Основы психологии познания | Часть №1
Основы психологии познания | Часть №2
Основы психологии познания | Часть №3
Основы психологии познания | Часть №4
✔️ ТРАНСФОРМАЦИЯ ПОДХОДОВ
"Познание" — это обобщенное название для всех процессов, посредством которых сенсорная информация трансформируется, редуцируется, усиливается, сохраняется, извлекается и используется.
Оно имеет отношение к этим процессам даже тогда, когда они разворачиваются в отсутствие релевантной стимуляции, как это имеет место при воображении или галлюцинациях. Такие термины, как ощущение, восприятие, воображение, запоминание, припоминание, решение задач и мышление... относятся к гипотетическим стадиям или аспектам процесса познания.
Улрик Найссер в книге «Когнитивная психология» подробно подвергает анализ судьбы сенсорной информации. Ее «превращения» начинаются с попадания в периферические блоки памяти: «иконическую» для зрения и «эхоическую» для слуха.
Затем эта информация поступает в вербальную кратковременную память, где сохраняется с помощью процессов скрытого или явного проговаривания. Подчеркивая конструктивный характер как низших, так и высших познавательных процессов,
Найссер различает в них две фазы:
- Первая — фаза предвнимания — связана с относительно грубой и паралдельной обработкой информации.
- Вторая — фаза фокального внимания — имеет характер конструктивного акта, отличающегося «осознанной, внимательной, детальной и последовательной» обработкой.
Только на этой второй фазе становится возможным вербальное кодирование информации, служащее предпосылкой для ее длительного сохранения в памяти и последующей реконструкции.
Тезис об активности познавательных процессов развивается на примере психолингвистической модели «анализа через синтез». Согласно этой модели, при восприятии речи мы пытаемся построить внутреннюю репрезентацию предложения, максимально похожую на оригинал. Если слово предъявляется на фоне шума, то предвнимательный анализ первоначально может выделить лишь отдельные различительные признаки или слоги, после чего последовательно синтезируются несколько вероятных слов, пока одно из них не совпадет с информацией на входе.
Это встречное моделирование — антиципация — может происходить на разных уровнях описания материала: буквы, слоги, слова, целые предложения. Результатом являются такие известные феномены, как ошибочное восприятие слов, которые отсутствовали в сказанной фразе, но хорошо подходят по контексту, пропуск ошибок в типографском тексте и, наконец, эффект превосходства слова Кеттела, то есть более быстрая и вообще более эффективная обработка слов, чем случайных последовательностей тех же самых букв.
Найссер интерпретирует феномены памяти по аналогии со зрительным восприятием. Последнее означает для него развернутый процесс интеграции получаемых во время отдельных фиксаций «кадров» зрительной информации, или «икон». Речь идет «о постоянно развивающейся схематической модели, к которой каждой фиксацией добавляется дополнительная информация».
Для такой развернутой во времени интеграции необходимо, очевидно, некоторое пространство — зрительная память.
«Схематические зрительные объекты» могут быть синтезированы повторно. Это и есть образы представлений, которым, следовательно, свойствен такой же конструктивный характер, как и восприятию. «Существует аналогия между ролью хранящейся информации при воспроизведении и ролью стимульной информации в восприятии. В том и в другом случае информация не попадает прямо в сознание... В области психологии памяти... можно предложить модель работы палеонтолога, которую мы использовали для объяснения восприятия и внимания: по нескольким сохранившимся костям мы восстанавливаем динозавра».
В связи с этим вариантом концепции творческого синтеза перед Найссером встают две проблемы:
- Первая, называемая им «проблемой исполнителя», заключается в необходимости устранения гомункулуса из объяснительных схем.
- Вторая проблема, возникающая в теории Найссера, это адекватность восприятия. Если восприятие, воображение, галлюцинация — наши внутренние конструкции, то как различить подлинное восприятие, представление имевших когда-то место событий и нечто впервые воображаемое?
Ответ Найссера на этот вопрос довольно формален и, вообще говоря, не очень убедителен: «Индивид имеет образы представлений тогда, когда он вовлечен в выполнение некоторых из тех же самых когнитивных процессов, которые имеют место и при восприятии, но когда отсутствуют раздражители из внешнего мира, вызывающие это восприятие».
С известной долей условности можно выделить четыре принципа традиционной парадигмы ранней когнитивной психологии:
- приоритет знания и рационального мышления над поведением, привычками и аффектом,
- использование компьютерной метафоры,
- предположение о последовательной переработке информации,
- 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. Роль образца при этом, безусловно, выполняла теория Хомского, разделявшая два уровня репрезентации — поверхностный и значительно более абстрактный глубинный.
• 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.
• 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.
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 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.
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.
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 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, живое существо:
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.
Первым автором, в явном виде использовавшим термин «модулярность» для описания организации психологических процессов, был нейроинформатик Дэвид Марр. Марр предположил, что «любой большой массив вычислений должен быть реализован как коллекция частей, настолько независимых друг от друга, насколько это допускает общая задача. Если процесс не организован подобным образом, то небольшое изменение в одном месте будет иметь последствия во многих других местах. Это означает, что процесс в целом будет очень трудно избавить от ошибок или улучшить, как путем вмешательства человека, так и посредством естественной эволюции — ведь любое изменение, улучшающее один из фрагментов, будет сопровождаться множеством компенсаторных изменений в других местах».
Модулярный подход, постулирует существование множества качественно различных механизмов, обеспечивающих специализированные способы решения для разных групп задач.
Важной идеей подхода стала идея о различии «кристаллизованного» (основанного на знаниях и устояв шихся навыках) и «текучего» (основанного на абстрактных мыслительных способностях) интеллекта.
✔️ Концепция модулярности.
Философ Джерри Фодор предположил, что «специальность» речи, о которой говорил Хомский, представляет собой не частный, а общий случай. Архитектура познания представляет собой, с этой точки зрения, скорее мозаику множества параллельных и относительно автономных в функциональном отношении процессов, а совсем не организованное в единый механизм целое.
Как образно пишут в наши дни последователи этого подхода: «По-видимому, психика больше напоминает швейцарский офицерский нож, чем некий универсальный инструмент. Швейцарский нож "компетентен" в таком обилии ситуаций благодаря большому числу специализированных компонентов: штопор, ножик, открывалка, пинцет, ножницы — каждый из этих компонентов прекрасно приспособлен, но только для решения своих собственных задач».
Базовая таксономия механизмов включает в себя три уровня:
- так называемые «проводники» (transducers),
- системы входа,
- центральные системы.
Под проводниками имеются в виду органы чувств, обеспечивающие преобразование физической информации на рецепторных поверхностях в некоторую первичную форму представления проксимальной стимуляции, с которой могут работать модулярно организованные перцептивные системы — системы входа. Функция систем входа заключается в вычислении параметров предметного окружения. С этими репрезентациями, в свою очередь, работают центральные системы, обеспечивающие функционирование высших когнитивных процессов, а именно формирование мнений и убеждений, принятие решений и планирование разумных действий. Таким образом, психика имеет смешанную архитектуру.
Джерри Фодор сформулировал в общей сложности 8 критериев, или признаков, которые в совокупности позволяют идентифицировать когнитивные модули:
- узкая специализация,
- информационная закрытость,
- обязательность,
- высокая скорость,
- поверхностная обработка,
- биологическое происхождение,
- селективность выпадений,
- фиксированность нейроанатомических механизмов.
• Первым признаком модулярности является узкая специализация, или, другими словами, ограниченность области (или домено-специфичность — от англ. domain-specificity), в рамках которой этот гипотетический механизм получает необходимые для работы данные и обеспечивает вычисления, ведущие к определенному выводу. Фодор подчеркивает, что внутри широких областей, таких как зрение, слух или речь, имеются многочисленные подобласти, которые вполне могут анализироваться своими собственными подсистемами.
• Второй признак модулярности — информационная закрытость соответствующих механизмов (Фодор использует более выразительный термин «инкапсулированность»).
Лучше всего этот признак иллюстрируется хорошо известными оптико-геометрическими иллюзиями, такими как иллюзия Мюллера-Лайера:
Выраженность этой иллюзии не меняется при полном знании о физическом равенстве центральных отрезков, а значит, процессы восприятия оказываются когнитивно непроницаемыми для наших знаний о ситуации.
• Третий признак в его классификации — это обязательный («мандатный») и баллистический характер модулярных процессов: если на входе некоего модуля оказывается соответствующая информация, то ничто уже не может остановить или изменить его работу.
Перцептивные процессы и потенциально любые другие, модулярно организованные процессы переработки информации, с этой точки зрения, являются вычислительными рефлексами.
Из этого, в частности, естественно следует четвертый признак:
• Четвертый признак: модули работают очень быстро.
• Пятый признак тесно связан с предыдущим и заключается в том, что результатом работы модулярных систем оказываются сравнительно поверхностные репрезентации, зачастую служащие лишь сырым материалом для дальнейшего использования центральными системами.
• Согласно шестому признаку, очень похожие когнитивные модули могут встречаться у представителей различных биологических видов.
• Седьмой признак заключается в том, что нарушения и распад работы некоторого модуля обнаруживают свою собственную картину симптомов и могут происходить на фоне полной сохранности других механизмов.
В нейропсихологии соответствующая особенность организации мозговых процессов по сути дела давно предполагалась таким методическим приемом, как поиск двойных диссоциаций: выявления такой пары мозговых поражений, которые селективно вызывают один из двух контрастируемых неиропсихологических синдромов.
• Последним, восьмым признаком когнитивных модулей оказывается фиксированность их нейроанатоми-ческой локализации.
В целом, эта группа признаков позволяет сделать дополнительный и надо сказать, достаточно сильный (если не провокационный) вывод о врожденности модулярных компонентов когнитивной архитектуры.
✔️ PDP-подход (paralleldistributedprocessing - параллельная распределенная обработка), широко известный также как коннекционизмн.
Если концепция когнитивных модулей Фодора лишь допускает определенную параллельность обработки в каких-то звеньях когнитивной архитектуры, в коннекционизме параллельность обработки становится уже всеобщим принципом.
Речь идет о массивной параллельности обработки — все элементы системы, интерпретируемой как обширная нейронная сеть, рассматриваются как потенциально связанные между собой и одновременно участвующие в формировании ответа на стимульную конфигурацию.
Типичная коннекционистская сеть:
Однонаправленная (feedforward) коннекционистская сеть, включающая скрытый слой элементов.
В «Организации поведения» Хэбб предположил, что повторная стимуляция тех же рецепторов постепенно ведет к функциональному объединению нейронов ассоциативных областей мозга, так что этот клеточный ансамбль может сохранять активацию после окончания стимуляции и вновь возбуждаться при возникновении похожего узора стимуляции.
В нейроинформатике используется следующее правило Хэбба: между всеми одновременно (синхронно) активированными нейронами (то есть элементами сети) снижаются пороги синаптических связей (повышаются весовые коэффициенты активационных связей).
В результате многократных повторений распространение активации при возникновении на входе той же ситуации происходит быстрее, группа элементов, «ансамбль», активируется как целое, и, что важно, эта активация происходит даже при изменениях ситуации, например, выпадении каких-то компонентов изображения, а равно «отмирании» части «нейронов» самой сети. Тем самым удается моделировать особенности целостного восприятия, описанного гештальтпсихологией.
Подобная терпимость (graceful degradation) к искажениям на входе и к нарушениям механизма обработки информации разительно контрастирует с хрупкостью обычных символьных программ, где лишний пропуск или неправильно поставленная запятая способны остановить работу программы и даже самого компьютера. Кроме того, пластичность синаптических связей, лежащая в основе формирования ансамблей, позволяет дать физиологическое объяснение процессам обобщения (категоризации) отдельных стимульных ситуаций.
Недостатком описанного механизма самоорганизации нейронных связей является его чрезвычайно медленный, требующий сотен и тысяч повторений характер.
В 1981 году немецко-американский нейрофизиолог К. фон дер Мальсбург предположил, что для объяснения одноразового обучения должны существовать быстрые синапсы, меняющие свои характеристики в ответ на однократное возникновение некоторой, обычно новой или значимой ситуации.
Примером более эффективного компьютерного алгоритма обучения в самой нейроинформатике служит предложенный канадским информатикой Джеффри Хинтоном и его коллегами метод обратного распространения ошибки (backpropagation of error). В этом случае сети предъявляется некоторая конфигурация, а затем ответ на выходе сравнивается с идеальным, желаемым ответом. Результат подобного сравнения того, что должно быть (Sollwert), с тем, что есть (Istwert), вычисляется и пропускается затем в обратном направлении: от выхода сети к ее входному слою, причем на каждом промежуточном этапе осуществляются некоторые
коррекции весовых коэффициентов связей элементов с целью последующей минимизации рассогласования. Телеологизм этих процессов и необходимость эксплицитного надсмотра за обучающейся сетью порождают, с одной стороны, множество смутных психологических аналогий, а с другой стороны, известный скептицизм в оценке «обратного распространения» как подходящего средства моделирования когнитивных процессов. Дело в том, что «контролируемая минимизация рассогласования» оставляет сильное впечатление произвольного подбора желаемого результата.
Обратные связи для повторного пропускания продуктов обработки через нейронную сеть - называется рекуррентностью и позволяет обрабатывать конфигурации на входе в контексте предыдущих событий («прошлого опыта»).
Два варианта рекуррентных сетей, использовавшихся для моделирования синтаксического анализа речи:
Рекуррентные нейронные сети, применяющиеся для (А) моделирования построения форм прошлого времени английских глаголов и (Б) предсказания грамматической категории следующего слова в предложении.
- 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.
- 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.
Одним из самых первых примеров интегрального подхода, заполняющего брешь между субсимвольными и символьными репрезентациями, являются работы Пола Смоленского. Использовав математический аппарат тензорного исчисления, он доказал принципиальную возможность построения коннещионистско-символъных когнитивных архитектур (ICS = Integrated Connectionist/ Symbolic), в которых свойства символьных преобразований реализуются на макроуровне описания, тогда как на микроуровне ментальные репрезентации описываются как массивно-параллельные процессы распространения волн активации по нейронным сетям.
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).
При увеличении объема мозга в процессе эволюции исходный сетевой принцип «всё связано со всем» перестает выполняться, возникают элементы модулярной макроорганизации. 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.
/Величковский Б. | "Когнитивная наука: Основы психологии познания"/
Продолжение следует.
Journal information