1. Введение: шаткие основания когнитивной науки

На протяжение более чем десяти лет, а на самом деле, со времен зарождения этой дисциплины, я являюсь практикующим “ученым-конгинивистом”. За это время я наблюдал за чрезвычайно важной работой и прогрессом в этой области. Тем не менее, как дисциплина когнитивная наука страдает от того, что несколько из ее самых заветных основополагающих предположений ошибочны. Работать можно и на основании ошибочных предположений, но это создает излишние трудности. В этой главе я хочу разоблачить и опровергнуть некоторые из этих ложных предположений. Они вытекают из системы ошибок, которые я описал в первой и второй главах.

В когнитивной науке нет общего согласия относительно ее основополагающих принципов, но в основном ее направлении существуют определенные общие черты, заслуживающие того, чтобы их специально сформулировать. Будь я ученым-когнитивистом, принадлежащим общему направлению, я бы заявил следующее:

Когнитивная наука не интересуется непосредственно изучением как таковых мозга или сознания. Изучаемые нами когнитивные механизмы реализованы в мозге. Некоторые из них находят выражение в сознании, но нас интересует тот промежуточный уровень, на котором действительные когнитивные процессы являются недоступными для сознания. Хотя, по сути, будучи реализованными в мозге, они могли бы быть реализованы в неограниченном количестве технических устройств (hardware systems). Что касается мозга, то его роль несущественна. Процессы, объясняющие познание, по своей сути являются бессознательными. Например, правила универсальной грамматики Хомского (1986), правила зрения Марра (1982), или язык мысли Фодора (1975) не являются теми феноменами, которые могли бы стать осознаваемыми. Более того, все эти процессы являются вычислительными. Основное предположение, стоящее за когнитивной наукой, заключается в том, что мозг — это компьютер, и все мыслительные процессы являются вычислительными. Поэтому многие из нас полагают, что теория искусственного интеллекта (ИИ) (artificial intelligence (AI)) является сердцем когнитивной науки. Среди нас существуют споры относительно того, является ли мозг цифровым вариантом старой разновидности компьютеров фон Ньюмана или коннективным (connectionist) аппаратом. Некоторым из нас удается существенно преуспеть в этом вопросе, потому что мы считаем, что серийные процессы в мозге реализуются в параллельно работающей конвективной системе (например, Hobbs 1990). Но почти все мы соглашаемся с тем, что когнитивные мыслительные процессы являются бессознательными, что они, по большей части, в принципе бессознательны, а также, что они являются вычислительными.

Я не согласен ни с одним существенным утверждением, сделанным в предыдущем абзаце, и я уже критиковал некоторые из них в предыдущих главах, в особенности утверждение о том, что существуют глубинные бессознательные мыслительные процессы. Главной целью этой главы является критика некоторых аспектов концепции вычисления.

Я думаю, что невозможность этой исследовательской программы будет гораздо проще объяснить, если мы с самого начала обратимся к конкретному примеру: в теории ИИ большие надежды были возложены на программы, используемые в SOAR.[70] Строго говоря, SOAR — это разновидность компьютерной архитектуры, а не программа, но программы, выполняемые в SOAR, рассматриваются как многообещающие примеры ИИ. Такая программа заложена в робота, способного по команде передвигать кубики. Так, например, робот отреагирует на команду “Возьми кубик и передвинь его на три интервала влево”. Для этого у него есть зрительные сенсоры и искусственные руки, и вся система работает, потому что она выполняет набор формальных символьных манипуляций, соединенных с преобразователями, которые получают входные данные от зрительных сенсоров и отсылают выходные данные к моторным механизмам. Но моя проблема заключается в том, как все это связанно с человеческим поведением. Мы, например, знаем много подробностей о том, каким образом человек осуществляет подобное в реальной жизни. Во-первых, он должен быть в сознании. Далее, ему необходимо услышать и понять порядок действий. Он должен сознательно видеть кубики, он должен решить выполнить команду, а затем он должен осуществить сознательное волевое интенциональное действие по перемещению кубиков. Заметьте, что все эти утверждения предполагают контрфактические высказывания: например, если нет сознания, то невозможно и передвижение кубиков. Также мы знаем, что все ментальное получает свою причину и объяснение в нейрофизиологии. Поэтому, прежде чем начать компьютерное моделирование, мы знаем, что существует два набора уровней, а именно: ментальные уровни, многие из которых осознаваемы, и нейрофизиологические уровни.

Так куда же здесь должны втиснуться формальные символьные манипуляции? Это фундаментальный основополагающий вопрос для когнитивной науки, но вы будете удивлены, насколько мало внимания ему уделяется. Для любой компьютерной модели решающим является вопрос: “В какой степени модель соответствует моделируемой реальности?” Но вам не удастся найти обсуждения этой темы, пока вы не прочитаете работы скептических критиков, таких как автор данной книги. Обычный ответ, нацеленный на избежание необходимости в более детальных и конкретных ответах, заключается в том, что между уровнем интенциональности человека (тем, что Ньюелл [1982] называет “уровнем знания”) и различными нейрофизиологическими уровнями существует промежуточный уровень формальной символьной манипуляции. Здесь мы задаемся вопросом: что это все могло бы значить с эмпирической точки зрения?

Если вы читаете книги о мозге (скажем, Shepherd 1983; или Bloom и Lazerson 1988), у вас создается некоторое представление о том, что происходит в мозге. Если вы обратитесь к книгам о вычислении (computation) (скажем, Boolos and Jeffrey), вы получите представление о логической структуре теории вычисления. Если вы затем обратитесь к книгам о когнитивной науке (скажем, Pylyshyn 1984), в них вам скажут, что книги о мозге описывают то же самое, что и книги о вычислении. Философски говоря, для меня это отдает чем-то неправильным, а я научился, по крайней мере, в начале исследования доверять своему чутью.