образов, понимание языка, принятие решений и т.п.

Концептуальный атомизм

Основная идея сторонников Концептуального атомизма состоит в том, что концепт не обладает структурой. Отрицая наличие концептуально-семантической структуры, авторы сразу избегают слабых мест предыдущих теорий, таких как сумма значений, композициональность, проблема полноты и т.д. Возникает вопрос, каким образом проявляются референциальные связи, если концепты представлены бесструктурно как совокупность разрозненных атомов.

Наиболее экспликативным примером развития Концептуального атомизма может послужить Теория асимметричной зависимости (The Asymmetric Dependence Theory) Дж. Фодора, чьи основания восходят к критике дескриптивных теорий значения со стороны С. Крипке и Х. Патнэма.

Смысл теории состоит в утверждении, что примитивный концепт определяется особым принципом каузальной связи с объектами внелингвистического мира. Каузальность, по Дж. Фодору, – это закономерные связи между типами концептов и их знаковыми выражениями [Fodor, 1990]. Напомним, что фодоровское понимание ментального исходит из информационно-семантической традиции раннего компьютационализма, в которой содержание ментальных состояний обладает информационной природой [Dretske, 2009; Millikan, 2004]. Содержание концепта в данном случае каузально лишь связано со способом данности референта, безотносительно связей с другими концептами. То есть можно располагать содержанием концепта «корова», понимая под коровой, например, темное пятно в тумане на пастбище, но при этом не обладать концептом «животное». Дж. Фодор развивает идею Д. Юма о том, что семантическими свойствами обладает не язык, а ментальные состояния. Между выражением «Идет дождь!» и некоторым положением вещей в реальности существует еще некоторое убеждение, верование, радость или надежда – некоторое ментальное состояние «по поводу». Собственно, сторонники сильной версии ИИ пытаются моделировать компьютерный аналог содержательного ментального состояния.

В рамках Концептуального атомизма и реализуется методологическая связь между когнитивной семантикой и вычислительной философией сознания, в частности, феноменальным объяснением природы ментальных процессов. Проблема значения имеет в данном случае прямое отношение к содержанию ментальных состояний сознания. Теория концептуального атомизма составляет важную часть Вычислительной теории сознания, но при этом, как и остальные теории концептов, не лишена недостатков. Можно выделить пять базовых проблем, которые ослабляют теоретические посылки сторонников концептуального атомизма [Margolis; Laurence, 1999b]:

Проблема радикального нативизма. Если мы принимаем идею о лексической составляющей врожденных примитивных (атомарных) концептов, то тогда приходится признать следующее: а) репертуар базовых концептов очень широк, т.к. атомарные концепты не суммируются; б) человеку от рождения даны такие контринтуитивные концепты, как «галактика» или «машина». С одной стороны, Теория асимметричной зависимости подтверждается данными из нейронаук о формировании материальных механизмов (sustaining mechanisms) поддержки каузальных связей. С другой – когнитивные механизмы концептуализации опыта живой системы не обладают конечной алгоритмической формой. И с третьей – данные психологии и педагогики указывают на то, что концепты усваиваются при коммуникации и обучении, а не припоминаются из врожденных идей.

Проблема объяснительной неполноты. Основной упрек критиков в сторону Концептуального атомизма состоит в том, что данная теория с учетом отказа от концептуальных структур неспособна объяснить многие очевидные вещи. Например, выведение принципов категоризации. Относительно принципов концептуальной связи среди атомистов нет единого мнения. Дж. Фодор, к примеру, признает существование лексических прототипов и их значимость, но при этом не считает, что они как-то закономерно связаны с концептами. В атомистической трактовке концепты становятся единичными случаями выражения как когнитивного опыта, так и употребления знаков.

Проблема аналитических данных. В данном случае речь идет о критериях аналитичности суждения, которое определяет содержание концепта. Атомисты утверждают, что концепты формируются просто за счет субъект-предикативных определений типа «Холостяк – неженатый мужчина», «Мужчина – человек мужского пола, одного из двух полов внутри рода людей», «Человек – живое разумное общественное существо» и т.д. В этом случае любой концепт представляет собой вычислимую сеть «вложенных» определений, в то время как аналитические интуиции человека связаны не со структурой суждений, а с «опытом истинности» данных суждений. «Некоторые из нас усвоили знание после того, как проговорили, что это знание или убеждение истинно» [Rey, 1995]. Концептуальный атомизм не в состоянии объяснить интуиции, согласно которым, «быть неженатым мужчиной» – это достаточное условие, «чтобы быть холстяком». В этом случае неразличимы аналитические интуиции, опирающиеся на очевидность конститутивных отношений и аналитические интуиции, опирающиеся на убеждения (верования).

Проблема композициональности. Данная проблема унаследована атомистической теорией концептов от Теории прототипов. С. Лоуренс и Э. Марголис демонстрируют, как фодоровская критика Теории прототипов применима к Теории асимметричной зависимости самого Дж. Фодора. Логика рассуждений проста: «если прототипы не композициональны, а концепты композициональны, то концепты не прототипы». В свою очередь, отношения асимметричной зависимости не являются функциями отношений асимметричной зависимости их конституэнтов.

Проблема пустых или коэкстенсивных концептов. (Здесь термин coextensive понимается как «имеющий одну семантическую протяженность»).

Как было показано выше, одна из основных идей Концептуального атомизма состоит в том, что референция лексического концепта не определяется его структурой. Атомистический подход относится к числу недескриптивных теорий, преимущество которых состоит в решении вопроса о концептуальной стабильности (для атомистов важны лишь каузальные связи ментального содержания). Но при этом атомистический подход бессилен перед «загадкой Фреге»: кореференциальные концепты в рамках дескриптивных подходов различаются на структурном уровне, в то время как атомисты не признают структурную организацию концепта. Дж. Фодор указывает на то, что коэкстенсивные концепты (например, «треугольный» и «трехсторонний») можно различать по способу репрезентации, который не является частью самого концепта.

Концептуализация телесного опыта и проблема феноменальных суждений

Анализ процессов концептуализации телесного опыта требует рассмотрения структурной организации телесности. Мы будем использовать четырехуровневую классификацию:

1. уровень интероцептивного фона;

2. сенсорный / чувственный;

3. эмоциональный / когнитивный;

4. уровень образов, воображения [Рупчев, 2001].

Базовым уровнем, на котором происходит фиксация ощущений и проявляются принципы классификации и метафоризации видов опыта, является сенсорный уровень, на котором формируются концептуальные основания для «продвижения» значения на следующие этажи. На когнитивном уровне происходит более детальная объектная кластеризация ощущений по более широкому перечню параметров [Bracci; Peelen, 2013]. Уровень воображения «дорисовывает» каузальные связи ментальных состояний, выстраивая аналогистические и метафорические модели объяснений.

В работе А.В. Нагорной мы находим подтверждение тезисов о параллельной концептуализации содержания ментальных состояний, каузированных формами телесности: как на уровне субъективной интероцепции, так и на уровне социальных шаблонов формирования телесных смыслов. Телесный опыт и производные от него ментальные состояния и пропозициональное содержание опосредуются культурной средой. Каждый человек наследует культурно детерминированную перцептивную традицию, регламентирующую способ «артикуляции» телесных смыслов [Нагорная, 2014]. Приведенная цитата Нагорной позволяет утверждать, что концептуальный анализ языкового выражения интероцепции может раскрыть семантические механизмы работы сознания, т.к. телесный (квалитативный) опыт – это объект, лежащий на границе субъективности. Концептуализация телесного опыта – яркий пример формирования феноменальных суждений и реализации осведомленности.

В контексте концептуализации телесного опыта необходимо подробнее остановиться на таком понятии, как когнитивное пространство интероцепции. Становление данного термина связано с работами Ж. Фоконье, Дж. Греймаса, Р. Лэнекера и других представителей когнитивистики и семиотики. Значение термина не доопределено, но в целом он относится к структурным характеристикам знаний о мире, конституирующих формы репрезентации индивида. Когнитивное пространство в самом широком смысле можно понимать как иерархически сложное образование, включающее в себя когнитивно-семантические прагматические психофизиологические конституенты, которые служат своего рода фильтрами восприятия входящей и исходящей информации в процессе коммуникации [Гуревич, 2011]. Когнитивное пространство интероцепции – более узкий термин, обозначающий репрезентативные структуры телесно локализуемых ощущений. Образно это можно представить как набор феноменальных суждений, формируемых когнитивными процедурами и отвечающих на вопрос «Где?» в границах телесности (отметим, что границы телесности шире анатомических границ организма).

Когнитивные пространства, неотъемлемой частью которых является когнитивное пространство внутрителесных ощущений, обладают рядом общих свойств:

1. Отсутствие изоморфизма с репрезентируемым денотатом. Фиктивная субъективная реальность, воспроизводимая в когнитивном пространстве, является конструктом потенциальных реальностей [Coulson, 2001]. Ключевая особенность состоит в контекстуальной избирательности свойств репрезентируемых объектов.

2. Динамический характер. Динамические свойства когнитивных пространств напрямую зависят от свойств оперативной памяти, символические процедуры которой направлены на решение текущих задач. Согласно Ж. Фоконье, когнитивные пространства содержат в себе активные концептуальные пакеты, «конструируемые “на лету” в процессе мышления, говорения, в целях понимания локальной ситуации» [Fauconnier, 1998]. К динамическим свойствам когнитивного пространства относится постоянное пополнение репрезентативного репертуара, зависящего от различных видов опыта.

3. Сложная внутренняя структура. Когнитивные пространства, организованные в рамках рекурсивно-иерархической связи, обладают двумя измерениями: с одной стороны, в них реализуются когнитивные модели, извлекаемые из субъективного опыта и опыта коммуникации. С другой – в когнитивных пространствах создаются таксономические модели, позволяющие синтаксически экстериоризировать смысловые формы субъективного.

Языковое представление интероцептивных ощущений, несомненно, представляет собой ценный материал не только для исследования структур мышления, но и для концептуального анализа природы сознания. Интероцептивные ощущения связаны с репрезентацией образа внутреннего тела, т.е. содержание данных репрезентаций извлекается не из физической информации перцептивных процессов, а из феноменальных состояний. Это позволяет отнести содержание языковых выражений о внутрителесных ощущениях к одному из виду феноменальных суждений. Это своего рода свидетельство о квалитативных состояниях и «экзистенциальный отчет» (то есть в ходе концептуализации квалиа косвенно выводится суждение о собственном существовании), семантическая сторона которых проходит аттестацию на релевантность в ходе коммуникации. Можно говорить о фоновом внутриментальном и внутрителесном дискурсе, с помощью которого сознание поддерживает активный режим.

В качестве примера приведем некоторые обобщения когнитивных моделей интероцепции [Нагорная, 2014; Kimmel, 2008]:

Интероцептивные ощущения задействуют такую особенность работы сознания, как множественная дистанцированность (способность к рекурсивному отражению собственных качеств, полагаемых в качестве отдельной реальности).

Языковые процессы сознания становятся своего рода переносчиками концептуального взаимодействия между субъективным интероцептивным опытом (накапливаемым индивидом в течение жизни) и коллективным концептуарием, социальными дискурсивными практиками.

Когнитивное пространство интероцепции извлекает содержание из образов различных чувственных модальностей (зрительные, тактильные, слуховые, обонятельно-вкусовые), которые, в свою очередь, связаны квалитативным опытом, прошедшим аттестацию на прагматическую релевантность в коммуникации.

Несмотря на приватность и неверифицируемость ментальных состояний, процессы концептуализации внутрителесных ощущений протекают в рамках строго определенных моделей. Модели, в рамках которых формируется когнитивный опыт субъективной интероцепции, в большинстве случаев зависят от историко-культурного концептуального словаря.

Мы отчасти разделяем скепсис С. Пинкера относительно неоуорфианских радикальных форм нативизма и прагматизма [Пинкер, 2004], но при этом полагаем, что языковое (концептуальное) сопровождение когнитивных процессов, во-первых, обеспечивает когерентность субъективного опыта с формами социального дискурса, во-вторых, порождает метарепрезентативный уровень символизации, на котором сознание как бы удостоверивается в собственном наличии. Все вышеизложенное позволяет допустить, что феноменальное сознание представлено как результат постоянного процесса самодиагностики на наличие релевантных концептуальных описаний. Физиологические причины квалитативного опыта «красный» связаны со свойствами телесно-организменной структуры (очевидно, что подобный опыт есть у многих живых когнитивных систем, обладающих цветовым зрением9), но подлинным сознанием, на наш взгляд, обладает только та система, которая способна к построению концептуальной согласованности.

Существует ряд аргументов, позволяющих утверждать, что субъективная интеграция, как личностный модус интерпретации содержания феноменальных состояний, обладает иерархической структурой:

во-первых, через метафорику феноменальных суждений происходит аттестация телесного опыта;

во-вторых, языковые процессы позволяют «пропустить» субъективный опыт через «фильтры» культуры;

в-третьих, полноценная работа сознания возможна только в проекции я-сознания (сформированного на предыдущих этапах) на опыт Другого.